10 mitos comuns da ciência de dados que você deve desaprender agora

Apesar do burburinho recente em torno da ciência de dados, as pessoas ainda evitam esse campo. Para muitos técnicos, a ciência de dados é complexa, pouco clara e envolve muitas incógnitas em comparação com outras carreiras de tecnologia. Enquanto isso, os poucos que se aventuram no campo constantemente ouvem vários mitos e noções desencorajadoras da ciência de dados.

No entanto, você sabia que a maioria desses contos são equívocos gerais? Não é o caminho mais fácil em tecnologia, mas a ciência de dados não é tão aterrorizante quanto as pessoas tendem a supor. Portanto, neste artigo, vamos desmascarar 10 dos mitos mais populares da ciência de dados.

Mito nº 1: Ciência de dados é apenas para gênios da matemática

Embora a ciência de dados tenha seus elementos matemáticos, nenhuma regra diz que você deve ser um guru em matemática. Além das estatísticas e probabilidades padrão, esse campo compreende vários outros aspectos não estritamente matemáticos.

Você não precisará reaprender teorias e fórmulas abstratas com grande profundidade em áreas que envolvem matemática. No entanto, isso não exclui completamente a necessidade de matemática na ciência de dados.

Como a maioria das carreiras analíticas, a ciência de dados requer conhecimento básico de certas áreas da matemática. Essas áreas incluem estatística (como mencionado acima), álgebra e cálculo. Assim, embora a matemática não seja a ênfase principal da ciência de dados, você pode querer reconsiderar essa carreira se preferir evitar os números completamente.

Mito #2: Ninguém Precisa de Cientistas de Dados

Ao contrário de profissões de tecnologia mais estabelecidas, como desenvolvimento de software e design de UI/UX, a ciência de dados ainda está ganhando popularidade. No entanto, a necessidade de cientistas de dados continua em constante ascensão.

Por exemplo, o Bureau de Estatísticas do Trabalho dos EUA estima um crescimento de 36% na demanda por cientistas de dados entre 2021 e 2031. Essa estimativa não é surpreendente, pois vários setores, incluindo serviços públicos, finanças e saúde, começaram a ver a necessidade de cientistas de dados devido ao aumento da quantidade de dados.

Grandes dados apresentam dificuldades em liberar informações precisas para muitas empresas e organizações sem cientistas de dados. Portanto, embora seu conjunto de habilidades possa não ser tão popular quanto em outras áreas de tecnologia, não é menos necessário.

Mito nº 3: a IA reduzirá a demanda por ciência de dados

Hoje, a IA parece ter a solução para todas as necessidades. Ouvimos falar da IA ​​sendo usada na medicina, nas forças armadas, em carros autônomos, programação, redação e até trabalhos de casa. Todo profissional agora se preocupa com um robô que um dia trabalhará em seu lugar.

Mas esse medo soa verdadeiro para a ciência de dados? Não, é um dos muitos mitos da ciência de dados. A IA pode reduzir a demanda por alguns trabalhos fundamentais, mas ainda requer tomada de decisão e habilidades de pensamento crítico dos cientistas de dados.

Em vez de substituir a ciência de dados, a IA é significativamente útil, permitindo gerar informações, coletar e lidar com dados muito maiores. Além disso, a maioria dos algoritmos de IA e aprendizado de máquina depende de dados, criando a necessidade de cientistas de dados.

Mito nº 4: a ciência de dados abrange apenas a modelagem preditiva

A ciência de dados pode envolver a construção de modelos que prevêem o futuro com base em ocorrências passadas, mas ela gira apenas em torno da modelagem preditiva? Certamente não!

Os dados de treinamento para fins preditivos parecem a parte sofisticada e divertida da ciência de dados. Mesmo assim, as tarefas de bastidores, como limpeza e transformação de dados, são igualmente, se não mais importantes.

Depois de coletar grandes conjuntos de dados, o cientista de dados deve filtrar os dados necessários da coleção para reter a qualidade dos dados. Não há modelagem preditiva, mas é uma tarefa, parte não negociável deste campo.

Mito nº 5: todo cientista de dados é formado em ciência da computação

Aqui está um dos mitos mais populares da ciência de dados. Felizmente, a beleza da indústria de tecnologia é a perfeição quando mudar para uma carreira em tecnologia. Portanto, não importa o curso da faculdade, você pode se tornar um excelente cientista de dados com o arsenal, os cursos e os mentores certos. Seja você um graduado em ciência da computação ou filosofia, a ciência de dados está ao seu alcance.

No entanto, há algo que você deve saber. Embora essa carreira esteja aberta a qualquer pessoa com interesse e motivação, seu curso de estudo determinará a facilidade e a velocidade de seu aprendizado. Por exemplo, um graduado em ciência da computação ou matemática tem maior probabilidade de compreender os conceitos de ciência de dados mais rapidamente do que alguém de um campo não relacionado.

Mito nº 6: Cientistas de dados apenas escrevem código

Qualquer cientista de dados experiente diria a você que essa noção é totalmente falsa. Embora a maioria dos cientistas de dados escreva algum código ao longo do caminho, dependendo da natureza do trabalho, a codificação é apenas a ponta do iceberg na ciência de dados.

Escrever código apenas faz parte do trabalho. Porém, o código é usado para construir os programas e os algoritmos que os cientistas de dados usam na modelagem de previsão, análise ou protótipos. A codificação apenas facilita o processo de trabalho, portanto, chamá-lo de trabalho principal é um mito enganoso da ciência de dados.

PowerBI da Microsoft é uma ferramenta de ciência e análise de dados estrela com recursos poderosos e habilidades analíticas. No entanto, ao contrário da opinião popular, aprender a usar o Power BI é apenas parte do que você precisa para ter sucesso na ciência de dados; envolve muito mais do que esta ferramenta singular.

Por exemplo, embora escrever código não seja o foco central da ciência de dados, você precisa aprender algumas linguagens de programação, geralmente Python e R. Você também precisará ter conhecimento de pacotes como o Excel e trabalhar de perto com bancos de dados, extraindo e coletando dados deles. Sinta-se livre para obter cursos para ajudá-lo a dominar o Power BI, mas lembre-se; não é o fim da estrada.

Mito nº 8: a ciência de dados é necessária apenas para grandes empresas

A seguir, temos outra afirmação perigosa e falsa na qual, infelizmente, a maioria das pessoas acredita. Ao estudar ciência de dados, a impressão geral é que você só pode conseguir emprego em grandes empresas de qualquer setor. Em outras palavras, deixar de ser contratado por empresas como Amazon ou Meta equivale a indisponibilidade de trabalho para qualquer cientista de dados.

No entanto, cientistas de dados qualificados têm muitas oportunidades de emprego, especialmente hoje. Qualquer empresa que trabalhe diretamente com dados do consumidor, seja uma startup ou uma empresa multimilionária, requer um cientista de dados para desempenho máximo.

Dito isso, limpe seu currículo e veja o que suas habilidades em ciência de dados podem alcançar para as empresas ao seu redor.

Mito nº 9: dados maiores equivalem a resultados e previsões mais precisos

Embora essa afirmação geralmente seja válida, ainda é uma meia verdade. Grandes conjuntos de dados reduzem suas margens de erro em comparação com os menores, mas a precisão não depende apenas do tamanho dos dados.

Primeiro, a qualidade dos seus dados é importante. Grandes conjuntos de dados só ajudam se os dados coletados forem adequados para resolver o problema. Além disso, com ferramentas de IA, quantidades maiores são benéficas até um certo nível. Depois disso, mais dados são prejudiciais.

Mito nº 10: É impossível aprender a ciência de dados por conta própria

Este é um dos maiores mitos da ciência de dados. Semelhante a outros caminhos tecnológicos, a ciência de dados de autoaprendizagem é muito possível, especialmente com a riqueza de recursos disponíveis atualmente. Plataformas como Coursera, Udemy, LinkedIn Learning e outras sites de tutoriais engenhosos tem cursos (gratuitos e pagos) que podem acelerar seu crescimento em ciência de dados.

Claro, não importa em que nível você está atualmente, iniciante, intermediário ou profissional; há um curso ou certificação para você. Portanto, embora a ciência de dados possa ser um pouco complexa, isso não torna a ciência de dados de autoaprendizagem rebuscada ou impossível.

Há mais na ciência de dados do que aparenta

Apesar do interesse neste campo, os mitos da ciência de dados acima e mais fazem com que vários entusiastas de tecnologia evitem o papel. Agora, você tem as informações corretas, então o que você está esperando? Explore os vários cursos detalhados sobre plataformas de e-learning e comece sua jornada de ciência de dados hoje.