۷ تصور غلط درمورد علم داده چیست؟ در این مطلب به سراغ افسانههای مختلف و باورهای نادرست درمورد علم داده رفتهایم که پیش از ورود به دنیای علم داده و دیتاساینس باید از آنها آگاه باشید.
-
1.
۷ تصور غلط درمورد علم داده چیست؟
- 1.1. ۱. علم داده برای مشاغل کوچک مفید نیست!
- 1.2. ۲. برای ورود به علم داده باید نابغه ریاضی باشید!
- 1.3. ۳. علم داده بهشدت هزینهبر است!
- 1.4. ۴. علم داده برای «افراد عادی» خیلی پیچیده است!
- 1.5. ۵. در علم داده مشاغل زیادی وجود ندارد!
- 1.6. ۶. علم داده فقط یک مد است!
- 1.7. ۷. علم داده بر زندگی ما هیچ تأثیری نمیگذارد!
- 2. علم داده یک حوزه مفید است
- 3. با کافهتدریس علم داده را آسان بیاموزید!
۷ تصور غلط درمورد علم داده چیست؟
علم داده حوزهی گستردهای است که میتواند به سازمانها کمک کند تا بینشهای مهمی درمورد جنبههای مختلف عملیات خود به دست آورند. چه درمورد کشف حقیقتها درمورد عادتهای خرید مشتری یا کشف راههای جدید برای ایجاد همکاری مؤثرتر در تیمها باشد، علم داده میتواند ابزار بسیار مفیدی برای همهی کسانی باشد که میخواهند بهنوعی از دادهها بهره ببرند؛ بههمین دلیل است که تقاضا برای دانشمندان داده بهسرعت در حال افزایش است. متأسفانه بسیاری از افراد از علم داده و سودمندی آن بهعنوان یک ابزار و حوزهی مطالعاتی، تصور نادرستی دارند. برای کسانی که تازه وارد علم داده شدهاند، ازمیانبردن این افسانهها و تصورهای نادرست میتواند مفید باشد تا درک عمیقتری از این رشته و مزایای آن داشته باشند. در این مطلب ۷ تصور غلط درمورد علم داده را که باید از آنها آگاه باشید بررسی میکنیم.
۱. علم داده برای مشاغل کوچک مفید نیست!
زمانی که افراد عادی به علم داده فکر میکنند، احتمالاً سازمانهای بزرگی را تصور میکنند که میلیونها دلار در اختیار دارند. این موضوع کاملاً اشتباه است. درواقع علم داده میتواند به صاحبان مشاغل کوچک کمک کند تا فروش و کارایی کارمندان خود را افزایش دهند. با استفاده از بینشهای بهدستآمده از علم داده، صاحبان مشاغل کوچک میتوانند محصولات پرفروش خود را دنبال کنند و مشتریان بیشتری را در مقایسه با آنچه بدون این بینشها انجام به دست میآوردند جذب کنند.
۲. برای ورود به علم داده باید نابغه ریاضی باشید!
بسیاری از عموم معتقدند برای استفاده از علم داده باید بهنوعی نابغهی ریاضی بود، درحالیکه درواقع، این موضوع از حقیقت فاصله دارد. دانشمندان داده بهخوبی بر زبانهای برنامه نویسی مختلف، مانند جاوا یا پایتون، تسلط دارند. این زبانهای برنامهنویسی بیشتر شبیه زبانهای طبیعی هستند تا الگوریتمهای ریاضی.
اگرچه هنگام یادگیری یک زبان برنامهنویسی جدید یادگیری ریاضیات و آمار نیاز است، اما برای انجامدادن این کار به مهارتهای ریاضی ذاتی زیادی نیازی نیست. تا زمانی که فرد مایل به صرف زمان و تلاش برای یادگیری یک زبان برنامهنویسی باشد، میتواند لذت استفاده از علم داده و همه بینشهای فوقالعادهای را که ارائه میدهد تجربه کند.
۳. علم داده بهشدت هزینهبر است!
برای بسیاری از مردم، عبارت «علم داده» را بهمعنای ابزاری گرانقیمت و غیرقابلدسترس در ذهن دارند. درواقع این تصور نیز دور از واقعیت است. علم داده را میتوان بهروشهای در دسترس و ارزان با خدمات و منابع مختلف به کار برد. افراد و صاحبان مشاغل مجبور نیستند برای تجربهی مزایایی که علم داده ارائه میکند، یک دانشمند داده تماموقت استخدام کنند.
۴. علم داده برای «افراد عادی» خیلی پیچیده است!
متأسفانه بسیاری این تصور را دارند که علم داده برای آنها پیچیدهتر از آن است که از آن استفاده کنند. درواقع علم داده را تقریباً هر کسی میتواند استفاده کند. ابزارها و منابعی که از اصول علم داده استفاده میکنند در دهههای گذشته آسانتر و آسانتر شدهاند و هر کسی که به اینترنت متصل است به این ابزارها دسترسی دارد.
۵. در علم داده مشاغل زیادی وجود ندارد!
کسانی که با حوزهی علم داده آشنایی ندارند ممکن است وسوسه شوند فکر کنند این رشته ناشناخته است و تعداد مشاغل در این زمینه محدود است. این باور نادرست است و حوزهی علم داده با سرعت فوقالعادهای در حال رشد است.
نمونههایی از مشاغل موجود در زمینهی علم داده شامل تحلیلگران داده، مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و مدیران پایگاه داده، در میان بسیاری از مشاغل دیگر است. علم داده یک رشتهی روبهرشد است و کسانی که به آن علاقه دارند میتوانند مشاغل پردرآمدی در این صنعت پیدا کنند.
۶. علم داده فقط یک مد است!
بسیاری از کسانی که با علم داده آشنایی ندارند ممکن است بر این باور باشند که این رشته چیزی بیش از یک مد زودگذر نیست. این نادرست است و سازمانهای بیشتری برای افزایش فروش و افزایش بهرهوری، علم داده را در عملیات خود وارد میکنند.
اگرچه علم داده، در مقایسه با برخی دیگر رشتههای دیگر، جدید است، اما رشتهای نیست که بهاین زودی از دور حذف شود! علم داده خود را بهعنوان یک رشتهی مفید ثابت کرده است که مزایای قابلتوجهی برای کسانی که از ابزارها و منابع آن استفاده میکنند دارد.
۷. علم داده بر زندگی ما هیچ تأثیری نمیگذارد!
کسانی که معتقدند علم داده بر زندگی آنها هیچ تأثیری نمیگذارد، احتمالاً از اینکه بسیاری از فناوریهایی که روزانه استفاده میکنند به علم داده نیاز دارند شگفتزده شوند. این فناوریها شامل ردیابهای تناسباندام، دستیارهای مجازی گوشیهای تلفن و لپتاپ و GPS است که تقریباً همه بهطور منظم از آنها استفاده میکنند. درک اینکه کاربردهای علم داده بهطور منظم بر زندگی افراد تأثیر میگذارد و اینکه به بخش مهمی از فعالیتهای روزمره اکثر مردم تبدیل شده است میتواند برای عموم مفید باشد.
علم داده یک حوزه مفید است
علم داده و انبوهی از کاربردهای آن بهطرق مختلف به زندگی و شیوههای سازمانی ما کمک کرده است. با توجه به تأثیر عمیقی که گذاشته است، به نظر میرسد علم داده حوزهای است که برای دهههای آینده نیز با رشد بیشتری وجود خواهد داشت. کسانی که این رشته را نادیده میگیرند، بهزودی باید تأثیرات فوقالعاده قدرتمند و مفیدی را که علم داده میتواند بر زندگی ما بگذارد در نظر بگیرند.
پیشنهاد میکنم با علم داده بیشتر آشنا شوید.
با کافهتدریس علم داده را آسان بیاموزید!
کلاسهای آنلاین علم دادهی کافهتدریس در دورهی مقدماتی و پیشرفته برگزار میشود. این کلاسها بهصورت کارگاهی و با کار روی پروژههای واقعی دیتاساینس برگزار میشود. کلاسهای آنلاین کافهتدریس به شما کمک میکند از هر نقطهی جغرافیایی به بهترین و کاملترین آموزش دسترسی داشته باشید و برای ورود به بازار کار دیتاساینس آماده شوید.
برای آشنایی با کلاسهای آنلاین علم داده کافهتدریس روی این لینک کنید:
حرفه ای و متفاوت هستید استاد❤❤
سپاس از شما.
عالیه. لطفا در مورد مهارت مصاحبه کردن یک دیتا ساینتیست هم یک مقاله بذارید
حتما در آینده به این موضوع میپردازیم.
کاش شما دوره های آموزشی در موردعلم داده داشتید میتونستیم از تجربیاتتون استفاده کنیم
دورهعای علمداده مقدماتی و پیشرفته در حال حاضر در حال برگزاریه. کافیه وارد لینک زیر بشین تا بررسیشون کنین: https://cafetadris.com/datascience
لطفا اگه امکانش هست یک مقاله بذارید منابع کامل برای یاد گیری مفاهیم پایه علم داده معرفی کنید..ممنون
منابع انگلیسی توی این حوزه زیاده، کتابها، دورههای آنلاین و ویدیوهای رایگان در سایتهای مختلفی مثل یوتیوب. اما لزوما منبع کاملی نیستن، علمداده یه حوزه گستردهست با هزاران زیرشاخه که هر شخصی با توجه به علاقه و دانشش یه مسیر رو انتخاب میکنه. بنابراین اگه قصد شروع یادگیری علمداده رو دارین، بهتره در یک دوره مشخص که مطالب مورد نیاز برای شروع رو یک جا جمع کرده شرکت کنین.
مرسی ازاشاره به تکات بسیار مهم و سرنوشت ساز علم داده
ممنون از توجه شما