Начиная читать или смотреть любой материал на ИТ-тематику, обычно можно засекать на секундомере, когда речь тем или иным образом зайдёт о Data Science или науку о данных. В последние несколько лет её несколько потеснил искусственный интеллект, но это часто иллюзорно, потому что эти две темы часто тесно увязаны между собой.

Иными словами, Data Science везде — и при этом у широкой публики на её счёт существует множество заблуждений, чаще всего сводящихся к восприятию её как чего-то совершенно эзотерического и недоступного для понимания простых смертных. И поэтому многие даже не рассматривают возможность строить карьеру в этой сфере — возможно, упуская вполне реальную возможность изменить свою жизнь в лучшую сторону.

Самые популярные заблуждения о Data Science

1.Наука о данных требует глубоких познаний в математике и статистике

Отчасти это так — если у вас есть хотя бы базовые знания в этих областях, это здорово поможет. Однако для того, чтобы начать изучение, достаточно понимания самых основных концепций — стандартное отклонение, медиана, среднее, корреляция и т.д. Если, начав работать с DS, вы поймёте, что это ваше, у вас ещё будет возможность углубить свои знания.

Есть достаточно инструментов и библиотек (например, Python с библиотеками Pandas, Scikit-learn), которые автоматизируют сложные вычисления. Вам не понадобится писать код для вычисления производной, библиотека сделает это сама. Важнее понимать, что делает алгоритм, чем уметь вывести его математически. Например, можно использовать алгоритм линейной регрессии, не зная его математического вывода, но понимая, как он работает и когда его применять.

Отчасти это увязывается со следующим заблуждением:

2.Data Science требует обязательного знания программирования

На самом деле, всё зависит от конкретной роли. На начальном этапе вам вполне хватит инструментов с графическим интерфейсом, а необходимые для более продвинутых задач навыки программирования можно освоить постепенно.

3.Наука о данных актуальна только для больших компаний и сложных проектов

Когда заходит речь о DS, большинству людей на ум обычно приходят гиганты вроде Microsoft, Google или Yandex. А поскольку у них явно уже есть свои специалисты, то новичкам в этой сфере ловить нечего.

Однако это уже очень давно не так. Наука о данных может быть полезна в проектах любого масштаба, от стартапов до глобальных корпораций и даже для решения личных задач. И чем дальше, тем больше становится малых и средних бизнесов, стремящихся использовать этот инструмент: для анализа информации о своих клиентах, продажах, маркетинговых кампаниях, оптимизации процессов, персонализации продуктов.

4.На освоение Data Science необходимо потратить годы

Есть множество способов в ограниченный промежуток времени получить достаточные знания, чтобы начать искать начальную позицию в этой области: онлайн и оффлайн-курсы, буткемпы, самообразование. Как уже говорилось, спрос на специалистов в DS огромен, и далеко не каждому работодателю непременно нужен эксперт с двадцатилетним опытом работы. Есть масса малых и средних компаний, которые только начинают искать применение науке о данных в своих бизнес-процессах, и у вас будет, что им предложить, попутно приобретая опыт и углубляя свои знания.

Поэтому не откладывайте решение в долгий ящик и начинайте двигаться в этом направлении уже сегодня.