数据科学已成为每个人似乎都在谈论的革命性技术。被誉为“21世纪最性感的工作”的数据科学是一个流行词，很少有人知道其技术的真正意义。虽然许多人希望成为数据科学家，但必须权衡数据科学的优缺点。在这里，我们将详细讨论这些要点，并为您提供有关数据科学的必要见解。
数据科学是对数据的研究。它是关于提取、分析、数据可视化、管理和存储数据以创建见解。这些见解有助于公司做出强有力的数据驱动决策。数据科学需要使用非结构化数据和结构化数据。这是一个多学科领域，其根源在于统计学，数学和计算机科学。由于丰富的数据科学地位和丰厚的薪酬规模，它是最受追捧的工作之一。现在让我们来探讨数据科学的优缺点。
数据科学的优点和缺点（图片来自data-flair.training）
数据科学的优点和缺点
数据科学领域规模庞大，拥有自己优势和局限性。那么，在这里我们将衡量数据科学的优缺点。本文将帮助您评估自己并在数据科学领域选择正确的自学课程。
数据科学的优势
1. 需求
数据科学需求量很大,未来的求职者有很多机会。它是领英上增长最快的工作，预计到2026年将创造1150万个就业岗位。这使得数据科学成为一个高度就业的就业部门。
2.丰富的职位
很少有人具备成为完整数据科学家所需的技能。与其他IT部门相比，这使得数据科学的饱和度降低。因此，数据科学是一个非常丰富的领域，并有很多机会。数据科学领域需求量很大，但数据科学家的供应量很低。
3.高薪职业
数据科学是收入最高的工作之一
据Glassdoor称，数据科学家每年的平均收入为116,100美元。这使得Data Science成为一个利润丰厚的职业选择。
4. 数据科学涉及多个方面
数据科学有很多应用。它广泛用于医疗保健，银行，咨询服务和电子商务行业。数据科学是一个多领域的领域。
因此，您将有机会在各个领域工作
5.数据科学让数据更好
公司需要熟练的数据科学家来处理和分析他们的数据。他们不仅分析数据，还提高质量。因此，数据科学处理丰富数据并使其更好地为公司服务。
6.数据科学家非常有声望
数据科学家允许公司做出更明智的业务决策。公司依靠数据科学家并利用他们的专业知识为客户提供更好的结果。这为数据科学家在公司中占有重要地位。
7.没有更多无聊的任务
数据科学帮助各个行业实现冗余任务的自动化。公司正在使用历史数据来训练机器以执行重复性任务。这简化了以前人类从事的艰巨工作。
8.数据科学使产品更加智能
数据科学涉及机器学习的使用，这使得行业能够创建专门为客户体验量身定制的更好的产品。例如，电子商务网站使用的推荐系统根据用户的历史购买情况为用户提供个性化的见解。这使计算机能够理解人类行为并做出数据驱动的决策。
9.数据科学可以拯救生命
由于数据科学，医疗保健行业得到了极大的改善。随着机器学习的出现，人们更容易发现早期肿瘤。此外，许多其他医疗保健行业正在使用数据科学来帮助他们的客户。
10.数据科学可以让你成为一个更好的人
数据科学不仅可以为您提供良好的职业发展，还可以帮助您实现个人成长。你将能够有一个解决问题的态度。由于许多数据科学角色都是IT和管理的桥梁，因此您将能够享受两全其美的优势。
数据科学的缺点
虽然数据科学是一个非常有利可图的职业选择，但该领域也存在各种缺点。为了理解数据科学的全貌，我们还必须了解数据科学的局限性。其中一些如下：
1.数据科学是模糊的术语
数据科学是一个非常通用的术语，没有明确的定义。虽然它已经成为一个流行词，但很难写下数据科学家的确切含义。
数据科学家的具体角色取决于公司专注的领域
虽然有些人将数据科学描述为科学的第四范式，但很少有评论家称其仅仅是对统计学进行品牌重塑。
2.掌握数据科学几乎是不可能的
数据科学是众多领域的混合体，源于统计学，计算机科学和数学。掌握每个领域并不可能完全掌握所有领域的专家。虽然许多在线课程一直试图填补数据科学行业面临的技能差距，但考虑到该领域的广泛性，仍然不可能精通它。具有统计学背景的人可能无法在短时间内掌握计算机科学，以成为熟练的数据科学家。
因此，这是一个不断变化的动态领域，需要人们不断学习数据科学的各种途径
3.需要大量的域知识
Data Science的另一个缺点是它依赖于领域知识(Domain Knowledge)。在统计学和计算机科学方面具有相当背景的人将发现，在没有背景知识的情况下很难解决数据科学问题。反之亦然。例如，致力于基因组序列分析的医疗保健行业将需要具有遗传学和分子生物学知识的合适员工。这使得数据科学家能够做出有计划的决策，以协助公司。但是，来自不同背景的数据科学家很难获得特定的领域知识。
这也使得从一个行业迁移到另一个行业变得困难
4.任意数据可能会产生意外结果
数据科学家分析数据并进行仔细预测，以促进决策过程。很多时候，提供的数据是任意的，不会产生预期的结果。由于管理薄弱和资源利用率低，这也可能失败。
5.数据隐私问题
对于许多行业来说，数据是他们的燃料。数据科学家帮助公司做出数据驱动的决策。但是，该过程中使用的数据可能会破坏客户的隐私。客户的个人数据对于母公司是可见的，并且有时可能由于安全性的失效而导致数据泄漏。
有关保护数据隐私及其使用的道德问题一直是许多行业关注的问题
改写自Rinu Gour
