Depende de tus intereses. Vamos a explorar.
La informática se trata más de resolver problemas de computación. Por ejemplo, usted está en condiciones de resolver ecuaciones cuadráticas usando una computadora. Luego, para eso, creará un algoritmo que tomará valores de entrada … luego desarrollará una lógica que procesará esos valores y entregará la salida. Al hacer esto, usará la capacidad de la computadora para calcular la ecuación, sus habilidades con la codificación y el desarrollo adicional de una GUI para entregar la salida. En general, generará una herramienta para resolver la ecuación cuadrática utilizando las habilidades informáticas que tiene.
Un científico de datos resuelve problemas de negocios al identificar tendencias, brechas y oportunidades en los datos. Por ejemplo … Digamos que quiere saber por qué aparecen menos personas en su sitio web de comercio electrónico … Para saber que un científico de datos adquiriría los datos que rastrean el compromiso del sitio web. Él / Ella usaría sus habilidades estadísticas para analizar los datos utilizando herramientas como R / Python / Excel para averiguar qué está causando el cambio. Una vez que se identifiquen las fallas, Él / Ella dará una recomendación detallada para superar esas brechas. Sin embargo, Él / Ella también pronosticará un compromiso futuro con el sitio web basado en el análisis. Por lo tanto, un problema empresarial se resuelve utilizando el análisis de datos como herramienta. Si le interesa resolver problemas comerciales, puede considerar lo siguiente.
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Learning R le permite analizar y consultar datos, generar scripts y visualizarlos aún más. Es una de las herramientas de análisis de datos más utilizadas en el mercado. Es de código abierto y hay una gran comunidad de apoyo. Lo que recomendaría es que primero debe tener un buen control sobre sus habilidades estadísticas, comprender el proceso de análisis de datos y especializarse en un área particular de su interés. Data Science es un campo vasto y no solo se limita a los negocios comerciales, sino también a la atención médica, la biotecnología, la gestión de desastres y en todos los lugares donde hay datos. Espero que esto ayude.
