La ciencia de datos es una combinación de 2 tipos de lógica, razonamiento inductivo y razonamiento deductivo. [1]
El razonamiento deductivo se parece más a la “lógica formal”: el tipo de lógica que puede aprender en la lógica de un curso universitario de primer año (y, o, etc.). Las conclusiones de este tipo de razonamiento son ciertas y no probabilísticas. En ciencia de datos, esto significa tener hipótesis de que se puede probar muy concretamente con experimentos y datos que dan como resultado resultados concretos.
El razonamiento inductivo es más una “lógica informal” o un “argumento cotidiano” que se basa en una serie de entradas que pueden no estar directamente vinculadas. En ciencia de datos, esto generalmente significa hacer inferencias basadas en la exploración de los datos y el descubrimiento de relaciones o hipótesis que tal vez desee probar.
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Como resultado, el aprendizaje automático es ideal para el razonamiento deductivo una vez que se te ocurren experimentos que tienen un objetivo final claro (en el aprendizaje automático, una función objetivo se llama así porque tiene un objetivo para el que se optimiza, por ejemplo, error mínimo) . Desafortunadamente, el razonamiento inductivo también es una gran parte del oficio y requiere intuición y la capacidad de sintetizar una serie de fuentes diferentes para llegar a una conclusión probable. Sin un razonamiento inductivo, el desarrollo de hipótesis y experimentos más concretos pueden no resolver el problema comercial que pueda tener.
Si desea utilizar la ciencia de datos para resolver problemas comerciales, se necesita una buena dosis de razonamiento inductivo para una solución integral.
Espero que esto ayude 🙂
Notas al pie
[1] https://www.boozallen.com/conten…