A menos que esté haciendo una investigación fundamental en la teoría del aprendizaje (como el aprendizaje PAC, etc.), es principalmente ingeniería (solo por la definición de lo que es la ciencia y la ingeniería). Pero a veces los sistemas se vuelven tan complejos que es necesario estudiarlos empíricamente como científico.
En la industria, donde ha aplicado principalmente el aprendizaje automático, irónicamente, la mentalidad del científico es aún más importante. La prueba de hipótesis es una palabra común en las reuniones de ciencia de datos en las empresas. Realmente, las empresas son estos organismos artificiales en palabras socioeconómicas realmente complejas, que los métodos científicos tienen que ser utilizados. Por supuesto, el objetivo final es la optimización de ganancias, no la acumulación de conocimiento.
Pero la pregunta final es: ¿por qué te importa?
- Ciencia de datos: ¿Se puede utilizar el aprendizaje automático para el análisis de series temporales?
- ¿Cuál es la mejor institución para aprender un curso de análisis de negocios / ciencia de datos en Hyderabad?
- ¿Qué clases debo tomar en Udacity si quiero ser un científico de datos?
- Cómo verificar la calidad de las estadísticas de Internet y los datos de investigación que uso en mis respuestas
- ¿Cuáles son las mejores consultoras de ciencia de datos?
La demanda de buenos científicos de datos es increíble, estamos presenciando una revolución en la forma en que se van a administrar las empresas.
