¿Crees que Data Science es fácil de aprender?

Creo que para una mente inclinada hacia la matemática y la racionalidad, la ciencia de datos no es “difícil” de aprender, pero es seguro que lleva tiempo. Las áreas que debe cubrir un científico de datos son vastas, y cada área tiene sus propios trucos. Es lento incluso llegar a ser razonablemente competente en todas o la mayoría de las áreas. Por ejemplo, un experto en estadística o en ciencias actuariales conoce las matemáticas, pero podría carecer de conocimiento en el raspado de datos de la web y almacenarlos de una manera bien definida.

De hecho, si por científico de datos queremos decir que una persona tiene un conocimiento de nivel experto en una o dos áreas y tiene un conocimiento razonable en las otras áreas, entonces para desarrollar un conjunto de habilidades tan gigantesco debería tomar al menos 10 a 15 años de experiencia profesional. , incluso después de seguir una maestría o un doctorado. Debido a la naturaleza que consume tanto tiempo, la práctica de la industria es crear un equipo de ciencia de datos en el que cada miembro tenga experiencia en al menos un área y todos los miembros combinados puedan abordar un problema de ciencia de datos.

Sí, pero eso depende de tus antecedentes. Cuando era estudiante universitario en CS, teníamos que tener dos años de Cálculo y uno de Álgebra Lineal. Nunca conocí a nadie que pudiera hacer ese nivel de matemática que considerara que Statistics for Business no fuera nada fácil. La ciencia de datos es programación de computadoras + estadísticas para empresas. Fácil.

Creo que a más personas les resultará más difícil trabajar en una buena compañía que aprender ciencia de datos. En promedio, en cinco años cada empresa tendrá algún tipo de personal de ciencia de datos. Puede ser un científico de datos para Red Lobster, pero seguirá siendo Red Lobster.

Depende de lo que eso signifique. Si se refiere a la aplicación ciega de métodos a algún tipo de datos, entonces, sí, el conocimiento de algunas herramientas en un software de apuntar y hacer clic le dará respuestas. Sin embargo, elegir el método correcto dados los datos (y definirlos bien antes de extraerlos) e interpretar los resultados correctamente tiende a ser difícil para muchas personas que intentan ingresar al campo. Requiere conocimiento de estadísticas y aprendizaje automático en un aprendizaje matemático, así como buenas habilidades científicas para interpretar los resultados correctamente para el liderazgo / C-suite.

Es una combinación de lo difícil que es aprender ciencias de la computación combinado con estadísticas y cálculo de nivel de posgrado. Para algunas personas que no son tan malas, a otras les resulta difícil.

Nada es fácil en la superficie, pero para realmente tener éxito en aprender algo, necesita la orientación y capacitación adecuadas. Con la ayuda del material y los formadores adecuados, la ciencia de datos puede ser fácil de aprender.

SAS, uno de los cursos de ciencia de datos en la India, proporciona capacitación en ciencia de datos de acuerdo con los estándares de la industria. Los entrenadores enseñan todo con tanto detalle que hace que el tema sea fácil e interesante.

Si tiene interés e inclinación hacia el tema, también debería ser fácil de aprender.

En mi programa, estudio con estudiantes de doctorado. No, el curso no ha sido fácil. De hecho, incluso el científico de datos profesional en inversión matemática es raro y difícil de hacer. Esto no ha incluido perspicacia comercial, estudios y experiencia. Pero siempre puede encontrar una pasantía de nivel de entrada cerca de trabajos anteriores en analista de negocios o analista de datos.

Bueno, sabes que? Voy a estar en desacuerdo. Sí, es realmente fácil de aprender.

Es un poco como el ajedrez. Sin embargo, 10 años después, te das cuenta de que si no practicas todos los días, y todo lo que haces es jugar un poco y no estirarte, sigues siendo un jugador de ajedrez novato. Es muy, muy difícil ser muy bueno en algo, cualquier cosa que valga la pena hacer de todos modos. La ciencia de datos no es absolutamente una excepción a eso.

En última instancia, depende de ti como persona. ¿Tienes la aptitud para ello? ¿De verdad quieres aprender? ¿Cual es tu meta? Puede pasar años especializándose en un pequeño aspecto de la ciencia de datos y ni siquiera tocar los lados de las otras áreas. El mundo es tu ostra y puedes ir y aprender lo que quieras, siempre hay algo nuevo disponible.

Entonces, aunque algunas cosas son “fáciles” (ish) de aprender, es un reino de posibilidades sin fin y algunas cosas serán más fáciles que otras.

No. Tienes que aprender estadísticas, programación, ciencias y un buen conocimiento de tu campo particular.

Sí, es fácil si tiene poco conocimiento sobre los algoritmos de minería de datos. Hay muchas herramientas disponibles que podemos usar para Data Science.