Como científico de datos, ¿sería útil aprender el desarrollo completo de la pila?

Creo que las personas que tienen habilidades de “Ciencia de datos” + “Desarrollo de software” son las más demandadas en estos días. En general, en los bootcamps y los cursos de maestría, a las personas se les enseñan algoritmos y estadísticas. Aunque son importantes, en la vida real se aplica una buena cantidad de ingeniería de software en la implementación de estos modelos a la producción, particularmente para big data.

Muchas empresas (FB, Yelp, etc.) tienen el título de perfiles de aprendizaje automático “Ingeniero de software – Aprendizaje automático”. Esto se debe a que, además del aprendizaje automático habitual, los científicos de datos deben escribir código de nivel de producción.

En resumen, sí, es útil aprender habilidades de ingeniería de software para avanzar en su carrera de ciencia de datos. Clasificaría las habilidades que enumeró en orden decreciente de importancia como:

Frasco / Django

D3

Ajax

¿De qué manera la industria te empuja hacia el aprendizaje automático? ¿Estás diciendo que preferirías hacer desarrollo web completo? En ese caso, realmente no veo qué te detiene. Probablemente hay diez trabajos de desarrollo web para cada trabajo de ciencia de datos.

Asumiré que prefieres ser un científico de datos con algunas habilidades de desarrollo web. Sí, eso podría ser ligeramente útil en algunos casos. Sin embargo, quiero que pienses cuánto tiempo quieres invertir en desarrollar esas habilidades. La ciencia de datos es un campo tan amplio que hay más cosas que aprender de las que se pueden aprender en la vida. Lo mismo puede decirse sobre el desarrollo web. Hay un límite de cuánto puede ampliar antes de que su conocimiento profundo en áreas centrales comience a sufrir.

He realizado algunos desarrollos completos aquí y allá, pero me resigné al hecho de que nunca seré un desarrollador web experto siempre y cuando mi enfoque principal sea el aprendizaje automático.

¿Mi consejo? Concéntrese primero en perfeccionar sus habilidades básicas. Ahí es donde está tu apalancamiento.

Encuentra lo que te gusta hacer y qué habilidades se requieren.

Aprende cómo se integran.

Busque publicaciones relacionadas con esos trabajos.

Practica lo que necesitas y aplica.

Si te gusta construir productos de datos, el desarrollo web y de aplicaciones podría ser tu mejor opción. Puede raspar, desinfectar y procesar datos. Tal vez podría construir algoritmos de aprendizaje automático para usar dichos datos, pero no se sienta presionado por el aprendizaje automático si no le gusta .

La ciencia de datos, como término, es tan sangrienta que puedo verte fácilmente usando todos los D3, Flask / Django y AJAX. D3 especialmente, pero eso es desde mi perspectiva: a mis clientes generalmente les gustan las fotos bonitas.

Haz lo que te gusta hacer, hazlo bien, y el resto seguirá …

Como científico de datos, puede ser útil aprender el desarrollo completo de la pila. Todo dependerá de su creatividad, contenido, cambio y ausencia.

Claro, le permitiría presentar su información de una manera que tal vez solo usted haya pensado en presentarla. Tener libertad ilimitada sobre la visualización de un conjunto de datos y la capacidad de experimentar con nuevas vistas que no existen como estándar en ninguna herramienta es quizás invaluable.