Data Science es un campo que requiere un conjunto de habilidades específicas que comprende experiencia en lo siguiente:
Matemáticas: para comprender una red compleja de datos no estructurados se requiere una combinación de heurística y análisis cuantitativo para proporcionar soluciones a los problemas prevalecientes. Muchas veces los problemas comerciales requieren la preparación de modelos analíticos para resolverlos. Sin embargo, existe un concepto erróneo entre las personas sobre la ciencia de datos de que está puramente relacionado con las estadísticas. Pero no es cierto, ya que las estadísticas son uno de los pilares que respaldan la ciencia de datos.
Tecnología y piratería : se supone que un científico de datos tiene un conocimiento técnico sólido sobre la separación y resolución de problemas mediante la creación de algoritmos complejos y solucionables. La ciencia de datos requiere que el experto reflexione sobre los flujos de datos y control de datos de alta dimensión.
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Aquí, al afirmar Hacking, no se debe tomar como un hackeo literal de las computadoras y las intrusiones poco éticas. Pero, la referencia se trata de incorporar la creatividad y la innovación en el proceso para crear técnicas únicas para resolver los problemas existentes.
Perspicacia comercial o estratégica: uno de los pilares importantes de la ciencia de datos son las ideas comerciales o estratégicas. Junto con una experiencia en matemáticas y habilidades tecnológicas, también se requiere una visión inteligente y profunda en los negocios para convertirse en un paquete completo para el trabajo del científico de datos. Una visión aguda que podría predecir la tendencia futura y preparar la estrategia para enfrentarla de antemano es lo que las empresas quieren ahora días para sobrevivir en esta competencia feroz. Por lo tanto, puede decir que la ciencia de datos es una combinación perfecta de competencia tecnológica y estratégica que es imprescindible para alinear los requisitos comerciales con el conocimiento táctico.
