Mi mascota odia los cambios de vez en cuando. En este momento (noviembre de 2016) son:
- La cantidad de personas que se hacen llamar científicos de datos. Esta no es una caza de brujas de “científico de datos falsos”. ¡Odio eso! Esto es diferente. Abrí un puesto para científico de datos hace un par de meses. Algunas de las tareas de prueba y entrevistas realizadas por personas que tienen “Data Scientist” en su cargo actual fueron realmente malas. Estoy hablando de personas que no pueden explicar por qué no usaron la validación cruzada en una tarea de prueba.
- Que de repente todos son analistas de datos.
- Que los científicos de datos son trabajadores milagrosos para problemas que no están relacionados con los datos.
- Que los científicos de datos participen en discusiones sobre lo que es mejor simplemente porque eso es lo que usan. Los científicos de datos mejor que nadie deberían saber que: 1) no hay almuerzo gratis, 2) el sesgo es horrible
Estoy bastante seguro de que esto cambiará para los demás y luego volveré a estos, etc. Mis odios a las mascotas son muy dinámicos. 🙂
- ¿Dónde está la ciencia y los datos detrás del libro Wheat Belly del Dr. William Davis?
- ¿Qué credencial de ciencia de datos es más valiosa, un certificado en línea de la escuela de extensión de Harvard o un MSC en línea del Data Science Tech Institute (París)?
- Incluso utilizando un conjunto de validación, ¿no estamos tratando de maximizar los resultados en el conjunto de prueba? ¿Y al final sobreajustando?
- ¿Cuál es la configuración recomendada para una aplicación de Big Data?
- ¿Cuáles son algunos de los problemas prácticos con Big Data?
