¿El título de Data Science ayudaría a un emprendedor en los negocios?

Estudio Data Sciences en un famoso Business Institute en India. La respuesta a esto depende totalmente del tipo de negocio en el que se encuentre.

¿Su empresa genera enormes volúmenes de diferentes tipos de datos?

Respuesta: Sí, será útil.

¿O su empresa trabaja en grandes cantidades de datos de clientes y si su cliente necesita servicios de consultoría?

Sí, será útil

¿Tiene un equipo / Administra un equipo de científicos de datos pero siente que no sabe lo suficiente de lo que hacen?

Sí, será útil

¿Es usted un estafador, tratando de reducir los números de su negocio y tratando de tomar algunas decisiones?

No es necesario convertirse en un científico de datos, solo necesita conocer los conceptos básicos de finanzas empresariales, pocos conceptos de marketing y estadísticas.

Clasificación adicional basada en el nivel de conocimiento. Para un negocio, es bueno saber acerca de los modelos estadísticos para la toma de decisiones y algunas estadísticas avanzadas como Regresión, Análisis de varianza, Análisis factorial. Estos conceptos están disponibles ampliamente en los cursos de Internet como Udemy, Coursera y otras cosas. Estoy seguro de que sabrías sobre ellos.

Pero los conceptos avanzados e intrincados como los algoritmos de aprendizaje automático no son necesarios a menos que su negocio requiera que maneje una gran cantidad de datos.

La aplicación de los algoritmos avanzados, la escritura de nuevos algoritmos y la contribución al desarrollo general de la disciplina es el “Data Sciene” real, pero dada la tendencia actual, cada Harry y Mary quieren la etiqueta Data Science en su CV sin pertenecer realmente al cuadro .

Entonces, relativamente, si percibe las ciencias de datos como una puerta de entrada para tomar decisiones basadas en datos, y si está seguro de que seguirá siendo un emprendedor durante bastante tiempo, no creo que necesite un título en Ciencias de datos.

De nuevo, no hay daño en el aprendizaje. La inversión en educación no se desperdicia en ningún momento. Si le fascina, le recomendaría que lo hiciera, ya que sería un estudio fascinante y se sorprenderá de las infinitas posibilidades.

Aclamaciones,

Hariram

Gracias por el A2A.

Un título en ciencias de la información ayuda a los empresarios mejor si:

  • el negocio está algo establecido y constantemente recolectando datos, o
  • la empresa tiene datos en su núcleo, por ejemplo, aplicaciones que utilizan aprendizaje automático, paneles, búsqueda y visión por computadora

Para los emprendedores que recién comienzan una empresa, los problemas que están resolviendo se deben principalmente a encontrar a las personas adecuadas y convencerlos de que se unan, resolviendo el ajuste del producto / mercado, creando un producto sólido y atractivo y buscando dinero en efectivo.

Nada de eso tiene habilidades de ciencia de datos como requisito . Sí, las habilidades de la ciencia de datos pueden ayudar a pensar en los mercados, tal vez modelar precios atractivos o informar sobre productos y decisiones de contratación, pero sería difícil afirmar que es una prioridad.

La excepción a eso sería el último caso, donde los algoritmos de ciencia de datos son la ‘salsa secreta’ de un producto. En ese caso, un científico de datos sólido puede desempeñar un CTO o incluso un doble rol de CEO-CTO si así lo desean, y hacer que los no fundadores recojan la holgura.

Respondiendo a la pregunta de otra manera, una pregunta frecuente que me hacen es “¿cuál es el primer contrato de datos para llevar a bordo”? Y mi respuesta suele ser un generalista de datos, con habilidades más amplias que la ciencia de datos, que es capaz de configurar la infraestructura de recopilación y almacenamiento de datos, y analizarla a través de informes básicos en lugar de modelar datos sofisticados.


Los científicos de datos tienden a ser menos cruciales cuando no tienes tus propios datos.

¡Por supuesto, de una manera brillante! Pero específicamente solo cuando una startup está en un negocio de venta de datos (es decir, AppAnnie) o utiliza los datos como estrategia principal para capturar el comportamiento de los clientes al comprar los productos. Por ejemplo, varios dispositivos inventados para la automatización del hogar, y no olvidemos el avance de la integración de Echo y Alexa.

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