¿Cuál fue su experiencia al pasar de Investigación de operaciones o Ingeniería industrial a Aprendizaje automático o Ciencia de datos?

Como otros, no fui de uno a otro.

Estos campos se superponen en tal medida que puede ser realmente confuso incluso para aquellos de nosotros que somos profesionales con una larga educación en esta área. Déjame intentar explicar:

La ingeniería industrial es una rama muy amplia de la ingeniería. Una de sus principales subdisciplinas es la Investigación de operaciones , que a veces se denomina Ciencia de gestión o Ciencia de decisión , así como algunos otros nombres. También podría llamarlo Optimización , porque eso es lo que es en esencia. La Ingeniería Industrial también se trata principalmente de Optimización, pero la Investigación de Operaciones está utilizando específicamente Advanced Analytics en Optimización.

Además de la confusión, existe el campo interrelacionado de Data Science , con Machine Learning , anteriormente conocido como Data Mining , que es una de sus principales subdisciplinas. Data Science se ha descrito como una palabra de moda elegante para las estadísticas , pero es realmente más que eso. Data Science usa estadísticas, al igual que Operations Research también usa estadísticas. Por cierto, ambos campos también implican un componente pesado de la informática . Por supuesto, los estadísticos utilizan muchas de las mismas técnicas que los científicos de datos y los investigadores de operaciones.

Vamos a investigar más profundo. El aprendizaje automático tiene los tipos de problemas de aprendizaje supervisado , aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo . Este último a menudo se resuelve con la optimización basada en simulación , que es una técnica central en la investigación de operaciones. Algunas personas lo llaman inteligencia artificial , que es un término con su propia variedad de connotaciones. La razón por la que menciono esto es porque esto es sobre lo que escribí mi tesis de maestría. Al decidir qué etiqueta pegar en mi tesis, tenía muchas opciones, como puede ver. Fui con Machine Learning, porque es una palabra que está de moda en este momento. Para decirlo sin rodeos, esa es la palabra que hará que los reclutadores lo llamen y los gerentes le den un aumento.

Entonces, ¿cómo ha sido mi experiencia? Además del desastre de las diferentes convenciones de nombres, ha sido un viaje interesante. Creo que la Ingeniería Industrial es una excelente educación para formar una base para una carrera como Científico de Datos.

Tampoco pasé de uno a otro: todavía estoy investigando operaciones y al mismo tiempo comenzando el aprendizaje automático: ambos son complementarios e interrelacionados. Creo firmemente en la combinación de los dos como la próxima gran cosa. No creo que ML sin OR vaya mucho más lejos de lo que es ahora (excepto si hay un nuevo avance, que siempre es posible).

Me encuentro con muchos entusiastas de ML y es un poco extraño ver a todas estas personas sin experiencia matemática real probando suerte en un campo que todavía se basa en las matemáticas, incluso si la mayoría de los resultados son empíricos. También es un campo muy caliente por el momento, por lo que hay una sensación de hacer las cosas rápidamente a las que no estoy acostumbrado (en realidad, no creo que sea algo bueno, pero esa es otra pregunta).

Para resumir: pasar de OR a ML es bastante natural (ver también la respuesta de Nikolaj van Omme a ¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje profundo a la investigación de operaciones?) Y la respuesta de Nikolaj van Omme a ¿Por qué aprendiste Machine Learning? ) desde una perspectiva de resolución y es una “tormenta” que te atrapa cuando entras en el campo.

Yo personalmente no pasé de Investigación de Operaciones a Ciencia de Datos. Trabajé en paralelo en aspectos de ambas disciplinas mientras hacía mi doctorado.

Hay aspectos de la “ciencia de datos” que son esenciales en cualquier proyecto de investigación de operaciones. Por ejemplo, la capacidad de recopilar, organizar y describir datos es casi siempre un requisito previo para cualquier análisis de Investigación de Operaciones. La optimización es un tema teórico central del que ambas disciplinas dependen mucho, y así sucesivamente.