No te preocupes demasiado por las cosas técnicas. Tarde o temprano lo descubrirás. Incluso yo soy un ingeniero mecánico que se dedicó a las ciencias de datos y análisis.
Bueno, si desea saber si Data Sciences es su taza de té, puede considerar los siguientes factores y decidir por sí mismo:
1. Efecto: ¿qué hacemos?
Usamos los datos de cualquier manera posible. Hacemos todo tipo de cosas desde la construcción de un modelo para saber si un medicamento supuestamente curativo para el cáncer realmente cura el cáncer o es solo una estafa para decidir los descuentos que se deben proporcionar en cualquiera de las tiendas minoristas. Observamos las características pasadas de los datos, tenemos en cuenta innumerables factores (tantos como podemos) e intentamos encontrar una solución a casi cualquier problema que puedas imaginar.
2. ¿Cómo lo hacemos?
Datos. Analizamos todos los datos disponibles, tomamos en cuenta innumerables factores (tantos como podemos) e intentamos encontrar una solución para casi cualquier problema que puedas imaginar (¿en cuántos años tendrás novia? ¿Alguna vez serás ¿Suciamente rica? ¿Después de cuántos años morirás? Cualquier pregunta puede ser respondida siempre que tengas los datos requeridos).
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3. Limitaciones / trampas:
Por supuesto, existe un límite para la cantidad y la calidad de los datos que obtiene. Y también debes ser honesto contigo mismo y con los que estás trabajando en caso de que sepas que tu análisis es una mierda. Muchos de nosotros no lo hacemos y tenemos la costumbre de mostrar resultados falsos. Tarde o temprano, te joderás si confías demasiado en el jugaad.
