¿Puede la ciencia de datos hacer obsoleto el método científico?

La ciencia de datos y el método científico son técnicas complementarias con algunas superposiciones.

Si está recopilando un conjunto de datos de fenómenos naturales lo suficientemente grande, incluida una variación significativa a lo largo de los ejes que considere importantes, puede usar la ciencia de datos para realizar “experimentos virtuales” en los que se realizan consultas que controlan muchos factores pero buscan diferencias a lo largo de un eje particular.

La limitación de este enfoque es que solo le permite hacer este tipo de experimento virtual sobre fenómenos naturales. Lo que el método científico le brinda es una forma de diseñar experimentos que inyectan cambios que no aparecen en la naturaleza, o donde los factores de confusión no pueden controlarse en la naturaleza con el mayor cuidado posible en un entorno de laboratorio.

Ambos enfoques son extremadamente valiosos, y la ciencia de datos es un arma increíble en el arsenal de científicos. Pero ambos son necesarios para avanzar en el conocimiento científico.

No. Si el experimento “natural” no existe, la ciencia de datos no ayudará. Sin embargo, la ciencia de datos ha cambiado mucho nuestro enfoque de los experimentos. Intentamos analizar viejos experimentos para encontrar nuevas ideas. Es un método bienvenido con varias advertencias.

Jajaja..

Esta es una de las cosas más tontas que he leído en mucho tiempo. Tener grandes cantidades de datos aumenta la necesidad de pensar en modelos científicos y evaluar hipótesis. El problema con grandes cantidades de datos es que puede encontrarse con este problema …

Correlaciones espurias

Una vez que pasas media hora en ese sitio, te das cuenta de por qué es una tontería afirmar que Big Data significa que las correlaciones son suficientes. Cuantos más datos tenga, más probabilidades tendrá de tener correlaciones espurias.

En mi opinión, la ciencia de datos es extremadamente útil para la recopilación de datos y para obtener ideas útiles y hacer predicciones generales basadas en esos datos. El método científico, por otro lado, comienza desde una pizarra limpia y se utiliza para experimentar, analizar, hipotetizar resultados e identificar en qué áreas deberíamos recopilar más datos para ampliar el trabajo realizado por el método científico.