Pueden parecer relacionados, pero la respuesta es afortunadamente (y desafortunadamente) no . En la vida real, puedes ser un científico de datos, que proporcionaría un método para el equipo, y otros pueden desarrollarlo. Un científico de datos puede predecir expectativas futuras a partir de datos históricos (entrenando un modelo para predecir), o digamos, integra el aprendizaje automático en el sistema para ayudar a automatizar cosas que las mentes humanas no pueden anticipar (y menos tiempo / menos costo). No es necesario que conozca los algoritmos CS hasta la raíz, pero diría que un científico de datos necesitaría saber cómo aplicar técnicas que involucren recursos compartibles, asignación de recursos y algoritmos que involucren cosas similares. Si tienes datos y quieres estudiarlos, entonces está bien. Pero cuando predice una posible ocurrencia en el futuro, tenga su conjunto de recursos / tiempo / presupuesto / restricciones, y desee tratarlo de manera programática y única de una manera sostenible y escalable, ahí radica el verdadero desafío.
También sería esencial conocer un lenguaje de programación de alto nivel y escribir código con resultados óptimos. Ahora es por eso que mencioné la palabra desafortunadamente . Esto se debe a que comprender los algoritmos y ser un buen solucionador de problemas es practicar la informática. Aprender un idioma es fácil, la parte difícil es pensar de manera óptima; escriba menos, soluciones bien estructuradas y completas con código.
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