La ciencia aquí es bastante literal. Examina los datos y los convierte en conclusiones a través de los mismos procesos analíticos que la ciencia. Realizas experimentos controlados (es decir, el método científico) y buscas otros tipos de análisis científicamente sólidos. Los estándares de verdad son más o menos los mismos.
Los “datos” en ciencia de datos solo significan que el aspecto más desafiante de lo que está haciendo es que hay muchos datos. Probablemente sea el caso de que la mayoría de las personas que se hacen llamar científicos de datos trabajan para empresas, y que la mayoría de ellas intentan hacer que sus empresas ganen dinero directa o indirectamente. Sin embargo, eso no es necesario para la ciencia de datos. Hay personas que juegan con los datos deportivos sin cobrarles, o tratan de comprender los problemas sociales mediante el análisis de los datos disponibles públicamente. Si quieren llamarse científicos de datos, se han ganado el título. Incluso puede tener muchos datos médicos y comenzar a aplicar técnicas de ciencia de datos. ¿Es eso biología o ciencia de datos? Son ambos.
- ¿Será el estilo de datos un buen sitio para aprender Big Data y Hadoop?
- ¿Cuáles son los cursos requeridos para la ciencia de datos?
- ¿Qué startups en Bangalore que trabajan en problemas de Machine Learning y Data Science?
- ¿Todavía vale la pena hacer MS en aprendizaje automático clásico o minería de datos sin un módulo en profundidad sobre aprendizaje profundo que está en tendencia?
- ¿Qué es la minería de datos? Como se hace
