Yo diría que sí.
Esto se debe a que Data Science requiere mucho más que solo un buen conocimiento de las computadoras. Déjame enumerarlos:
Matemáticas (probabilidad y estadística):
Se espera que un científico de datos tenga una sólida formación en probabilidad y estadística. Sin el conocimiento adecuado de muestreo y de la Referencia estadística, uno puede cometer grandes errores, a pesar de que él / ella es un as en R o Python Programming.
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Algoritmos
Debes ser un amante de los alogoritmos, porque necesitas usar muchísimos algoritmos para varios propósitos, incluyendo extracción de texto, agrupamiento, etc. Por lo tanto, un conocimiento adecuado de los algoritmos de ML es muy importante para un aspirante a científico de datos.
Buenas habilidades de programación:
Esto es obviamente obvio. Uno tiene que ser un buen programador para llevar a cabo un análisis adecuado de los datos. El conocimiento de R es vital. Conocer las bibliotecas computacionales de Python sería muy útil. Numpy y Scipy son los más utilizados. Scipy es demasiado impresionante, o al menos es mi favorito de todos los tiempos.
Buen sentido de la interfaz de usuario:
Uno debe tener un gran sentido del diseño de la interfaz de usuario. Esto se debe a que nadie admiraría sus gráficos y visualizaciones, a menos que les dedique algo de vida, utilizando el color y la combinación adecuada. La visualización es una parte clave del análisis de datos.
Paciencia:
A veces, se vería obligado a trabajar horas juntos en un mismo conjunto de datos aburrido antes de extraer un análisis de tendencias importante o una gran conclusión. Entonces, tienes que ser muy paciente.
y sé que esta lista continúa, así que sugiérame algunas inclusiones, si corresponde.
