No puede, porque convertirse en un actuario requiere que se dedique, y también convertirse en un científico de datos.
Los científicos de datos y actuarios a menudo usan las mismas teorías y las mismas herramientas estadísticas, pero de diferentes maneras y para diferentes propósitos.
Aprobé los dos primeros exámenes de la Society Of Actuary y aquí está la principal diferencia que encontré:
- ¿Cuál es exactamente el concepto de big data?
- ¿Cuál es la diferencia entre hacer ciencia de datos en Google, Amazon y WalmartLabs y hacerlo en Mu Sigma, Accenture y Opera Solutions?
- ¿Cómo se relaciona el aprendizaje automático con la ciencia de datos?
- ¿Cuál es el mejor instituto de capacitación en ciencia de datos en el área de Kondapur / Madhapur en Hyderabad?
- ¿Qué puedo seguir en el dominio de la ciencia de datos? Tengo conocimiento en el programa R.
Por naturaleza, los actuarios están más orientados estadísticamente. Por ejemplo, a menudo usan inferencia para modelar una población a partir de muestras y calcular si su estimación es estadísticamente significativa o no.
Los científicos de datos no usarían necesariamente la inferencia, sino que usarían métodos empíricos como el bootstrapping para ver si hay significación estadística. No intentan construir un modelo para la población en absoluto.
Entonces, podría decirse que para los actuarios la teoría estadística es primero, y luego la teoría de la computación es la segunda. Para los científicos de datos es lo contrario.
¿Cuál deberías elegir? Mi opinión es que Data Science es la mejor opción, ya que mucho de lo que los actuarios están haciendo hoy será automatizado (¡por Data Scientists!) En el futuro.
