¿Podría un ingeniero eléctrico convertirse en un científico de datos?

Gracias por el A2A.

Es posible. A diferencia de una serie de preguntas similares, no tiene un obstáculo bien conocido para la mayoría de las personas: no solo codifica sino que codifica en idiomas que son muy relevantes.

No conozco tus estadísticas y conocimiento de probabilidad, así que si no tienes esos, es un buen lugar para comenzar. Si tiene esos en su conjunto de herramientas, le recomiendo comenzar a aprender algo de aprendizaje automático. Uno de mis cursos favoritos que toca muchos de los elementos básicos del aprendizaje automático es StatLearning de Stanford Online. El curso se abre de vez en cuando y la URL cambia, así que no lo estoy vinculando sino google “StatLearning Stanford” y es probable que lo encuentre.

Con ese conocimiento a mano, la parte realmente difícil es ensuciarse las manos en problemas reales con datos reales. Ahí es donde ocurre el aprendizaje real.

Aparte de eso, aprender tecnologías de big data es una gran ventaja. El estándar es el ecosistema Hadoop, pero la verdad es que hay tantas cosas que nunca me siento cómodo aconsejando un producto en particular. Por ejemplo, lo hacemos bien principalmente con Redshift, que no se comporta de manera muy diferente a cualquier sistema de base de datos relacional típico.

Por supuesto. Conozco a muchas personas que provienen del campo mecánico, eléctrico y de fabricación que se convirtieron en Data Scientist. Todo lo que necesita es un conocimiento sólido de estadísticas, aprendizaje automático, programación, gestión empresarial.

Si. Caso en cuestión aquí.

No es necesario que literalmente regrese a la escuela, pero necesita aprender los conceptos básicos de estadística y aprendizaje automático. Puede hacerlo con los MOOC y otros recursos en línea, pero requiere un esfuerzo considerable. Como ingeniero eléctrico, seguramente estás acostumbrado a estar expuesto a matemáticas difíciles, por lo que ciertamente es posible. Conocer Python y R es una gran ventaja.

Lo importante es tu motivación. Si realmente te apasiona la ciencia de datos, no hay nada que te detenga.

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