A una vista de pájaro a gran escala, ayuda a identificar banderas rojas, predicciones y decisiones basadas en datos.
Sin embargo, en mi opinión personal, dicha cuantificación sobre los roles de un gerente de producto o científico de datos es difícil. Ha habido varios medios en los que la industria tecnológica intentó cuantificar las confirmaciones de código, los modelos, los OKR y los KRA para derivar datos e interpretar decisiones basadas en datos. Sin embargo, la investigación basada en los esfuerzos cualitativos es realmente una tarea difícil.
Entonces la respuesta final sería:
- Como científico de datos, ¿puedo crear empleo en lugar de trabajar para algún empleador?
- Estoy en tercer año de ingeniería y quiero ser científico de datos. Pero estoy completamente confundido por dónde empezar. Entonces, ¿cómo debo hacerlo?
- ¿Cuáles son los aspectos más destacados de Strata 2014?
- Con muchos años de experiencia en análisis de datos y generación de informes, ¿qué herramienta de visualización de datos debo aprender a trabajar en el mundo de los científicos de datos?
- ¿Qué funciones de un científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático tienen mayor probabilidad de ser automatizadas en un futuro cercano?
- Con los esfuerzos sobre las traducciones automáticas, el análisis de sentimientos, las regresiones de todas las acciones, las decisiones basadas en datos han comenzado a combinar la gestión de productos con seguridad.
- En esta etapa, sin embargo, todavía depende mucho de la intervención humana para dar forma a los datos hacia diversas decisiones.
- También se incorpora el aprendizaje de refuerzo sobre las decisiones contra las conclusiones de los datos.
- ¡Por lo tanto, no estamos muy lejos de fusionar decisiones basadas en datos de manera confiable en todos los roles humanos con IA humanizada!