Debes ser bueno para resolver problemas si vas a ser un científico, y preguntarte sobre tu elección de carrera tan pronto como llegues a un obstáculo no es propicio para la resolución de problemas.
Así que echemos un vistazo a algo de ciencia.
Cómo interactúan las escalas espaciales de dispersión, competencia y heterogeneidad ambiental para afectar la convivencia, un documento de 2004 de uno de mis nuevos colaboradores. Peter Chesson es realmente un gran problema y Robin Snyder fue su postdoctorado alguna vez. Continúa y lee ese papel.
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¿Notaste el análisis de datos? Yo tampoco. Es un trabajo puramente teórico, en este caso, de la ecología teórica.
Aquí hay otro, mucho más famoso: La base química de la morfogénesis, de 1952, por un tipo llamado Alan Turing. 10k citas. No hay un poco de análisis de datos allí tampoco.
En algún lugar has recogido la idea de que el análisis de datos es necesario para la ciencia. Eso me dice que necesita ampliar su lectura (¿cuántos documentos a la semana lee?). Existe ecología teórica, física teórica, informática teórica … todo lo cual está relacionado con la creación de mejores modelos matemáticos. Ese trabajo está vinculado a los datos, sin duda, pero a menudo se adelanta a donde hemos podido experimentar para sugerir nuevas direcciones.
Volviendo a ti: en algún momento de tu educación en la escuela primaria, debes hacer una transición de enfocarte en lo que haces mal a enfocarte en lo que haces bien. Si la visualización de datos de alta dimensión le resulta fácil, puede trabajar con habilidades de escritura deficientes. Si lo tuyo son las matemáticas, puedes evitar los déficits en el diseño experimental. Centrarse en lo que no hace bien no lo llevará a donde quiere ir.