Básicamente hay tres púas para la ciencia de datos. Estadísticas, programación y negocios. Como tienes las estadísticas bajo control, me concentraré en desarrollar las otras dos. Tal vez tomar algunos negocios y algunos cursos de CS?
Con la programación estás buscando cómo puedes escalar tus algoritmos. Está bien tener una programación lineal, pero si tiene que hacer millones de elecciones, entonces los enfoques clásicos simplemente no funcionan.
Con los negocios, está buscando cómo puede interactuar con la toma de decisiones más inteligente en la organización. Hay dos lados: comprender a los que abandonan la empresa para que pueda construir sistemas más accionables y aprender a articular sus hallazgos para que actúen.
- ¿Puedes convertirte en un científico de datos después de hacer biotecnología B.Tech?
- ¿Qué opinas sobre las nuevas rutas de aprendizaje de Coursera en aprendizaje automático y ciencia de datos y qué tan efectivo sería?
- ¿Cuál es la profesión de científico de datos? ¿Cómo difiere de las profesiones relacionadas?
- Cómo convertirse en un científico de datos del desarrollador de software
- ¿Con qué propósito un científico de datos pone scripts de shell en el trabajo?
Obviamente, no descuides tus estadísticas mientras actualizas a los otros dos. Buscarás entretejer los tres juntos en la práctica.