Soy un experto en informática, ¿estudiarme la ciencia de datos me ayudará de alguna manera?

Cuanto más puedas unir ambas disciplinas, mejor. Por lo general, los científicos de datos son matemáticos de corazón. Nada de malo con eso. La gente de Com Sci adora el arte de construir nuevos sistemas de software que descompongan y resuelvan problemas complejos. Muy a menudo, los científicos de datos y los informáticos trabajan en equipo, donde los científicos de datos determinarán qué análisis y algoritmos aplicar a los flujos de datos para obtener un valor agregado, mientras que los chicos de Com Sci descubren cómo diseñar los algoritmos en un modelo ejecutable que escala (es decir, puede aumentar y abordar enormes conjuntos de datos sin atenuar las luces). Muchos equipos se dividen entre los muchachos del algoritmo (es decir, los pensadores profundos) y los muchachos de escala.

Si puedes unir ambas disciplinas, entonces puedes ser un facilitador para ambos lados de la solución, ya que entiendes y vives en ambos mundos.

Parece que hay pocos proyectos modernos relacionados con la informática en el mundo real que no estén fuertemente vinculados a los resultados basados ​​en datos. El mundo está obsesionado con los datos y ahora estamos construyendo casi exclusivamente tecnología que genera volúmenes de datos, analiza datos o consume y emprende acciones basadas en las múltiples fuentes de datos. Incluso las aplicaciones que pueden tener un objetivo principal que no parece estar estrictamente relacionado con los datos, como un juego en línea (que puede existir para entretener y participar), pueden tener objetivos alternativos impulsados ​​por los datos, como la generación de datos que sigue a análisis o es utilizado para la generación de ingresos directos.

La visión actual es que más datos son mejores, lo que lleva a muchos proyectos que tienen fuertes dependencias de tecnologías en las que se enfoca la ciencia de datos, habilidades que se requieren para administrar con éxito los datos a escala y convertir pilas de bytes en información.

En mi opinión, no todos los interesados ​​en CS pueden y querrán ser expertos en ciencia de datos, pero una sólida comprensión de los fundamentos será casi universalmente beneficiosa.

Respuesta corta: para mí, que está reclutando desarrolladores activamente, sí. Por ahora.

Respuesta larga: mi empresa está contratando a un pequeño equipo de desarrolladores de software para crear algunas aplicaciones desarrolladas a partir de nuestra práctica de consultoría.

En las áreas donde nos enfocamos, la mitad o dos tercios de los productos que construimos tendrán componentes importantes de ciencia de datos. Por lo tanto, es esencial, por ahora, que tengamos experiencia en ciencia de datos entre nuestros desarrolladores.

Si bien tenemos científicos de datos que pueden construir los modelos que necesitamos, no son necesariamente adecuados para construir la implementación de producción de estos modelos. Scikit-learn es excelente para el desarrollo, menos para la producción.

Cerrar la brecha entre los científicos de datos (que en realidad son estadísticos que pueden piratear) y el desarrollo de software puede ser una lucha. Por lo tanto, es útil poder cerrar esa brecha al tener experiencia en ambas áreas. Por ahora.

El contraargumento principal es que hay un número creciente de herramientas y plataformas que cierran esta brecha (específicamente, la brecha desde el desarrollo del modelo hasta la implementación de la producción). Por lo tanto, es posible que en el futuro cercano, los científicos de datos puedan manejar completamente esa pieza, y la gente del software solo tendrá que preocuparse por integrar esos modelos en la aplicación general, en lugar de desarrollar los modelos.

Pero por ahora, sí, estudiar ciencia de datos te ayudará.

CIS / MIS (en menor grado CS) y la ciencia de datos están fuertemente correlacionados.

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