Siendo un científico de datos, ¿cuáles son los desafíos que enfrenta? ¿Es interesante ser un científico de datos o es agotador?

Hay una muy buena discusión sobre una pregunta similar en [1].

Habiendo dicho eso, los desafíos son muchos, que pueden ser agrupados en técnicos y no técnicos.

Solo destacaré la parte no técnica.

Valor comercial : hay una gran cantidad de datos y existen soluciones para resolver problemas. Algunas veces, es un desafío para las empresas saber qué valor se puede generar utilizando la ciencia de datos. Los científicos de datos son buenos para generar soluciones, pero sucede que el valor comercial no se conoce o no se justifica.
Conocimiento y conciencia : desde entonces, la ciencia de datos es nueva y las personas con las que trabaja pueden no tener conocimiento y conocimiento de la ciencia de datos y trabajar con datos. Algunas personas están abiertas a aprender, algunas personas tienen esta noción porque tienen experiencia (no necesariamente en ciencia de datos) y creen que pueden conducir un equipo de ciencia de datos. Educarlos y ser pacientes será la clave.
Pruebas: los modelos que construye deben probarse, las personas usan formas tradicionales de pruebas basadas en escenarios en lugar de usar el recuerdo y la precisión. Este es el otro desafío para que las personas sean conscientes de cómo se prueban las soluciones basadas en datos.
Solución determinista (Aladin ka Chirag): aunque existen muchos algoritmos en la ciencia de datos que se utilizan como Decision Tree, SVM, etc., las soluciones que llega no son deterministas y requieren tiempo para evolucionar. La gente tiene esta noción de que una vez que se le da un problema a un científico de datos, se hace con aproximadamente un mes. Sin embargo, se necesita entre 3 meses y un año para encontrar una solución completa. En otras palabras, eres considerado como una caja mágica como Aladdin ka Chirag. 🙂

Espero que esto ayude.

[1] ¿Cuáles son las desventajas de ser un científico de datos?

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Disfrutará ser un científico de datos, analista de datos e ingeniero si le gusta resolver problemas. La resolución de problemas, la curiosidad infinita sobre los problemas comerciales de los que se han recopilado los datos y la capacidad de pensar, codificar, cuestionar e imaginar son todas las habilidades profesionales clave de un científico de datos.

La ciencia de datos no es necesariamente para alguien que quiere respuestas listas para sus preguntas, sino para alguien que está dispuesto a analizar, refactorizar, reorganizar y analizar iterativamente sus conjuntos de datos para encontrar respuestas a las preguntas, encontrar nuevas preguntas para hacer y Proporcionar una nueva visión del negocio.

La ciencia de datos es fascinante, divertida e interesante para las personas que encuentran esta búsqueda interminable de conocimiento y la capacidad de razonar en profundidad y la capacidad de razonar críticamente. Puede ser agotador o poco interesante para aquellos que no tienen estas cualidades.

Farooq Ahmed

Es una pregunta muy interesante. La pregunta en sí misma muestra cuánto entusiasmo tiene en la ciencia de datos.

Los desafíos pueden variar de uno a uno según el rol del puesto en la compañía / industria respectiva. El desafío principal es como ” Pensar y vincular “. Si puede pensar en los datos (problemas) dados y vincularse con las posibilidades y metodologías, entonces no hay dudas sobre el desafío.

Otros desafíos son conceptuales, técnicos, de codificación y más desafíos se basan en sus niveles de interés.

Sí, definitivamente la ciencia de datos es muy interesante si sientes que trabajas de manera inteligente.

Es posible que también te sientas cansado cuando nunca puedas pensar y vincularte.

Espero que la descripción anterior te ayude.

Nota: Si desea eliminar su oscuridad en la ciencia de datos, luego elimine, pero no lo haga con fósforo, comencemos a desarrollar / actualizar hacia la ciencia de datos.

Farooq Ahmed

La respuesta a la segunda pregunta es “depende”. Me encanta (literalmente) el trabajo de ciencia de datos y no es agotador. Si amas los desafíos, entonces no te cansarás en absoluto.

Desafíos o aspectos interesantes del rol de la ciencia de datos

Convertir problemas de negocios en problemas de análisis / ciencia de datos
Encontrar fuentes de datos y definición de las variables, etc.
Poner los modelos / resultados en acción: normalmente lleva tiempo poner el modelo en acción
Participe en varias discusiones con diversos interesados. Algunos de ellos pueden no entender los detalles técnicos.

Y más…

Ram Prajapat

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