¿Cuáles son los 3 errores comunes que comete Data Scientist?

Estos son solo 3 de algunos errores que descubrí cometiendo y aprendí a ser más consciente. Esperemos que otros científicos de datos se relacionen y agreguen a esta errata de práctica de DS:

  1. Perder de vista la imagen más grande y la imagen más grande es el negocio. Esto puede suceder si está demasiado involucrado con la complejidad de su modelo, o simplemente intenta calzar su problema en cualquier marco de modelo con el que esté familiarizado.
  2. Sea presuntuoso con el conocimiento que los miembros del equipo tienen de su trabajo. No se trata solo de sobreestimar la profundidad técnica de su gente de negocios. También se trata de minimizar los matices de su trabajo a los técnicos. Estos a menudo deciden si su idea puede o debe ser producida.
  3. Negarse de ayuda. Estás contratado como miembro de un equipo. Aproveche su membresía y la sabiduría de su organización.

Muchos más, pero solo pediste tres 🙂

@Alfredo, increíble respuesta. Me gusta especialmente el tercero. Me gustaría agregar otros 3 a estos:

  1. Hacer suposiciones sobre datos
  2. Favorecer una técnica sobre todas las demás, independientemente de la aplicación. Por otro lado, la parálisis a través del análisis, lo que lleva a ser incapaz de seleccionar una técnica.
  3. No utilizar los parámetros de calidad del modelo correctos (para la tarea).