Era un investigador principal de operaciones y ahora soy un científico de datos. Creo que la gente de quirófano, aunque tal vez no esté tan interesada en la programación como sus contrapartes de CS, ni tan centrada en la inferencia y la predicción como la gente de estadística / aprendizaje automático, tiene un enfoque único en el panorama general. Creo que esto proviene de la sólida base teórica de decisiones de la mayoría de los programas OR … siempre nos estamos enfocando en tomar la mejor decisión, no en predicciones o inferencias, a la luz de todo el negocio (no solo un problema en particular).
Por ejemplo, si estamos tratando de mejorar los ingresos de los anuncios, es posible que queramos hacer un seguimiento de los porcentajes de clics y correlacionarlos con “levantar”. Sin embargo, puede ser que los anuncios, en su conjunto, no sean tan efectivos como otros métodos para difundir su nombre (por ejemplo, patrocinio). Este pensamiento a nivel meta sobre los costos de oportunidad y las mezclas de estrategias es muy central para la práctica de quirófano.
Entonces, al menos puedo hablar con Data Science como una opción muy viable, especialmente desde que lograste obtener un doctorado en quirófano … ¡eso es un gran logro!
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