¡Absolutamente! Trabajar en la intersección de ingeniería, estadísticas y operaciones es emocionante. En lo que respecta a la estimulación intelectual, en una sola semana puede que se ponga al día sobre cómo hacer pruebas de hipótesis con datos distribuidos por Poisson, rascándose la cabeza sobre por qué el comportamiento del usuario ha cambiado repentinamente (y ser la primera persona en descubrir el respuesta), agregar una función a una aplicación de back-end compleja y experimentar con una nueva herramienta para compartir análisis con sus compañeros de equipo.
Hay una amplia gama de caminos para aprender y desafiarse a sí mismo. Especialmente si está integrado en un equipo de ingeniería, para hacer su trabajo necesita saber o beneficiarse al conocer algunos de: Python, R, SQL, el lenguaje de la aplicación principal de su empresa (por ejemplo, Ruby on Rails y / o Java) , algunos HTML / CSS / Javascript si está trabajando en algo con un front-end web y una larga lista de bibliotecas para Python y R como pandas, scikit-learn, ggplot, dplyr, IPython, etc. Sin mencionar las estadísticas inferenciales , modelado lineal, aprendizaje automático, visualización de datos y narración de historias y, por supuesto, cómo se ajustan los datos de su organización (o no). Además, está el lado comercial de su trabajo: después de todo, está resolviendo problemas del mundo real, y esos pueden ser intrínsecamente muy interesantes, especialmente en los tipos de empresas que contratan científicos de datos. Si eres una persona curiosa que quiere entender cómo funciona el mundo y luego mejorarlo de manera directa, es un gran trabajo tenerlo.
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