Es posible que tenga que averiguar si realmente desea trabajar con datos y puede preguntar si tiene sentido con los objetivos de su carrera.
Al igual que muchos profesionales que actualmente están tratando de cambiar a este dominio por necesidad laboral, puede que no sea un camino viable a largo plazo si sus intereses no se alinean con él.
Dado que el dominio de Data Science en sí mismo es vasto, las personas con experiencia diferente de negocios, tecnología y dominio científico pueden contribuir. También recuerde que no es un dominio recién creado, existió desde décadas, los primeros científicos de datos serían biólogos, físicos, matemáticos, estadísticos e investigadores en ciencias de la computación que realmente desarrollaron todo el marco y las herramientas para este dominio.
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Por lo tanto, desde una perspectiva de habilidad, debe estar familiarizado con la codificación en Python y R, debe tener una buena comprensión de las estadísticas y una comprensión muy intuitiva del dominio comercial . ¿Cómo se pueden abordar los problemas con los datos? ¿Cómo podemos obtener información relevante con los datos? ¿Cómo podemos construir productos y desarrollar soluciones respaldadas por datos?
No es una moda, los requisitos de habilidades para este dominio son bastante altos. El mejor ejemplo es si implementa un algoritmo de fijación de precios incorrecto, por ejemplo, para la compañía de contratación de viajes, a los clientes se les cobra más o menos y pierden ingresos o negocios y clientes de inmediato. Mientras las empresas se esfuercen por la eficiencia y usen los datos para aumentar su rendimiento, la toma de decisiones, el alcance para que este dominio crezca es muy alto.