Si no disfruto de la programación, ¿debería dedicarme a la ciencia de datos?

Por lo general, no respondo solicitudes anónimas, pero abriré una excepción porque hasta ahora estoy totalmente en desacuerdo con las dos respuestas.

Si no te ves codificando, la ciencia de datos no es para ti, punto. La implementación de productos de datos se logra mediante la codificación. Desde la adquisición de datos, hasta la limpieza y exploración, hasta la capacitación, evaluación y validación de modelos. Toda la ejecución está codificada.

  • No puede producir un producto de datos sin codificar
  • No puede manejar los datos que existen en proyectos de ciencia de datos sin codificar
  • No puede presentar ingeniero sin codificar
  • No puede entrenar, evaluar y validar modelos de aprendizaje automático en vivo sin codificar
  • No puedes escribir análisis reproducibles sin codificar

Para los puestos más jóvenes en mi equipo, los dos requisitos previos son la exposición a R y / o Python y el conocimiento de la probabilidad y las estadísticas. Tenga en cuenta que no menciono títulos, experiencia o incluso SQL. Contrataré a personas que no tengan estos, pero no contrataré a alguien que no pueda realizar una tarea de prueba codificada.

Todos en mi equipo codifican, fácilmente, 4 horas al día en promedio. Los más altos que trabajen en productos de datos codificarán todo el día durante semanas.

La ciencia de datos, en teoría, es estadística sobre esteroides. En la práctica, es programación.

Hay una diferencia entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos. Ambos requieren codificación, pero de los dos, quizás la ciencia de datos se puede hacer con menos. Considere este libro y lo que está propugnando: Data Smart: Uso de la ciencia de datos para transformar la información en información: John W. Foreman: 9781118661468: Amazon.com: Libros

Enseña ciencia de datos utilizando solo Excel, y hace un trabajo bastante bueno en eso. Esto es lo que dijo un crítico:

“Cuando el Sr. Foreman se entrevistó para un trabajo en mi compañía, llegó vestido con un traje tipo ‘Coronel de Kentucky’ y habló sobre cosas sin sentido como asado, láser y pulpa de jugo de naranja. Luego, explicó cómo desmitificar y resuelva casi cualquier problema complejo de ‘big data’ en nuestra empresa con hojas de cálculo simples. Sin clústeres de servidores, mainframes o Hadoop-a-ma-jigs. Solo Excel. Lo contraté en el acto. Después de leer este libro, usted también lo hará aprenda a usar las matemáticas y las fórmulas básicas de las hojas de cálculo para mejorar su negocio o, como mínimo, cómo engañar a los ejecutivos senior para que lo contraten como su científico de datos “.
Ben Chestnut, fundador y CEO de MailChimp

No estoy en desacuerdo con las respuestas existentes, pero quería proporcionar una opinión diferente. Pero tenga en cuenta que actualmente no soy ni científico de datos ni ingeniero de datos, pero estoy aprendiendo a convertirme en uno.

El objetivo principal de Data Science es obtener información sobre sus datos y tomar decisiones comerciales informadas o crear productos basados ​​en datos. Llevo muchos sombreros en mi trabajo, y parte de él es extraer información útil con datos. Si hay algo que facilitó la parte de la disputa de datos es mi conocimiento de programación. Con la variedad y el tamaño de los datos que se han creado en este momento, saber cómo codificar es muy útil. Sin embargo, la programación es solo una de las herramientas que necesita si desea seguir una carrera en Data Science. Con una buena formación en matemáticas, las estadísticas definitivamente lo ayudarán a comprender mejor los datos y con Domain Knowledge, podrá realizar acciones informadas.

De todos modos, todavía estás al principio de tu carrera y sigues tratando de resolver las cosas. Intente trabajar en algunos datos y obtenga algunas ideas. Solo tú puedes decir si eso te parece interesante o no.

Si tiene curiosidad, pruebe Kaggle: su hogar para la ciencia de datos

Buena suerte

De acuerdo con Tom, necesitarás buenas habilidades matemáticas. Yo también creo que necesitarás habilidades especiales de programación. Un buen ejemplo es la programación SAS, que ha existido casi desde siempre, y la programación Hadoop para producir los datos. En algunos casos, puede lograr que otros hagan la programación, pero eventualmente SAS, matlab, mathmatica, etc. requerirán programación. Es una programación matemática y no como la programación regular, sino que sigue siendo programación.

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