¿Debería optar por la ciencia de datos en un sector particular (ciencias de la vida) o debería optar por la ciencia de datos en varios sectores?

Gracias por A2A.

Te sugiero que mantengas tu interés. Hay dos cosas distintas:

  1. Comprensión de la ciencia de datos en su resumen
  2. Co-relacionado con los patrones funcionales en los datos

Ahora, una vez que sea bueno en el primer nivel, puede elegir, en función de su interés, qué dominio funcional apuntar. Personalmente he probado las ciencias de la vida y déjame decirte, además de algunas cosas estadísticas, el resto de los algoritmos que tuve que implementar solo sin saber “¿por qué así?”.

Pero al final del día, no puedes dominar todo. Si se le pide que recorra un camino hacia Marte desde el planeta tierra y lo actualice en tiempo real, sin comprender las características astronómicas, ¡es difícil trabajar en él! De hecho, ahí es donde debe buscar ayuda de un experto funcional que difícilmente pueda comprender la parte de datos y luego hacerlo en equipo.

Data-Science es un trabajo netural de dominio, que requiere una comprensión exhaustiva del dominio para tener éxito.

Es más probable que tenga éxito como científico de datos si comienza con las Ciencias de la Vida como su dominio en los primeros años de su carrera y luego se amplía.

Las carteras de soluciones de la industria, como esta [1], deberían ayudarlo a darse cuenta de cómo las mismas funciones de ciencia de datos ayudan a impulsar las innovaciones en diferentes dominios

Notas al pie

[1] Cenacle Research India Private Limited

Sería mejor si asumiera el trabajo que le da información sobre más dominios. De esta manera, su crecimiento no estaría limitado a un dominio particular, digamos Ciencias de la Vida. Dado que está más interesado en trabajar con datos y proporcionar información, debe mirar los datos de diferentes áreas o dominios.
Debe buscar un rol que le brinde una mejor calidad de datos y una buena exposición a las diferentes herramientas analíticas que se utilizan en la industria.
Al final, sabrás que son los generalistas quienes manejan especialistas a medida que avanzas en tu carrera.

datascience necesita habilidades de ingeniería de datos, estadísticas y aprendizaje automático junto con dominio experto para resolver el problema

Así que golpeó a un dominio y obtenga experiencia para usar las habilidades de ciencia de datos

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