“Científico de datos” sigue siendo un término muy vago y la respuesta a la pregunta depende de lo que va a hacer.
Sin embargo, voy a romper la tendencia y decir “estadísticas”. No creo que necesite mucha teoría de probabilidad para comprender las estadísticas al nivel que necesita para hacer un análisis de datos y hacerlo bien. Debe comprender los límites de cada una de una amplia variedad de métodos, pero puede aprender estos límites sin conocer la teoría.
Por ejemplo, debe aprender que la regresión de mínimos cuadrados ordinarios supone que los errores se distribuyen normalmente. También debe aprender que existen métodos alternativos cuando se viola ese supuesto y que dos de esas alternativas son la regresión cuantil y la regresión robusta. Dentro de una regresión robusta, debe saber que existen varios métodos y cuál es bueno para qué tipo de violación, pero no necesita comprender la derivación de los estimadores M.
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Algunos científicos de datos pueden necesitar encontrar métodos completamente nuevos. Pero mi impresión es que la mayoría de los científicos de datos no necesitan hacerlo; más bien, muchos científicos de datos necesitan estar mejor informados sobre lo que ya existe.