No estoy del todo seguro de entender realmente su pregunta, ya que “aprender datos científicos” es bastante vago. Así que supongo que quiere decir ” Para entender lo suficiente sobre ciencia de datos para saber lo que puede y no puede hacer para obtener información útil para las empresas, ¿es necesario aprender el aprendizaje automático? ” Si esa no es su pregunta, responda a este mensaje. Reescribiré mi respuesta.
Mi recomendación # 1 para cualquier persona que quiera ingresar al mundo de la ciencia de datos, ya sea como profesional o como persona no técnica que quiere beneficiarse de él, es leer el libro Data Science for Business. Todos a los que lo he recomendado me han agradecido.
Este libro es único en el sentido de que se centra en los conceptos fundamentales del pensamiento analítico en lugar de “aprendizaje automático”. Hay muchos algoritmos específicos en el libro, pero se usan como ejemplos para solidificar su comprensión de los conceptos. En otras palabras, no es necesario que las entiendas (pero ayuda).
Desearía poder decir “No, solo siga algunos blogs de líderes de opinión de la ciencia de datos”, pero la mayoría de ellos no tienen ni idea y emiten tonterías dañinas (de ahí mi lema “la verdad sin exageraciones”). Cuanto menos sepa sobre el aprendizaje automático, más probabilidades tendrá de ser engañado. Uno de mis ejemplos favoritos es darme cuenta de que normalmente necesita usar diferentes algoritmos para problemas de Big Data que para los que no son de Big Data. Discuto esto en uno de mis documentos técnicos “Cómo evitar fallos costosos con sus inversiones en Big Data & Analytics”: http://assets1.csc.com/big_data/…
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Saber de qué se trata el modelo CRISP-DM (industria cruzada) también lo ayudará a comprender cómo la ciencia de los datos encaja en el proceso de solución de problemas empresariales. Aquí no hay matemáticas, solo un diagrama circular.
Por último, encontrar a alguien bien versado en el aprendizaje automático (como Moi) le brinda la oportunidad de hacer preguntas y obtener las respuestas que busca sin tener que lidiar con esas terribles cosas matemáticas.
Resumen: no, realmente no es necesario aprender el aprendizaje automático, pero sin duda ayudará tener al menos una comprensión vaga. De lo contrario, es fácil desconcertarse con todos los artículos escritos por científicos de datos de sillones e incluso desviados.
Como dije, si he entendido mal su pregunta o si necesita más orientación , responda a esta publicación y le responderé.