¿Cuál sería su consejo para un científico médico que intenta aprender ciencia de datos, IoT y aprendizaje automático?

Answer 1

Esto es un poco genérico ya que no soy un científico médico, pero cada vez que un experto en dominios intenta aprender el aprendizaje automático, ofrezco este consejo:

1. Recuerda tus raíces

Al final, el aprendizaje automático será cada vez más accesible para una audiencia masiva. Creo firmemente que su conocimiento de dominio será mucho más valioso a largo plazo que el conjunto de habilidades de aprendizaje automático.

2. No uses un martillo de ciencia de datos

Al final, como científico médico, ha acumulado una gran cantidad de conocimiento científico: la mayor parte de esto no está relacionado con la ciencia de datos, y eso no lo hace en absoluto inferior. Si aprendió modelos anteriores que no están controlados por datos, esto no desacredita su uso. A veces desea aprender técnicas de aprendizaje automático para comprender mejor sus datos; a veces, desea transformar sus datos utilizando el conocimiento de los primeros principios.

En esa nota:

3. Apegarse a una metodología estándar de resolución de problemas.

Antes de siquiera pensar en “ciencia de datos”, defina su problema de una manera sistemática.

Defina su problema -> haga suposiciones -> determine cómo lo resuelve -> resuélvelo -> valídelo -> reevalúelo.

La pieza de “ciencia de datos” solo encaja después de “hacer suposiciones”. No busque problemas que tengan una “solución de ciencia de datos”. Busque problemas que deban resolverse, con o sin ciencia de datos

4. IoT es un campo similar pero un campo diferente. Cuando piensas en IoT, empiezas a pensar en dispositivos conectados. Como científico médico, su valor estará en pensar en sistemas: unir las valiosas soluciones / experiencia de dominio con la infraestructura de TI. Mapee todo el sistema y antes de determinar las mejores soluciones.