Amigo aquí están mis 2 centavos ..
En primer lugar, deja de dividir el cabello. No irás a ninguna parte.
en segundo lugar, necesita saber lo que quiere, en lugar de mirar lo que se ofrece … eso es muy importante.
tercero tomar algún riesgo en la vida. vale la pena. su última oración (cuál será mi papel en la industria y qué …) apesta …
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aquí hay una prueba simple … la ciencia de datos como el nombre transmite es muchas cosas. desde la limpieza de datos hasta la regresión, el análisis de conglomerados, el modelo de cadena de Markov, la inferencia bayesiana, los vecinos k más cercanos, las redes neuronales que conducen a los modelos de predicción.
Una vez que construye un modelo, debe probarlo y usarlo para la predicción.
tu cabeza comenzará a girar. Estás compitiendo contra todos y cada uno de los tipos de estadísticas.
El aprendizaje automático es ciencia de datos aplicada.
Tomo historia, uso probabilidades históricas disponibles o inferidas, uso inferencia bayesiana (discreta o continua) y comienzo a descartar las probabilidades de producción que se pueden usar de inmediato.
A medida que obtengas más historia, entrenarás más a tu modelo y lo mejorarás.
ML, probabilidades de salida que conducen a la acción.
y si tu modelo falla, estás fuera.
La parte difícil aquí es la construcción del modelo, no la maldita técnica o método estadístico.
La ciencia de datos o ML no fue inventada por el gran Silicon Valley ayer.
Estaba disponible de una forma u otra y la gente se graduó y lo usó sin el glamour adjunto.
si realmente quiere estar seguro, calcule qué modelo analítico cambió el mundo de las finanzas y consiguió un premio Nobel para los creadores del modelo.
Por supuesto, entraron en el comercio y también se declararon en quiebra. pero esa es otra historia …
Saludos
Parag