¿Cuál es tu motivación detrás de los datos de amor y la ciencia de datos?

Esta es la razón por la que me convertí en un científico de datos:
Al aire libre

Hace mucho tiempo (bueno, no tanto) en un lugar muy lejano (Roma, Italia) solía asistir a una escuela secundaria de estudios clásicos italianos. Me enseñaron latín, griego, filosofía, literatura y muy poco matemáticas. Siempre me gustaron las matemáticas, pero todos mis amigos estaban en esta escuela y, a la edad de 13 años, no sabía nada mejor que elegir mi escuela secundaria según el lugar al que iban mis amigos.

Antes de que comenzara mi último año de escuela secundaria, tenía 17 años y mi familia se fue de vacaciones a Florida para visitar a mi abuela. Ese año fue el año en que Jurassic Park salió a los cines y mi papá me llevó a verlo. No hablaba mucho inglés en ese momento, sin embargo, la película era una película de acción y podía seguir la trama (la gente juega a Dios, los dinosaurios se comen a la gente). Disfruté la película, pero me enamoré completamente del personaje de Ian Malcom (interpretado por Jeff Goldblum), el matemático / científico del caos conocido por la línea “La vida encontrará un camino”.
Al aire libre

Estaba tan intrigado por la teoría del caos que lo primero que hice al regresar a Italia fue comprar un libro introductorio y leerlo en una semana. En ese momento pensé que quería seguir una carrera en este campo. Pasé mi último año en la preparatoria poniéndome al día con todas las matemáticas que me faltaban, obtuve la calificación más baja posible en mis exámenes finales de la preparatoria (prácticamente renuncié a todas las materias clásicas que conformaron la mayor parte de mis exámenes finales para enfocarme en las matemáticas , que no era parte de mi final), y fue a la universidad. En ese momento no había cursos de pregrado en teoría del caos, así que tomé lo que pensé que era la mejor aproximación disponible: las estadísticas.

Los siguientes cuatro años estudié estadística, me enamoré de ella y decidí seguirla como carrera. Terminé graduándome con las calificaciones más altas (cum laude) que puedes obtener en Italia en el menor tiempo permitido. Creo que el delta entre la calificación más baja de mi escuela secundaria y la calificación más alta de mi universidad aún debe ser algún tipo de registro que tengo 🙂

Ahora he trabajado 15 años en datos y análisis, en parte como estadístico y, eventualmente, como científico de datos. Para mí la evolución ha sido realmente fluida y natural. Pero nunca me hubiera convertido en un científico de datos sin Jurassic Park.

Acabo de ver el artículo de HBR y mis padres me animaron. Me dejaron estudiar matemáticas cuando hice mi licenciatura, pero enfatizaron la programación. Esto era para habilidades prácticas y un trabajo. Siempre soñé con ser matemático, así que hice el curso básico en análisis real y álgebra abstracta. Los restantes eran necesarios, e hice algunos para solicitar programas de estadísticas.

Como mis padres querían que yo hiciera programación, también estudié informática. Mi enfoque fue en el desarrollo de software y bases de datos. Me invitaron a inscribirme en el curso de inteligencia artificial, así que lo hice. Pronto reconocí con dos disciplinas en matemáticas y ciencias de la computación la interacción, y una adecuada era en ciencia de datos.

Me inscribí en la escuela de posgrado con el trabajo esperado en mente, y también la conexión con mi sueño. Escogí las estadísticas porque estaban cerca de las matemáticas puras y se aplicaban en los trabajos. Resultó que en Stanford el departamento estaba muy conectado con muchas disciplinas. Ambos eran artes liberales e ingeniería, y otros que no exploré.

Lo hice bien durante mis primeros dos años, pero durante mi capacitación me preparé para los trabajos de científico de datos y las expectativas de la empresa. Siempre fue un riesgo moderado entre el trabajo probable para el que estaba calificado y el trabajo soñado en matemáticas puras.

Ahora estudié suficientes cursos de posgrado en estadística, matemáticas aplicadas y ciencias de la computación. Tuve una idea acerca de las expectativas de los profesores en una universidad de investigación R1 y en el eminente departamento.

He adquirido suficiente sentido de los cursos y las posibilidades. He inculcado cómo las personas a través de la investigación académica, las aplicaciones y las empresas hablan sobre la ciencia de la información y las disciplinas relacionadas. Así que sé que al menos puntos de dolor preliminares que la gente quiere modelar y resolver.

En general, exploré durante los primeros dos años en el programa de maestría. Acabo de llegar a conocerme a mí mismo y al programa. Conozco mis habilidades entre mi clase. Conozco mis intereses de investigación. Mi exploración está cerca de terminar. No necesito explorar más, hasta una nueva trayectoria de investigación.

He venido a conocerme y respetarme. Ya he creado mi propia psicología para cualquier escuela o trabajo después. Ahora busco integrar la mayor parte de mi vida en el paso de postgrado.

Si aspira a ser racionalista, trabajar con datos lo ayuda a desarrollar algunas de las virtudes de la racionalidad. Por ejemplo:

  • Curiosidad: si sus datos representan adecuadamente la realidad, al estudiar la primera se llega a comprender mejor esta última.
  • Empirismo: ¿qué puede resolver un argumento más seguramente que una prueba A / B bien diseñada?
  • Beca: un científico de datos absolutamente debe estudiar múltiples disciplinas. Matemáticas, programación, visualización de datos, la lista continúa.

En este momento, ser un científico de datos generalmente significa que puedes trabajar en diferentes cosas, utilizando una caja de herramientas diversa. Si se vuelve tedioso, probablemente estás haciendo algo mal.

Acceso a datos grandes y complejos, oportunidades para resolver problemas difíciles, necesidad constante de aprender cosas nuevas … ¡y le pagan por ello!

El protagonista de mi motivación es este chico.

  • Lo he estudiado mejor para decir que lo he acechado. He visto las conferencias, una conferencia tomada por él (YouTube es un gran recurso para captar todo esto)
  • Su nombre es DJ Patil (Recientemente, condujo la sesión aquí en quora. Su perfil quora DJ Patil)
  • Es el científico jefe de datos de los EE. UU. Designado especialmente por el presidente Barack Obama.
  • Puedes obtener más información sobre él de DJ Patil aquí.

Este chico me hizo estudiar mucho, solo quiero conocerlo y darle un gran abrazo.

-Gracias a Abdullah Al Imran por A2A.

Los datos son hermosos.

Los datos no son monótonos

No me gusta la monotonía.

Me gustan los caminos difíciles

Me gustan los cielos nublados

Me gusta ser creativo

Pienso, luego existo.

Me gusta descubrir cosas nuevas cada día.

Me gusta innovar

Estas son las motivaciones detrás de amar la ciencia de datos. Trabajé en la industria de las telecomunicaciones durante un año y cambié a Data Science, dejé un buen trabajo para comenzar como pasante solo porque me enamoré de él.

Mi motivación no es puramente sobre datos y ciencia de datos. Se trata de datos y ciencia de datos en un contexto increíble: ¡mi maravilloso equipo y videojuegos!

No lo tomes mal, me encanta mi trabajo. Realmente me apasiona porque estoy aprendiendo constantemente cosas nuevas, probando proyectos locos y abordando nuevos problemas. Estas tres cosas lo mantienen fresco en todo momento.

Mi trabajo se puede describir como “Predecir el comportamiento futuro de millones de personas que juegan videojuegos”.

Vamos, ¿cómo puede eso no ser motivador? 🙂

Los gráficos son simplemente divertidos.

Las verdades son aún más divertidas.

Con los datos, todo lo que haces es descubrir la verdad sobre todo el universo, grande o pequeño, nada puede ser mejor que esto.

Y con la tecnología de hoy, los datos potencian la inteligencia de la máquina. Literalmente, puedes construir algo que sea tan poderoso para combatir los problemas más importantes del mundo, al igual que Daenerys Targaryen lleva a sus dragones a conquistar los reinos, ¿puede haber algo más genial que eso?

Mi verdadera motivación para amar los datos y la ciencia de los datos es extraer el conocimiento de los datos , por ejemplo, por qué las personas hacen esto y no lo hacen, quienes afectan la decisión de las personas, …

Mi curiosidad por saber el por qué de las cosas me hace amar los datos y todas las cosas en relación con los datos.

Espero que ayude 🙂

es fácil de aprender cuando mantienes tus esfuerzos en eso, solo consiste en más subtemas

¿Quién puede aprender?

  • Desarrolladores de software
  • Estadisticos
  • Universidad / Fresher con antecedentes en estadística y matemáticas
  • Estadísticos profesionales
  • Objetivo del curso
  • Para aprender las características clave de la ciencia de datos.
  • ‘Entender las distribuciones de probabilidad en detalles.
  • Trabajando con problemas en tiempo real.
  • Trabajar en conceptos de manejo de datos.
  • Trabajando en la integración con otras herramientas.
  • entrenamiento en ciencia de datos
  • Los mejores institutos de formación de ciencia de datos en Hyderabad

Un gran rapero francés dijo una vez: “Si quiero ser grande, puedo elegir entre un arma o un diccionario”. La respuesta a tu pregunta, desde mi modesto punto de vista, es información . Sí, la información es poder. Hace muchos años, la pregunta era: “¿Cómo puedo encontrar los datos?”, Ahora el desafío es: “Tengo una gran cantidad de datos, ¿cómo puedo obtener información sobre ellos?”, Y así es como la mentalidad basada en datos tenía visto la luz

Elegí ir al mundo de la consultoría de Big Data porque me parece excelente cómo podemos ayudar a las empresas a tomar buenas decisiones y crear valor a través de todos los datos que les ayudamos a ingerir, almacenar y analizar.

Para mí es más como amar el uso de datos para optimizar las operaciones, no soy un científico / analista duro. Tiendo más a los negocios y realmente me gusta encontrar ideas / soluciones geniales para usar datos para predecir el comportamiento del cliente y elevar el margen de beneficio u otros KPI’s 🙂

Los datos son básicamente el mundo que te hace ruidos. Y me encanta la música.

Me encanta poder pensar para vivir. Se me ocurre un acercamiento a los datos, aplico el enfoque, lo modifico y ofrezco ideas sobre cómo funciona algo en el mundo.

¿Cómo podría no ser increíble?