¿Qué te inspira como científico de datos?

Y así, ¡es un nuevo año! Esperamos que hayas disfrutado los primeros días de 2023.

Sabemos que muchos científicos de datos se embarcan en nuevas aventuras y proyectos ambiciosos en esta época del año, y cada nuevo esfuerzo es también una oportunidad para mejorar nuestras habilidades o adquirir otras nuevas.

El aprendizaje es el núcleo de cualquier tipo de crecimiento, profesional o de otro tipo, pero hay muchos otros objetivos que motivan a nuestros lectores. Para ayudar a aquellos de ustedes que recién comienzan en el campo (o están pensando en hacerlo), nuestra edición de enero ofreció una colección de recursos para convertirse en un mejor estudiante.

Como complemento a ese resumen, dedicamos la primera Variable del año a artículos recientes que lo inspirarán a tomar acción y le brindarán nuevas ideas para explorar en los próximos meses. ¡Disfrutar!

• Aproveche el poder de los datos para el cambio ambiental . Ningún científico de datos resolverá por sí solo la crisis climática, por lo que es tan crucial hacer crecer la comunidad de profesionales conscientes del clima. Maybritt Schillinger contribuye a este esfuerzo con un TDS debut que reúne la física, las estadísticas y el análisis de series temporales para comprender mejor la variabilidad climática.
• Unas pocas decisiones simples pueden producir un gran efecto acumulativo en su carrera . Las resoluciones de año nuevo tienden a ser grandes y llamativas, y fáciles de olvidar en febrero. En cambio, Murtaza Ali propone 10 ideas concretas, desde aprender a diseñar un estudio de usuario hasta elegir un proyecto personal, que pueden ayudarlo a convertirse en un científico de datos más sólido y completo.
• ¿Es hora de impulsar un cambio de rol? Si es un analista de datos que se ve a sí mismo como un futuro científico de datos, la guía de Mary Newhauser es una lectura obligada: cubre los entresijos de la transición entre estos roles. (También es un recurso muy útil si el cambio de carrera en el que estás pensando es diferente).

• Un sector tecnológico más diverso no se logrará sin acción . ¿Es usted un profesional de datos que trabaja en la industria y no está seguro de cómo promover la inclusión en su organización? El manual de Thomas A Dorfer sobre los beneficios de los equipos diversos es un buen lugar para comenzar y podría ayudarlo a iniciar conversaciones importantes con las partes interesadas.
• Mejora no solo en la resolución de problemas, sino también en la prevención de problemas . Para muchos de ustedes que trabajan en productos de datos para usuarios internos (y tal vez incluso externos), mantener las cosas funcionando sin problemas no es una actividad monótona; es el núcleo mismo de su trabajo. El último artículo de Marian Nodine aborda las causas fundamentales de la deriva de datos y la descomposición de bits y explica cómo abordarlas con miras a la sostenibilidad a largo plazo.

• Carolina Bento está de regreso con un nuevo tutorial fácil de seguir (pero también muy completo), este sobre el análisis ROC y el área bajo la curva .
• El debate sobre el arte generado por IA seguramente continuará en 2023; El artículo de Steve Dennis analiza las tensiones éticas que han socavado esta proeza tecnológica , así como ideas para resolverlas.
• No es demasiado tarde para una retrospectiva más de 2022, al menos una tan perspicaz como la de Prukalpa , quien evalúa sus propias predicciones pasadas para el futuro de la pila de datos moderna .
• ¿Hacia dónde se dirige el aprendizaje automático de gráficos en el próximo año ? Michael Galkin cubre las últimas tendencias y desarrollos que deberá seguir en este campo en constante movimiento.

Hasta la próxima Variable,

Editores de TDS