El lado humano del aprendizaje automático

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No importa cuán talentoso sea para procesar números y escribir código, su efectividad como científico de datos es limitada si persigue preguntas que en realidad no ayudan a su empresa, o si no puede lograr que nadie incorpore los resultados de sus análisis. Del mismo modo, ¿cómo se mantiene motivado y relevante en un campo que está en constante evolución?

En esta publicación, describiremos el negocio y personal habilidades necesarias para traducir sus habilidades técnicas en impacto.

Pero, por supuesto, un descargo de responsabilidad: he pasado mi carrera en ciencia de datos hasta ahora en empresas con menos de 100 empleados. Es probable que esta publicación se vea diferente …