¿Qué metodologías de ciencia de datos se pueden aplicar directamente a la investigación científica?

¡Realmente espero que sea al revés! Una de las cosas en las que más me centro es mejorar nuestras metodologías para que se centren más en la ciencia que en los datos. Esa es también la razón fundamental por la que tantos puestos de ciencia de datos afirman que quieren personas con doctorados. Es ese conocimiento lo que están buscando.

Desde mi experiencia, el conocimiento de la investigación científica aportado a las empresas tiene un enorme potencial cuando se aplica bien.

Por otro lado, hay muchas áreas de investigación científica que están haciendo ciencia de datos antes de que fuera genial. La investigación genética viene a la mente … astronomía, de la misma manera. Si bien es cierto que no están produciendo “productos de datos corporativos”, es cierto que atacan el problema de la misma manera fundamental: con un método científico.

Creo que con la cantidad de investigación que se está realizando actualmente en las empresas, habrá un poco de intercambio de conocimientos en el futuro cercano, pero por ahora espero que la ciencia de datos corporativos aprenda de la investigación científica más que lo contrario.

Espero que no se sorprenda de que el 90% (supongo) del tiempo en que se desarrolla el método en la ciencia se migre a la ciencia de datos. Esto no debería sorprenderlo demasiado, las ciencias naturales son más antiguas y están trabajando en datos antes de que fueran populares en la comunidad de CS.

Hay mucha ciencia de datos en la ciencia, ya sea en el análisis de resultados experimentales o en la construcción de modelos predictivos (por ejemplo, bioinformáticos). Los métodos se mueven de un lado a otro entre las aplicaciones CS y las ciencias naturales todo el tiempo.

No encontrará muchas áreas en ciencia de datos que no se usan en algún lugar de las ciencias naturales o sociológicas.