En muchos aspectos, es el mismo tipo de ciencia de datos que está viendo en cualquier proceso industrial. Dentro de los grandes agronegocios (Tyson, Cargill, ADM, Marte, las cadenas de supermercados) todos usan ciencia de datos, aunque pueden no llamarlo así.
Si te refieres a ‘agricultura de producción’, verás cosas que son un poco más especializadas. Si hojea el sitio web de Precision Agriculture y precision Farming (www [.] Precisionag [.] Com) puede ver muchos productos que generan una cantidad increíble de datos. Y donde encuentre datos interesantes, encontrará científicos de datos. O al menos deberías.
Quizás se pregunte dónde están las mayores oportunidades … Tal vez sea porque soy economista, pero seguiría el dinero. Esperemos que la ciencia de datos pueda aumentar la eficiencia y mejorar la predicción. Por lo tanto, buscaría oportunidades en las que pequeñas ganancias en eficiencia o predicción pudieran generar grandes ganancias. Luego busque un agregador en ese espacio que esté atacando el problema con cierto grado de escala.
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El riego parece un área en la que pequeñas ganancias en eficiencia y predicción podrían generar algún rendimiento. En particular en California y el suroeste de los Estados Unidos. Monsanto pensó que los científicos de datos de The Climate Corp valían lo suficiente como para que Monsanto valorara a TCC como si fuera una compañía de tecnología, no una compañía de seguros, cuando Monsanto compró TCC. La teledetección se ve realmente interesante y llena de desafíos de datos. También hay muchos análisis interesantes realizados en tiendas de comercio que van desde tiendas de utilería hasta el piso de comercio de Cargill.