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propiedades de los datos y los supuestos que sustentan los diferentes algoritmos de aprendizaje automático. De hecho, nunca ha sido tan fácil hacer mal la ciencia de datos. Como todo lo demás en la vida, si no comprendes lo que haces cuando haces ciencia de datos, cometerás errores. El peligro con la ciencia de datos es que la tecnología puede intimidar a las personas y hacerlos confiar en cualquier resultado que el software les presente. Sin embargo, pueden haber enmarcado el problema mal, haber ingresado los datos incorrectos o haber utilizado técnicas de análisis con suposiciones inapropiadas. Por lo tanto, es probable que los resultados que presenta el software sean la respuesta a la pregunta incorrecta o que se basen en los datos incorrectos o en un cálculo incorrecto.

      El último mito sobre la ciencia de datos que queremos mencionar aquí es la creencia de que la ciencia de datos se amortiza rápidamente. La verdad de esta creencia depende del contexto de la organización. La adopción de la ciencia de datos puede requerir una inversión significativa en términos de desarrollo de infraestructura de datos y contratación de personal con experiencia en ciencia de datos. Además, la ciencia de datos no dará resultados positivos en cada proyecto. A veces no hay una gema oculta de conocimiento en los datos, y a veces la organización no está en condiciones de actuar sobre el conocimiento revelado por el análisis. Sin embargo, en contextos donde hay un problema comercial bien entendido y los datos apropiados y la experiencia humana están disponibles, entonces la ciencia de datos puede (a menudo) proporcionar una visión procesable que le da a una organización la ventaja competitiva que necesita para tener éxito.

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