¿Cuál es el paso más importante dentro del proceso de Data Science?

Te invito a leer este blog sobre qué es ciencia de datos y el proceso detrás.

No hay un solo paso más importante en el proceso de ciencia de datos, ya que el éxito de cualquier proyecto de ciencia de datos depende de una variedad de factores.

Sin embargo, hay algunos pasos que son especialmente importantes para garantizar el éxito de un proyecto de ciencia de datos.

En primer lugar, es crucial tener una meta y un objetivo claros para el proyecto.

Sin una meta clara, será difícil analizar e interpretar eficazmente los datos. Además, es importante contar con un sólido equipo de expertos que conozcan tanto el ámbito como las técnicas de análisis necesarias.

En segundo lugar, es esencial recoger datos de alta calidad que sean adecuados para los objetivos del proyecto.

Sin buenos datos, será imposible obtener resultados precisos.

Holaa :)

Yo diría que el separar los conceptos de las herramientas. Data science no es saber usar Python y crear modelos, sino entender un problema (generalmente de negocio) y solucionarlo usando como apoyo las herramientas como Python o SQL.

Una vez tienes eso claro, le dedicarás más tiempo a aprender sobre estadística y el modelo de negocio en el que estás interesado que a herramientas o nuevos lenguajes de programación (de hecho eso pasa a ser la parte sencilla del día a día).