📢 ¡Hola a todos! Esta será una lectura larga, pero por favor, se los ruego 🙏, ¡lean hasta el final!
Voy a compartir mis cicatrices de batalla en mi transición a la ciencia de datos. Aprendan de mis errores para que no tengan que pasar por lo mismo.
🚀 El mito de estar «preparado» para Data Science
Cuando cambié a ciencia de datos después de 14 años en la academia, pensé que estaba listo:
✅ Tenía las matemáticas
✅ Tenía la lógica
✅ Tenía la ambición (¡JAJAJA!)
Luego tomé mis primeros cursos en línea, que todos seguían la misma fórmula mágica:
1️⃣ Un CSV pequeño y perfectamente limpio – sin valores perdidos, sin valores atípicos.
2️⃣ Divídelo en datos de entrenamiento y prueba.
3️⃣ Lanza algunos modelos sofisticados.
4️⃣ Obtén una precisión increíblemente alta (¿95 %? ¡Soy un genio!).
5️⃣ Imprime resultados, siéntete satisfecho, cierra la laptop.
🛑 Y entonces la realidad me golpeó como un tren de carga 🫠
Porque en el mundo real, esto es una completa mentira.
Si sigues este flujo de trabajo de cuento de hadas, puedo predecir con 95 % de certeza que tu modelo nunca llegará a producción. En su lugar, vivirá el resto de sus días en un Jupyter Notebook olvidado, mientras te preguntas por qué nadie lo usa.
💡 Entonces, ¿cuál es el camino correcto?
Primero: Respira hondo. Ahora olvida tus habilidades técnicas por un momento.
Sí, sí, lo sé: pasaste meses dominando TensorFlow y PyTorch, y estás ansioso por construir un modelo de deep learning con 273 capas.
Pero hoy no, amigo mío.
En su lugar, habla con el negocio.
🔹 Paso 1: Define el objetivo de implementación
👉 ¿Cuál es el problema real que estamos resolviendo?
👉 No, «entrenar un modelo» NO es el problema. (También me sorprendió).
🔹 Paso 2: Define el objetivo de predicción
👉 ¿Qué exactamente estamos prediciendo y por qué es relevante?
👉 Si esto no está claro, solo estás jugando con fórmulas de Excel caras.
🔹 Paso 3: Define las métricas de evaluación (¡ANTES de elegir el modelo!)
👉 Olvídate de alcanzar 99 % de precisión.
👉 ¿Qué significa una predicción suficientemente buena para el negocio?
👉 Confía en mí, nadie fuera del equipo de datos se preocupa por los F1-scores.
🔹 Paso 4: AHORA SÍ, prepara los datos
👉 No antes. No. Antes.
👉 Ahora que realmente entiendes lo que estás haciendo, puedes preparar los datos correctamente.
🚨 Y sorpresa:
No será un CSV limpio y bien estructurado.
Será un desastre.
Tendrá ruido y valores inconsistentes.
Te hará cuestionarte tus decisiones de vida.
🎯 Pero si sobrevives a esta fase, ENTONCES puedes hacer las cosas divertidas:
✔️ Selección del modelo
✔️ Entrenamiento
✔️ Optimización
✔️ Celebrar como una estrella del data science 🎸
🔥 La dura verdad sobre Data Science
Data Science no se trata solo de escribir algoritmos sofisticados.
Se trata de resolver problemas reales.
Y si te saltas los primeros pasos, solo estarás perdiendo tiempo, dinero y tu salud mental.
Aprendí esto de la manera difícil, fallando una y otra vez.
Pero bueno, al menos ahora puedo compartir mi sufrimiento con ustedes. De nada. 😆
💬 Entonces, ¿alguna vez has construido un modelo que terminó en el cementerio de Jupyter Notebooks olvidados? ¡Hablemos de ello! 🚀