¿Qué es un 'antiguo nombre' de científico de datos?

Términos como 'ciencia de datos' y 'científico de datos' se usan cada vez más en estos días. Muchas empresas están contratando 'científico de datos'. Pero no creo que sea un trabajo completamente nuevo. Los datos han existido en el pasado y alguien tuvo que lidiar con los datos. Supongo que el término 'científico de datos' se vuelve más popular porque suena más elegante y 'sexy' ¿Cómo se llamaba a los científicos de datos en el pasado?

En orden cronológico inverso: minero de datos, estadístico, matemático (aplicado).

Términos que cubren más o menos los mismos temas que Data Science cubre hoy:

• Reconocimiento de patrones
• Aprendizaje automático
• Procesamiento de datos
• Métodos cuantitativos

Creo que es un trabajo nuevo, básicamente el científico de datos tiene que aplicar algoritmos matemáticos en datos con una restricción considerable en términos 1) Tiempo de ejecución de la aplicación 2) Uso de recursos de la aplicación. Si estas restricciones no están presentes, no llamaría ciencia de datos de trabajo. Además, estos algoritmos a menudo necesitan ejecutarse en sistemas distribuidos, que es otra dimensión del problema.

Por supuesto, esto se ha hecho antes, en alguna combinación de estadística, matemáticas y programación, pero no se extendió ampliamente para dar lugar al nuevo término. El verdadero aumento de la ciencia de datos proviene de la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos, por lo que es necesario procesarlos.

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Algunas respuestas realmente buenas ya. Sin embargo, rompería todo el proceso de dividir el trabajo de un científico de datos en quién realmente hizo eso:

1. Obtención de datos de bases de datos y otras fuentes: en general, solía ser el DBA quien obtiene los datos de las bases de datos y las personas que recopilan datos de otras fuentes se llaman tipos de datos , realmente no tienen un nombre específico (al menos en India). Y los guiones de raspado y rastreo están escritos por ingenieros de software que son contratados especialmente para ese propósito.
2. Análisis y predicción: realizado por personas llamadas estadísticos o matemáticos .
3. Visualizaciones e informes: realizado por personas llamadas analistas de negocios o los chicos de MBA en la empresa.
4. Big Data y material de canalización: Hecho por ingenieros de software contratados especialmente para ese propósito particular.

Un científico de datos ideal es 60-70% estadístico y 30-40% informático, por lo que el antiguo nombre de "científico de datos" era alguien que era en parte estadístico y en parte informático.

En varios subcampos, algunos simplemente se llamaban analistas . Si retrocede en el tiempo, en una era previa a la ciencia, tiendo a creer que las personas involucradas en la adivinación o la astrología (varias de ellas porque se les pagó por eso, mucho más que por la ciencia seria) fueron precursoras.

En una nota más clara, me gusta la dedomenología del neologismo (en francés, dédoménologie ), y tiendo a considerar que Hugo Steinhaus (el inventor de significa)$k$ fue, debido a su interés en muchos campos aplicados, uno de los primeros en despertar El fuego de la ciencia de datos.