50 preguntas que un Data Scientist puede hacerse en su jornada diaria

Sobre la recolección y preparación de datos

1. ¿De dónde provienen los datos que necesito para este proyecto?
2. ¿Qué métodos de extracción son los más adecuados para estas fuentes de datos?
3. ¿Cómo garantizo que los datos sean de alta calidad y estén libres de errores?
4. ¿Hay valores atípicos o datos faltantes? ¿Cómo los manejo?
5. ¿Qué técnicas de normalización o transformación debo aplicar a los datos?
6. ¿Los datos cumplen con las normativas de privacidad y protección, como GDPR o CCPA?
7. ¿Qué herramientas son más eficientes para procesar este volumen de datos?
8. ¿Hay sesgos implícitos en los datos recolectados?

Sobre el análisis exploratorio de datos (EDA)

9. ¿Qué patrones emergen al analizar los datos iniciales?
10. ¿Qué variables parecen estar correlacionadas?
11. ¿Qué técnicas de visualización podrían aclarar mejor las relaciones en los datos?
12. ¿Hay tendencias estacionales o temporales significativas?
13. ¿Qué valores extremos pueden indicar anomalías o errores?

Sobre la construcción de modelos predictivos

14. ¿Qué modelo es el más adecuado para este tipo de problema: regresión, clasificación o clustering?
15. ¿Qué métricas debo usar para evaluar el rendimiento del modelo?
16. ¿Tengo suficientes datos para evitar el sobreajuste del modelo?
17. ¿Cuánto debo dividir los datos entre entrenamiento, validación y prueba?
18. ¿Qué técnicas de regularización pueden mejorar el rendimiento del modelo?
19. ¿Cómo optimizo los hiperparámetros para mejorar la precisión?
20. ¿Qué impacto tendrá el modelo en los objetivos de negocio?

Sobre la implementación de soluciones en diferentes sectores 

21. ¿Cómo puedo predecir fraudes financieros en tiempo real?
22. ¿Qué patrones indican el riesgo crediticio de un cliente?
23. ¿Qué variables externas pueden afectar nuestras predicciones de mercado?
24. ¿Cómo mejoro los algoritmos de detección de anomalías para transacciones bancarias?

25. ¿Qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonar el servicio?
26. ¿Qué productos están relacionados en los patrones de compra?
27. ¿Cómo puedo optimizar las campañas publicitarias utilizando segmentación avanzada?
28. ¿Qué factores influyen en el comportamiento del consumidor en cada segmento?

29. ¿Qué pacientes tienen mayor riesgo de desarrollar complicaciones?
30. ¿Cómo puedo optimizar los recursos hospitalarios mediante análisis predictivos?
31. ¿Qué biomarcadores están más relacionados con ciertas enfermedades?
32. ¿Qué impacto tienen las condiciones ambientales en los datos de salud pública?

33. ¿Qué tendencias emergen de las compras en tiempo real?
34. ¿Qué estrategias de precios dinámicos podrían aumentar los ingresos?
35. ¿Qué áreas geográficas muestran mayor demanda de ciertos productos?

36. ¿Qué rutas logísticas son más eficientes según los datos actuales?
37. ¿Cómo puedo predecir retrasos en la cadena de suministro?
38. ¿Qué productos tienen mayor probabilidad de sufrir roturas de stock?

Sobre el uso de herramientas y tecnologías

39. ¿Qué librerías o frameworks son más adecuados para este proyecto (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)?
40. ¿Mi infraestructura es suficiente para manejar esta carga computacional?
41. ¿Cómo puedo optimizar el tiempo de ejecución del modelo en producción?
42. ¿Cuánto debo confiar en soluciones preentrenadas o APIs de terceros?

Sobre la interpretación y comunicación de resultados

43. ¿Cómo explico las conclusiones de forma clara a personas sin experiencia técnica?
44. ¿Qué visualizaciones son las más efectivas para comunicar estos hallazgos?
45. ¿Cómo presento los resultados de forma que respalden decisiones estratégicas?
46. ¿Qué posibles limitaciones o errores debo señalar en mi análisis?

Sobre el aprendizaje continuo y la innovación

47. ¿Qué nuevas técnicas o algoritmos están revolucionando el campo del Data Science?
48. ¿Cómo puedo mantenerme actualizado en un sector en constante cambio?
49. ¿Qué lecciones puedo aprender de los proyectos anteriores para este nuevo desafío?
50. ¿Qué valor añadido está generando mi trabajo para la empresa o el cliente?