He notado que hay muchas similitudes entre los científicos de datos y los econometristas y me resulta difícil distinguir la diferencia entre el alcance de cada campo y los problemas que intentan resolver.
¿Cuáles son las diferencias principales entre un científico de datos y un econometrista?
Una pregunta central de la econometría ha sido la cuestión de la causalidad: ¿X causa Y? ¿La salario mínimo causa el empleo? ¿Los impuestos causan la fuga de capitales?
La ciencia de datos se ha preocupado principalmente por el poder predictivo de sus modelos: ¿cómo podemos ordenar imágenes según su contenido? ¿cómo podemos clasificar a los clientes según su solvencia crediticia?
Las dos preguntas de causalidad y predicción están relacionadas: si encontramos un gran predictor de la solvencia crediticia de los clientes, ¿significa que esa característica causa la solvencia crediticia? La respuesta es complicada, porque los excelentes predictores no siempre son determinantes causales del resultado. Si, por ejemplo, los estudiantes de alto ingreso tienden a agruparse en buenas escuelas, esto no necesariamente significa que el ingreso familiar cause el logro estudiantil. Un ejemplo quizás más controvertido es que la etnia predice (es decir, está correlacionada con) una variedad de resultados (educación, salud) pero no necesariamente los causa.
La ciencia de datos se ha vuelto central para las aplicaciones empresariales (desde Google Fotos hasta el reconocimiento facial en Facebook) pero no tanto para el análisis de políticas públicas. En contraste, la econometría es omnipresente en el análisis de políticas.
Sin embargo, hay cierta convergencia. Una respuesta mejor y más elaborada sobre cómo la econometría recientemente tomó prestado de la ciencia de datos la proporciona Susan Athey (podcast de Sep 2016). http://www.econtalk.org/archives/2016/09/susan_athey_on.html
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Esto puede ser útil: stats.stackexchange.com/q/27662/44293
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Esta respuesta también puede ser útil economics.stackexchange.com/questions/12386/what-is-an-econometrician/12392#12392
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Uno utiliza métodos que comprenden en datos que no comprenden. Mientras que el otro utiliza métodos que no comprenden en datos que sí comprenden.