Hola, primero agradezco mucho este curso porque me ha abierto la mente. Nunca había escuchado sobre LLm Ops o fine tuning. Me llevo herramientas valiosas, pero también la certeza de que debo seguir aprendiendo. Me encantaría leer sus experiencias, especialmente si vienen de carreras "no técnicas" que también estén navegando hacia este cambio.
Me ha surgido una duda. Actualmente estoy estudiando economía y nosotros trabajamos intensamente con datos: series temporales, modelos econométricos, inferencia causal, análisis de impacto, etc. usando softwares como STATA o SPSS. Sin embargo, lo hacemos desde una perspectiva más estadística o econométrica que desde la ingeniería de datos.
En economía pensamos en causalidad, no solo en correlación. ¿Esto podría considerarse un plus en el mundo de datos? Porque en muchos proyectos de ML el objetivo principal es predecir, pero en negocios y finanzas entender el por qué suele ser clave para la toma de decisiones.
Mi pregunta es: ¿qué habilidades de un economista o estadístico creen que son más valoradas en equipos de datos? ¿Hay espacio para este enfoque o recomiendan especializarse más en lo técnico para competir?
¡Gracias por leer y espero sus comentarios!
