Dados ruins, porque sim existe dado ruim. Muitas empresas que estão vindo pro mundo dos dados muitas vezes tem dados, mas por não terem nascido já nesse contexto, esses dados podem estar armazenados de forma que dificulta o trabalho do cientista, ou podem ter uma granularidade ruim, ou até mesmo não ser o dado ideal para responder a pergunta/resolver o problema que se está sendo proposto.
Lidar com viés invisível (aquele que existe e você não se dá conta), às vezes nosso dado traz um viés para nossa análise que demoramos para notar, por isso é muito importante sempre estar atenta aos resultados encontrados e validar esses resultados, por exemplo, nos EUA teve um caso muito bom para exemplificar isso que é conhecido como Redlining, tipo subir o preço de seguro para determinadas localidades por causa da população que vive ali, esse tipo de viés aparecia em modelos preditivos de seguro, por causa do histórico daquela região que não tinha seguro ou acesso a bancos, ou o que fosse. (o nome redlining se refere que se pegasse um mapa dava para desenhar com uma linha vermelha exatamente onde delimitava essas áreas) esse tipo de viés era trazido invisivelmente para o modelo pelo conjunto dos CEP.
Revalidação de modelo, é necessário acompanhar modelos de aprendizado uma vez que eles estão “prontos”, pois, como o próprio nome diz, os modelos aprendem e vão evoluindo com o tempo e com os novos dados que vão recebendo então é importante de tempos em tempos checar as métricas do modelo para garantir que eles estão funcionando conforme esperado.
Levando pro lado do negócio a falta de resultado no sentido que às vezes uma resposta para uma análise exploratória pode ser que não da para validar a hipótese ou implementar o modelo que galera de negócios, ou mais acima na hierarquia estão esperando, e muitas vezes a empresa não estão preparada para isso.
Esses são, na minha opinião os problemas mais comuns, existem muitos outros, mas esses são aqueles que valem a pena ter em mente sempre.
Bem, é uma área muito ampla, você pode trabalhar com problemas sociais, biológicos, econômicos, data for good, basicamente qualquer área pode se beneficiar de ciência de dados, para quem trabalha com isso é ótimo, pois você pode procurar a área que mais te agrada e trabalhar com uma problemática que você goste.