Tengo un amigo que está en el mismo bote. Licenciatura en Matemáticas del MIT, Doctorado en Matemáticas de la Universidad de Berkeley. Está recibiendo entrevistas, pero ha sido rechazado después de cada una. Debe conocer Python y R, Hadoop y Scala, junto con Estructura de datos, Algoritmos y Estadísticas. Sus estadísticas y antecedentes matemáticos se completan solo por un tercio de lo que se requiere para el rol de científico de datos. CS y datos es el otro 2/3. Sea realmente bueno en la programación, obtenga un certificado, haga un proyecto de codificación. Obtener estructura de datos y bases de datos sólidas. Si puede ganar un Hackathons o ganar algunos concursos de ciencia de datos en Kaggle o DataHost, etc., entonces la gente comenzará a confiar en sus antecedentes. “Los científicos de datos reales pueden oler a otro científico de datos a una milla de distancia”, director de operaciones de Jetlore.
¿Qué tan difícil es obtener una pasantía de científico de datos con el estado F-1?
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Obtener una pasantía en una visa F-1 se trata menos de la posición pero más de sus habilidades. Hay muchas compañías que contratan a un científico de datos en prácticas en un instante (si son buenas).
Ser un doctorado en matemáticas te hace muy fuerte en ciertas habilidades, pero para ser un científico de datos necesitas más que experiencia teórica en matemáticas. Las empresas pueden estar buscando a alguien con experiencia en codificación y visualización de datos. Las descripciones del puesto de científico de datos son extremadamente variadas, por lo que es difícil señalar algunas cosas que puede hacer.
La mejor manera de obtener una pasantía en ciencia de datos es asegurarse de que tenga las habilidades necesarias: el estado de la visa no es un problema.
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Creo que esto será extremadamente difícil. Para ser voluntario en un hospital, un niño de la escuela tiene que pasar por muchos trámites, porque los hospitales no quieren percances. Los datos son algo valioso, y las empresas no pueden confiar sus datos confidenciales a un visitante temporal. La mejor alternativa puede ser hacer proyectos de ciencia de datos en casa, utilizando conjuntos de datos disponibles públicamente.
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