Como ingeniero de software, ¿qué tipos de código R y Python puedo poner en mi github para intentar la transición al campo profesional de la ciencia de datos?

Respondiendo esto de una manera muy directa: cualquier tipo de análisis (público) y proyecto de mascota que hagas puede ir a GitHub …

… pero en realidad es irrelevante. No es tu GitHub el que te ayudará en tu transición. Es su conocimiento del tema y la tarea de prueba de los puestos a los que se postula.

De todas las personas (sin contar pero con seguridad más de 100) envié tareas de prueba, entrevisté y / o contraté para puestos relacionados con datos, 3 tenían cuentas de GitHub y solo las revisé por el simple hecho de verificarlas. No tuvo peso en mi decisión final.

En lo que a mí respecta, el factor número uno es la tarea de prueba. El factor número dos es el ajuste del equipo.

Por lo tanto, aunque no duele y puede insinuar algunas cosas buenas sobre usted, no es lo que hará o interrumpirá su transición. Su conocimiento y resultados en CV, tarea de prueba y entrevista son las cosas que importan.

He visto muchas contrataciones para analistas cuantitativos y, sinceramente, no creo que su cuenta de Github haya sido notada, a menos que sea realmente excepcional de alguna manera (y no espere que las personas se molesten en revisar su código). Lo que estamos buscando son publicaciones, preferiblemente en revistas de alto rango.

Sin embargo, si escribiste un paquete que ya estamos usando, esa sería una historia diferente. Eche un vistazo a dplyr, ggplot o paquetes brillantes en R, o pandas en Python, han tenido bastante impacto (además, creo que la mayoría de ellos fueron publicados en revistas, lo que me lleva de vuelta a mi primer punto;)) …

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