Tengo un doctorado en economía. ¿Mi experiencia es adecuada para trabajar como científico de datos?

Debe considerar esto como un solicitante en el mercado. Ha estudiado economía básica para solicitantes y empresas. Esto significa que has estudiado un título, a nivel de doctorado, destinado a investigación, académicos o trabajo avanzado. El título requiere conocimientos de calificación, exámenes, investigaciones recomendadas y redacción y defensa de una disertación. Cuanto mejor comprenda el valor de estudiar economía y su área de especialidad, mejor podrá aplicarlo a otro trabajo. En general, desperdicia su estudio y enfoque anteriores, cuando no lo aplica a su próximo cambio de carrera.

Si tiene interés en la ciencia de datos, debe cumplir con las expectativas laborales. Puede ver esto en ofertas de trabajo en empresas, disponibles en el mercado para el público. Esto proporciona una aplicación justa, preparación y política de la compañía sobre la posición y su mercado, a todas las personas que han cumplido con los requisitos, aceptan las responsabilidades y tienen interés en la compañía. Proporciona un nivel de aplicación y mercado para personas de muchos grados, experiencias, empresas y lugares. Sabemos, por supuesto, que las empresas contratan personas. Y como tal, los equipos de personas probablemente tienen contactos cercanos, conexiones personales y redes profesionales que prefieren contratar, llamar o pedir recomendaciones sobre sus propios equipos. Esto solo aplica una relación familiar, un estudio común y una forma generalmente similar de pensar y trabajar.

No obstante, aún puede integrarse en un nuevo campo y en el mercado laboral. Esto significa que usted satisface las expectativas laborales en el mercado público, y también prepara un estudio y una cartera de trabajo única para su credencial académica. Un empleador evaluará su grado de investigación de acuerdo con sus necesidades, expectativas comerciales, valor del producto y servicio, y cómo aplican su estudio y conjunto de habilidades a sus resultados. Aunque hayas estudiado mucho en el mundo académico, esto no significa una transferencia o traducción directa a sus necesidades, la posición que te piden y sus decisiones estratégicas para obtener ganancias. Por lo tanto, un estudio conceptual en un doctorado requiere una prueba de trabajo en la empresa, antes de reconocer que proporciona valor a la empresa.

Las habilidades que necesita siguen un tema común. Todos los científicos que aplican datos han estudiado los lenguajes de programación necesarios para la recuperación de datos, gestión de datos, análisis de datos y evaluación de datos. Los lenguajes cubren SQL, Excel, R, Python y / o SAS. Estos proporcionan una condición mínima para trabajar con datos a nivel de producción, analizar los datos para la administración y proporcionar consejos o recomendaciones para que la administración tome decisiones. Puede mejorar su instalación general con computadoras y redes, al estudiar lenguajes de programación de propósito general como C o C ++. Pero probablemente no tenga la base para agregar cursos y trabaje en estudios fundamentales con buena coherencia. Todavía debe intentar establecer un terreno para el estudio y el trabajo de la ciencia de datos, no solo para cumplir con un objetivo de aplicación a corto plazo, sino también algunos años en el camino y para su carrera. Significa lo mismo en términos financieros que proporcionar una inversión en conocimiento, para los temas centrales, el trabajo y la estrategia a largo plazo de todos los científicos de datos.

Debido a que ha estudiado economía, puede aplicar los principios básicos de microeconomía, macroeconomía y cualquier estudio técnico y de desarrollo. Si ha estudiado los hogares y los precios, es posible que tenga una idea de las condiciones del mercado de bienes raíces y los factores principales que influyen en el precio actual de ciertos vecindarios. Esto puede transferirse a un estudio de mercado para cualquier producto o servicio en compañías particulares, si tiene una capacidad conceptual suficiente. Esto significa lo mismo en términos estadísticos que estudiar modelos lineales con diferentes variables, que influyen en una respuesta en el precio. Pueden sustituir dentro o fuera, y trabajar para crear un modelo que proporcione resultados confiables e interpretables. Esta propuesta de valor cumple con las expectativas técnicas, pero aplica mal su estudio económico.

Si ha realizado un estudio general en economía, ya habría solicitado un puesto académico, preparándose para la cátedra, la investigación postdoctoral o trabajando en una institución financiera que aplica este conocimiento. Esto es válido como una progresión lógica, excepto si no puede proporcionar el estudio central y el conjunto de habilidades en la propia demanda de sus campos, o si no tiene interés en estos desarrollos profesionales claros. Aplica mejor sus estudios estudiando, analizando y evaluando mercados para los productos y servicios de las empresas. Esto significa que puede hacer recomendaciones para la línea de ganancias de la empresa, el modelo económico y la planificación, y la competencia con otras empresas. También significa que puede aplicar estudios sobre política económica con las leyes gubernamentales y formar contratos con consumidores, proveedores y compradores, y cualquier relación con las empresas para beneficiar las ganancias y la estabilidad a largo plazo de su empresa buscada. Esto significa para los empleados de su empresa, que puede aplicar principios y conceptos económicos para sus ingresos financieros continuos, el valor y la rentabilidad de la línea de negocio, y administrar a los empleados en un modelo de trabajo, capital, tecnología y capital humano de su trabajo. en una corporación Es posible que no aplique este nivel de modelado económico en la primera aplicación, pero no debe desechar el fundamento conceptual de un estudio a nivel de doctorado en economía. Esto evalúa una contribución aceptable de un economista debería ser, al campo abierto de los científicos de datos.

Por lo tanto, le recomiendo que mantenga sus estudios de doctorado en economía como un activo estratégico, una gran contribución en su capital humano y una forma general de investigación y trabajo en ciencia de datos. Esto no lo libera de las responsabilidades que se esperan de los científicos de datos, a saber, instalaciones con computadoras y redes, lenguajes de programación, así como los estudios académicos en materias matemáticas. Todavía necesita poner terreno para el modelado estadístico, el análisis y la evaluación. Esto se ocupa de los problemas del negocio no solo en términos económicos para la planificación, los problemas y las decisiones, sino en sus términos sumergirse en los términos y métodos técnicos de los componentes de un modelo de crecimiento económico. Debe comunicarse con ingenieros de software, gerentes de productos, profesionales financieros y contadores, profesionales de recursos humanos, analistas y consultores, o los principales productores y personal de servicio de cualquier empresa que solicite. Si no puede tratar con la mayoría de estas personas en la moneda de los datos, los métodos de la ciencia de datos y el resultado final de un negocio, deberá comenzar su transferencia de investigación económica a un valor que todas las personas de una empresa puedan entender e invierta en su desarrollo.

Estaba en una situación similar a la suya y ahora estoy trabajando como científico de datos. Si conoce su econometría (seguramente sabe lo suficiente de sus cursos de doctorado), está perfectamente listo para comenzar. Simplemente encuentre un trabajo que le brinde la oportunidad de aprender las herramientas que no son comunes en la econometría (por ejemplo, SQL). También necesitará aprender Machine Learning, pero es realmente fácil con un fondo de econometría.

Tiene dos ventajas: 1) comprende muchas cosas sobre el modelado con las que luchan las personas de otros orígenes, y 2) tiene una gran ventaja si ingresa a un trabajo que requiere ciencia de datos + economía (por ejemplo, crear estrategias de precios o predecir el comportamiento del consumidor )

Donde trabajo, los científicos de datos son biólogos evolutivos e ingenieros industriales y todo lo demás: todo el mundo parece ser un mestizo.

En pocas palabras: encuentre un trabajo que le permita aprender. La mejor de las suertes.

No veo nada en los detalles de su pregunta que salte y me diga “científico de datos”.

“Tenemos una amplia experiencia trabajando con encuestas de hogares y empresas de países en desarrollo”.

Tengo 81 GB de datos de rendimiento de ~ 5k procesadores Broadwell. Me gustaría caracterizar estos datos para cuantificar cuánta variación de corrida a corrida hay junto con las contribuciones de la variación de procesador a procesador, de núcleo a núcleo y de hyperthread a hyperthread. Luego me gustaría reunir un conjunto de puntos de referencia y mediciones que se ejecutarán diariamente o semanalmente para comprender cómo cambia la variación con el tiempo. Debería haber suficientes detalles que pueda decir solo a partir de los datos si un procesador se cambia por uno nuevo.

Si tuviera que traer a un pasante de ciencia de datos de doctorado, esperaría que tuvieran suficiente conocimiento de R y estadísticas para poder responder esas preguntas. También esperaría que recogieran con bastante rapidez las herramientas de software que necesitarían para trabajar con conjuntos de datos que son demasiado grandes para caber en la memoria.

Si quieres ser un científico de datos, comienza a hacer ciencia de datos. Hay muchos conjuntos de datos enormes por ahí. Comienza a jugar con ellos. Tener experiencia con grandes bases de datos astronómicas será mucho más impresionante que las encuestas de hogares.

¡Absolutamente! En realidad, es más la habilidad que obtienes al hacer un doctorado que el tema de tu doctorado. Las habilidades que quiero decir son:

1. Programación – principalmente Python o R

2. Manejo de datos: por ejemplo, bases de datos (tanto relacionales como NoSQL)

3. Aprendizaje automático (supervisado y sin supervisión)

4. Análisis estadístico.

5. Visualización y comunicación de datos: matplotlib, tableau, powerpoint, etc.

Ya tiene el control de versiones de python, bash y, que se utilizará diariamente para el trabajo de ciencia de datos. Si puede mejorar su habilidad de tal manera que tenga un conocimiento práctico de los demás, puede hacer la transición fácilmente. Escribí una publicación de blog sobre esto recientemente, así que por favor échale un vistazo. Si tiene más preguntas, no dude en ponerse en contacto.

Parece que tienes buenos antecedentes. Asegúrese de conocer las matemáticas en el campo (cálculo, estadísticas, álgebra lineal) y obtenga algo de experiencia con el aprendizaje automático / minería de datos. Si estás en un doctorado, te sugiero un curso de econometría, ya que generalmente usan el mismo libro de texto que los cursos de posgrado en estadística (Casella-Berger). Muy pocos lugares fuera de California están utilizando la gran cantidad de herramientas como Hadoop, Spark y otros en estos días, por lo que el conocimiento de SQL es suficiente para la mayoría de las empresas.

Usted tiene un gran beneficio con PHD en economía. Grandes empresas de inversión, bancos e instituciones financieras invierten millones de dólares solo para comprender la tendencia del mercado y el flujo de la micro y macro economía. Su título les ayuda a encontrar las tendencias y las políticas netas.

Si, muy bien. Supongo que realizó el modelado econométrico con SPSS o SAS, en mi opinión, es una programación transferible, puede aprender Python solo para tener una idea de la programación y algo de SQL.

Serás el científico de datos con enfoque en modelado, valuación de problemas. No será un ingeniero de datos con seguridad. Serás un buen miembro en un equipo de ciencia de datos suponiendo que tu econometría sea sólida.

STATA es una buena herramienta de lenguaje, pero todavía no se usa mucho en el mundo de la ciencia de datos … Comience a aprender a codificar en R y SAS si fuera usted … ¿Cómo son sus habilidades de SQL? Aprender a codificar en SQL no es tan malo. Como usted es un estudiante de doctorado, pregunte a su Departamento o hable con el Departamento de Estadística para ver si proporcionan una licencia de estudiante para el Software SAS. ¡Espero que esto ayude!