Lo más importante es si puedes conseguir un trabajo con tus maestros actuales. Si no puedes, hazlo absolutamente.
Uno de los principales problemas con la educación formal (como una maestría) es que los maestros a veces pueden enseñar material desactualizado / no relevante para la industria, como en lugar de aprender Python o R, estás aprendiendo SAS, SPSS o MATLAB. Un campamento de arranque tiende a construirse para la industria, por lo que mi recomendación es hacer el campamento de arranque si sus maestros no son suficientes para llevarlo a donde quiere ir.
Consejos generales para conseguir un trabajo.
- ¿Cuáles son las mejores empresas en la India para trabajar como Data Scientist? ¿Qué tan buenos son los salarios?
- ¿Qué tan aburrido es ser un científico de datos?
- Estoy haciendo un doctorado en aprendizaje automático. ¿Podría ser considerado como un científico de datos después?
- ¿Cuáles son las diferencias en el trabajo realizado por un analista de datos y un científico de datos en Netflix?
- ¿Qué cualidades buscan los científicos de datos en un puesto de trabajo?
- Conozca sus algoritmos de aprendizaje automático, estadísticas y un lenguaje relevante (Python y / o R).
- Tenga sus proyectos y tal en un github (mGalarnyk (Michael Galarnyk). He descubierto que obtengo la mayor parte de mi interés laboral al tener un github activo.
FYI (soy un estudiante de maestría en ciencias de datos a tiempo parcial en UC San Diego y trabajo a tiempo completo en Daymon Worldwide, así como también enseño / TA a tiempo parcial en la Asamblea General (curso de Fundamentos de Ciencias de Datos)