Es poco probable, a menos que lo que esté buscando sea algún tipo de realización personal específica que no obtenga de la ingeniería de software, pero que obtenga de la ciencia de datos. El salario base para un científico de datos no es realmente más alto que el de un ingeniero de software, aunque depende de la empresa.
Si ve salarios promedio altos para los científicos de datos, haga algunas preguntas de seguimiento. Principalmente, ¿cuántos de esos científicos de datos e ingenieros de software tienen doctorados o MS? Muy pocos ingenieros de software se molestan con un doctorado, y muchos no se molestan con un Master. (Algunos ni siquiera terminan sus estudios universitarios, aunque podría decirse que son una mala elección de muestreo. Esas son personas autoseleccionadas con una gran cantidad de impulso o una visión enormemente demasiado optimista de sus propias habilidades, y ninguno de los grupos tendrá una distribución salarial estándar.) En contraste, muchos científicos de datos obtuvieron sus doctorados antes de ingresar a la fuerza laboral, y la mayoría de los que no obtuvieron títulos de maestría en algo específico relacionado con la ciencia de datos. Un título avanzado generalmente significa un aumento salarial, por lo que si cree que un científico de datos gana más dinero, debe considerar los salarios promedio en el mismo nivel educativo.
Luego tenemos la pregunta de si puede aprender las estadísticas necesarias en tres meses. Honestamente, creo que la respuesta a eso es “no”. ¿Dos años? Totalmente factible ¿Un año? Posible, si eres un aprendiz rápido y dedicado. ¿Tres meses? Solo tiempo suficiente para aprender lo suficiente como para realmente arruinarlo. Hay programas de ciencia de datos dedicados a ayudar a las personas que tienen una buena experiencia en estadísticas teóricas y prácticas y, al menos, algunos programas aprenden suficiente programación adicional específica para convertirse en científicos de datos. Ese es un objetivo realista de 3 meses.
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Seguir con la ingeniería de software. Si desea hacer algo relacionado con la ciencia de datos, analice la arquitectura de datos, que es importante y no tiene tanta gente que se dedica a la educación desproporcionadamente alta que hace que el salario parezca más alto de lo que es.