¿Qué carreras habrían seguido los científicos de datos si no hubiera ciencia de datos?

Comencé mi primer trabajo de ciencia de datos (¡en Quora!) En 2013 después de pasar cinco años haciendo un doctorado. en física de materia condensada en Caltech. Durante la mayor parte de esos cinco años, estaba bastante seguro de que continuaría en la academia después de graduarme, presumiblemente tomando un postdoctorado en física. Fue solo cuando comencé a notar la proliferación de roles de “ciencia de datos” en el sector tecnológico que un futuro en la industria comenzó a atraerme realmente. Eventualmente, me atrajo lo suficiente como para que decidiera dejar la academia en 2013, a pesar de que mi mano no estaba exactamente forzada en ese momento [1].

A los fines de esta respuesta, voy a suponer:

  1. que la ciencia de datos no surgió como sucedió cuando pensaba en mis planes de posgrado
  2. que finalmente me vi obligado a abandonar la academia.

A lo largo de la escuela de posgrado, en preparación para el desafortunado resultado común # 2, en realidad mantuve una lista de oportunidades en la industria que pensé que podría ser interesante. Antes de que esa lista fuera completamente ocupada por los puestos de ciencia de datos, los trabajos en esa lista que más me entusiasmaban eran los puestos de bioquímica computacional en lugares como DE Shaw Research y Schrödinger Pharmaceuticals. No tenía experiencia en bioquímica, pero mi investigación de tesis incluía simulaciones computacionales de materiales, por lo que sentí que una posición en la que pudiera escribir simulaciones de biomoléculas me permitiría retener mucho de lo que disfruté metodológicamente sobre mi doctorado. . investigación. Además, sabía que DE Shaw Research (al menos) recluta activamente a físicos, por lo que pensé que tendría una inyección a pesar de mi falta de conocimiento de dominio [2].

Si no pudiera obtener uno de esos puestos, mi siguiente opción probablemente habría sido algo en ingeniería de software. Según los ingenieros con los que he tenido la oportunidad de trabajar en los últimos años, creo que necesitaría ser un ingeniero de software mucho mejor que el que soy hoy para sobresalir realmente en esos puestos, pero creo que sería Sería un desafío que disfrutaría.

Sin embargo, en general, estoy muy agradecido de que surgiera la “ciencia de datos” cuando ocurrió. Aunque existen grandes diferencias entre la ciencia de datos en la industria y la investigación puramente académica, todavía encuentro mucho de lo que más disfruté de la investigación en física en los problemas que tengo que abordar cada día como científico de datos. Ha sido una carrera muy satisfactoria hasta ahora.

[1] Podría haber pasado otro año en la escuela de posgrado, lo que realmente disfruté bastante. A los pocos meses de haber dejado la física en 2013, mi tema de investigación de tesis en realidad se hizo mucho más popular de lo que había sido anteriormente. Creo que habría tenido una oportunidad decente en un muy buen postdoc en 2014.

[2] En realidad, me entrevisté para un puesto en DE Shaw Research a fines de 2006, unos meses antes de graduarme de la universidad, pero no recibí una oferta.

Estoy en un bote similar al de Chris Hua. Probablemente habría hecho algún tipo de cosa en finanzas cuantitativas.

Hay roles similares en varios fondos de cobertura, empresas comerciales y bancos que han sido trabajos de “ciencia de datos” incluso antes de que la “ciencia de datos” fuera una cosa. Estos roles a veces se denominan “quants” o “strats”.

Estos roles involucran cosas tales como el desarrollo de estrategias comerciales rentables utilizando datos, evaluando y gestionando riesgos, y valorando valores complicados.

Tengo una respuesta más detallada sobre por qué elegí estudiar ciencia de datos en lugar de finanzas cuantitativas en ¿Por qué elegiste trabajar en ciencia de datos sobre finanzas cuantitativas?

Es casi seguro que la ingeniería de software, que también es parte de mi trabajo incluso hoy.

Por otra parte, fue la ciencia de datos la que me llevó a aprender a programar en primer lugar, incluso antes de que fuera consciente del término “ciencia de datos”. Aprendí Python para poder escribir algoritmos de aprendizaje automático como estudiante, y utilicé las habilidades de Python para conseguir mi primer trabajo como desarrollador de software. Entonces, quién sabe lo que podría haber sucedido de otra manera.

Creo que siempre estaba destinado a trabajar en algo que involucraba programación y números eventualmente.

Tendrías 2 grupos:

  1. Aquellos que harían algo completamente diferente, porque la demanda en las empresas de estos perfiles sería menos común.
  2. Aquellos que harían exactamente las mismas cosas, solo con un título diferente: minero de datos, (algunos) analistas, CRM analítico algo …

La mayoría de las cosas consideradas Data Science hoy, han existido por mucho tiempo. Simplemente había menos demanda y entusiasmo por ello.

Me gradué en 2013, y el puesto de rol del Científico de datos acaba de comenzar a crear ruidos en la industria de la tecnología. Creía que la revista Forbes era uno de los creadores de esos ruidos, cuando publicaron un artículo que nombraba a Data Science como el trabajo más sexy.

Cuando estaba en la universidad, estaba trabajando en modelos econométricos utilizando un entorno como Stata, Excel y R. Ya estaba construyendo modelos predichos, así que ahora hago lo mismo con una mejor tecnología (Python y JavaScript), lo único diferente es que Me llamaron Econometrista.

Las finanzas parecen ser la respuesta canónica, pero notaré que muchos científicos de datos se trasladaron a esas posiciones desde roles en el campo de la medicina. Es bastante común encontrarse con científicos de datos que anteriormente trabajaron como bioestadísticos, químicos, asistentes de investigación en laboratorios, etc.

Probablemente me habría vendido y hecho algo cuantitativo en Wall Street. Los problemas son igualmente difíciles y requieren una resolución intensa de problemas y habilidades estadísticas. Supongo que la mayoría de los graduados fuertes de mi programa (estadísticas en Wharton) antes de que la ciencia de datos fuera popular también lo hicieron.

Estadísticas 🙂

La estadística y las matemáticas industriales era mi plan. El científico de datos surgió cuando terminé la escuela de posgrado …

Data Science ha existido durante décadas en diferentes industrias, cuando los quants se hicieron realmente populares en Wall Street, los fondos de cobertura como DE Shaw y Rentech en los años 80 e incluso Bridgewater en cierta medida. Las empresas tecnológicas lo han hecho parecer sexy, pero no es que no existiera antes.

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