La mayor parte de mi experiencia universitaria no estaba dirigida específicamente a convertirme en científico de datos. Sobre todo seguí mis intereses académicos (que en cierto modo estaban en la intersección de las estadísticas y la informática), y luego terminé como científico de datos, ya que me di cuenta de que era una excelente manera de continuar mi interés en esos campos.
Aquí hay algunas cosas que hice en la universidad que me prepararon para convertirme en científico de datos:
- Tome clases desafiantes en estadística y ciencias de la computación . Puede ver la carga de mi curso en ¿Qué clases tomó William Chen mientras estaba en la Universidad de Harvard? Las clases que recomendaría incluyen un año completo de estadísticas introductorias y ciencias de la computación para obtener los conceptos básicos, y luego tantas clases como sea posible que involucren el análisis de datos con código (modelado, aprendizaje automático, clases de análisis de datos). Puede ver recomendaciones específicas en ¿Qué clases debo tomar si quiero ser un científico de datos?
- Buscar y realizar oportunidades de pasantías relacionadas con los intereses de la ciencia de datos: estos fueron extremadamente valiosos para mí, especialmente porque me expusieron a la ciencia de datos como una carrera en lugar de solo un interés académico. Echa un vistazo a ¿Qué empresas tienen pasantías en ciencia de datos para estudiantes universitarios?
- Juega en Kaggle : Kaggle siempre es un gran lugar para comenzar, especialmente en las competiciones Playground y Getting Started. Los foros y los guiones para esas competiciones generalmente tienen un montón de excelentes recursos. Ocasionalmente, hay una competencia en efectivo que también es buena para principiantes, aunque generalmente las competencias en efectivo son demasiado difíciles para alguien que recién comienza.
- Participe en la comunidad local de ciencia de datos : asistí a algunos eventos de hackathon organizados por hack / reduce cuando era estudiante universitario. Para las personas de todo el área de Boston, consulte hack / reduce (@hackreduce) | Twitter y Mass Big Data (@MassBigData) para noticias sobre lo que está sucediendo. Por lo general, siempre hay grupos de Meetup sobre ciencia de datos en su área.
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