¿Qué puede aconsejarle a un joven estudiante de estadística para que se convierta en científico de datos y / o ingeniero de aprendizaje automático?

Depende del trabajo del curso. Si se ha inscrito en un programa de licenciatura en estadística, probablemente haya estudiado matemáticas discretas, combinatoria, álgebra lineal, cálculo y algunos cursos de estadística. Te recomiendo estudiar probabilidad, algunos cursos para comprender el material y escribir con lápiz y papel. Seguirá para un modelo que haga suposiciones probabilísticas, si ha estudiado bien, puede seguir adelante y escribir en la pizarra. Deberías haber estudiado programación. Debe incluir estructuras de datos, orientadas a objetos y bases de datos. Es posible que haya estudiado la programación R, la programación SAS o el software MS Office. Esto ayudará con el análisis de datos, la gestión de conjuntos de datos o el envío o recepción de conjuntos de datos. Cuanto más cerca trabaje con la computadora, mejor será a largo plazo. Incluye redes, uso del sistema operativo y sistemas de información de alto nivel. Le ayudará a trabajar con personas en su equipo, en el departamento y en toda la organización.

Si está interesado en la ciencia de datos y / o el aprendizaje automático, le recomiendo que estudie más matemáticas. Cuanto más estudies de la geometría, el álgebra lineal y la probabilidad, mejor te irá. Unirá muchos datos, estadísticas, números y hechos. Puede configurar los datos de los cursos de estadística en muestra, inferencia o predicción. Los datos con los que trabaje se mostrarán en un conjunto de datos, de una tabla en una base de datos y en computadoras. Es mejor tener en cuenta los datos, trabajar con ellos en un período, por ejemplo, diario, semanal, mensual, anual. Y sienta los datos de varios dominios, y luego en los departamentos de la empresa, dentro de sus términos y procedimientos. Significa que su análisis, evaluación y recomendaciones dependen del contexto de los datos y del uso y la aplicación original. Los interpretas usando modelos de estadísticas.

Por último, te recomiendo que hables con algunos profesores. Inscríbase en un curso con un proyecto, o solicite un asesor en un proyecto de investigación, lectura de investigación o estudio independiente. Puede centrar el curso en el trabajo para una solicitud de empleo. Se supone que ya ha leído el mercado, y sus ofertas de trabajo y requisitos, cómo es el puesto, qué debe aportar y qué le dan a usted, y a la empresa a un nivel básico. Luego, algunos cursos guiados y el trabajo pueden conducir a una aplicación exitosa. Además, le sugiero que solicite una pasantía por una duración temporal, como algunos meses y algunos años como máximo. Piense cuidadosamente sobre el equipo y la compañía, y lo que pueden ofrecerle. Se supone que puede ofrecerles un estudio, habilidades y empleo de valor. La decisión de una pasantía es como un juicio o una prueba de manejo de un automóvil. Debe mirar a su alrededor, encontrar uno bueno para usted y hacer coincidir su valor y potencial de crecimiento.

Para comentar sobre las empresas, hay empresas maduras, medianas o jóvenes. Y cada uno trae una propuesta fiscal, un crecimiento conservador y constante; medio, sigue creciendo y compitiendo por la cuota de mercado; jóvenes, empresas y haciendo su reputación de marca, como un simple modelo de tres cubos.

Las estadísticas son un buen comienzo.

El científico de datos es del tipo de doctorado, necesitará un doctorado para ser un científico de datos.

El ingeniero de aprendizaje automático necesita saber Python y SQL … realmente bien. Entonces, comienza a aprender a programar en Python.

Los ingenieros de aprendizaje automático y los ingenieros de datos no necesitan tener un doctorado.

La mayoría de los ingenieros de aprendizaje automático se parecen mucho a los programadores de Python porque pasan mucho tiempo limpiando datos y construyendo modelos.

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Una introducción al aprendizaje automático para ingenieros de datos

Los elementos de aprendizaje estadístico pueden ser una buena lectura que lo puede preparar para leer documentos en el campo. Mi LinkedIn tiene una descripción general del algoritmo de aprendizaje automático que también podría ser útil.

Intente involucrarse en la investigación, ya sea en su departamento u otro departamento (como biología o sociología). La mayoría de los departamentos están contentos de tener estudiantes de estadística / matemáticas interesados ​​en investigar con ellos, ya que es una ayuda gratuita con el modelado estadístico.

Detalle adicional:

Actualmente estoy en mi segundo año para obtener una licenciatura en Estadística (soy de Turquía, así que no estoy seguro de cuál es la forma equivalente de mi educación en otros países. Es un programa de 4 años y te dan una licenciatura la licenciatura). Quiero convertirme en científico de datos y / o ingeniero de aprendizaje automático. Como mis maestros ni siquiera están familiarizados con esas especialidades y también con que esos campos son considerablemente nuevos, no puedo obtener mucha ayuda y no estoy seguro de qué preguntas debo hacer. Estoy pensando en comenzar a aprender R lentamente, y tal vez trabajar en mi alemán en caso de que no pueda encontrar el programa de maestría adecuado en mi país. ¿Qué me puedes aconsejar? Gracias

Creo que deberías ser el científico de datos primero. Después de eso, puede aprender diferentes lenguajes de programación que conducen al aprendizaje automático.

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