No me gustan estos tipos de respuestas porque en la vida tienes que hacer muchas cosas que no te apasionan para salir adelante, sí, tengo la actitud de la vieja escuela.
Pero escúchame después de ver este video:
El filósofo semi famoso Alan Watts dice que solo debes hacer lo que te apasiona en muchas de sus conferencias. El problema con esta mentalidad es que no implica que se dedique mucho trabajo a hacer realidad esos sueños y pasiones. Por ejemplo, para convertirse en un buen ingeniero de software, en algún momento su primer trabajo probablemente apestaba para pagar la matrícula X, o tenía que hacer tareas aparentemente aburridas “monkeyesque”. Sin embargo, te llevó a este punto poder elegir lo que te apasiona.
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A veces, la pasión no está en el punto de vista de lo inmediato, sino más bien en su conjunto. Tomemos un sistema grande (código abierto, por ejemplo), el más exitoso de cualquier biblioteca a menudo no es solo en la calidad del código, sino en el diseño y la claridad / precisión de cualquier documentación o API. Sin buenas API y documentación, es posible que un código sorprendente nunca vea la adopción o menores grados de uso debido a esta barrera de entrada. Si miras la documentación por sí sola, es aburrida para algunas personas (en realidad mucho), pero cuando miras la imagen más grande en un sistema puedes sentirte apasionado: se vuelve más grande y algo que hay que hacer. Esto “debe” hacerse, lo lleva de regreso a mi punto, a veces necesita hacer esto que no quiere hacer, para luchar por un objetivo más grande.
La edad es algo que le da credibilidad a mi teoría personal; Era un adicto a la adrenalina que buscaba recompensas inmediatas y, sin embargo, me enseñaron y creo que el juego “a largo plazo” es un juego inteligente para jugar. Quizás siempre jugar o tomar el camino fácil puede generar resultados inmediatos o a corto plazo, pero son los que desea para usted, los últimos que solo usted puede decidir.
Ahora, si desea continuar con el aprendizaje automático, esta es una pregunta que debe hacerse. Hay muchas cosas en las que me gustaría ser mejor, pero las matemáticas son una de las esenciales para un buen desarrollador de software con objetivos ambiciosos para manejar tareas complejas (con comprensión) como:
- Sistemas autónomos: no solo automóviles, sino redes de enrutamiento
- Procesamiento de señal: biometría, neurociencia, audio, sensores (IoT)
- Aprendizaje automático: en la nube y en microcontroladores
- Análisis de datos: comprender mejor sus datos para derivar tendencias, etc.
Por lo tanto, para operaciones básicas, puede ser esencial ser un mejor desarrollador de software con una variedad más amplia de habilidades. Sin decir que no eres bueno, al contrario, podrías ser mejor en estas otras áreas si aún no lo eres.
Quizás la institución no sea adecuada para usted o para el aprendizaje automático y se debe establecer qué se puede hacer con ella. Por ejemplo, ¿qué puedo hacer con esta técnica X? ¿Puedo combinarlo con Z y obtener mejores resultados al determinar A.
Buena suerte y pase lo que pase, su currículum diría que estudió el aprendizaje automático hasta cierto punto.