Veo dos opciones si desea un título técnico exitoso a largo plazo:
- un programa de maestría de 1 año si está excepcionalmente inspirado y motivado para enseñarme a mí mismo. Esto significa que puede revisar libros de matemáticas basados en pruebas abstractas por su cuenta y estar motivado para elegir nuevas herramientas informáticas de forma independiente.
- Una maestría en estadística CS (ML focus) de 2 años o matemática. Cualquiera que elija, debe aprender lo básico en el otro.
Tuve dos colegas que tenían licenciaturas ME que continuaron haciendo el MS de ciencia de datos de 1 año de NYU. Creo que eso puede darte un buen trabajo a corto plazo, pero realmente no puedes depender de eso para enseñarte todo lo que necesitas. No creo que sea posible aprender un tema bien en un año cuando el alcance es tan amplio. Espero que hayas aprendido algo de computación (entender C es muy útil) y aún recuerdas cálculo básico, pero no creo que mucho más sea transferible (aunque verás las transformaciones de Laplace / Fourier en probabilidad).
El campo aún no está particularmente maduro. La definición del conjunto de habilidades de “ciencia de datos” es imprecisa y extremadamente amplia. Ahora puede encontrar un empleo remunerado al tener todas las palabras de moda en su CV, pero creo que comprenderlo realmente significa profundizar en las matemáticas. Es probable que esto conduzca a una carrera más agradable y a un conjunto de habilidades más robusto para las fluctuaciones del mercado laboral.
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Alternativamente: Håkon Hapnes Strand cree que es necesario involucrar menos matemáticas. Una intuición sólida junto con el conjunto de herramientas adecuado y la perspicacia comercial es suficiente. ¿Pero de dónde viene esa intuición?