¿Qué sigue para los científicos de datos: cálculo multivariable, álgebra lineal o Python?

Puede equilibrar un estudio con más cursos de matemáticas y cursos de programación. Si puede obtener una doble especialización en matemáticas e informática, entonces tome y desarrolle cursos de análisis real y álgebra abstracta. Esto también incluye su elección de cursos aplicados en álgebra lineal, ecuaciones diferenciales o matemáticas discretas. Pero debe leer algunas posiciones antes de su estudio actual, como un puesto de trabajo y el grado que esperan. Probablemente lee un título relacionado con las matemáticas. También puede estudiar programación básica, estructuras de datos y algoritmos, bases de datos y algunos cursos difíciles, como sistemas operativos, compiladores o lenguajes de programación. De todos modos, si lee algunas ofertas de trabajo para su posición de destino, puede decidir sus cursos más fácilmente. A medida que prepara su curso y plan de estudios, debe consultar a su asesor académico. Pueden darle su opinión sobre su estudio actual, su puesto de trabajo propuesto, y algunos semestres / trimestres y un plan de estudios. Con suficiente enseñanza y audición sobre trabajos en ciencia de datos, pueden recomendar el estudio de su curso hasta la finalización del título. Además, debe solicitar una pasantía durante el verano y / o después de su título en la mano. Si trabaja con personas en ciencia de datos por más tiempo, puede aprender sobre su trabajo, las mejores prácticas y más sobre su compañía. Le ayuda a obtener experiencia práctica, que complementa su estudio académico. Una buena pasantía también puede informar su primer puesto de tiempo completo en ciencia de datos. Puede darle una mejor idea sobre las empresas que le gustan, las personas que prefiere y el propósito para el que desea trabajar. Como siempre, finalmente debe mantener el ritmo de sus compañeros, profesionales o personas que pueden brindarle asesoramiento o experiencia externos. Pueden informar sus actividades en la escuela, cómo piensa postularse para un trabajo y su experiencia y orientación para un campo de la ciencia de datos.