Suponiendo que tiene la intención de permanecer en la universidad y graduarse, tiene el lujo de poder pasar 4 años desarrollando una intuición profunda y una base teórica, lo cual es difícil una vez que tiene un trabajo que exige entregas diarias o semanales. Por lo tanto, debe aprovechar esta oportunidad para estudiar áreas que lo diferenciarán de otros ingenieros de software / científicos de datos recientemente creados, en lugar de aprender los conceptos básicos de la herramienta A o el marco B.
Trabaje duro en su plan de estudios de CS, con énfasis en cursos relevantes (por ejemplo, aprendizaje automático, algoritmos, etc.). Tome clases de matemáticas y estadísticas, así como cursos de diseño y negocios si es posible. Si su escuela ofrece una introducción a la clase de ciencias de datos (similar a CS109 Data Science de Harvard), regístrese para eso también. De lo contrario, encuentre asignaturas optativas que apliquen la “ciencia de datos” a las áreas de dominio de interés personal, que podrían ser lingüística, economía, musicología, baloncesto, prácticamente cualquier campo bajo el sol. Haz un poco de investigación y un proyecto de alto nivel.
Probablemente, todo eso valdrá más la pena que jugar con la API scikit-learn, recoger React o memorizar comandos SQL. Puedes resolver todo eso más tarde.
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