Sé que a Silicon Valley le gusta retratar a los científicos de datos como desarrolladores virtuosos de software y maestros de todas las estadísticas, y eso es lo que pueden desear para sus startups de 10 personas (que valdrán miles de millones en 5 años, ¿verdad?).
Sin embargo, tendría cuidado con el plan de estudios del título de CS. Ya existe una distinción creciente entre Data Engineer y Data Scientist. Es mejor que los primeros tengan experiencia en CS, mientras que los segundos pueden ser más eclécticos, pero deben tener un fuerte enfoque en la implementación de análisis . Tenga en cuenta que dije desplegar capaz.
Necesitará apreciar las cargas que está imponiendo sobre el sistema de producción y las limitaciones dentro de las cuales debe trabajar. Por lo tanto, debe poder perfilar su código y tener una idea de las estructuras de datos apropiadas para usar (por ejemplo, es posible que desee reconsiderar el uso de una lista si necesita una adición / eliminación rápida y búsquedas … una tabla hash puede ser mejor). Sin embargo, apuesto a que la mayoría de los ingenieros de software le dirán que las estructuras de datos y los algoritmos son solo una pequeña fracción de sus preocupaciones diarias, a pesar de cómo están estructuradas las entrevistas modernas de software (¿nivel de entrada?).
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Idealmente, desea poder escribir código limpio, bien documentado, eficiente (suficiente) que resuelva su problema de ciencia de datos. Además, sabrá cómo trabajar con bases de datos y estará familiarizado con los diferentes tipos (p. Ej., Relacional, gráfico, documento, valor-clave), así como también podrá realizar algunos modelos de datos básicos.
Sin embargo, un título de CS puede centrarse demasiado en el desarrollo de software y eso llevará tiempo desarrollando habilidades de modelado y análisis. Hay un puñado de temas de CS que son realmente cruciales para la ciencia de datos y muchos que no lo son.
¿Ha considerado reducirse en CS, con un enfoque en, tal vez, la computación distribuida y la computación científica? Luego podría tomar algunos cursos en bases de datos / modelos de datos / consultas avanzadas, raspado web y minería de texto, y algoritmos y estructuras de datos.
