Para especializarse en cualquier área de investigación dentro de la informática, como aprendizaje automático, ciencia de datos, inteligencia artificial (redes neuronales, memorias asociativas, etc.), heurística, metaheurística (evolutiva, bioinspirada, etc.), diseño de algoritmos ( aproximada, aleatorizada, etc.), Redes (MANETS, VANETS, etc.), etc., necesita ser bueno en Ciencias de la Computación Teórica (no necesariamente al nivel de Alan Turing, por supuesto). Ahora, después de algunos años como estudiante de posgrado (actualmente estudiante de doctorado), puedo decir que es muy difícil lograr resultados teóricos relevantes, mientras que en el campo aplicado es casi sencillo (muchas veces se trata más del sudor que del pensamiento profundo) . Creo que obtener el mayor conocimiento teórico posible (que nunca dejará de aprender) es un buen camino a seguir, pero al mismo tiempo es una buena idea mantenerse en contacto con el campo aplicado. ML es definitivamente un área de investigación muy prometedora, divertida y gratificante.
¿Debo especializarme en informática teórica o aprendizaje automático?
Related Content
¿Por qué la gente encuentra divertida la programación / codificación, pero no las matemáticas?
Criptografía: ¿Cuál es una explicación intuitiva del algoritmo de cifrado RC4 y sus debilidades?
¿Cómo debo aprender matemáticas para el algoritmo de programación?
Int a [6] = {1,2,4,5,}; ¿Es correcta esta afirmación en el concepto de matrices?
Ese es un enfoque extraño. Estás apuntando a una empresa o más bien a un área (¿Silicon Valley?) Y adaptando tu educación a ella. Google, Facebook no se acercan tanto en términos de dominio, aunque eso se puede argumentar.
Obtenga maestría en algo que le brinde una experiencia más práctica si definitivamente no desea tomar un trabajo académico. En cuanto a empresas como Google, hay muchos roles abiertos para personas con talento. El desarrollador de software, Data Scientist, etc. es algo que parece estar más cerca de tu maestría
En cuanto a la preparación para entrevistas, los diferentes roles tienen diferentes expectativas. Pero durante el Máster, principalmente esperan buenas calificaciones, experiencia técnica (codificación en cualquier idioma requerido o muchos idiomas) en función de los proyectos y una ambición real.
Honestamente, estará agotado de su trabajo si no hay otra motivación que lo impulse, aparte de un gran nombre. ¡El dominio también importa!
Hogareño
Mira, ambos dominios son interesantes y trabajar en ambos es realmente emocionante. Es más la cuestión de tu preferencia. No puede estar preparado para todas las entrevistas ya que los entrevistadores son inteligentes 🙂
Personalmente, prefiero Machine Learning, ya que se aplica más, por lo que la elección, una vez más, depende de sus preferencias, pero no de proyectos de grandes empresas o áreas de investigación.
¡Espero que ayude!
More Interesting
¿Hay algún fractal completo de Turing?
Mi cerebro no procesa muy bien la resolución de problemas matemáticos. ¿La programación es para mí?
Si el universo es una simulación, ¿no estaría sujeto al problema de detención?
¿Cuál es el lado teórico detrás de la informática?
¿Cuáles son algunas aplicaciones de algoritmos en informática teórica a problemas en la práctica?
¿Cuál es la explicación rigurosa de por qué n / m es el factor de carga en una tabla hash?
¿Cómo es posible este gráfico Big-theta para un algoritmo de búsqueda lineal?
¿Es la teoría de la computación el tema 'inferior' de la informática?
¿Qué es una tabla V o una tabla virtual en C ++?
¿Una representación no discreta de información coexiste con nuestro uso discreto de BITS?
¿Cuál es el método para generar un tamiz para la función Euler Totient?
