Un efecto secundario desafortunado del “boom de datos” ha sido el abuso de las palabras “ciencia de datos”, “análisis de datos” y, a veces, incluso “aprendizaje automático”. A menudo, los tres se combinan en una masa mercurial.
Con años de experiencia en tres verticales (fintech, adtech y ahora Health-Tech) bajo el título de “Analista cuantitativo”, “Data Scientist”, “Lead Data Scientist” y ahora “Head Engineer, Machine Learning”, te ofrezco Los siguientes consejos como colaborador individual, líder técnico y gerente de contratación: una persona de malla si lo desea:
Averigua qué es lo que realmente quieres hacer, luego busca la etiqueta.
- ¿Qué algoritmos se utilizan para resolver problemas de aprendizaje automático basados en gráficos?
- Cómo aprender ciencia de datos con comprensión práctica (incluida la certificación)
- ¿Cómo pasaste de ser un estudiante de sociología a alguien que cursa estudios de posgrado en ciencia de datos?
- Cómo encontrar aplicaciones de big data
- ¿Cuáles son las mejores revistas de estudios de datos críticos?
¿Desea ser un SQL / excel jockey, o desea diseñar algoritmos de ML desde cero, desea ayudar a construir infraestructura, etc. Estas son preguntas personales que debe responder. Por ejemplo, como puede ver en mis declaraciones anteriores, mi título ha cambiado varias veces, pero el núcleo de mi trabajo se ha mantenido más o menos igual:
- diseñar, diseñar e implementar algoritmos ml / nlp que maximicen el ROI para el negocio
Realmente soy un ingeniero de aprendizaje automático.
Leo muchos documentos, extiendo mucho código fuente abierto, escribo mucho código yo mismo y, a menudo, implemento algoritmos de aprendizaje automático innovadores en una infraestructura amplia y escalable. No le doy crédito a la escuela con eso. No, fue una gran iniciativa personal, investigar y tratar de llegar a donde estoy ahora, sabiendo que aquí es donde quiero estar. Ah, y una gran cosa: un mentor fantástico en el trabajo.
Ahora déjame hablar un poco como gerente de contratación. He creado varios equipos con presupuestos de 7 cifras y más de una vez he contratado a una persona con un título universitario en un doctorado en IA porque:
- fueron más prácticos en su resolución de problemas / pensamiento: este es un rasgo extremadamente importante y uno que la mayoría de las personas que han perseguido la falta de doctorado: el algoritmo más teóricamente elocuente no siempre es la mejor opción para la implementación en un negocio, a veces personas con un doctorado tiende a mirar las cosas un poco demasiado
- se adaptaban mejor a la cultura: me apasiona mucho crear equipos de colaboración y no creerán la cantidad de doctores / doctores que fracasan en una etiqueta social muy básica en comparación con las personas con títulos universitarios que tienen una base sólida en el mercado profesional
- una pasión por negarse a aceptar el status quo y un deseo genuino de nunca conformarse y mejorar continuamente en su oficio
Si bien creo que el aprendizaje es una actividad de por vida y algo por lo que debemos esforzarnos diariamente, en los últimos años he llegado a pensar menos en los sistemas de aprendizaje centralizados (Universidades) como los vehículos de desarrollo en las ciencias “duras”. Pero solo soy yo 🙂
