Comenzando mi carrera como Data Scientist, ¿se requiere experiencia en Ingeniería de Software? [cerrado]

Soy un estudiante de maestría en la Universidad de Edimburgo, especializado en aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. Tenía algunos cursos prácticos centrados en la minería de datos, y otros relacionados con el aprendizaje automático, las estadísticas bayesianas y los modelos gráficos. Mi formación es una licenciatura en informática.

Hice un poco de ingeniería de software y aprendí los conceptos básicos, como los patrones de diseño, pero nunca he estado involucrado en un gran proyecto de desarrollo de software. Sin embargo, tenía un proyecto de minería de datos en mi maestría. Mi pregunta es, si quiero ir a una carrera como Data Scientist, ¿debería solicitar primero un puesto de científico de datos graduado, o primero debería obtener un puesto como ingeniero de software graduado, tal vez algo relacionado con la ciencia de datos, como big data infraestructura o desarrollo de software de aprendizaje automático?

Mi preocupación es que podría necesitar buenas habilidades de ingeniería de software para la ciencia de datos, y no estoy seguro de si estas pueden obtenerse trabajando directamente como un científico de datos graduado.

Además, en este momento me gusta la minería de datos, pero ¿qué pasa si quiero cambiar mi carrera a ingeniería de software en el futuro? Puede ser difícil si me especializo tanto en ciencia de datos.

Todavía no he sido empleado, por lo que mi conocimiento aún es limitado. Cualquier aclaración o consejo son bienvenidos, ya que estoy a punto de terminar mi maestría y quiero comenzar a solicitar puestos de posgrado a principios de octubre.

1) Creo que no hay necesidad de cuestionar si su experiencia es adecuada para una carrera en ciencia de datos. El grado de CS en mi humilde opinión es más que suficiente para el científico de datos desde el punto de vista de ingeniería de software. Dicho esto, el conocimiento teórico no es muy útil sin combinar la experiencia práctica , por lo que definitivamente trataría de enriquecer mi experiencia mediante la participación en proyectos escolares adicionales, pasantías o proyectos de código abierto (tal vez, centrados en ciencia de datos / aprendizaje automático / inteligencia artificial )

2) Creo que su preocupación por enfocarse en la ciencia de datos demasiado pronto no tiene fundamento, siempre que practique la ingeniería de software como parte de su trabajo de ciencia de datos o, además, en su tiempo libre.

3) Creo que la siguiente definición de científico de datos es bastante precisa y espero que sea útil para el éxito futuro de su carrera:

Un científico de datos es alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico.

PD Hoy es enorme cantidad de recursos de sobre temas de ciencia de datos es alucinante, pero este currículum de código abierto para aprender ciencia de datos podría llenar algunos vacíos entre su currículo respectivo de BSc / MSc y la realidad de la carrera de ciencia de datos (o, al menos, proporcionar alguna dirección para futuras investigaciones y tal vez responder algunas de sus preocupaciones): http://datasciencemasters.org , o en GitHub: https://github.com/datasciencemasters/go .

De los anuncios de trabajo que he visto, la respuesta depende: hay trabajos que son de naturaleza más técnica (diseñar proyectos de big data, hacer algunos análisis) o exactamente lo contrario (hacer análisis, almacenamiento, etc. es el trabajo de otra persona).

Entonces, diría que ALGUNAS habilidades de diseño de software son extremadamente útiles, pero no necesita la habilidad para construir un gran programa en C # / Java o lo que sea. Por qué me gustan algunas habilidades de SW es ​​simplemente que su código probablemente se ve mucho mejor que el código de alguien que nunca programó por el simple hecho de programar. La mayoría de las veces, el último código es muy difícil de entender / depurar para los extraños. Además, a veces su análisis debe integrarse en un programa más grande, una comprensión de las necesidades de los programas ciertamente ayuda.

Absolutamente. Mantenga sus habilidades de software afiladas. Puede hacer esto en un programa académico si simplemente implementa todos los algoritmos que conoce.

Buena selección de cursos, por cierto. Considere obtener una pasantía también.