[pyar] Carrera

[Luis Andraschnik]

Hola

Yo veo que hay cada vez más gente de licenciatura en Matemáticas (e
Ingeniería en matemáticas , una carrera que creo no existe en Argentina)
involucrada en el desarrollo de bajo nivel en las librerías de ML como
Tensorflow y Sklearn, etc. , ya que básicamente es matemática, y aunque
haya fundamentos estadísticos, estos se modelan con matemática y son los
matemáticos los que entienden y pueden mejorar los algoritmos empleados,
independientemente de la aplicación
 que tengan. Por eso creo que la combinación de Lic en matemáticas e
informática, tiene  mucho futuro en el mundo AI.
Saludos
Luis

El 28 de junio de 2018, 18:04, Augusto Tononi <adtononi en gmail.com> escribió:

> Buenas tardes Damián, muchas gracias por la respuesta y por el apoyo.
> Probaré suerte con la licenciatura, que la veo muy atractiva. También
> seguiré desarrollandome individualmente, de manera autodidacta, para seguir
> aprendiendo sobre los temas de ML.
> Aprovecho para decirte que es increíble el Proyecto Jupyter, en el trabajo
> lo usamos en el día a día!
>
>
> El jue., 28 jun. 2018 16:36, Damián Avila <damianavila en gmail.com>
> escribió:
>
>> Augusto,
>>
>> La Universidad te da herramientas. Te enseña concepto básicos, pero más
>> que nada que enseña a "pensar"...
>> Ya has recorrido parte del camino y, probablemente adoptado algunas de
>> esas herramientas, por lo que vas joya... aunque creas lo contrario.
>>
>> Con respecto a si seguir o no con la carrera, es en definitiva una
>> elección muy personal.
>> Tener un título de grado pronto, seguramente, te abrirá algunas puertas,
>> pero no buscaría la respuesta sólo en esos términos, tratá de ver la
>> pintura completa.
>> Sopesando pros y contras donde la carrera actual y el grado de avance sea
>> un componente pero no la totalidad en la toma de decisión.
>>
>> Al menos eso es lo que hice yo... Me recibí de Bioquímico, e hice 5 años
>> de doctorado... publiqué papers... sólo me falto escribir la tesis, pero al
>> final no me doctoré.
>> El sistema científico argentino no me terminaba de cerrar... y me
>> interesaban otras cosas... y quería tener impacto en la vida de las
>> personas.
>> Y generar ese impacto en mi área de estudio (Inmunología) era a muy largo
>> plazo, y cuantitativamente menor de lo que quería.
>>
>> Y entonces me encontré con Python hace un par de años (2011) y empecé a
>> programar... y luego conocí IPython... y empecé a contribuir a ese
>> proyecto... y así se me abrieron múltiples oportunidades.
>> Y finalmente logré tener el impacto que quería a través de lo que hoy se
>> conoce como Proyecto Jupyter.
>>
>> En retrospectiva, creo que mi decisión fue la correcta, pero seguramente
>> vas a encontrar muchos otros casos donde la ecuación era mejor en la otra
>> dirección.
>> Así que es cuestión de evaluar el escenario por vos mismo y quedarte
>> contento con lo que decidis. Y darle para adelante!
>>
>> Abrazo.
>>
>>
>> El mié., 27 jun. 2018 a las 14:26, Augusto Tononi (<adtononi en gmail.com>)
>> escribió:
>>
>>> Cristhian, gracias por la respuesta! Me había olvidado del grupo de DS
>>> en Facebook.
>>> Y gracias Julian por el consejo de ir aplicando los conceptos teóricos a
>>> posibles casos de uso, muy bueno.
>>>
>>> Saludos
>>>
>>> El 27 de junio de 2018, 14:15, Julian Agustin Cardonnet <
>>> jcardonnet en gmail.com> escribió:
>>>
>>>> El area de "data science" es muuuuuy amplio y multidisciplinario, asi
>>>> que  por cualquiera de las dos caminos podes llegar a desarrollarte bien en
>>>> el area.
>>>> La decision de seguir por el area de sistemas o de matematica depende
>>>> en principio de cuales sean tus intereses y tus fortalezas.
>>>> Normalmente los proyectos de AI/ML te van a llevar limite no solo de
>>>> tus conocimientos de sino tu poder de "procesamiento mental" asi que me
>>>> parece fundamental que elijas un area en el que te parezca que tengas una
>>>> predisposicion natural que por lo que comentas, parece ser mas la
>>>> matematica que la programacion.
>>>>
>>>> El tema de cambiar o no de carrera es algo complicado pero tampoco es
>>>> una decisión definitiva ni de vida o muerte. Nada te impide dejar sistemas
>>>> un par de años para probar con matematica a ver si te da mas satisfaccion,
>>>> porque siempre podes volver. Tal como decis, lo importante es encontrar
>>>> algo que le de combustible a tu pasion.
>>>> Simplemente tene claro que el titulo de grado solo te va a dar
>>>> conocimientos generales, y si queres volverte un matematico especializado
>>>> en ciencia de datos vas a tener que estudiar por tu cuenta tanto o mas que
>>>> la facultad.
>>>>
>>>> Siendo que ya estas trabajando en el area, mas alla de pensar en un
>>>> posgrado luego de graduarte,  te recomiendo algo que personalmente me ayudo
>>>> mucho para la motivacion, fijar conceptos y especializarme (ML y NLP en mi
>>>> caso),y es que a la par que vayas viendo las cosas teoricas de la facultad
>>>> ir estudiando algo por tu cuenta que involucre la aplicación de esos
>>>> conceptos. Por ej, mientras cursas algebra lineal podes investigar sobre
>>>> como aplicar analisis de componentes principales (un tipo de transformacion
>>>> ortogonal) para sistemas de recomendacion. De esa forma, no solo vas a
>>>> evitar el "y para que me sirve esta materia??" sino que te vas a ir sumando
>>>> conocimientos de ciencia de datos sin tener que esperar a surja una materia
>>>> optativa, seminario o curso extra.
>>>>
>>>> Saludos,
>>>> Julian
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> El 27 de junio de 2018, 14:13, Augusto Tononi <adtononi en gmail.com>
>>>> escribió:
>>>>
>>>>> Buenas Tomás, es como decís vos (por lo que sé). Mi jefe me dijo lo
>>>>> mismo, el está estudiando una maestría de data science en EEUU y le comente
>>>>> acerca del cambio de carrera. Me dijo que en este área está lleno de
>>>>> físicos, matemáticos, estadísticos, etc. Y claro, la idea luego de la
>>>>> licenciatura es hacer una maestría más centralizada en data science.
>>>>>
>>>>> Preguntaba en el grupo por si alguien tuvo o conoce de alguna
>>>>> experiencia similar. Y si sabían algo de la carrera de la UAI (que la elegí
>>>>> entre otras cosas por la cercanía trabajo-facultad-casa), además de que
>>>>> seguro me reconocen algunas materias (cosa que en la licenciatura de la UBA
>>>>> no creo que suceda).
>>>>>
>>>>> Saludos.
>>>>>
>>>>> El 27 de junio de 2018, 13:53, Tomas Delvechio <
>>>>> tomasdelvechio17 en gmail.com> escribió:
>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> El mié., 27 de jun. de 2018 a la(s) 12:53, Gastón Paris (
>>>>>> gastonparis en gmail.com) escribió:
>>>>>>
>>>>>>> Yo vengo de otro palo pero tengo muchos años de trabajo en mi
>>>>>>> profesión y de enseñanza.
>>>>>>>
>>>>>>> 1) Cambiar de carrera a la mitad es como cambiar de caballo a la
>>>>>>> mitad de río. No te va a solucionar el problema de la falta de motivación.
>>>>>>> Cualquier cosa que estudies va a tener materias que te van a gustar más y
>>>>>>> otras (varias) menos.
>>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> Yo no opino igual acá, esto me parece que es parecido a una falacia
>>>>>> de costo hundido. Si yo me diera cuenta que la carrera que hice no me
>>>>>> motiva y no lo quiero hacer mas, la dejaría lo antes posible, me falte
>>>>>> mucho o poco.
>>>>>>
>>>>>> Un problema mas general es la de la motivación y ganas de seguir
>>>>>> estudiando, que carrera estudiar, y con que objetivo. Si la matemática te
>>>>>> tira mas que la parte de sistemas, después siempre podes ir para el lado de
>>>>>> la Computación a nivel laboral. Sin ir mas lejos, la primera gente que
>>>>>> empezó informática es de ramas diversas, y hay un fuerte componente de
>>>>>> físicos y otras ciencias "duras".
>>>>>>
>>>>>> Respecto a lo de posgrados que se dijo por ahí, en Argentina se puede
>>>>>> cursar cualquier posgrado teniendo titulo de grado sin importar el área.
>>>>>> Podes recibirte de sociólogo y hacer la maestría de Redes de Datos de la
>>>>>> Plata por ejemplo. Esta en la LES (Ley de Educación Superior). La carrera
>>>>>> de grado no condiciona los posgrados. Podes estudiar Lic en Matemática y
>>>>>> después hacer posgrado en Data Science o lo que quieras sin ningún problema.
>>>>>>
>>>>>> Mis 2 centavos.
>>>>>>
>>>>>> --
>>>>>> Tomas
>>>>>>
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