[pyar] Carrera

[Augusto Tononi]

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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