[pyar] Carrera

[Augusto Tononi]

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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