Soy un doctorado en matemáticas. estudiante que está interesado en ir a la industria como Data Scientist después de graduarse. Daré brevemente algunos antecedentes sobre mi educación antes de plantear mi pregunta, para que se entienda mejor:
Cursos de matemáticas:
Esto ha sido principalmente en matemática pura: topología, análisis funcional, etc., pero también incluye más aplicados (en los que me he especializado para la disertación): optimización convexa, programación no lineal, análisis numérico, programación lineal, optimización multiobjetivo. Además, ahora mismo tengo 0 conocimientos de estadística inferencial, pero confío en la teoría de probabilidad.
Programación:
Acabo de tomar un curso de un año en el Bachillerato, pero fue principalmente Mathematica y algo de Java, del cual no recuerdo nada honestamente. En este curso, el contenido no incluía nada de estructuras de datos o diseño y análisis de algoritmos, ni sistemas de gestión de bases de datos. También aprendí Matlab por mi cuenta para implementar algoritmos en la tesis de licenciatura.
Los antecedentes anteriores fueron durante el programa de licenciatura y maestría. Ahora, durante el doctorado. descubrí que Machine Learning es la combinación perfecta (para mí) entre optimización no lineal, programación y aplicaciones en el mundo real, es decir, es teóricamente interesante y orientado a la aplicación. Esta es la razón por la que me entusiasmó tanto ir a la industria. Por lo tanto, comencé a aprender cosas por mi cuenta (en mi pequeño tiempo libre) durante los últimos 3 años.
Breve resumen de lo aprendido:
Python: Me siento cómodo implementando algoritmos de optimización, trabajo con cuadernos jupyter y la biblioteca numpy (de hecho, tuve que hacer esto para la disertación), y haciendo manipulaciones básicas de datos y tareas de limpieza en pandas. Esto lo aprendí en línea, en una plataforma llamada dataquest ( https://app.dataquest.io ). Sin embargo, no creo que tenga suficiente conocimiento para pasar una entrevista en estructuras de datos y algoritmos (ver arriba).
Aprendizaje automático: tomé un curso de nivel maestro en el tema en la universidad (dado que estoy en Alemania, no tenemos cursos en el doctorado, así que todo fue en mi tiempo personal), lo que realmente disfruté. Temas incluidos: k-NN, PCA, SVM, NN, etc.
Tomando un curso en bases de datos este semestre, que se centra en SQL.
Tomando la especialización de aprendizaje profundo en Coursera este semestre.
Finalmente, quiero decir que me siento totalmente capaz de aprender los temas. De hecho, con el tiempo tengo la intención de tomar más cursos de posgrado disponibles en línea (por ejemplo, Stanford CS231N, CS234, etc.) porque, en mi opinión, los cursos en línea pueden no ser lo suficientemente rigurosos. Con suerte, después de la defensa, podré concentrarme a tiempo completo en esto.
De ahí las preguntas:
¿Todavía puedo ser contratado en este momento (quiero decir, después de terminar este semestre con el conocimiento descrito anteriormente)? Sinceramente, creo que no estoy listo, pero estoy seguro de que puedo ser decente en un año.
¿Estoy siendo demasiado ingenuo al pensar que una compañía me daría una oportunidad?
¿Qué debo hacer para ser más deseable en cualquier caso?