Estoy respondiendo como alguien que rutinariamente evalúa y contrata a científicos de datos.
Como persona que realiza la transición del estudio académico a una carrera en el sector privado, no va a ser contratado debido a las habilidades específicas que tenga. El mundo del estudio académico en estadística, y el dominio del conjunto de problemas de cualquier compañía son demasiado grandes para contratarlos en base a conjuntos de habilidades específicas definidas con mucha precisión.
En cambio, lo contratarán porque puede demostrar una aptitud general para el pensamiento preciso, una sed y un talento para la resolución de problemas, una capacidad para comprender y comunicar ideas abstractas y complejas, y un conjunto diverso de habilidades prácticas y teóricas.
Entonces, mi consejo, y solo soy un chico, haz lo que amas y desarrolla sed de resolución de problemas, matices y complejidad. Aprenda un conjunto diverso de habilidades y conozca bien sus fundamentos (mejor que su tema de investigación)
Ah, y aprende a programar.
Eso tiene mucho sentido, muchas gracias por la atenta respuesta. ¿Hay algún lenguaje de programación en particular que recomendaría?
Pregunta difícil de responder sin ser obstinado.
Mi opinión personal es que realmente no importa, así que aprende el que más te guste y eso te motiva a seguir aprendiendo. Aprender su primer idioma realmente bien es el gran obstáculo. Después del primer aprendizaje, otro (y otro y otro) es mucho, mucho más fácil porque ya ha enfrentado los difíciles desafíos conceptuales.
Pero aprende el idioma , así , aprender cómo funciona el lenguaje y la razón por la que se diseñó la forma en que estaba. Escriba un código limpio al que no tenga miedo de regresar. Tome el código escrito como una responsabilidad seria, no una realidad desafortunada. Esto lo hace más gratificante y una habilidad real que puede anunciar.
Si aún desea consejos específicos, me gustaría hacer eco de @ssdecontrol, prefiero un lenguaje de propósito general que pueda hacer estadísticas sobre un lenguaje de estadísticas que puede (un poco) hacer un propósito general.