Kariyerime Veri Bilimcisi olarak başlayarak, Yazılım Mühendisliği deneyimi gerekli mi? [kapalı]


20

Edinburgh Üniversitesi'nde makine öğrenimi ve doğal dil işleme konusunda uzmanlaşmış yüksek lisans öğrencisiyim. Veri madenciliğine odaklanan bazı pratik kurslarım ve makine öğrenimi, bayes istatistikleri ve grafik modelleri ile ilgili diğer kurslarım vardı. Benim geçmişim Bilgisayar Bilimi BSc.

Bazı yazılım mühendisliği yaptım ve tasarım modelleri gibi temel kavramları öğrendim, ancak büyük bir yazılım geliştirme projesinde hiç yer almadım. Ancak, MSc benim veri madenciliği projesi vardı. Sorum şu ki, eğer Veri Bilimcisi olarak kariyer yapmak istiyorsam, önce lisansüstü veri bilimci pozisyonuna başvurmalı mıyım yoksa ilk önce lisansüstü yazılım mühendisi olarak pozisyon almalı mıyım, belki de büyük veri gibi veri bilimiyle ilgili bir şey altyapı veya makine öğrenimi yazılım geliştirme?

Benim endişem veri bilimi için iyi yazılım mühendisliği becerilerine ihtiyacım olabilir ve bunların doğrudan bir lisansüstü veri bilimcisi olarak çalışarak elde edilip edilemeyeceğinden emin değilim.

Dahası, şu anda Veri Madenciliğini seviyorum, ancak gelecekte kariyerimi yazılım mühendisliğine değiştirmek istersem ne olur? Veri biliminde bu kadar uzmanlaşmak zor olabilir.

Henüz çalışmadım, bu yüzden bilgim hala sınırlı. Yüksek lisansımı bitirmek üzereyken ve Ekim ayı başında lisansüstü pozisyonlara başvurmaya başlamak istediğim için herhangi bir açıklama veya tavsiye bekliyoruz.


1
Bu soru konu dışı gibi görünüyor çünkü kariyer tavsiyesi ile ilgili. Kariyer tavsiyelerinin, çoğu yararlı bir söylemle sonuçlanmayan, fikir odaklı, geniş sorular veya bazen aşırı kısıtlı sorularla sonuçlandığı kanıtlanmıştır. Bu görüşe katılmıyorsanız, lütfen Data Science Meta hakkındaki sorunu dile getirin .
asheeshr

1
Quora'dan yardım isteyin.
15:41

Yanıtlar:


30

1) Arka planınızın veri bilimindeki bir kariyer için yeterli olup olmadığını sorgulamaya gerek olmadığını düşünüyorum. CS derecesi IMHO, yazılım mühendisliği açısından veri bilimcisi için fazlasıyla yeterli . Bununla birlikte, teorik bilgi pratik deneyimi eşleştirmeden çok yararlı değildir , bu yüzden kesinlikle ek okul projelerine, stajlara veya açık kaynak projelerine (belki de veri bilimi / makine öğrenimi / yapay zekaya odaklanmış olarak) deneyimlerimi zenginleştirmeye çalışacağım. ).

2) Veri bilimi işinizin bir parçası olarak veya ek olarak boş zamanlarınızda yazılım mühendisliği yapacağınız sürece veri bilimine çok erken odaklanma konusundaki endişenizin temelsiz olduğuna inanıyorum .

3) Bir veri bilimcisinin aşağıdaki tanımını oldukça doğru buluyorum ve gelecekteki kariyer başarınızda yardımcı olacağını umuyorum:

Bir veri bilim adamı herhangi istatistikçi daha yazılım mühendisliği daha iyi herhangi bir yazılım mühendisi daha istatistiklerine ve daha iyi kişidir.

PS Bugünün veri bilimi konularındaki muazzam çeşitli kaynakları kafa karıştırıcıdır, ancak veri bilimini öğrenmek için bu açık kaynak müfredatı BSc / MSc ilgili müfredatınız ile veri bilimi kariyerinin gerçekliği arasındaki bazı boşlukları doldurabilir (veya en azından, daha fazla araştırma yapmak ve belki de bazı endişelerinizi yanıtlamak için): http://datasciencemasters.org veya GitHub'da: https://github.com/datasciencemasters/go .


2
+1 Etkili bir veri bilimi olmak için çok fazla mühendislik deneyimine ihtiyacınız vardır, ancak bunu okulda elde edemezsiniz. Teori için okulu kullanın ve mühendislik becerisi için işleri kullanın.
Sean Owen

3
"Bir veri bilimcisi, istatistikte herhangi bir yazılım mühendisinden daha iyi ve yazılım mühendisliğinde herhangi bir istatistikçiden daha iyi olan biridir."
wabbit

Kariyer rehberliği ile ilgili bu soruya lütfen cevap verir misiniz? Data Engineer
stom

@stom Çeşitli nedenlerle ben yapamam cevap soru, ama ben mutluyum payı size aşağıdaki ilgili ve IMO mükemmel olan kaynaklar : 1) medium.com/@rchang/... ; 2) medium.com/@rchang/… ; 3) medium.com/@rchang/… ; 4) medium.com/@richard534/… . Gördüğünüz gibi, ilk üç bağlantı bir dizi gönderisine aittir. Bu yardımcı olur umarım.
Aleksandr Blekh

9

Gördüğüm iş reklamlarından cevap şu şekildedir: Doğada daha teknik (büyük veri projeleri tasarlamak, analiz yapmak) ya da tam tersi (analiz yapmak, depolamak vb. Başkalarının işi).

Bu nedenle, bazı yazılım tasarım becerilerinin son derece yararlı olduğunu söyleyebilirim, ancak C # / Java veya başka bir programda büyük bir program oluşturmak için becerikliliğe ihtiyacınız yok. Neden bazı SW becerileri gibi basitçe kod muhtemelen programlama uğruna hiç programlanmamış birinden kodu daha iyi görünüyor olmasıdır. Çoğu zaman, ikinci kod çok zor yabancılar için anlamak / hata ayıklama. Ayrıca, bazen analizinizin daha büyük bir programa entegre edilmesi gerekir, programların ihtiyaçlarını anlamak kesinlikle yardımcı olur.


6

Kesinlikle. Yazılım becerilerinizi keskin tutun. Öğrendiğiniz tüm algoritmaları kendiniz uygularsanız, bunu akademik bir programda yapabilirsiniz.

İyi seçim kursları, btw. Staj yapmayı da düşünün.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.