En primer lugar, la búsqueda de empleo apesta. Apesta aún más cuando intentas ingresar a un campo y apesta aún más si no estás en un área metropolitana importante. Es un sumidero de tiempo masivo con un retorno de la inversión terrible, pero debe hacerse para conseguir un trabajo. La verdad es que si lo contratan no solo dependerá de sus habilidades y experiencia, sino también de si la persona que lee su currículum cree que sus habilidades y experiencia se alinean con lo que ellos creen que quieren, y usted no tiene mucho control sobre eso. Así que, sinceramente, es imposible predecir cuánto tiempo pasará antes de encontrar algo.

Dicho esto, tu situación realmente no me parece tan horrible. Está interesado en y estudiando cosas que (1) quiere hacer y (2) los empleadores están buscando. Tienes una maestría en un campo comercializable. En cuanto a si sientes que aprendiste mucho durante tu carrera, me parece que estás en un mal lugar con un caso mortal de síndrome del impostor. Es posible que algunos empleadores deseen ver su transcripción, pero están mucho más interesados ​​en lo que puede hacer por ellos. Entonces, tal vez intente armar un portafolio del tipo de trabajo que desea hacer, que podría incluir modelos o software que desarrolló o pequeños proyectos que realizó de forma gratuita o económica para alguien. (Estas son sugerencias bastante estándar).

Finalmente, no se puede ser todo para todos. Puede sentir que necesita lanzar una red lo más amplia posible, pero me parece que podría estar extendiéndose y eso está contribuyendo a su frustración. Redúzcalo un poco considerando dónde están sus mejores apuestas en su área geográfica y qué es lo que realmente quiere hacer. Por ejemplo, si la codificación es el camino correcto, entonces retrase el modelado, o viceversa. Buena suerte.

conseguir un trabajo No estudies más: ya indicas que 1) no eres bueno en eso y 2) no tienes una buena razón para hacerlo (efectivamente lo estarías haciendo porque estás evitando el mercado laboral). No importa cuánto ames el tema si eres terrible en él. De hecho, me preguntaría si realmente te encantan las cosas porque si es así, ¿cómo aprendiste tan poco?

Entonces: averigua en qué eres bueno + no odias hacer, y consigue un trabajo allí. Utilice los recursos de búsqueda de empleo que tiene a su disposición, por ejemplo, WVU tiene una división de servicios de carrera , hable con ellos y obtenga su ayuda. Deje de leer sobre ODE y comience a leer sobre cómo navegar el proceso de búsqueda de empleo. Hable con su esposa: ella tiene un trabajo, eso significa que ha hecho algo que usted no ha hecho.

Una cosa más: piense críticamente sobre lo que realmente aprendió durante su EM. Si alguien te contrata, ¿qué puedes aportar? Si vas a una entrevista pensando genuinamente que puedes contribuir poco, no es de extrañar que te rechacen en todas partes.

Estuve en una situación similar hace unos años: estaba atascado en una tesis de CS BSc que no iba a ningún lado rápido con un tema oscuro y no comercializable. Además, no tenía experiencia laboral relevante. Me las arreglé para mejorar mi situación a través de un par de cosas diferentes.

La mejor manera de conseguir un trabajo es tener un trabajo

Encontrar un trabajo perfecto de inmediato es difícil. Todos los trabajos agradables requieren experiencia previa. Claramente, necesitas adquirir experiencia. Comience un paso más abajo, encuentre un trabajo que lo acepte y luego avance hacia algo que le guste a largo plazo.

Puse un pie en la puerta trabajando para una empresa de adscripción de TI que contrataba principalmente a estudiantes STEM con títulos "atascados", como personas que abandonaron una licenciatura en física o ingeniería en segundo o tercer año. Eran personas inteligentes con habilidades para resolver problemas pero sin un buen diploma para trabajar. Hicieron un increíble personal de asistencia técnica: competente y barato de emplear. Para mí fue una buena entrada al mercado laboral; Me acostumbré a trabajar en una gran empresa y busqué las oportunidades de capacitación interna.

Luego seguí capacitaciones internas en la empresa de transferencias, lo que me dio nuevas habilidades pero también me llamó la atención de colegas senior que luego sabían en qué tipo de trabajos ponerme, lo que finalmente me llevó a un buen trabajo de desarrollo junior.

Evalúa qué habilidades tienes

Restablece tu mente. Trate de averiguar qué habilidades comercializables tiene. Puede haber más de lo que sabes.

• Ha adquirido habilidades blandas mientras servía mesas.
• Has pasado tiempo en el ejército, aprendiendo tanto habilidades físicas como disciplina.
• De hecho, te las has arreglado para graduarte de un nivel superior, que sigue siendo superior al de la mayoría de la población.

Esto es solo un comienzo, mi punto es que necesitas tener una idea de las habilidades que realmente tienes. Aquí hay algunas ideas sobre cómo averiguar lo que ya tiene:

• Tómese un día entero para buscar en las listas de empleo los puestos que le interesan en LinkedIn y Glassdoor, y anote las habilidades que se solicitan. Luego, trate de encontrar cosas en su pasado que lo califiquen para esas habilidades. Finalmente, redacte una lista de las habilidades más frecuentes que resulta tener. Actualice su CV, describiendo en sus puestos anteriores cómo aprendió esas habilidades.
• Póngase en contacto con el consejero de carrera de la universidad en la que se graduó recientemente. La mayoría de las universidades están dispuestas a anunciar que sus graduados tienen éxito en el mercado laboral y brindan servicios para ayudar a que eso suceda. Trate de programar una entrevista enfocada en explorar dónde se encuentran sus oportunidades.
• Ponte en contacto con las personas con las que estuviste en el ejército y conversa con ellos, pregúntales cómo han podido usar su experiencia en el ejército para impulsar su carrera civil. Considere qué habilidades también se aplican a usted.

Tratar la búsqueda de empleo como un proyecto de investigación

Como graduado de ciencias, puede ser fácil pensar en las matemáticas como una ciencia y la búsqueda de empleo como una especie de truco de magia en el que otras personas son misteriosamente buenas. Pero, de hecho, es una habilidad, y otras personas han pensado mucho en cómo mejorarla. Así que empieza a leer sobre cómo ser mejor en las entrevistas, escribir CV y ​​todo eso. Usa lo que has aprendido en la universidad para investigar, para investigar cómo mejorar en la búsqueda de empleo.

Descubra lo que falta en su conjunto de habilidades

Al igual que necesita averiguar qué habilidades ya tiene, también necesita averiguar qué le falta. Una vez más, vaya a leer cincuenta ++ ofertas de trabajo en un campo en el que desea trabajar y enumere las habilidades requeridas. Contar frecuencias. Averigüe qué habilidades/plataformas se solicitan generalmente como un paquete. Luego, mire para qué grupos ya tiene muchas de las habilidades requeridas y qué falta.

Obtener codificación

Una pregunta que obtendrá (en muchas formas) es "¿qué ha hecho realmente?". Por ejemplo, menciona la ciencia de datos como una dirección que está mirando. Busque algunas competencias en un campo que le guste y pruebe suerte en algunas competencias. Kaggle por ejemplo (ciencia de datos). No vas a ganar; muchos de estos equipos tienen mucha práctica. Pero hay algunos beneficios reales para usted al participar:

• Cuando te preguntan en una entrevista de trabajo qué has hecho en el campo, tienes algo que señalar. "Hice esto y esto y esta competencia de Kaggle y anoté mejor cada vez" suena como experiencia, porque lo es.
• Aprendes habilidades al hacer eso que no puedes obtener solo leyendo.
• Estas competiciones tienen foros muy activos y puedes aprender mucho de lo que hacen y comparten los otros equipos.
• Puede establecer algunas conexiones con otros participantes que puedan ayudarlo.

Mencioné antes que la mejor manera de conseguir un trabajo es empezar por tener otro trabajo. Esta es la siguiente mejor opción, y tiene una gran ventaja para ti: no necesitas la aprobación de nadie para entrar. No tienes que ser contratado para una competencia.

No te obsesiones con las certificaciones

Hay muchas, muchas, muchas certificaciones en TI. Nadie los tiene todos. Mucha gente ni siquiera tiene todos los que usted pensaría que son estándar para un trabajo en particular, o que se preguntan en una publicación de trabajo. Para muchos trabajos, cumplir con 2/3 de los requisitos enumerados puede ser suficiente para ser considerado. Debido a que las plataformas de TI cambian todo el tiempo y casi nadie usa el software como lo indica el manual, por lo que todas las empresas saben que tendrán que capacitar a los nuevos empleados de todos modos. Una certificación ayuda , incluso una en algo que no tiene nada que ver, porque demuestra que puede trabajar lo suficiente para obtenerla y demuestra que puede entrenarse. Pero no se preocupe por tener todos los que están en una lista de trabajos.

Debe deshacerse de un gran malentendido que afecta a muchos estudiantes que "fueron a la universidad para aprender cosas interesantes" y luego no pudieron conseguir un trabajo.

A nadie en la industria le importan las "cosas" que aprendiste en la universidad (o lo que te estás enseñando a ti mismo sobre las EDO y los métodos numéricos de los libros de texto; la mayoría de los temas estándar que cubren eran lo más avanzado en 1960, pero es posible que He notado que las computadoras han cambiado un poco desde entonces.)

Lo que sí le importa a la industria es que obtener un título universitario te enseñe cómo aprender de forma independiente . Es posible que su GPA de la universidad no sea una buena medida de eso, pero es casi el único disponible. Sin duda, es mejor que nada como una medida de su capacidad para concentrarse en hacer lo que se le pide que haga (incluso cuando no es particularmente interesante o motivador), sus habilidades de gestión del tiempo, etc.

La otra cosa que le importa a la industria al elegir a quién contratar es "¿cuánto dinero vas a ganar para nosotros si te contratamos?" Por supuesto que no lo expresan tan crudamente, pero eso es lo que está detrás de todo lo demás en el proceso de selección.

Su experiencia laboral y su experiencia militar probablemente le enseñaron muchas más cosas útiles relevantes para ser contratado que cualquier cosa que aprendió en la universidad. Deje de leer libros de texto y comience a pensar mucho (y/u obtenga algún consejo profesional) sobre cómo vender esa historia a sus futuros empleadores potenciales.

¡Rodéate de la gente! Mucha gente quiere ayudarte, solo tienes que encontrarlos.

¿Cómo haces eso? Ir a reuniones y grupos. Diablos, ve a la iglesia, hay mucha gente agradable allí. Conoce gente y si parecen alguien que se preocuparía por ti, cuéntales sobre tu situación. Te pueden ayudar mucho mejor en persona. Pueden darle consejos que sean más relevantes para su situación porque puede tener una conversación más larga con ellos. Puede que tenga que hablar con varias personas. Pero la información que brindan realmente ayudará a brindarle una nueva perspectiva que las respuestas cortas en Internet no podrán igualar. También ganarás amigos en el proceso que te apoyarán para que tengas éxito. Una cosa que no aprendemos mucho en la escuela es cuán importantes son otras personas para nuestro éxito.Pero a menudo, los mayores avances en nuestras vidas se producen cuando otros nos ayudan a mostrar nuevas formas de pensar que conducen al éxito. Y cuando estás en persona es mucho más fácil tener un diálogo. Por cierto, ¡buen trabajo por tener el coraje de comunicarte con una pregunta en línea!

Sugerencia: deja de aprender ODE y aprende Data Science . Nada en contra de las ODE, pero hay muy pocos trabajos en esa área directamente. pero la ciencia de datos, por otro lado, está muy de moda y es probable que siga siéndolo. Y tienes la experiencia para aprenderlo más rápido que aquellos que luchan con las matemáticas (y hay muchos de ellos incluso en este campo), y es un campo altamente empleable y agradable.

La competencia es relativamente escasa. Todavía hay muy pocos programas de grado, por lo que casi nadie en el campo tiene muchas calificaciones en papel. Los mejores, por supuesto, tienen un doctorado en aprendizaje estadístico, y pueden programar bien, pero las personas así son pocas y distantes entre sí. Tener un título avanzado en Matemáticas en realidad te da una ventaja sobre la mayoría de las personas.

La mayoría de los profesionales acaban de completar algunos cursos de Coursera o eDX, y jugaron con Python y R, y descubrieron que les gusta y que realmente pueden hacer cosas útiles. El talento ayuda. Pero, según mi experiencia, la mayoría también tiene algún tipo de síndrome del impostor, por lo que debería ser un poco más fácil para ti.

Si está interesado y necesita más consejos, hágamelo saber: soy mentor de bastantes personas jóvenes en esta área en mi empresa.

Lo primero: felicidades por empezar a poner en orden tu vida.

Muchas buenas sugerencias aquí. Yo tengo uno más. Mientras busca un trabajo, considere ofrecerse como voluntario en una capacidad semitécnica para alguna organización política o sin fines de lucro cuyos objetivos apoye. Con tus habilidades informáticas/compsci (incluso si están oxidadas) y tu capacidad de pensar matemáticamente, puedes ser útil. Mejorará esas habilidades, conocerá a personas que pueden saber sobre trabajos y tendrá un buen elemento para incluir en su currículum.

Y escucha a tu esposa.

Si entiende matemáticas a un nivel decente, creo que es más que apto para una carrera en aprendizaje automático. Como también puedes programar, esa es otra ventaja para ti. Lo bueno es que ML es una herramienta, en lugar de un "destino". Puedes usarlo para resolver muchos problemas, de muchos dominios diferentes, que te interesarán más allá de hacer lo que el jefe dice que hagas.

Recomiendo encarecidamente https://course.fast.ai . No lo he hecho personalmente ya que surgieron un poco después de que ya me gradué y encontré un trabajo que requería estas habilidades. Revisé el curso para recomendarlo a mis peras y aprendí cosas nuevas, lo que indicaba lo arrogante que era al considerar que sabía lo suficiente sobre el aprendizaje profundo.

Pero no me escuches. Vaya a Twitter y vea lo que dice la gente sobre fast.ai y Jeremy P. Howard. Es increíble. Todos los días veo historias de éxito de personas de todo tipo de antecedentes, algunos que dicen que antes no sabían mucho programar. Y luego mira a través de los foros. Estoy asombrado de la gente solidaria que hay y de cómo los completos extraños se ayudan mutuamente a aprender y progresar mientras resuelven problemas de la vida real.

Entonces, TL; DR : use su ventaja en matemáticas y codificación en un área muy buscada al aprender aprendizaje profundo y aplicarlo a nuevos problemas que le interesen.

Si tiene habilidades de programación y algo de pasión por la programación, considere contribuir a algún proyecto de código abierto existente en su tiempo libre. Hay muchos de ellos, por ejemplo, en http://github.com/ o http://gitlab.com/

Si trabaja con otros, aprenderá esas habilidades blandas (comunicación, trabajo en equipo en el desarrollo de software). Y aumentarás tu confianza en ti mismo.

Pero contribuye con tu nombre y apellido reales, no un seudónimo. Quieres aumentar tu visibilidad

Lea también http://norvig.com/21-days.html

¿Consideró obtener ayuda de un psicoterapeuta?

PD. Si eres capaz de codificar en C o C++, tengo un loco proyecto de hobby de código abierto con dos socios, y estoy buscando algunos más. Póngase en contacto conmigo por correo electrónico para basile@starynkevitch.netobtener más información... (Mire mi página web antes... puede adivinar lo que me interesa).

pero la cosa es que me encantaron las cosas que se trataron en la escuela, y quiero aplicarlas

Voy a darle una sugerencia innovadora que puede o no intrigarlo: considere ingresar a un campo diferente donde pueda aplicar los temas que le interesan. Históricamente, muchas matemáticas se desarrollaron junto con otras ciencias para ayudar a describir el mundo natural. Mire a Karl Pearson y Ronald Fisher y sus contribuciones a las ciencias de la vida.

Así es como esto podría verse para usted:

1. Encuentre un campo que le interese y necesite matemáticos. Los campos extremadamente pesados ​​​​en matemáticas como la física pueden ser más difíciles de ingresar porque tendrán estándares básicos de matemáticas más altos, pero otras ciencias "más suaves" como la sociología, la economía, la psicología, la biología, la ecología, etc., no tienen la misma expectativa. La investigación en estos campos va desde muy aplicada hasta muy teórica. El problema es que la mayoría de las personas que se dedican a estos campos no son muy avanzadas en matemáticas, por lo que tiende a faltar el extremo teórico del espectro. Este podría ser tu nicho.
2. Ir a un programa de investigación de maestría en dicho campo. Una maestría no necesariamente te dará la flexibilidad para hacer exactamente lo que quieres, pero te brindará la experiencia necesaria en el campo y te ayudará a decidir si deseas continuar con esta ruta. Los programas de investigación de maestría generalmente son pagados; no necesariamente ganarás mucho dinero haciéndolo, pero a menos que estés sirviendo mesas en restaurantes elegantes, probablemente no será mucho peor. No debería tener que pedir préstamos para obtener un título de maestría mientras investiga.
3. Luego ingrese a un programa de doctorado donde tenga la flexibilidad de hacer lo que quiera con las matemáticas. Esto podría ser aplicar conceptos matemáticos avanzados de una manera novedosa al campo en el que se encuentra ahora, o tal vez incluso encontrar una manera de usar su nuevo campo para impulsar el descubrimiento de nuevos conceptos matemáticos. La situación salarial es similar a la de un MS. Mientras tanto, según el campo, los requisitos de su curso probablemente serán lo suficientemente flexibles como para que pueda tomar cursos de matemáticas de posgrado como parte de su programa de doctorado.
4. Los posdoctorados son un paso opcional que puede resultarle atractivo. Le dan más flexibilidad para definir su propia investigación.
5. Ir a una posición de investigación académica puede ser su punto final. Aquí, tiene la flexibilidad de definir exactamente lo que desea investigar, qué tan teórico/aplicado será, y desarrollar un laboratorio de estudiantes graduados con intereses similares para ayudarlo a apoyarlo mientras los apoya y los capacita simultáneamente.

Ahora, les voy a dar algunas perspectivas/ejemplos sobre esto desde mi punto de vista como ecologista/genetista/programador de vida silvestre:

Primero: la ecología, en particular, es interesante porque es una ciencia nexo que incorpora prácticamente todos los demás campos que puedas imaginar, incluidos la física, la química, el derecho, la economía, la geología, la biología, la psicología, etc. Esto significa que hay mucha flexibilidad. en cómo las personas curan sus intereses y carreras.

En segundo lugar, al ingresar a la escuela de posgrado, tenía una sólida formación en ciencias de la computación y una fortaleza muy superior en matemáticas (siempre me han gustado las matemáticas y casi me cambié a matemáticas en mi licenciatura). La programación y las matemáticas son muy valiosas en ecología y son especialmente raras para que los estudiantes que ingresan tengan algún nivel de competencia (la mayoría de los estudiantes solo tienen conocimientos rudimentarios de cálculo, si acaso, y no tienen experiencia en programación). Mi experiencia me ha dado una gran ventaja en la realización de investigaciones avanzadas e interesantes. De hecho, estoy planeando tomar algunos de los cursos de matemáticas de nivel de posgrado en cosas como análisis moderno, álgebra lineal, etc., y mi asesor, que no es una persona de matemáticas pero reconoce su importancia en la ecología teórica y la genética, me apoya mucho. este.

En tercer lugar, la ecología, y probablemente también otras ciencias "suaves", tienden a ser flexibles con respecto a los antecedentes de los estudiantes de posgrado que ingresan. Tenía experiencia en ciencias biológicas de mi licenciatura, pero conozco personas que provienen de entornos completamente diferentes. En un caso, una amiga hizo su licenciatura y maestría en algún tipo de ingeniería (¿mecánica?) y trabajó para la NASA. Luego cambió completamente de rumbo y comenzó un doctorado en ecología cuantitativa y obtuvo un título exitoso en la investigación del oso negro. Ser capaz de presentar una sólida formación en matemáticas/ingeniería es lo que la atrajo, a pesar de que no tengo antecedentes en ecología que yo sepa.

Cuarto, relacionado con el punto anterior, es común en mi campo que las personas comiencen tarde la escuela de posgrado. Comencé mi MS 5 años después de mi licenciatura. Conozco personas que comenzaron su doctorado a mediados o finales de los treinta. La edad no es tanto un factor para desarrollar una carrera en algunos campos como el mío.

Quinto, la ecología y otras ciencias también desarrollan muchas teorías basadas en conceptos matemáticos. Es muy común que estas teorías se desarrollen en base a conceptos matemáticos que tienen décadas (o más); a menudo simplemente no se aplicaron antes porque las personas con la formación y la experiencia necesarias para hacerlo son escasas. Así que hay muchas oportunidades para hacer este tipo de cosas. La teoría de redes/grafos es un ejemplo relativamente reciente en ecología, y la aplicación es aún relativamente rudimentaria.

En quinto lugar, en relación con lo anterior, recientemente participé en la aplicación de cadenas de Markov absorbentes para predecir la dispersión y la mortalidad de las poblaciones de vida silvestre en los paisajes. Este proceso involucró la colaboración interdepartamental con matemáticos/ingenieros para desarrollar la teoría relevante.

Si he despertado su interés, simplemente comience a buscar en diferentes campos, las teorías bajo las cuales operan y las matemáticas que sustentan esas teorías. No puedo hablar por otros campos, pero en ecología puedo señalarles la ecología cuantitativa y la ecología teórica . Ese es solo un punto de partida, porque las matemáticas son, en última instancia, relevantes para todos los aspectos de la ecología. En mi caso, estoy interesado en la genética de poblaciones teórica en ecología, que también es muy matemática.

Si encuentra algo que le interese, considere buscar investigadores universitarios que realicen trabajos relacionados e intente profundizar en lo que hacen específicamente. Póngase en contacto con ellos para hablar sobre su trabajo y cómo alguien con su tipo de experiencia podría involucrarse en su campo. Es posible que algunos no respondan, pero otros serán de gran apoyo. En última instancia, su éxito en este camino dependerá menos de su educación formal y más de cómo presente la habilidad y los antecedentes que tiene, así como su capacidad para mostrar iniciativa.

Hay algunas otras buenas respuestas aquí, pero ninguna de ellas da pasos concretos a sus preguntas de

"¿Qué hago? ¿Qué estudio y cuánto tiempo pasará antes de que sepa lo suficiente para ser comercializable?"

Esto probablemente se deba a que estas son preguntas que solo usted puede responder por sí mismo, pero según su pregunta y la descripción de su perfil de querer usar las matemáticas y la programación juntas, y su reciente interés en las estadísticas, creo que ahí es donde debe centrar su atención. Obviamente, soy parcial como bioestadístico, pero su experiencia parece encajar perfectamente con la estadística aplicada (una buena cantidad de matemáticas y una buena cantidad de programación) y no es que sea el único que dice que es un buen trabajo tampoco ( https : //money.usnews.com/careers/best-jobs/statistician ).

¿Qué debo hacer? - Si dedicas 10 horas al día a estudiar, obtén un certificado o maestría (online o presencial) por ello. De esa manera, en lugar de decir que leí x, y, y z, libros sobre ODE, puede decir que obtuve un certificado de posgrado en Python, o algo relacionado. Esto es mucho más tangible para un empleador. Hay muchos programas en línea en estadística aplicada/ciencia de datos y la Asociación Estadounidense de Estadística ha destacado estos programas ( https://community.amstat.org/blogs/steve-pierson/2019/10/21/amstat-news-qas- con-nuevas-maestrías-y-doctorado). No obtendrá la misma capacitación que sus maestros anteriores, el énfasis en muchos de estos programas se aplica mucho, aprenderá cómo hacer aprendizaje automático con datos reales, por ejemplo, en lugar de aprender la teoría del aprendizaje automático (algo que probablemente pueda enséñese usted mismo si está interesado/necesitado).

¿Qué estudio? - Con base en los trabajos que está solicitando en su comentario, deje de estudiar ODE y métodos numéricos, o solicite trabajos donde la aplicación de estos métodos sea más obvia. Parece que quieres usar la programación, elige un lenguaje y sé bueno en eso. Sugeriría R o Python ya que tienen una gran demanda y le enseñarán los conceptos básicos de programación que puede aplicar a otros lenguajes.

¿Cuánto tiempo va a tomar antes de que sepa lo suficiente para ser comercializable? - Siendo realistas, al menos un año, necesita tener alguna prueba de que es un candidato deseable, eso significa título/certificado/proyectos que puede presumir, pero en el camino solo tiene que seguir solicitando trabajos.

Deberías estar entre los 30 y los 30 años, no es demasiado tarde. Vaya a programación: puede aprender las habilidades básicas en línea (leetcode es un gran lugar, por ejemplo) en aproximadamente un año, luego únase a un proyecto de código abierto de su elección durante aproximadamente un año también, para demostrar que usted puede aplicar esas habilidades. Eso, además de sus créditos en matemáticas, debería darle un currículum lo suficientemente bueno para un trabajo de nivel de entrada. La razón por la que lo que estás estudiando no se mantiene es porque no estás aplicando tus habilidades: el dicho "úsalas o piérdelas". Cambiar a la programación te permitirá aprender de verdad si combinas la teoría que lees con la práctica. Estaba un poco en tu lugar, pero pude recuperarme y comenzar una buena carrera como programador. Si está interesado, puedo publicar consejos específicos en los comentarios.

Su historia suena razonablemente similar a la mía hace unos años. De alguna manera obtuve un título en matemáticas, pero ni con buenas notas ni con un conocimiento realmente profundo y relevante. Tengo problemas para encontrar trabajo porque un trabajo requiere experiencia laboral y la experiencia laboral requiere un trabajo.

De hecho, al final encontré un trabajo de programación, un año después de graduarme. ¿Qué me ayudó?

• era un trabajo de SQL y a muchos programadores no les gusta SQL
• Aparentemente, estudiar matemáticas me enseñó a buscar trampas y casos especiales. La empresa me envió un pequeño proyecto de prueba con algunos casos de esquina fáciles de detectar, que dijeron que la mayoría de los solicitantes habían ignorado.

¿Qué podría haberme ayudado aún más?

• Pida a alguien con experiencia relevante (reclutamiento) que eche un vistazo a mi currículum y documentos
• Haber entrenado cómo leer el código de otras personas.
• Tener un mejor conocimiento de aspectos un tanto periféricos como control de versiones, pruebas unitarias, sistemas de integración continua, etc. Esto no es nada que uno no pueda aprender en el trabajo, pero si Recursos Humanos solo está marcando una lista, estas cosas pueden ser útiles.
• Sea un poco más explícito acerca de los trabajos ocasionales humildes y con los pies en la tierra tomados anteriormente. IE no "trabajos ocasionales", sino "trabajos ocasionales (línea de producción, construcción, restaurantes, etc.)"

Creo que también puede ayudar si entiendes cuán por encima del promedio están tus habilidades matemáticas. En la programación, eventualmente habrá algún punto donde los cálculos serán necesarios. He tenido compañeros de trabajo que luchaban regularmente con la interpolación lineal (también conocida como regla de tres): o que no podían entender cómo 0.1 + 0.1 + 0.1 posiblemente no sea exactamente lo mismo que 0.3 cuando se calcula en una computadora. Tener un chico de matemáticas en el equipo realmente puede ser una ventaja, incluso si las matemáticas no van mucho más allá de lo que se puede aprender en la escuela secundaria.

Me gradué con una licenciatura en Ciencias de la Computación en 2016 con calificaciones bajas. Me tomó 6 meses conseguir mi primer trabajo como desarrollador junior. El consejo que puedo darte para obtener un rol de desarrollo es que crees un sitio web y pongas tu CV allí (como un portafolio/biografía). En estos días, si muestra en los primeros 5 minutos de la entrevista que tiene un sitio web en vivo que lo pondrá inmediatamente por encima de la persona promedio.

No tengo suficiente reputación para comentar, así que solo agrego una respuesta aquí.

Como usted insiste en aprender en lugar de simplemente conseguir un trabajo, en lugar de preguntar qué aprendo , tal vez debería preguntar cómo aprendo , dado que ya ha reconocido que no aprendió de manera eficiente durante su maestría.

Si hay una universidad donde vives, podrías intentar sentarte en clases allí y hablar con estudiantes y profesores. El punto es que si no eres bueno aprendiendo estas cosas, necesitas hablar con los demás. En su situación, trabajar solo en libros por su cuenta no es tan útil.