Terminaré mi doctorado en Física Aplicada (simulaciones de transporte cuántico y dispersión de luz en nanocables) en alrededor de 6 a 8 meses y ya tomé la decisión de dejar la Academia tan pronto como me gradúe. La razón principal es que considero que mi historial de publicaciones después del doctorado no será lo suficientemente bueno para poder competir por buenas posiciones en el mundo postdoctoral. También he perdido la motivación y mi interés en el campo debido a la falta de resultados satisfactorios y gratificantes (Tiendo a culparme a mí mismo por esto, pero casi no tuve supervisión durante el último año). Si me quedo en el mundo académico, lo más probable es que pase de un contrato postdoctoral a otro postdoctoral en grupos de investigación de nivel medio/bajo durante la próxima década.
Recientemente comencé a considerar seguir una carrera en ciencia de datos: las ofertas de trabajo parecen ser abundantes y los salarios son buenos, además parece que es posible trabajar en muchos campos diferentes una vez que tienes experiencia (que es algo que me encanta ya que Estoy interesado y curioso acerca de muchas, muchas cosas).
Actualmente carezco del conjunto básico de habilidades técnicas que un científico de datos debería tener (R, Python, SQL, Estadísticas, etc.) y no me quedará mucho tiempo para tomar cursos en línea hasta que escriba y defienda mi tesis. Sin embargo, tengo una sólida experiencia trabajando con otros lenguajes de programación y sé que podría familiarizarme fácilmente (sin hablar de competencia) con todo lo necesario en poco tiempo. Después de todo, todo debería ser conceptualmente mucho más fácil que la teoría de mi PhD/MSc y también tengo una buena formación en Mecánica Estadística.
¿Tienen algún consejo o experiencia para compartir sobre cómo hacer esta transición? Tengo un poco de miedo del mundo real después de terminar. Además, ¿cuál sería la forma más óptima de obtener un trabajo de científico de datos después del doctorado? He pensado en buscar una pasantía, pero no sé si podría hacerlo simplemente tomando cursos en línea y haciendo cosas por mi cuenta.
¡Muchas gracias por adelantado!
Editar: como puede ser relevante, no estoy en EE. UU. sino en Europa
En realidad, hay suficiente demanda de científicos e ingenieros de datos para que existan programas específicos de capacitación posdoctoral de 7 u 8 semanas de duración. Tal programa podría ser una buena idea, tanto como una forma de desarrollar habilidades como para demostrar que realmente ha completado un proyecto relevante. No tengo experiencia de primera mano, pero conozco a un ex postdoctorado en física que asistió con éxito al programa (gratuito) Insight Data Engineering y ahora trabaja como científico de datos. (También tienen un programa centrado en la ciencia de datos). Otro programa de este tipo es The Data Incubator , e imagino que hay más por ahí.
Aquí hay un graduado de doctorado en física teórica que hizo la transición a la ciencia de datos unos meses antes de graduarse. Actualmente es ingeniero sénior de visión por computadora en Level5, división de autoconducción, Lyft Inc. y Kaggle Grandmaster: entrevista con Kaggle Grandmaster, ingeniero sénior de visión por computadora en Lyft: Dr. Vladimir I. Iglovikov
TL;DR Invierta en aprender ciencia de datos y aprendizaje automático haciendo competencias de kaggle .
No es difícil aprender Python si tiene experiencia en lenguajes similares (principalmente MATLAB) y la experiencia en estadísticas es muy útil (como mencionó la mecánica estadística). Estoy de acuerdo en que puedes competir en Kaggle, aunque puede ser difícil al principio. Seguro que necesita adquirir experiencia práctica, es uno de los requisitos más importantes en la industria. Puede comenzar con proyectos sencillos de ciencia de datos en Python y proceder rápidamente. Construya su propia cartera que es lo que va a delinear mucho al solicitar puestos de trabajo y durante las entrevistas.
Brian Borchers
Fraissé
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Dave L Renfro
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