Bắt đầu sự nghiệp với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, có cần phải có kinh nghiệm về Kỹ thuật phần mềm không? [đóng cửa]

Tôi là một sinh viên ThS tại Đại học Edinburgh, chuyên về máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tôi đã có một số khóa học thực tế tập trung vào khai thác dữ liệu và những khóa khác liên quan đến học máy, thống kê bayes và mô hình đồ họa. Nền tảng của tôi là một Cử nhân Khoa học Máy tính.

Tôi đã làm một số công nghệ phần mềm và tôi đã học được các khái niệm cơ bản, chẳng hạn như các mẫu thiết kế, nhưng tôi chưa bao giờ tham gia vào một dự án phát triển phần mềm lớn. Tuy nhiên, tôi đã có một dự án khai thác dữ liệu trong ThS. Câu hỏi của tôi là, nếu tôi muốn theo nghề Nhà khoa học dữ liệu, trước tiên tôi nên ứng tuyển vào vị trí nhà khoa học dữ liệu hay tôi nên có vị trí kỹ sư phần mềm tốt nghiệp trước tiên, có thể là thứ gì đó liên quan đến khoa học dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu lớn cơ sở hạ tầng hay phát triển phần mềm máy học?

Mối quan tâm của tôi là tôi có thể cần các kỹ năng kỹ thuật phần mềm tốt cho khoa học dữ liệu và tôi không chắc liệu những thứ này có thể có được bằng cách làm việc trực tiếp như một nhà khoa học dữ liệu hay không.

Hơn nữa, hiện tại tôi thích Khai thác dữ liệu, nhưng nếu tôi muốn thay đổi nghề nghiệp của mình sang công nghệ phần mềm trong tương lai thì sao? Nó có thể khó khăn nếu tôi chuyên rất nhiều về khoa học dữ liệu.

Tôi chưa được tuyển dụng, vì vậy kiến ​​thức của tôi vẫn còn hạn chế. Mọi lời khuyên hoặc làm rõ đều được chào đón, vì tôi sắp hoàn thành bằng thạc sĩ và tôi muốn bắt đầu ứng tuyển vào các vị trí tốt nghiệp vào đầu tháng 10.

1) Tôi nghĩ rằng không cần phải hỏi liệu nền tảng của bạn có phù hợp với nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu hay không. Bằng cấp IMHO là quá đủ cho nhà khoa học dữ liệu từ quan điểm công nghệ phần mềm. Phải nói rằng, kiến ​​thức lý thuyết không hữu ích lắm nếu không phù hợp với kinh nghiệm thực tế , vì vậy tôi chắc chắn sẽ cố gắng làm giàu kinh nghiệm của mình thông qua việc tham gia vào các dự án trường học, thực tập hoặc dự án nguồn mở (có thể, tập trung vào khoa học dữ liệu / học máy / trí tuệ nhân tạo ).

2) Tôi tin rằng mối quan tâm của bạn về việc tập trung vào khoa học dữ liệu quá sớm là không có cơ sở, miễn là bạn sẽ thực hành công nghệ phần mềm như là một phần của công việc khoa học dữ liệu của bạn, hoặc thêm vào thời gian rảnh rỗi.

3) Tôi thấy định nghĩa sau đây của một nhà khoa học dữ liệu khá chính xác và hy vọng nó sẽ hữu ích trong thành công sự nghiệp trong tương lai của bạn:

Một nhà khoa học dữ liệu là người giỏi thống kê hơn bất kỳ kỹ sư phần mềm nào và giỏi về công nghệ phần mềm hơn bất kỳ nhà thống kê nào.

PS hôm nay rất lớn số tài nguyên khác nhau về các chủ đề khoa học dữ liệu là tâm-thổi, nhưng điều này chương trình mã nguồn mở cho việc học khoa học dữ liệu có thể điền vào một số khoảng trống giữa chương trình giảng dạy của bạn Cử nhân / Thạc sĩ tương ứng và thực tế của sự nghiệp khoa học dữ liệu (hoặc, ít nhất, cung cấp một số hướng để nghiên cứu thêm và có thể trả lời một số mối quan tâm của bạn): http://datasciencemasters.org hoặc trên GitHub: https://github.com/datasciencemasters/go .

Từ các quảng cáo việc làm tôi đã thấy, câu trả lời phụ thuộc vào: Có những công việc mang tính kỹ thuật hơn (thiết kế các dự án dữ liệu lớn, thực hiện một số phân tích) hoặc ngược lại chính xác (thực hiện phân tích, lưu trữ, v.v. là một công việc nào đó).

Vì vậy, tôi muốn nói rằng MỘT SỐ kỹ năng thiết kế phần mềm cực kỳ hữu ích, nhưng bạn không cần sự khéo léo để xây dựng một chương trình khổng lồ trong C # / Java hoặc bất cứ điều gì. Tại sao tôi thích một số kỹ năng SW đơn giản là mã của bạn có thể trông tốt hơn mã từ một người không bao giờ được lập trình vì mục đích lập trình. Hầu hết thời gian, mã sau rất khó hiểu / gỡ lỗi cho người ngoài. Ngoài ra, đôi khi phân tích của bạn cần được tích hợp trong một chương trình lớn hơn, sự hiểu biết về nhu cầu của các chương trình chắc chắn có ích.

Chắc chắn rồi. Giữ kỹ năng phần mềm của bạn sắc nét. Bạn có thể làm điều này trong một chương trình học thuật nếu bạn tự mình thực hiện tất cả các thuật toán bạn học.

Tốt lựa chọn các khóa học, btw. Xem xét nhận được một thực tập quá.