La estadística es una de las principales que tiene una gran demanda hoy en día. Su estrategia podría ser triple:
1) Construir la base de conocimiento
2) Desarrollar habilidades / experiencia implementando proyectos / codificación
3) Busque el trabajo en los lugares correctos.
Primero, intente incluir en su horario cursos básicos de CS (por ejemplo, algoritmos) y clases de aprendizaje automático / ciencia de datos. Si esto no es posible, puede intentar optar por clases en línea que le enseñen sobre estas áreas.
En segundo lugar, asegúrese de tener amplias oportunidades para construir proyectos de ciencia de datos o ML desde cero. Intente averiguar si su departamento de CS tiene proyectos tan abiertos con los que podría ser voluntario, o un laboratorio en el que su experiencia en estadísticas podría utilizarse para aplicaciones de Machine Learning. Al estar en matemáticas / estadísticas, sus habilidades teóricas ya están validadas y hacer estos proyectos fortalecería su currículum y lo ayudaría a codificar mejor.
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Tercero, conozca los lugares correctos para buscar. Las startups son excelentes para darte tu primer descanso / entrada en el mundo de la informática. Las conferencias o listas de correo en la comunidad de estadísticas / ML también pueden proporcionar grandes oportunidades / oportunidades para establecer contactos. También veo que varias grandes corporaciones están recibiendo estadísticos para análisis de datos y aperturas de ML siempre que tengan habilidades básicas de codificación. Si todo lo anterior no funciona, intente ser admitido en un programa de doctorado de estadísticas / CS que hará este tipo de trabajo aplicado / ML,