Terminé mi segundo año de mi BTech. Quiero estudiar aprendizaje automático. La mayoría de las empresas preguntan por la codificación competitiva. Me temo que si persigo mi interés en ML, es posible que no me coloquen en una buena compañía. ¿Qué tengo que hacer?

Es difícil entender lo que quieres decir. La pérdida de interés en la codificación competitiva podría significar dos cosas:
1. Perder interés en problemas como tres sombreros de colores / hombres moribundos (o) hormigas en un tablero de ajedrez (o) transversal de árbol binario “serpentina”. Eso está tratando de encontrar más problemas del mundo real para trabajar.
2. Perdiendo interés en los algoritmos, estas empresas de programación competitiva requieren, por ejemplo, programación dinámica, búsqueda, clasificación, intentos, etc.

Si es 1, deberías estar bien. La mayoría de las compañías que hacen (1) tipo de preguntas de todos modos le pedirán que escriba llamadas simples a la base de datos y cambie el color en su html. Las entrevistas de trabajo no son solo una forma para que las empresas contraten, sino también para que usted acceda a qué tipo de trabajo (y aprendizaje) va a obtener. Si alguien está copiando y pegando geeksforgeeks o una copa profesional, le pedirán que haga lo mismo en su lugar de trabajo. ¿Quieres trabajar en un lugar así?
En segundo lugar, no necesita participar en una programación competitiva para descifrar entrevistas como esta (especialmente de su segundo año). Si sabe cómo funcionan los algoritmos, 30 iteraciones sobre descifrar la entrevista de codificación 4 meses antes de las ubicaciones deberían ser lo suficientemente buenas.

Si es 2, incluso el Aprendizaje automático no será una muy buena aventura y es posible que pierda vapor incluso allí.
La razón es que incluso los algoritmos ML se implementan más o menos de la misma manera que estos algoritmos. No esperas sobrevivir a toda tu carrera usando sklearn.fit () ¿verdad? También los algoritmos de ML son solo para el entrenamiento, para implementar sistemas de ML, estos (2) algoritmos deben escribirse alrededor del núcleo de ML. Como anteriormente tenía interés en la programación competitiva y ahora la está perdiendo, también podría volver para Machine Learning. Los algoritmos de Machine Learning no son tan diferentes de la búsqueda / clasificación, etc. (son sistemas basados ​​en matemáticas) en comparación con dichas redes, SO, DBMS, webdes, etc. (sistemas basados ​​en especificaciones).
Si tiene una ligera esperanza de que esta sea la oportunidad, no pierda su tiempo. No creo que una carrera en programación valga la pena si cosas como (2) no suenan bien. Puede probar diseño (redes / gráficos) o Administración.

Bueno, el problema más común de la generación actual. Interés vs seguridad laboral. Solo debe preocuparse en una condición. Si la condición de su hogar no es buena y dependen mucho de usted para ganarlos y alimentarlos, en cuyo caso debe preocuparse por su trabajo y tomar ML como un pasatiempo al menos hasta el momento en que se estabilice.

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