Abordaré la pregunta, considerando que eres un ser humano, por lo tanto inteligente, por lo tanto, con la capacidad de tomar decisiones para alcanzar la salida x. Las elecciones hacen que nuestra identidad e influencia nuestra personalidad, porque estamos en muchos sentidos máquinas que aprenden y en su mayoría están formadas por influencias externas.
Maestría vs Doctorado
MSc te dará una buena comprensión. Algunas personas simplemente prefieren codificar para salir de los problemas. Quizás eres uno de ellos y eso ya es muy bueno. El aprendizaje automático / IA es aproximadamente el 10% de un producto de software completo, como máximo. Muchas de las otras cosas no requieren ML / AI y ese% no va a cambiar considerablemente en los próximos 10/5 años. Entonces, en lugar de tener un campo altamente especializado, tendrá habilidades más amplias que le permitirán hacer casi cualquier cosa.
Doctorado : tener que hacer un proyecto de investigación durante 4 años le dará la experiencia para lidiar con un proyecto complejo y enfocado de principio a fin, muy buenas habilidades de investigación y un buen tiempo para mejorar una pasión que ya tiene, las matemáticas, aplicadas a un campo que ya te interesa, AI. Mirando hacia atrás, verá que si bien la mayoría de las personas de CS extraerán bibliotecas en Python sin conocer las matemáticas detrás de esto, no lo hará.
Otra tendencia importante a considerar es que ya no hay suficientes personas, por lo que la industria ya está exponencializando a los científicos de datos utilizando herramientas como DataRobot y muchas otras. Cualquiera que tenga una comprensión adecuada de las matemáticas detrás de esto tendrá una buena oportunidad en la cima de la colina. Para alcanzar eso, necesita una comprensión general y amplia de su industria y las habilidades de doctorado parecen ayudarlo a llegar allí. Estos son los aspectos positivos.
- ¿Cuáles son sus profesiones profesionales que no requieren ningún tipo de títulos universitarios?
- ¿Cómo sería la vida como un empleado de Big 4?
- ¿Conseguiré un trabajo en la industria que no es de TI (núcleo) después de trabajar en la industria de TI?
- Como estudiante de ingeniería mecánica, ¿qué habilidad debo desarrollar para mejores oportunidades de trabajo?
- Entrevistas: ¿Cuáles son las tareas del sistema que se le piden a un desarrollador de Android experimentado de 3 años en una entrevista?
Dicho esto, un doctorado no es para todos y tener una oportunidad en la cima de la colina también. La academia tiende a producir personas que piensan demasiado bien de sus cerebros, carecen de habilidades sociales y les cuesta mucho hablar con los clientes. Todo esto es perjudicial o absolutamente necesario si desea trabajar en la industria y ser un buen recurso confiable.
Un doctorado se trata de un proyecto, el IP, el grupo, la ciudad. Es difícil y conozco a muchas personas buenas que se han rendido. ¿También está considerando la comunidad, pasantías, redes relacionadas con IA, etc.?
Ubicación : por ejemplo, en el Reino Unido, Edimburgo vs Londres: más enfoque, mejor academia, pero la posibilidad de que se involucre en cosas relacionadas con la industria antes de terminar es mucho más escasa. Londres tiene una comunidad fuerte pero algo dispersa, con centros principales que son UNI como Imperial / UCL y relacionados con la industria.
En general, el hecho es que la “IA” sigue siendo un campo bastante nuevo y la mayoría de las personas no deben subestimar las diferencias entre hacer IA para fines de investigación o en la industria.
Ya sea que comience a trabajar ahora o vaya a la academia durante los próximos 3/4 años, me esforzaría por concentrarme en una experiencia combinada y más rica. Cualquier hackatron, pasantía, club de inteligencia artificial, etc., en el que pueda sumergirse. En un doctorado, eso va a ser difícil, porque te faltará tiempo.
También hay otros factores a tener en cuenta, como los financieros, si desea trabajar para otra persona o ser un emprendedor, y otros más complejos como el costo / oportunidad frente a un puesto específico que le podrían haber ofrecido. Es crítico cuantificar para permitir una mejor analítica. Esto probablemente lo llevará a una matriz compleja de opciones, pero eso es lo interesante de estar en la Tierra durante los próximos 20/30 años.
En pocas palabras , todas estas opciones se refieren a tus objetivos, a ti mismo y a los lugares en los que quieres estar o las estructuras que deseas permitir que entren en tu cerebro. Tienes una opción. Tal vez eso es lo que “carecen”. Capacidad para tomar decisiones. O una comprensión basada en la naturaleza preimpresa de sus propias leyes. Eso es interesante…
Por ejemplo, recientemente descubrimos que, después de todo, los pequeños ratones tienen una capacidad inherente para comprender, a un nivel bastante complejo, cómo descubrir y optimizar sus caminos. Obviamente, esto proviene de todas las matemáticas dadas por la naturaleza a una pequeña criatura, de sus propias reglas y su llamada evolución. ¿Cómo podemos hacer lo mismo con el software? No reglas arriba / abajo como GPS. ¿Solo un conjunto de reglas para entender el espacio? Aquí hay más información: Las células cerebrales detrás de un sentido de dirección. Te enviaré el artículo. Si se deleita con este tipo de cosas y al día siguiente querrá encontrar una manera no solo de replicar esto, sino de comprender fundamentalmente los mecanismos detrás de esto, diría que debería probar la investigación. Si no puedes molestarte, no deberías.
Pero solo tú puedes responder esta pregunta correctamente.