Muy bien, en general. Pero principalmente se debe a que las perspectivas de los CS CS son muy buenas. Ciertamente, hay trabajos para especialidades de CS que desearían el hecho de que también hiciste lingüística, pero muy pocos trabajos en realidad querrían explícitamente una doble especialización. Si tiene la oportunidad de tomar un curso de lingüística computacional / PNL, debe tomarlo, y desde el punto de vista del empleador, eso es tanta lingüística como es útil para un ingeniero de software. Si sigue esa ruta, también debe tomar el aprendizaje automático y cualquier otro curso de este tipo.
Me encanta la lingüística, personalmente, y trabajé en la traducción automática en la que pensarías que ayudaría, pero mi conocimiento de la lingüística apenas sirvió para nada, y el uso que obtuve casi en su totalidad provino de clases de lingüística computacional, libros y documentos que leí. La lingüística general (no computacional) está completamente separada de la CS (como la histórica o la sociolingüística), o básicamente está equivocada (sintaxis y semántica). Y por equivocado, quiero decir que consiste en teorías que son muy hermosas, pero que no funcionan cuando se aplican a la producción real del lenguaje humano. Puedes culpar a Chomsky por eso, al menos en parte. El trabajo aplicado y computacional siguió su propio camino empírico y, en la medida en que funciona, sin duda asusta a cualquier lingüista tradicional porque viola todas las reglas del libro.
La ola más reciente de PNL que usa redes neuronales se está volviendo aún más distante. Cualquier practicante de ML que sepa cómo manejar datos secuenciales puede entrar y hacer PNL ahora, sin siquiera saber qué es un sustantivo, en muchos casos.
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Pero de todos modos deberías duplicar las carreras principales, porque es divertido, y podrás contarle a la gente en las fiestas cosas interesantes al azar que hayas aprendido. En mi opinión, hacer cosas en la universidad por el simple hecho de las perspectivas laborales es contraproducente.