¿Debo abandonar un doctorado en ingeniería química con una maestría si quiero obtener un trabajo de ciencia de datos?

¿Por qué quieres saltarte la ingeniería química para entrar en la ciencia de datos? Puede aprender ciencia de datos como un nanogrado y comenzar a aplicar el conocimiento en su doctorado y más adelante en su carrera.

La ciencia de datos se está extendiendo a muchas industrias.

El aprendizaje automático también es un gran campo. Recientemente vi un artículo sobre Machine Learning en la ciencia de catálisis. (un subcampo de ingeniería química)

Cuando ves una tendencia en el mundo y si te gusta responder a ella, significa que eres un profesional talentoso y superior. No hay duda de eso. Sin embargo, no cambie su especialidad. Intenta usar esa tendencia en tu carrera.

Si te gusta la ciencia de datos, aprende. Y úselo para dibujar gráficos que cuenten la historia profunda a su profesor y panel de doctorado. La Ingeniería Química es uno de los campos que aún lidera con gráficos 2D con eje X, Y. ¿Qué hay de aprender ciencia de datos y pasar a gráficos 3D, 4D y “de alta dimensión”? Atraerá rápidamente el interés de otros académicos del mundo.

Hace más de una década, cuando HTML, CSS estaba de moda, conocí a varias personas que dejaron sus carreras en biología, ingeniería civil, geografía, etc. y se convirtieron en programadores, muchos de ellos se mudaron a los Estados Unidos y ganaron dinero. La burbuja estalló eventualmente, algunos sobrevivieron, otros se apagaron. Cuando las cosas están de moda, parecen triviales. Sin embargo, como otros señalaron, no es trivial conseguir un trabajo en DS o ML.

Creo que ya es hora de que pienses y evalúes tus elecciones, ¿por qué te uniste a este doctorado en primer lugar? Si esto no es algo que le entusiasme, tendrá un camino difícil por delante, independientemente de si obtiene un trabajo en DS o no. Si te tomas en serio el cambio de profesión, te recomiendo que leas las siguientes publicaciones para comprender lo que hay que saber para ser bueno en DS y ML.

¿Cómo aprendo el aprendizaje automático?

¿Qué es un científico de datos?

Depende de qué tan avanzado esté su doctorado, si está tomando préstamos o si está totalmente financiado con un estipendio y si cree que puede terminarlo en un período de tiempo razonable.

Si ha estado trabajando en su doctorado durante un tiempo, tiene fondos y está avanzando sin problemas, entonces tal vez pueda calificar para una estadística, matemática aplicada u otra EM cuantitativa en su universidad con solo tomar algunas clases adicionales. En ese caso, tiene sentido terminar su programa existente y al mismo tiempo obtener una calificación en ciencia de datos.

Si acaba de comenzar, no tiene fondos, está teniendo un progreso deficiente en su investigación, etc., entonces, por supuesto, transfiéralo a un nuevo programa en ciencia de datos o algo similar.

Si estás en algún punto intermedio entre esos dos casos, me temo que la bola de cristal está turbia y tendrás que hacer lo que te parezca mejor.

En las circunstancias actuales, encontramos muchas oportunidades de carrera para científicos de datos. Sin embargo, en mi opinión, no debe dejar su camino de ingeniería química por un camino de ciencia de datos en esta etapa. Uno puede estudiar ciencia de datos en casa, pero no puede estudiar ingeniería química en casa. La educación en ingeniería química ofrece grandes oportunidades para trabajar [directa o indirectamente] con equipos o en un laboratorio o en una planta. Si está interesado en la ciencia de datos, puede tomar algunos cursos en ciencia de datos y usar ese conocimiento en su trabajo de investigación de ingeniería química. Eso te hará único.

Conseguir un trabajo de Data Science no es un ejercicio trivial como dijo Paul y requiere que aprendas muchas habilidades nuevas. Una opción que puede buscar en los programas de capacitación en Ciencia de datos, como los Insights Data Fellows, que le brindan unos pocos meses de capacitación gratuita y ayuda para la colocación laboral si es aceptado.