Esta es mi corazonada.
Supongo que el grado de matemáticas es más “puro” que “aplicado”. En ese caso, las matemáticas puras (más esotéricas) se consideran menos prácticas , por lo tanto, menos útiles y empleables, pero eso depende del empleador. Las estadísticas son excelentes : siempre son muy útiles en una amplia gama de campos. Las estadísticas ayudan a las personas a engañarse a sí mismas . (Gran parte de mi opinión se basa en lo que he leído de W. Edwards Deming – Wikipedia ) Si las matemáticas son más aplicadas (es decir, más orientadas a la ingeniería ), entonces sería mejor verlas como más prácticas .
Actualmente, el campo de aprendizaje automático de estadísticas (ML) y minería de datos (DM) está explotando porque es mucho más fácil capturar datos (a través de la web, etiquetado RFD, IoT, etc.) si uno puede interpretar estos datos masivos (hacer predicciones) , eso sería más valioso .
Además, el volumen de datos está aumentando, más rápido que la Ley de Moore. Por supuesto, mucha más gente ahora está entrando en ML y DM, por lo que la competencia será más feroz, pero no puedo aconsejarlo allí.
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También puede ser útil aprender algunos otros temas para conocer diferentes dominios en los que puede aplicar su habilidad. Por ejemplo, aprender algo de biología lo ayudaría a ingresar en bioestadística . Aprender algunos procesos industriales lo ayudaría a ingresar con el control de calidad . Aprender algunos negocios lo ayudaría a obtener acceso con inteligencia empresarial . Etc.
Una cosa que es mucho más fácil hoy en día, es que puede ir a varios sitios de trabajo (por ejemplo, Empleos de tecnología | Contratos de EE. UU. Y trabajos permanentes de TI | Dice.com y Monster Jobs: búsqueda de empleo, asesoramiento profesional y recursos de contratación) y buscar las palabras clave de su especialidad.
¡Buena suerte!