En la medida en que la economía actual ofrezca garantías …
La “ciencia de datos” es el nuevo campo activo, con una amplia y creciente gama de aplicaciones, y se puede ver como “matemática aplicada usando computadoras”. La gente está contratando “científicos de datos” en casi todos los campos, para hacer cosas que van desde análisis de mercado financiero y comercio, estudios de mercado y análisis de comportamiento del consumidor, análisis de inteligencia, análisis de ensayos clínicos, y la lista continúa.
Y tiene su énfasis exactamente correcto: el núcleo de Data Science es la matemática, las computadoras son las herramientas. Necesita saber cómo usar las herramientas (algo de programación, algunos conceptos de bases de datos, algunos lenguajes y herramientas específicos R y Hadoop) y cómo desarrollar algoritmos y heurística (que en realidad es más matemática que informática), pero no tanto sobre cómo las herramientas funcionan bajo el capó, o cómo desarrollar herramientas (ahí es donde entran en juego la informática y la ingeniería de software).
Dicho esto, la informática (más ingeniería de software) entra en juego en dos áreas clave: análisis de datos en tiempo real, donde la optimización de algoritmos cuenta (por ejemplo, el comercio de acciones, el control de procesos) y el desarrollo de nuevas herramientas y técnicas (por ejemplo, el conjunto La noción de reducción de mapas surgió del mundo de la computación, no las matemáticas). Una especialización en ciencias de la computación, o al menos una concentración con un conjunto de cursos y trabajos de laboratorio cuidadosamente seleccionados, le será de gran utilidad, especialmente si luego desea pasar al desarrollo de herramientas.
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Otra consideración: la ciencia de datos puede especializarse muy rápidamente: los datos, las preguntas y las técnicas varían significativamente de una aplicación a otra (por ejemplo, el comercio de acciones en tiempo real es muy diferente del análisis de datos clínicos). Es posible que desee tomar algunas asignaturas optativas, o concentrarse en algo como “Bioinformática” (esencialmente donde se unen Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos y Biología), o finanzas, o marketing, o lo que sea, elija una que le interese y que esté creciendo .
Comenzar en matemáticas, con una especialización en informática, es una estrategia inicial bastante buena, que ofrece mucha flexibilidad en el futuro. Sin embargo, al final de su segundo año, es posible que desee considerar si sus intereses y talentos se inclinan más hacia las aplicaciones o más hacia el desarrollo de herramientas y técnicas: deje que eso guíe sus estudios desde allí.