La gente está tan obsesionada con lo que escucha que tiene la mayoría de las ofertas de trabajo …
Le digo que debe seguir lo que le interesa. Estudié CS como estudiante universitario, pero completé una maestría en finanzas computacionales y tengo que decir que la economía, la econometría, las finanzas y otros campos / subcampos relacionados son extremadamente interesantes y comparten muchas superposiciones con muchos otros campos STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Matemáticas).
Una de las mejores, más talentosas y científicas personas que he conocido fue un profesor de finanzas. Podía imaginarlo sobresaliendo en cualquier campo, desde Matemáticas, Física Teórica, hasta CS, pero eligió Finanzas. Es realmente un apasionado de su investigación y de lo que enseña. Un verdadero cuant cuantitativo … Estoy seguro de que si lo deseara, podría encontrar fácilmente un trabajo loco bien remunerado en la industria trabajando en un hedgefund (además, no solo sabía MUCHO sobre modelos estructurales, sino mucho sobre modelos de forma reducida que, si así lo desea, estoy seguro de que podría entrar fácilmente en cualquier campo que utilice el análisis de datos, que es bastante ubicuo en estos días). Sin embargo, estoy seguro de que está bastante feliz con dónde está 🙂
La conclusión clave es: haz lo que amas. Es mucho mejor que seas bueno en eso, y los trabajos / dinero seguirán. Puede haber muchos trabajos de software, pero los mejores son extremadamente competitivos, y si su corazón no está en ello, tendrá dificultades para entrar en ellos y destacarse entre una multitud de solicitantes que pueden comer, respirar y soñar. Ingeniería de software. No digo que los trabajos de análisis de datos / ciencia no sean muy competitivos, pero si te apasiona más, es más probable que destaques de la competencia, en lugar de entrar en CS y hacer a medias solo lo que es requerido de ti porque no te gusta tanto …
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Además, no necesitas un título de CS para ser ingeniero de software. La mayoría de los trabajos de la industria del software requieren conocimiento que muchas escuelas ni siquiera enseñan. Así que, de todos modos, estarás aprendiendo mucho. Además, la ciencia de datos / análisis es enorme en estos días. Si eres formidable en econometría, es probable que puedas realizar un trabajo de análisis de datos / negocios con bastante facilidad.
PD: si eres bueno programando y disfrutas hacerlo, toma muchas clases de matemáticas y estadísticas computacionales. Cosas como métodos numéricos para resolver PDE, álgebra lineal numérica, modelado estocástico, análisis de datos computacionales (más o menos lo mismo que el aprendizaje automático) … Muchos de estos podrían ser necesarios si ingresa a un doctorado en economía / economía o finanzas. Mantendrán tus habilidades de programación nítidas y te enseñarán habilidades que son útiles en casi cualquier campo de STEM.