Hay dos formas de hacerlo: una es cualitativa y otra es cuantitativa.
El camino cuantitativo (este es mi trabajo), en general, paga mejor y tiene más demanda. Hay menos personas que pueden hacerlo en el servicio público, ya que la opción externa en la industria para las personas STEM paga muy bien. Pero puede o no tener la aptitud para ello si tiene dificultades con sus clases de ciencias / matemáticas, por lo que debe observar objetivamente sus propias fortalezas y el tipo de trabajo que disfruta. Si desea hacer el camino cuantitativo, le recomendaría altamente las estadísticas y la informática , para que pueda hacer el análisis de datos. El análisis de datos requiere muchas habilidades de programación para reunir los datos correctamente, y habilidades de estadísticas para comenzar a interpretar los datos. La matemática aplicada también es una buena opción, si te gustan las matemáticas, pero esta carrera no requerirá pruebas o incluso resolver ecuaciones diferenciales. Lo que hará es pasar mucho tiempo asegurando la calidad de los datos y ponerlos en el formato correcto para alimentar un modelo, y luego ejecutar diferentes tipos de regresiones, o la máxima probabilidad. No gaste demasiado tiempo en conocimiento de temas, como economía o sociología. Puede recoger el conocimiento del tema en el camino y, por lo general, los problemas en los que trabaja son tan específicos que el tema le parece nuevo en cada proyecto. El conocimiento generalizado de pregrado no tiene muchas aplicaciones prácticas. Sin embargo, un curso que recomendaría es la secuencia introductoria de microeconomía, para aprender los fundamentos de la economía. Una parte muy importante del análisis es comprender los conceptos básicos de la toma de decisiones marginales, las limitaciones de recursos, los incentivos y las alternativas competitivas. La economía más allá de estos conceptos básicos no es de mucha utilidad práctica.
El camino cualitativo con el que estoy menos familiarizado, pero se centra principalmente en la redacción de informes y la gestión de proyectos. Las habilidades sociales y la ética laboral son muy útiles. Obtener subvenciones / financiación, coordinar actividades entre grupos (el trabajo público involucra muchas agencias burocráticas lentas), mantenerse en contacto con los clientes, ese tipo de cosas. Hay más competencia de candidatos en esta área, ya que el requisito de STEM no existe, pero las personas cualitativas superiores son tan valiosas como las personas cuantitativas superiores (cualitativo es más pesado). La elección de especialización aquí es menos importante, pero lo que buscamos en los candidatos es la experiencia trabajando en un laboratorio de investigación y la experiencia en la gestión de proyectos caóticos. El conocimiento del tema de salud o bienestar es una ventaja, pero no es el requisito principal (una vez más, las cosas que aprende en la universidad no son directamente aplicables). Escribirás muchos correos electrónicos y deberás realizar un seguimiento de quién tiene qué datos y qué entregables se enviaron a quién. Un fondo de estadísticas es una gran ventaja aquí. No hará ninguna programación, pero una persona cualitativa que al menos pueda comprender los problemas estadísticos es una gran ventaja. Si tuviera que seguir esta ruta, me concentraría en cualquier especialidad que le brinde experiencia laboral relevante durante sus años de pregrado.
Otra alternativa es convertirse en un especialista en temas en ejercicio y luego pasar a la obra pública. Por ejemplo, puede ser un médico en ejercicio y luego aprovechar su experiencia para actuar básicamente como consultor. Sin embargo, esto requeriría convertirse en un verdadero médico, lo cual no es una tarea fácil.
- ¿Por qué los estudiantes de inglés / artes liberales / antropología / historia necesitan tomar cursos de matemáticas en la universidad?
- ¿Por qué el álgebra universitaria es un requisito para alguien que no se especializa en matemáticas o ciencias?
- Cómo elegir entre especializarse en informática, estadística o matemáticas
- ¿Qué es una buena carrera universitaria para alguien a quien le gusta la programación y está interesado en las matemáticas?
- ¿Por qué los mayores de filosofía parecen ser realmente buenos para pensar?
De cualquier manera, debe hacer una evaluación honesta de sus fortalezas, y qué tipo de trabajo disfruta, y comenzar desde allí. CS y las estadísticas seguramente te darán un trabajo, pero si odias la programación, no tiene sentido seguir esa ruta. Buena suerte.