¿Cuál sería la forma más efectiva de obtener habilidades prácticas de codificación mientras aumenta mi perfil para las aplicaciones de posgrado durante un año sabático?

Answer 1

La mejor manera de aumentar sus habilidades es obtener un código de trabajo: lo empujará más rápido que cualquier otra cosa que pueda hacer. Mis amigos indios me han advertido que trabajar para las grandes empresas de outsourcing en India no es el camino a seguir, así que tal vez encuentren una empresa que desarrolle su propio desarrollo.

OK … así que solo tienes un año … eso también es brutal. A las escuelas de posgrado no les importa mucho si has trabajado o no, pero sí se preocupan por las publicaciones. Si pudiera encontrar un investigador científico de datos cerca de usted y ayudar a publicar un artículo, eso impresionaría a algunas escuelas de posgrado, pero no es extremadamente probable que pueda publicar a tiempo.

¡Haga un proyecto relacionado con la ciencia de datos! Elija algo que le interese y consígalo: la escuela de posgrado en los EE. UU. Es extremadamente autodirigida. Se espera que hagas tu propia investigación de todos modos, y esto les demostraría que eres capaz de hacer un trabajo increíble.

Una cosa importante para recordar es que las escuelas de posgrado en los Estados Unidos para la ciencia de datos ven la codificación como una HERRAMIENTA, no una META. Su objetivo es realizar una investigación de vanguardia EN CIENCIA DE DATOS USANDO CÓDIGO.

¡La mejor de las suertes!

Answer 2

No hay escasez de plataformas de codificación en línea en estos días en las que realmente se puede mejorar mucho sus habilidades de codificación. Sin embargo, si su objetivo es impresionar a los empleadores, académicos en el campo de la ciencia de datos, no hay mejor manera de comenzar a construir su perfil en los desafíos de ciencia de datos de Kaggle y Top Coder . Ambas plataformas son intelectualmente exigentes y mantener un cierto rango en ellas atraería casi definitivamente la atención de cualquier persona en la industria.

Ahora, es más fácil decirlo que hacerlo para comenzar a resolver los desafíos en vivo en las plataformas mencionadas anteriormente y uno debe haber dominado varias habilidades antes de comenzar. Por lo tanto, le recomiendo que comience a practicar en la plataforma de Data Camp y aproveche al máximo su brillante enfoque para enseñar ciencia de datos a los principiantes. R y Python son dos de los lenguajes preferidos entre los profesionales de la ciencia de datos, y cada uno tiene sus propios pros y contras. Afortunadamente, hay suficiente material para ambos idiomas en Datacamp. Para Python básico, Codeacademy y Treehouse también son una excelente opción. Para estadísticas y otros temas relevantes de ciencia de datos, estoy muy impresionado con Analytics Vidhya.

Sin embargo, vale la pena mencionar que plataformas como estas pueden enseñarle los entresijos del lenguaje de programación pero no resolver los desafíos. Para mejorar en la resolución de los desafíos de programación, deberá comenzar a resolver tareas desafiantes en plataformas de codificación de clase mundial como Hackerrank, Codewars, etc. Incluso Analytics Vidhya tiene un entorno de codificación muy bueno en el que puede comenzar a practicar.

Cuando se trata de contratar a un científico de datos inteligente, casi siempre se reduce a la cartera de trabajo tangible del posible candidato. Es por eso que es de suma importancia que tenga un perfil de github impresionante que presuma de algunos de los productos únicos relacionados con la ciencia de datos. Algunas imágenes impresionantes para un conjunto de datos complejo hecho con Shiny o ggplot o ggvis siempre parecerían impresionantes. La mejor parte es que puede conducir toda su entrevista en función de su trabajo y debido a que ha pasado tanto tiempo trabajando en ella, siempre se sentirá en control, algo que la mayoría de los candidatos dan por sentado mientras buscan trabajo en el campo de los datos. Ciencias. Recomiendo encarecidamente que mantenga una cartera HTML editable (vinculada a la base de datos) que proporcione enlaces directos a sus últimos trabajos.

Por último, pero no menos importante, además de la programación, también debe tener una sólida comprensión de la computación en la nube y diversas tecnologías de bases de datos, ya que son una parte inevitable del campo de la ciencia de datos.

Espero que esto ayude.

Answer 3

• La diligencia debida es clave.
• Localice su universidad más cercana con el laboratorio de computación mejor calificado.
• Ve allí – Encuentra un TA – Llévalos a almorzar.
• Pida alguna instrucción 1 a 1. Voluntario para ser ayudante de medio tiempo o trabajador de laboratorio durante los próximos 6 a 9 meses. Estar abierto a las contraofertas.
• Es posible que algunos TA ya estén ‘coeditados’, por lo que solo se agregarán a su propio currículum vitae, por poder.
• Esta es una gran inversión y lo único que le costará es tiempo.
• Sé el próximo Srinivasa Ramanujan … ese es tu objetivo.