Tengo casi 45 años. ¿Es demasiado tarde para seguir una carrera en aprendizaje automático o ciencia de datos?

Answer 1

Orig Q: Tengo casi 45 años. ¿Es demasiado tarde para seguir una carrera en aprendizaje automático o ciencia de datos?

Absolutamente no. De hecho, debería felicitarse por ser tan paciente y esperar hasta que el campo naciente de Data Science se haya definido y establecido.

Algunas estadísticas vitales

1. soy mas viejo que tu
2. Trabajo en un campo relacionado con datos (finanzas, derivados).
3. Actualmente estoy estudiando para una maestría en ciencia de datos en línea

Debo haber pasado más de 10 años mirando diferentes programas de maestría, pero nada realmente tenía sentido. Al igual que muchas personas en disciplinas similares, yo ‘ingeniero’ las cosas con datos, en lugar de realizar individualmente tareas de estadística, programación o gestión de proyectos de postgrado por su cuenta.

Una de las cosas que más me sorprendió hace 10 a 15 años fue que muchos estadísticos parecían no estar interesados ​​en el poder del aprendizaje automático o en lo que se podía obtener al estudiar datos a gran escala (obviamente, alguien se opondrá aquí). Se necesitó la aparición de Google y Facebook para demostrar que las cosas se podían hacer de manera fundamentalmente diferente.

El otro evento seminal que recuerdo fue la publicación de “Los elementos del aprendizaje estadístico”. Finalmente, el aprendizaje automático sobre datos tenía una medida de “probabilidad” matemática que los métodos estadísticos tradicionales siempre habían disfrutado.

El aprendizaje profundo cambiará la cara del aprendizaje automático, pero todavía no hay suficientes personas que lo utilicen realmente.

El cambio final que esperó pacientemente fue el crecimiento explosivo en el sector de la base de datos. Esto parece ser el período cámbrico para las bases de datos. Hay un producto nuevo cada mes. No puedo continuar con ellos. Después de ignorar el servidor SQL durante años, también me sorprendió descubrir lo bueno que es SQL Server 2017. No solo tiene un almacén de columnas, sino que también puede integrar el código de aprendizaje automático de R y Python en los procedimientos almacenados, por lo que puede ejecutar el análisis directamente en el servidor.

Básicamente, estos campos están creciendo y moviéndose rápidamente, por lo que es un buen momento para involucrarse en ellos.

Answer 2

A2A. Nunca eres demasiado viejo para comenzar algo que esté basado en tu mente. Cuanto más viejo seas, mayor resolución necesitarás tener.

La maduración de las herramientas para la ciencia de datos (DS) ha llegado al punto de que el énfasis se ha alejado de las matemáticas / estadísticas y la informática, dando más valor a la experiencia en el dominio. Esta es una ventaja para cualquier persona con años de experiencia en un dominio.

Puede aprovechar la creciente colección de bibliotecas y marcos que reducen la necesidad de comprender profundamente los aspectos matemáticos y de ingeniería del aprendizaje automático (ML), a menos que tenga la intención de participar en algún tipo de función de investigación. Además, es típico tener un Ingeniero de datos en la mezcla, que maneje el flujo de datos fuera de los sistemas de origen y, en algunos casos, la implementación técnica una vez que los científicos de datos hayan entrenado y sintonizado el ML.

En cuanto a ser demasiado viejo para ser competitivo; si se hace bueno en DS, será lo suficientemente valioso como para encontrar amplias oportunidades. Google y similares pueden no ser buenos objetivos de empleo, pero ML se está generalizando, por lo que casi todas las empresas implementarán implementaciones de ML.

Answer 3

Nunca es demasiado tarde.

Bueno … a veces es bastante tarde, pero aún es más temprano que si lo posteras más.

Si realmente desea seguir una carrera en aprendizaje automático / ciencia de datos, diría que adelante, ¿por qué no? Por supuesto que tendrás que dar algunas cosas algunas consideraciones:

• eres financieramente estable? ¿Suficiente para dejar su trabajo actual en conjunto para perseguir sus sueños? Si es así, continúa, ¿qué te detiene?
• Si no, todavía está bien, no deje su trabajo actual. Comience a estudiar sobre lo que quiere hacer, como pasatiempo, en sus descansos para almorzar, antes de irse a la cama, temprano en la mañana, reúna toda la información que pueda. Si hay algunos exámenes en los que le gustaría presentarse, hágalo y elimínelos. Envíe hojas de vida y vea cuánto le pagarán por su nuevo trabajo. Si puede trabajar como freelancer en este campo, regístrese en freelancer.com, brinde algunos servicios gratuitos como pasatiempo: desarrolle su experiencia y buena voluntad en el mercado.

En pocas palabras, la gente dice que nunca es tarde. Pero a veces lo es. Pero hay que entender que aún es más temprano de lo que sería si lo posteara por, digamos, otros 5 años o hasta la jubilación.

Te sugiero que sigas persiguiendo tus sueños, pero no renuncies a todo por ellos. Lentamente, relájese en el nuevo estilo de vida que pretende lograr. Yolo bruh, solo una vida pero es suficiente si lo aprovechas al máximo.

Answer 4

Nunca es demasiado tarde para aprender algo nuevo, no importa qué. De hecho, en la era de la información que vivimos hoy, hay tantas fuentes de información que sería un error evitar aprender algo, si realmente quiere aprenderlo.

Permítanme darles un ejemplo: en la compañía de desarrollo de software que cofundé, entre más o menos 40 desarrolladores de todas las edades, uno de ellos fue el primero en comenzar una carrera en Aprendizaje automático. Y ahora tiene más de 30 años, un hombre de familia con muchas responsabilidades. Sin embargo, se interesó en todo el tema de la IA y decidió informarse al respecto. Paso a paso, obtuvo una maestría y recientemente ha publicado una introducción a Machine Learning eBook para compartir su aprendizaje con otros. Hoy es un referente en la empresa y seguro que tendrá varias oportunidades para continuar desarrollándose como profesional.

Entonces, no tengas miedo! Inspírate con historias como esta y ¡adelante! Siempre hay espacio para mejorar y aprender algo nuevo.

Answer 5

No, ciertamente no. Ciertamente, hay muchos más recursos maravillosos para cada nivel de habilidad ahora que nunca. Vea el hilo: ¿Cómo debe comenzar una carrera en Aprendizaje automático? Este hilo tiene sugerencias y opiniones de varias luminarias de ML sobre cómo comenzar. En particular, vea la respuesta de Kevin Murphy sobre cómo comenzar. Elegir un MOOC le dará una idea de qué aspectos de ML le interesan. Comencé con una maestría en ciencia de datos en mis 30 y me encontré completamente absorto por ella a medida que avanzaba en el programa. Tengo 46 años mientras escribo esto. Comencé un Doctorado en Filosofía (MLD) a los 42. Entonces, personalmente, no lo creo.

Answer 6

La edad no es el problema. ¿Tienes el interés y el deseo de aprender lo que necesitas? Durante mis más de 40 años en la industria de TI, he cambiado mi carrera varias veces al adquirir nuevas habilidades y problemas. El crecimiento y el cambio son una constante y si no aprendes continuamente cosas nuevas, no durarás en este campo. Mientras aceptes ese cambio y tus propias tareas de aprendizaje de por vida, definitivamente puedes perseguir tus pasiones.

Answer 7

No, no es.

Pero si no tienes experiencia previa en ingeniería de datos, SQL / base de datos, estadísticas, R / python, entonces encontrar el empleador por ti mismo sería un poco difícil.

Pero como “Crecimiento y cambio es una constante”.

¡¡¡la mejor de las suertes!!!

Answer 8

nunca es tarde para ejercer una carrera en nada, lo único que determina eso es la sumisión, la dedicación y la pasión. Hermano, papá, abuelita, les digo que nunca dejen que la edad termine sus sueños de ser quienes son, solo que aborden el autobús y vayan al aprendizaje automático y la ciencia de datos, y le digan que nunca deje de moverse.

Answer 9

De ningún modo. La edad no es un criterio si tienes interés y pasión. El futuro está en AI / ML.

Le sugiero que siga este enlace para que pueda aprender Aprendizaje automático en 90 días paso a paso.

Answer 10

Definitivamente no. Comencé a realizar cursos de aprendizaje automático de Coursera a los 45 y 5 años más tarde, me estoy embarcando en un Máster en Estadística Computacional y Aprendizaje Automático.

Si te encanta aprender y te alegras de esforzarte, hazlo.

Answer 11

Tengo tres amigos entre 100 candidatos a doctorado aquí en el departamento de CSE que tienen más de 50 años y están haciendo algo de aprendizaje automático y otras cosas. Así que no es tarde.

El punto es que el Aprendizaje Automático es bastante joven, por lo que puede tomar algunas clases y comprenderlo.

Answer 12

En absoluto, mírame … los 28 años no han cursado ninguna especialización en informática y ¡estoy aprendiendo Ruby! Es un curso en línea pero me alegro, ¡adelante!

Answer 13

Nunca eres demasiado viejo para aprender nada.