Voy a abordar su pregunta parte por parte.
¿Puedo completar Nanodegree Machine Learning de Udacity en un mes? Probablemente pueda, dependiendo de muchas cosas, como la cantidad de tiempo que dedica, la rapidez con que puede captar nuevos conceptos, etc. Pero me gustaría establecer una cosa muy claramente aquí. Suponiendo que tenga otros conocimientos previos de matemáticas, probablemente pueda dominar algunas técnicas per se dentro de un mes. Pero no puedes ser un científico de datos. Es una habilidad que desarrollas con el tiempo. Además, el pensamiento analítico no puede ser “enseñado”. La cuestión es que cuando se habla de aprendizaje automático, se trata de un subconjunto de Data Science que consiste principalmente en tomar un modelo de caja negra y en insertar algunas entradas y obtener algunas salidas. Pero en la vida real, los trabajos requieren que hagas más. Hay ocasiones en las que necesita mirar debajo del capó y saber qué está sucediendo y explicarlo a las empresas. Y las empresas prefieren un enfoque de caja blanca más. Tienes que resonar con tus datos, que vienen con la visión para los negocios.
¿Podré encontrar trabajos / pasantías relevantes después de esto? Esta es un área muy difícil y depende principalmente de qué Instituto eres y a dónde te unes. En un escenario típico de MNC, generalmente a los estudiantes universitarios de nivel I se les da una preferencia para elegir su área de trabajo preferida, pero el escenario es un poco difícil para los demás. En las startups, podrían tomar en cuenta directamente sus intereses y proyectos pasados al momento de ubicarlo. Otras compañías interesantes como Google y Facebook SIEMPRE valoran a alguien que puede demostrar que puede hacer algo “fuera de la caja”. Pero no importa dónde se unan, creo que si hay voluntad, hay una manera. Siempre debe estar listo para demostrar por qué se le debe dar la oportunidad sobre otros y estos cursos podrían ayudarlo a demostrar su punto de vista.
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