Soy Fisico, estudiante de doctorado en Ciencia y Tecnologia, en transición al mundo de Data y Machine Learning, consejos?
¡Hola compañeros! Soy estudiante de doctorado en Ciencia y Tecnologia, especializado en las áreas de físico y de datos. ¡Estudios de grado sobre todo existe y actualizados sobre el desarrollo de nuevas tecnologías! En estos tiempos donde el mundo está fuertemente enlazado y en constant exploración, conocer este nuevo mundo me ha sido fascinante.
En el área científico-tecnolójico, través del desarrollo de nuevas investigaciones, he descubierto nuevas formas físicas de conocer este mundo en construcción. Principalmente empleando métodos experimentales, el estudio de líneas y el desarrollo científico en sí mismo. Además, trabajar en proyectos de investigación relacionado no sólo a estructuralidades físicas del lugar hacer en el mundo, sino también conocer otras áreas relacionadas del desarrollo científico en especial hacia cómo están desarrollándose nuevas tecnologías.
Actualmente, trabajo como un estudiante de doctorado en el área científico-tecnolójico y también trabajo en proyectos relacionados a datos. La disponibilidad de datos obtenidos en eventos científicos es imprescinto, trabajar una investigación científica e incrementar conocimientos en el área científico-tecnoológico.
Este año, trabajo directionial en el desarrollo personal de un investigador. Está investigación personal relacionada a desarrollo cada vez más personal y específico dentro del desarrollo científico en el área trabajado. También trabaja investigación hacia un evento científico prominente, donde podremos contar con información actualizada en datos. Continue reading researching new breakthroughs and pushing boundaries in the field of science and technology.
Avancemos rápido hacia un nuevo desarrollo científico. ¡Los datos serán nuestro único conocimiento hacia nuevos avances hacia una investigación más poderosa, resolver problemas científicos desde diferentes puntos de vista!
Titulo.
Buenas tardes gente. Basicamente, soy profesor superior universitario en Fisica, estudiando un doctorado con mencion en fisica termodinamica. Con anterioridad hice cursos de datos y estoy terminando un curso masterclass de Python en Udemy (hasta la fecha, todo mi conocimiento de programacion/datos viene de cursos virtuales por udemy/linkedin learn y cursos doctorales).
La verdad es que esto de aprender de esta forma tiene la desventaja que me deja muy a la deriva, no se bien cuales son las habilidades solicitadas para trabajar en este rubro y mi deseo es incursionar en el mundo de Data Science para luego ir de a poco al Machine Learning.
Que se sugiere? Estuve investigando cursos pagos, estoy entre Coderhouse y un curso de 2 meses de la UTN, pero de nuevo, no se evaluar pros y contras de cada uno o si hay algo mejor.
Muchas gracias!
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Mirá, si sos físico seguramente la parte teórica la manejas ya que data es básicamente álgebra y estadística. Lo más importante va a ser entonces la parte práctica de Python.
Entiendo que para alguien que viene de la academia tradicional estudiar con cursos online puede ser abrumador, así que a lo mejor lo que más cómodo te hace sentir es seguir en alguna universidad. Hay varias tecnicaturas que si bien pueden durar dos o tres años, seguramente te homologuen el 80% de las materias y te puedas dedicar únicamente a las materias de bases de datos y las más prácticas como los talleres.
Lo que tenés que saber de la UTN es que muchos de esos cursos son de los centros de estudiantes y secretarías de extensión universitaria y no necesariamente de los departamentos de carreras, así que la calidad puede ser menor
Disclaimer: No trabajo en Machine Learning pero si soy estudiante de Ciencias de la Computación y he tomado cursos, leido cosas, jugado un poco con eso asi que estoy al tanto de los recursos etc.
Primero tenes un buen background matemático y como para sentarte a leer cosas; así que te recomiendo que agarres los libros posta y dejes los cursos de dudosa procedencia (a no ser que sea alguno de Andrew Ng muy recomendado por ejemplo).
Lo que normalmente recomiendan y estoy haciendo yo es, en orden:
1. **Introduction to Statistical Learning with Python**: [https://www.statlearning.com/](https://www.statlearning.com/) , acá vas a ver técnicas de DS/ML más clasicas como regresiones lineales, KNN, etc. que son fundamentales, además de aplicaciones con Python, Numpy, Scikit, etc. No recuerdo cuanto Python asume que sabes pero creo que es poco, de ultima vas complemetando con google+chatgpt
2. **Dive into Deep Learning:** [**https://www.d2l.ai**](https://www.d2l.ai) hoy en día se fue todo para el lado de Deep Learning, Redes Neuronales, LLMs, etc. así que seguí con este libro para meterte en todo eso. La literatura clásica es el de Bengio pero este es más interactivo y aplicado.
En general hoy en día en los laburos piden familiaridad con el stack de Python clásico de DS (Numpy, Pandas, Scikit, Matplotlib principalmente) que lo vas a ver en el 1º libro, y ahora muchos piden PyTorch o Tensorflow para hacer Deep Learning; de estos dos por lo que vengo leyendo y charlando PyTorch es mucho mas amigable y es lo que suele usarse más hoy en día, pero los conceptos son los mismos cambia un poco la API nomas.
Con buen background matemático y más con un doctorado asumiría que no van a esperar que sepas todas las herramientas, si no que tengas una noción de los conceptos y que hayas jugado un poco con ellas como para entender que es cada cosa, así que no tengas ningun miedo en mandarte a posiciones Jr o Ssr, de ultima vas viendo en las entrevistas.
Podes investigar también la Maestría en Data Mining de Exactas UBA; se que muchos con tu background estuvieron haciendo esa.