Me quemé en la academia y quiero dedicarme a la programación, pero no sé qué laburos van con mi perfil
De la Academia a la Programación: Explorando Nuevas Oportunidades Laborales
Si te quemaste en la academia y estás considerando dedicarte a la programación, es importante saber que hay una amplia gama de oportunidades laborales que pueden encajar perfectamente con tu perfil académico. La programación es un campo en constante evolución que ofrece diversas áreas de especialización. Aquí te mencionamos algunas de las más buscadas:
Desarrollo de Software
El desarrollo de software es una de las áreas más comunes en la programación. Involucra la creación de aplicaciones, sistemas operativos y soluciones de software para empresas y usuarios finales. Tu background académico puede ser especialmente valioso en roles que requieren un profundo entendimiento de algoritmos complejos y estructuras de datos.
Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
La ciencia de datos y el aprendizaje automático son campos interdisciplinarios que combinan habilidades de programación con conocimientos en estadística, matemáticas y ciencias de la computación. Estas áreas son ideales para aquellos con un perfil académico fuerte, especialmente si tienes experiencia en análisis de datos o investigación cuantitativa.
Ingeniería de Software
La ingeniería de software se enfoca en el diseño, desarrollo, mantenimiento, testing y evaluación de software. Requiere un enfoque sistemático y una comprensión profunda de los principios de la ingeniería, haciendo que sea otra excelente opción para aquellos que provienen de un entorno académico.
Diseño Web y Desarrollo Full-Stack
El diseño web y el desarrollo full-stack son áreas que combinan habilidades técnicas con creatividad. Involucran la creación de sitios web y aplicaciones web, trabajando tanto en el front-end (la parte visible al usuario) como en el back-end (la lógica y las bases de datos detrás del sitio). Estas áreas pueden ser particularmente atractivas si tienes intereses tanto técnicos como creativos.
Consejos para la Transición
- Aprende los lenguajes de programación más demandados, como Python, JavaScript, Java, y C++.
- Participa en proyectos de código abierto para ganar experiencia práctica.
- Considera realizar cursos en línea o bootcamps de programación para adquirir habilidades específicas rápidamente.
- Redacta un CV que resalte cómo tus habilidades académicas pueden transferirse a la programación.
- Explora oportunidades de networking en meetups, conferencias y foros en línea relacionados con la programación.
La transición de la academia a la programación puede ser un camino emocionante y lleno de oportunidades. Con dedicación y enfocándote en áreas que mejor se alinean con tus habilidades e intereses, puedes encontrar un rol gratificante en este dinámico campo.
Buenas, cómo estan?
Mi situación es la siguiente. Hice la licenciatura y el profesorado en Biología, y ahora estoy terminando el doc en bioinformática. Aunque me encanta la ciencia, tengo 30 y ya no quiero saber nada con hacer carrera de investigación. En cambio, quiero entrar en el IT pero estoy perdidísimo porque no soy del rubro. Las experiencias que leí de otra gente en este grupo me sumaron muchísimo pero ahora quisiera recibir una devolución más personalizada así que les comento mi perfil profesional y les pido por favor sus opiniones:
Hice mi tesis simulando en computadora una proteína y estudiando su comportamiento en distintas condiciones (por ej., aplicandole fuerzas y viendo sus deformaciones). Aprendí a programar en Python (creo que bastante bien), a administrar bases de datos, hacer estadística, etc… En el proceso me dí cuenta de que me encanta programar. Ahora cada vez que puedo me pongo a resolver problemas de Programación Competitiva en HackerRank o en CodeForces para mejorar mi habilidad y porque lo disfruto como hobbie.
Como veo la cuestión, creo que Data Science es que más va conmigo pero en todos lados piden conocimientos de IA como Machine Learning y no manejo casi nada de esos temas, y creo que la curva de aprendizaje es lenta. Por otro lado, la programación me encanta y me gustaría trabajar de eso pero no encuentro que en Linkedin o en otras redes como Braintrust busquen "programadores" sino "backend" (creo que sería lo más parecido) pero bueno, ahí les dejo la consulta a ustedes.
Estoy apuntando a un trabajo remoto de medio tiempo. No me importa si empiezo haciendo la tarea más básica del mundo porque me gustaría aprender. Ahora… no sé si me conviene más apuntar a Data Science, a Backend o a otra cosa que no estoy considerando (en función de posibilidades, de sueldo, de gusto -me gusta escribir código y no me gustar estar de reunión en reunión mostrando power points-, etc.).
Escucho sus opiniones. Muchas gracias!
Nota: Si pudiera aprovechar mi formación de biólogo para un laburo IT sería ideal pero no encontré prácticamente nada, y en lo poco que ví de bioinformática pagan menos que en laburos de programación para los q hay más demanda.
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To add many social SEO tags to your HTML document, you’ll want to include meta tags for various social media platforms like Facebook (Open Graph), Twitter, and LinkedIn. Here’s an example of how you can structure these tags in your HTML <head> section:
<!DOCTYPE html>
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<head>
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Page Title</title>
<!-- Facebook (Open Graph) -->
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<meta property="og:url" content="https://www.example.com">
<meta property="og:title" content="Page Title">
<meta property="og:description" content="A brief description of the page content.">
<meta property="og:image" content="https://www.example.com/image.jpg">
<!-- Twitter -->
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
<meta name="twitter:url" content="https://www.example.com">
<meta name="twitter:title" content="Page Title">
<meta name="twitter:description" content="A brief description of the page content.">
<meta name="twitter:image" content="https://www.example.com/image.jpg">
<!-- LinkedIn -->
<meta property="og:type" content="website">
<meta property="og:url" content="https://www.example.com">
<meta property="og:title" content="Page Title">
<meta property="og:description" content="A brief description of the page content.">
<meta property="og:image" content="https://www.example.com/image.jpg">
<!-- Additional SEO Tags -->
<meta name="description" content="A brief description of the page content.">
<meta name="keywords" content="keyword1, keyword2, keyword3">
</head>
<body>
<!-- Your page content goes here -->
</body>
</html>In this example:
-
Facebook (Open Graph) tags:
og:type: The type of content (e.g., website, article, video).og:url: The URL of the page.og:title: The title of the page.og:description: A brief description of the page content.og:image: The URL of an image that represents the page.
-
Twitter tags:
twitter:card: The type of card (e.g., summary, summary_large_image).twitter:url: The URL of the page.twitter:title: The title of the page.twitter:description: A brief description of the page content.twitter:image: The URL of an image that represents the page.
-
LinkedIn tags:
- LinkedIn uses the same Open Graph tags as Facebook, so you don’t need to duplicate them.
- Additional SEO tags:
description: A brief description of the page content.keywords: A comma-separated list of relevant keywords.
Make sure to replace the placeholder values (e.g., https://www.example.com, Page Title, image.jpg) with your actual page URL, title, description, and image URL.
By including these social SEO tags, you can optimize how your page appears when shared on social media platforms, improving its visibility and click-through rates.
3 meses despues estan aca quejando que esta saturado el rubro.
Oye oye despacio cerebrito
EDIT: darías muy bien la talla para data en general. No hace falta que apuntes hacia científico de datos en específico, hay muchos roles más. Manejas la parte que el 96% de los paracaidistas odian: las matemátcias, así que aprovecha eso y ponete a aprender un stack de herramientas propias de un analista de datos. A partir de ahí vas a poder redireccionar tu carrera hacia donde más te guste.
y si probamo con la lupita logitik
Le dijo burros a los de su selección con carpa.
Yo trabajo en un equipo de ML y me ha tocado trabajar con biologos, ellos hicieron primero la maestría de ciencia de datos y así entraron a trabajar como data science que es lo mismo que machine learning en la practica.
>*Estoy apuntando a un trabajo remoto de medio tiempo*.
Muchos requisitos si querés ir dev backend con nula experiencia. Creo que tendrías que apuntar a data que quizás este menos saturado.