Je suis un étudiant à la maîtrise à l'Université d'Édimbourg, spécialisé dans l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. J'ai suivi des cours pratiques axés sur l'exploration de données et d'autres sur l'apprentissage automatique, les statistiques bayésiennes et les modèles graphiques. Mon expérience est un BSc en informatique.
J'ai fait du génie logiciel et j'ai appris les concepts de base, tels que les modèles de conception, mais je n'ai jamais été impliqué dans un grand projet de développement logiciel. Cependant, j'avais un projet d'exploration de données dans mon MSc. Ma question est la suivante: si je veux faire carrière en tant que Data Scientist, dois-je d'abord postuler à un poste de Data Scientist diplômé, ou devrais-je d'abord obtenir un poste d'Ingénieur logiciel diplômé, peut-être quelque chose lié à la science des données, comme le Big Data infrastructure ou développement de logiciels d'apprentissage automatique?
Ma préoccupation est que je pourrais avoir besoin de bonnes compétences en génie logiciel pour la science des données, et je ne sais pas si elles peuvent être obtenues en travaillant directement en tant que scientifique diplômé en données.
De plus, en ce moment j'aime le Data Mining, mais que faire si je veux changer ma carrière vers le génie logiciel à l'avenir? Cela pourrait être difficile si je me spécialisais autant en science des données.
Je n'ai pas encore d'emploi, donc mes connaissances sont encore limitées. Toute clarification ou conseil est le bienvenu, car je suis sur le point de terminer mon MSc et je veux commencer à postuler pour des postes de diplômés début octobre.