Je réponds en tant que personne qui évalue et embauche régulièrement des scientifiques des données.
En tant que personne qui fait la transition des études universitaires vers une carrière dans le secteur privé, vous n'allez pas être embauché en raison de vos compétences spécifiques. Le monde des études universitaires en statistique et le domaine des problèmes d'une entreprise donnée sont beaucoup trop vastes pour être embauchés sur la base de compétences spécifiques très précisément définies.
Au lieu de cela, vous allez être embauché parce que vous pouvez démontrer une aptitude générale à la réflexion précise, une soif et un talent pour la résolution de problèmes, une capacité à comprendre et à communiquer des idées abstraites et complexes et un ensemble diversifié de compétences pratiques et théoriques.
Donc, mon conseil, et je ne suis qu'un gars, faites ce que vous aimez et développez une soif de résolution de problèmes, de nuances et de complexité. Apprenez un ensemble diversifié de compétences et connaissez bien vos fondamentaux (mieux que votre sujet de recherche)
Oh, et apprenez à programmer.
Cela a beaucoup de sens, merci beaucoup pour la réponse réfléchie. Y a-t-il des langages de programmation particuliers que vous recommanderiez
Question difficile à répondre sans être opiniâtre.
Mon opinion personnelle est que cela n'a pas vraiment d'importance, alors apprenez celui que vous aimez et qui vous motive à continuer à apprendre. Apprendre très bien votre première langue est le grand obstacle. Après le premier apprentissage, un autre (et un autre, et un autre) est beaucoup, beaucoup plus facile car vous avez déjà fait face aux défis conceptuels difficiles.
Mais apprendre la langue bien , apprendre comment fonctionne le langage et pourquoi il a été conçu comme il était. Écrivez un code propre auquel vous n'avez pas peur de revenir. Considérez l'écriture de code comme une responsabilité sérieuse, et non comme une triste réalité. Cela rend à la fois plus gratifiant et une véritable compétence que vous pouvez annoncer.
Si vous voulez toujours des conseils spécifiques, je voudrais faire écho à @ssdecontrol, préférer un langage à usage général qui peut faire des statistiques plutôt qu'un langage de statistiques qui peut (un peu) faire un usage général.