Programa de Mentores Panel #8: Vida fuera de la academia 

Calendario de paneles (viernes 3pm Colombia) Grabaciones: https:/ /recastronomia.github.io/mentores/preguntas/ Panel Cuando Sobre las aplicaciones en general Septiembre 11 Documentos en detalle Septiembre 18 Becas y financiamiento I Septiembre 25 Becas y financiamiento II Octubre 2 ¿Cómo iniciarse en la investigación? Octubre 9 Sobre la vida de estudiante de posgrado Octubre 23 Vida fuera de la academia Noviembre 6 Ética en la investigación Noviembre 20 

Agenda a. El mito b. Un camino alternativo c. Una decisión d. Algunos recursos e. Ejemplos de empresas en Colombia f. Invitados 

“si estudio ciencias solo puedo ser profesor” ● ¿Qué esperan de mí? Pregrado > Maestría > Doctorado > PostDoc > Profesor/Investigador ● Entrenamiento solo enfocado en un futuro de investigación ● Desconocimiento y dificultad de exploración de otras posibilidades de futuro profesional (ej: prácticas) ● En caso hay incluso un estigma hacia personas que se salen de este camino El mito 

● ¡Hay más trabajos afuera! ○ Data Science ○ Ingenieria ○ Finanzas ○ .... ● Habilidades preciosas: ○ Análisis de datos ○ Creación de modelos ○ Entendimiento matemático ○ ... Un camino alternativo 

Muchos factores a tener en cuenta: ● Oferta laboral ● Estabilidad financiera ● Familia y amigos ● Temas de trabajo ● Ser empleado ● Libertad de tiempo ● Relevancia e impacto ● ... Una decisión es un tradeoff 

Buenas noticias: Ustedes no son los primeros en haber pensado estos temas : ) Una decisión 

Libros, articulos, blogs, foros … ● Leaving Academia: A Practical Guide - Christopher L. Caterine ● Top 10 Reference Websites For PhDs Transitioning Out Of Academia Into Industry Jobs ● What Nobody Tells You About Leaving Academia ● The Style-Quantifying Astrophysicists of Silicon Valley ● https:/ /www.reddit.com/r/ByeByeAcademia/ ● … Hay que buscar lo bueno y lo malo, el internet es tu mejor amigo ;) Algunos recursos: 

● Insight - Data Science Fellows Program - insightfellows.com An intensive 7-week post-doctoral training fellowship bridging the gap between academia & data science. Algunos recursos: 

● Para entrenamiento específico: cursos online (la mayoría gratis) Coursera Platzi EdX DataCamp Kaggle MINTIC ... ● Para búsqueda de ofertas de empleo: LinkedIn ... Algunos recursos: 

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Algunas preguntas: ● ¿Cómo fue la experiencia de salir a la industria? ● ¿Cuáles habilidades tenías? ¿Cuáles te tocó adquirir? ● ¿Qué fue facil? ¿Qué fue difícil? ● ¿Cual es el mejor beneficio que te ha dado? ● ¿Que extrañas? ¿Te gustaría volver? ● ¿Tienes consejos generales o particulares? Invitados: 

Origen: Barrancabermeja Pregrado y Maestría: Física (Universidad de los Andes) Posición actual: Data Scientist en Rappi Intereses: Machine Learning, Estadística y Data Mining - Desde lo teórico: a través de la Astrofísica Computacional - Desde lo Práctico: a través de su aplicación en la Industria Correo: [email protected] Jesus Prada 

Origen: Madrid, España Maestría: Ingeniería Aeronáutica (UPM) Posición actual: Mission Planning & Execution Engineer en Satellogic, Profesor Adjunto de Python para Big Data en IE y ESADE, Core Developer de Astropy. Voluntariado: Ex presidente de Python España y ex organizador de PyConES, desarrollador de poliastro. Intereses: Matemática aplicada, astrodinámica, desarrollo de software, conocimiento libre, divulgación científica. Correo: [email protected] Juan Luis Cano Rodríguez 

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