Ik ben een astronoom en krijg veel vacatures om te omscholen tot datawetenschapper, maar het is misschien lastiger om de andere kant op te gaan.
Astronomie is beslist een vakgebied waarin 'grote data 'is belangrijk, en de analyse- en visualisatietechnieken die we dagelijks gebruiken lopen waarschijnlijk tientallen jaren achter op wat computerwetenschappers wordt geleerd. De meeste astronomiesoftware is echter erg niche, wordt alleen door een handjevol mensen over de hele wereld gebruikt en wordt meestal aangepast aan hun specifieke doel. Ik heb pogingen gezien om meer 'generieke' astronomische software te maken die kan worden gestandaardiseerd en breed kan worden gebruikt, maar het is moeilijk om een taak te vinden die kan worden geautomatiseerd en gestandaardiseerd omdat we normaal gesproken elke keer met iets andere beperkingen werken.
Een paar jaar geleden ontmoette ik een promovendus die informatica had gestudeerd aan een undergraduate en daarna astronomie had gestudeerd, en hij was verbaasd over hoe oud de technieken waren die we net onder de knie hadden, maar hij had ook grote moeite om te begrijpen wat hij probeerde te analyseren omdat hij niet de astronomische kennis had om alle bronnen van fouten en ruis in zijn gegevens te kennen.
Ik geloof dat er datawetenschappers zijn die aan meer abstracte problemen werken, zoals telescooppijpleidingen , maar helaas kan ik op dit gebied niet veel advies geven, aangezien dat een observatieprobleem is en mijn werk theoretisch is.