Otros ya han dado muchos ejemplos de campos que son ‘prometedores’, como la investigación biomédica. Sin embargo, una cosa a tener en cuenta es que probablemente el factor más importante en su decisión debería ser cuáles son sus propios intereses.
Para explicar esto, permítanme señalar primero que, a pesar de que trabajará con científicos profesionales, no se convertirá en un científico profesional en solo tres años que pase en un proyecto durante la escuela secundaria. Antes de solicitar su primer trabajo de investigación, aún necesitará pasar cuatro años en la universidad y cinco haciendo su doctorado además de estos tres años (los números variarán ligeramente según el país). ¿Qué tan seguro está de que puede predecir el futuro para los próximos diez años? Cualquier campo que esté “caliente” ahora podría no estarlo dentro de diez años. Además, una gran fracción de personas cambia su campo durante sus años universitarios.
Otro punto es que, si bien los objetivos y resultados de la investigación pueden ser muy emocionantes, el trabajo real que se dedica a la investigación a menudo no lo es. A veces necesitará realizar tareas domésticas, como descubrir cómo convertir sus datos de cualquier formato que tenga a cualquier formato que su software de análisis pueda manejar, pasará la mayor parte de su tiempo en la nube (que puede o puede no disfrutar), y más adelante en su carrera, perderá la mitad de su tiempo escribiendo becas, la mayoría de las cuales serán rechazadas. El punto de decirte todo esto no es para alejarte de la ciencia, sino para explicar por qué es importante que realmente ames lo que estudias. Por lo tanto, elija un campo que le guste, ¡no un campo que sea popular!
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Finalmente, si realmente no tiene preferencias fuertes para un campo en particular, otra cosa en la que pensar aparte de cuán “caliente” es el campo es cuán transferibles son las habilidades que aprende en ese campo. La física teórica no es tan moderna como la biología molecular, pero si tiene un doctorado en física, tendrá la opción de trabajar en fondos de cobertura y otras instituciones financieras, ciencia de datos e incluso trabajos de aprendizaje automático / robótica, y a menudo en muchas áreas de la biología, que van desde aplicaciones básicas hasta aplicaciones médicas.
