Bueno, ambos tienen sus propios beneficios. Yo mismo me gradué de IIIT-H y algunas personas que conozco se desmayaron de ISI. Esto puede ayudarlo a decidir:
ISI proporciona una gran exposición a las habilidades matemáticas que son fundamentales para el análisis de datos. Te vuelves bueno en estadísticas, probabilidad, teoría de números, etc., lees y produces trabajos de investigación. Con estas habilidades, se le exige mucho en las empresas financieras, como bancos de inversión, empresas cuantitativas, etc. Un pase típico probablemente se convierta en analista de datos / financiero en cualquier empresa de este tipo.
El aprendizaje automático tiene pocas similitudes con el análisis de datos en términos de conceptos matemáticos, pero está más relacionado con la IA, los algoritmos cuando hablamos con respecto a las demandas industriales. La forma en que aprendimos ML fue un tipo muy práctico que requirió la implementación de modelos clasificadores, proyectos de software utilizando ML, etc. Con estas habilidades, fui más útil para empresas de software como comercio electrónico, empresas de Internet, etc. y hacer un uso práctico de ellos como motores de búsqueda, sistemas de recomendación, etc. Aunque la exposición a las matemáticas, las estadísticas son muy limitadas, por lo que es posible que no sea una buena opción como analista financiero. Un pasaje típico de IIIT, por lo tanto, es más útil como científico de datos en una empresa de software