¿Ganar un MS en Data Analytics es una exageración en relación con un campamento de arranque DA?

Answer 1

¡Buena pregunta!

Creo que afirmar que uno es “excesivo” es un poco exagerado y es posible que desee pensar en algunas cosas:

1. ¿Dónde comienzas a entrar en el campo de entrenamiento? Digamos que no eres un programador fuerte, no estás familiarizado con las estadísticas y, aunque tienes cierta aptitud matemática, no la has estudiado en mucho tiempo. ¿Adivina qué? Un campamento de arranque de 8 semanas no va a cambiar eso. Sin embargo, si eres un codificador fuerte o ya conoces tus estadísticas, entonces pasar unos meses tapando los agujeros en tu trasfondo es mucho mejor que pasar un año tomando clases con las que puedes estar parcialmente familiarizado.
2. ¿Cuánto quieres aprender? Muchos bootcamps se basan en proyectos, ya que hacen que los estudiantes trabajen en un proyecto de captstone durante la mayor parte de su tiempo. Esa es una gran experiencia, pero no proporciona los antecedentes fundamentales y amplios que muchas personas creyentes necesitan para tener éxito a largo plazo en este campo.

Es bastante fácil cagar en los bootcamps, pero creo que proporcionan un servicio valioso para una gran cantidad de personas. También creo que han obligado a muchas escuelas a cambiar su forma de pensar sobre la formación de científicos de datos. Por ejemplo, la mayoría de las escuelas ahora requieren que los estudiantes de maestría no solo tomen clases, sino que también realicen una culminación o una pasantía. Esta es, en mi opinión, una reacción directa a las preocupaciones de que no fueron lo suficientemente prácticos.

Dicho esto, no son excesivos, ni son universalmente mejores que un campo de entrenamiento. Si desea ser un científico de datos con una base sólida en Matemáticas, Estadística e Informática, simplemente no hay suficiente tiempo en 3 meses para ponerse al día en todas esas áreas.

Gracias,

-mella

ps Revelación completa: enseño en el programa Masters of Analytics de la USF, que requiere una pasantía de 9 meses y es extremadamente difícil desde el punto de vista técnico, ya que requiere que los estudiantes aprendan Python, R y SQL. Si has leído hasta aquí, deberías echarle un vistazo: Maestría en Análisis – Facultad de Artes y Ciencias | Universidad de san francisco

Answer 2

Respuestas cortas es sí. Los bootcamps se están volviendo cada vez más aceptables hoy en día y los empleadores están comenzando a ver el valor que brindan, por lo tanto, muchos de los bootcamps ahora realizan capacitación corporativa. Además, los bootcamps son muy prácticos, lo que significa que obtienes una experiencia del mundo real que la mayoría de las universidades no te brindarán.

Comparemos un poco el programa de análisis de datos K2 y el programa de la Universidad Carnegie Mellon.

Costo

Bootcap: $ 2,500 – $ 5,000

Maestría: $ 50,000 +

Duración

Bootcamp: 8-24 semanas

Maestría: 2 – 4 años.

El conocimiento del contenido

Bootcamp: más aplicación basada que teórica ( Currículum )

Maestría: más teórica que basada en la aplicación ( plan de estudios )

Demanda y colocación laboral

Con el crecimiento masivo de datos, el análisis de datos es una de las carreras con mayor demanda en la actualidad y se prevé que crezca en los próximos 5 a 10 años.

Bootcamp: K2 trabaja con socios de la industria para obtener una pasantía en las etapas finales del bootcamp con compañías dentro de nuestra red. Además, ayudamos con la construcción de todos y cada uno de los perfiles en línea, entrevistas simuladas y talleres profesionales.

Grado de maestría: Carnegie Mellon tiene una red masiva de las principales empresas que buscan nuevos empleados. Tienen una marca fuerte, pero no brindan apoyo personal para todos y cada uno de los estudiantes. Dicho esto, es muy probable que consigas un trabajo.

¡Espero que esto ayude!