¿Es mejor obtener una maestría en cs o estadísticas en lugar de ciencia de datos? Parece que estos grados son más flexibles que los maestros de la ciencia de datos.

Answer 1

Científico de datos experimentado aquí con un doctorado y antecedentes en CS y estadísticas.

Si. Absolutamente. Muchas personas no toman en serio esos títulos de maestría.

En primer lugar, la ciencia de datos es una moda pasajera. La mayoría de las proyecciones muy recitadas sobre la creciente demanda de ciencia de datos se basaron en la necesidad de habilidades de ciencia de datos, no en cantidades de puestos vacantes reales. Esa es una gran distinción.

Ciertamente recomiendo la ciencia de datos como una forma de entrar en un negocio interesante y aprender. Incluso puede hacerlo por el resto de su carrera, pero debe permitir que los planes avancen hacia la ingeniería, el producto, el marketing o la estrategia si (como es muy probable) se especializa. En una empresa de tecnología, un título en CS te servirá mejor para productos e ingeniería. Un título en estadísticas puede ayudarlo a pasar al marketing o la estrategia. Una EM en ciencia de datos es una trampa, en comparación.

En segundo lugar, la mayoría de las personas que obtienen títulos de maestría en ciencia de datos están horriblemente descalificados, y esos títulos existen para acuñar el dinero de las universidades. Incluso si me equivoco y este campo se mantiene activo, no creo que los títulos de maestría en ciencia de datos sean atractivos, realmente, para cualquiera que sepa lo que está haciendo. A menos que esté trabajando a tiempo completo mientras obtiene su título, o algo similar, parece que se une al rebaño y echa dinero por el desagüe.

Sí, estoy seguro de que hay excepciones a la regla.

En tercer lugar, el mayor obstáculo para la mayoría de los científicos de datos en ejercicio es la habilidad de codificación y la capacitación en algoritmos. Idealmente, trabajas codo a codo con ingenieros y con gerentes de negocios. Mire los antecedentes de los científicos de datos en compañías que tienen equipos de ciencia de datos talentosos y activos: airbnb, Etsy, Spotify y Squarespace. Aunque estos programas de EM son nuevos, no son tan nuevos. Supongo que no encontrará muchas personas con una maestría en ciencia de datos en esos equipos. Un título en estadísticas o CS probablemente sería más bienvenido.

Esta es una pregunta sabia. No caigas en la publicidad falsa; aprende las habilidades que realmente necesitas; y déjese con opciones sólidas a largo plazo.

Answer 2

Depende completamente de tu perfil y objetivo profesional. Si desea mantener sus opciones abiertas, los Maestros en CS o Estadística serían una mejor opción. Sin embargo, si desea ingresar al campo de la ciencia de datos / análisis, es apropiado tener una maestría en ciencia de datos.

Sin embargo, también puede cambiar al campo Big Data con Maestría en Estadística / CS. Si adquieres las habilidades adecuadas, no necesariamente necesitas un Máster en Ciencia de Datos o Análisis de Datos.

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Answer 3

Creo que cualquiera de ustedes podría hacerlo bien si eligiera la versión correcta de cada uno y fuera considerado al elegir las clases y la asignatura de tesis.

En general, no todos los títulos de maestría en CS lo convertirían en un mejor científico de datos, por lo que si ese es su objetivo final, elija sabiamente. El programa necesita enfatizar el aprendizaje automático o el lenguaje natural o algún tipo de ingeniería de datos para ser útil en un contexto de ciencia de datos. Si está interesado específicamente en el aprendizaje automático y no mucho más en ciencia de datos, esta podría ser una buena ruta.

Las estadísticas son una base sólida para la ciencia de datos, pero solo lo prepararán para el mercado laboral si realiza trabajo aplicado, aprende a programar, construir y probar modelos y desarrollar paneles e informes. Desea tener un producto, no solo teoría matemática, para mostrar un empleador potencial. Estos programas son matemáticamente más intensos y teóricos que los programas de ciencia de datos. Puede ser un beneficio en algunas áreas de concentración profesional, pero es posible que no obtenga tanta experiencia aplicada como le gustaría en la licenciatura.

Un título de maestría en ciencias de datos puede ser un gran camino si el objetivo es realmente habilidades laborales. No es tan profundo en programación como el programa de ciencias de la computación, o tan profundo en matemáticas como el programa de estadísticas, pero aprendes AMBAS de esas cosas de manera utilitaria.

Además, aprenderá algo de ingeniería de datos, una amplia gama de métodos analíticos, predictivos y prescriptivos. Si el programa es bueno, aprenderá a liderar y seguir, trabajando en grupos y presentando resultados regularmente. Probablemente estará expuesto a múltiples idiomas (mi programa usa R, Python, SQL dentro de los primeros cuatro cursos) y creará una buena cantidad de aplicaciones, paneles y modelos basados ​​en datos antes de la graduación que puede exhibir en su cartera.

Creo que cuál es más flexible y portátil tiene mucho que ver con sus planes de carrera, la industria o el dominio en el que desea trabajar (si tiene un nicho elegido) y dónde espera vivir. Los mercados, los campos y los objetivos personales son una gran consideración porque desea tener habilidades que le pongan el pie en la puerta correcta, en el área correcta.

Una vez que sepa lo que quiere hacer, mire los programas, muchos de ellos. Elija algunos que tengan todas las piezas y partes que necesita para salir del otro extremo listos para un puesto de nivel de entrada y solo aplique a esos programas. Miré los tres tipos de programas y hubiera estado bien con cualquiera de ellos.

Elegí un programa de ciencia de datos porque tenía la oferta más completa dentro del rango de precios que estaba viendo y me permitía más flexibilidad que el resto para elegir las asignaturas optativas y un proyecto final. Pero mi segunda y tercera opción fueron programas de estadísticas y mi cuarta opción fue un programa de CS.

Si es metódico en su elección y le va bien en el programa, no tendrá problemas para encontrar trabajo con ninguno de los tres grados (a menos que el mercado cambie mucho en 2 años).

La única advertencia de esto, es que lo fácil que es verse como bueno después de la graduación, tiene mucho que ver con quién lo entrevista y de qué programa provienen.

Me parece que los graduados de CS, incluso trabajando en ciencia de datos, dependen en gran medida de la capacidad del código y las novatadas como entrevistas de rompecabezas. Tienden a escuchar jerga y términos que aprenderías en un programa de CS. Puede ser difícil pasar el guardián de la puerta en aquellos entornos con antecedentes en estadística, ciencia o ciencia de datos. Mi sensación personal es que no quiero trabajar en un equipo que vea el análisis y la resolución de problemas como un desafío de programación, por lo que estoy de acuerdo con que no me vaya bien en esos entornos.

Las personas que vienen del negocio, del lado de la ciencia de datos / estadísticas tienden a centrarse más en los problemas, le preguntan cómo puede abordar la ‘X’ y se preocupan por el proceso más que por las herramientas. Por lo tanto, siempre que sea bueno para ver los caminos a la oportunidad con datos, con preguntas comerciales y encontrar respuestas, cualquiera de los tres grados estaría bien.

¡La clave es pasar un montón de tiempo analizando datos, sin importar qué programa elijas y tendrás opciones en el futuro!

Answer 4

En parte, esto depende de tu título universitario.

Desde una perspectiva profesional, una maestría en CS es probablemente la mejor opción (a menos que ya tenga un BS en CS). Ofrece la más amplia selección de empleadores potenciales.

El MS en estadísticas es una buena opción si ya tiene una licenciatura en CS y desea hacer ciencia de datos mientras el campo está activo. Este enfoque ofrece un respaldo al desarrollo de software más general si / cuando (casi con certeza cuándo) la ciencia de datos pierde su brillo y / o se sobrepobla.

Como desarrollador de software profesional de BS / CS, puedo, por supuesto, tener un prejuicio incorporado a su favor, pero después de 30 años de ver cómo se exageran las “próximas grandes cosas”, tiendo a pensar que tales cosas vienen e ir, pero un buen desarrollador de software razonablemente generalizado siempre podrá encontrar trabajo, generalmente un trabajo bastante bueno que paga bien y trata temas interesantes.

Answer 5

Creo que depende de dónde quieras trabajar. Por ejemplo, SAS preferirá las estadísticas sobre DS, creo. Haga su investigación en función de las ofertas de trabajo de las empresas a las que se dirige.