¿Cómo es el programa de ciencia y automatización de sistemas en IISC Bangalore?

Systems Science and Automation (SSA) es un programa bien diseñado que admite estudiantes que se han graduado en Ingeniería Eléctrica, Ciencias de la Computación, Electrónica y Comunicación, Instrumentación. Parece que incluso hubo algunos compañeros de Ingeniería Mecánica, pero no los he conocido.

El programa es una combinación de cursos de ingeniería eléctrica, procesamiento de señales y ciencias de la computación.

Hay algunos cursos obligatorios y un grupo de cursos básicos de los cuales se deben elegir entre 3 y 4 cursos. Aquí está la lista de cursos necesarios para obtener el título de SSA.
Página en iisc.ernet.in

El escenario de colocación es excelente. Los estudiantes han sido ubicados en Microsoft, VMWare, BroadComm, EMC, Siemens Research, etc. (Tenga en cuenta que esta lista no está completa. Por lo general, no hago un seguimiento de las ubicaciones). El paquete de pago promedio es de alrededor de 11 Lakh, pero el criterio elegir empresas no es solo la paga sino también la naturaleza del trabajo.

Muchos estudiantes también han optado por un doctorado, tanto en la India como en el extranjero. Dado que hay muchos cursos de informática, muchos estudiantes han obtenido un doctorado en aspectos teóricos de la informática.

Cuando se trata de ubicaciones, SSA es definitivamente el mejor curso en el país.

Al ser un curso básico de ML / AI, los estudiantes se ubican en un paquete muy alto.

Este año, el promedio de CTC para SSA (11 estudiantes) fue de alrededor de 25LPA.

4 personas recibieron paquetes de más de 30LPA y se mantuvieron en el rango de 20–25LPA.

Las empresas que reclutaron estudiantes de SSA son GoldmanSachs, Minds.AI, Microsoft (perfil ML), Flipkart (perfil ML), Samsung R&D y algunas otras nuevas empresas en el campo de la ciencia de datos / ML.

Tuvieron la oportunidad de sentarse en casi todas las compañías como apple, tower research, jp morgan, oracle, yodlee, intel, qualcomm, Texas Instruments, etc., pero los estudiantes mismos son muy selectivos y prefieren sentarse solo para roles de ML y no para SDE.