¿Alguno de los graduados de la maestría inaugural (o actual) en ciencias de datos en la Universidad de California, Berkeley, recibió alguna oferta de trabajo de las principales empresas?

Answer 1

Gracias por A2A, Arpit.

Tl; Dr
Si eres bueno, sí, conseguirás ese trabajo y probablemente recuperarás la inversión en ~ 2 años.

Versión completa:
Si desea gastar $ 60K en matrícula, hágalo para la educación superior, con el pleno conocimiento de que probablemente pueda obtener el mismo trabajo sin gastar el dinero.

Un título de la Universidad de California Berkeley (o incluso Stanford, para el caso) no es un boleto para un trabajo en Google, Facebook o Amazon por sí mismo. Si parece así, el sesgo de selección está en juego. Las personas que fueron contratadas en Google fueron lo suficientemente fuertes como para ser aceptadas en Cal en primer lugar. Según el Perfil de clase [protegido por correo electrónico] , parece que muchos estudiantes ya estaban trabajando para las principales empresas cuando comenzaron el programa.

1. Silicon Valley es un lugar (en gran medida) meritocrático. Serás contratado por tus habilidades, pasantías, proyectos y perfil de GitHub. Mis compañeros de clase del programa M.Eng que se llevaron el trabajo de Data Scientist solo fueron contratados porque eran buenos, no por el pedigrí. Muchos otros que no fueron tan buenos incursionaron en las entrevistas, no llegaron a ninguna parte y optaron por pivotar las estrategias de búsqueda de empleo. Podría argumentar que el programa de MS de $ 60K de Cal lo ayudará con las habilidades, pero también lo hace un Certificado de posgrado de conjuntos de datos masivos de minería de $ 15K de Stanford, un Certificado de ciencia de datos de $ ~ 9K de la extensión de Harvard o una MS de $ 10-30K en Licenciatura en informática de uno de los campus de Cal State (incluso menos o gratis si logras obtener una posición de TA / RA)

2. El salario para el rol de científico de datos de nivel de entrada oscila entre $ 90k-120k (Base), $ 5k- $ 20k (Bono de inicio de sesión), hasta $ 100k en opciones sobre acciones otorgadas durante 3-4 años. Este es un amplio rango, y casi igual que el informe California Glassdoor (Salario: Data Scientist en California). No se le pagará más de lo que ofrece el mercado laboral debido a su alto grado . Si está tratando de calcular el período de recuperación de la inversión a partir de los datos anteriores, considere los corchetes de impuestos de California Calculadora de sueldo | Calculadora de nómina | Paycheck City. Además, el% de impuestos que se aplica a los bonos es más alto que el% de impuestos sobre el salario base. El% de impuestos que se aplica a las ganancias de capital a corto plazo es más alto que el% de impuestos sobre las ganancias de capital a largo plazo, dependiendo de cuándo venda las RSU.

3. “Científico de datos” puede significar muchas cosas en diferentes compañías. Hay una gran variación en sus roles, responsabilidades, conjuntos de habilidades. Facebook contrata una pista específica de científicos de datos que trabajan en gran medida en productos / análisis de crecimiento utilizando Apache Hive. Por otro lado, Home – A9 contrata principalmente doctores en matemáticas y ex profesores. Averigua dónde quieres encajar en este espectro.

4. Si vives por el precio, morirás por el precio. Además del ROI sobre matrícula, investigue la profundidad del currículo . ¿Por qué? Lea la respuesta de Brian Feeny a ¿Se puede aprender Machine Learning sin conocer muchas matemáticas e informática?

Como dijo Peter Norvig, las matemáticas son la carne detrás del aprendizaje automático.

(Enlace a una de sus reseñas de libros: Amazon.com)

Puede cargar el paquete The caret en R (lenguaje de programación) y aplicar SVM a un conjunto de datos sin comprender lo que sucede debajo del capó. Esto tomará como máximo un día para resolverlo. Una semana si tiene que comenzar con el MOOC de $ 49 de R. JHU en Coursera hace exactamente esto.

O bien, podría aprender todo el álgebra matricial e implementar sus propios algoritmos SVM, como probablemente lo haría si tomara el EECS CS194 / 294 de Jitendra Malik.

En el último escenario, una matrícula de $ 60k podría estar justificada. Si esta es una versión diluida del negocio real, ahorre su dinero.

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Ahora que espero haber respondido sus inquietudes con respecto al ROI, aquí hay algunas razones legítimas para asistir a Cal en persona a través de los programas M.Eng / MS / PhD:

1. Oportunidades de establecer contactos con pares muy talentosos (piense en los futuros CTO a largo plazo y amigos que lo recomendarán internamente para los codiciados trabajos de grandes empresas a corto plazo)

2. Interacción con muchos de los mejores profesores del mundo (piense en los premios Nobel, también vea el n. ° 4) En algunos casos, aprenderá la tecnología / algoritmo del propio inventor. No hay nada más dulce.

3. Ferias de carreras en el campus donde asiste cada empleador que importa (desde Google hasta nuevas empresas pre-IPO y todo lo demás). Las ferias de carreras de Cal están relativamente menos concurridas que, digamos una feria de carreras de ingeniería en la Universidad del Sur de California, simplemente porque el consumo de Cal es mucho menor. (Nota: dije ferias de carreras en el campus , no prácticas en el campus . Si usted es un solicitante internacional, puede valer la pena investigar cómo encontrar un trabajo en EE. UU. Es diferente que en su país de origen antes de decidirse a presentar una solicitud).

4. Específico para la ciencia de datos: rocas de UC Berkeley AMPLab. Este es el lugar de nacimiento de Apache Spark, entre otras tecnologías. También tienes al Prof. Michael I. Jordan (en el departamento de Estadística) y otros dioses de sus respectivos campos.

Ahora pregúntese si este título lo ayudará con lo anterior, y tiene su respuesta si “vale la pena”.