Con respecto a una maestría en ciencia de datos, ¿cuál de los siguientes es un mejor programa en línea: maestría en ciencia de datos en UC Berkeley, o maestría en análisis predictivo en Northwestern?

Answer 1

Northwestern University ocupa el puesto 12 entre las mejores universidades del país por US News and World Report con las mejores escuelas de medicina, derecho y negocios, y una facultad que ha realizado contribuciones pioneras a la ciencia de los materiales, la nanotecnología, la economía, los estudios africanos y más.

Por otra parte,

los Universidad de California, Berkeley es una de las principales instituciones académicas del mundo. Conocido ampliamente como “Cal”, el campus es conocido por el tamaño y la calidad de sus bibliotecas y laboratorios, el alcance de sus investigaciones y publicaciones, y la distinción de su facultad y estudiantes. Ocupa el puesto 21 en las universidades nacionales.

Máster en Análisis Predictivo en Northwestern :

El Máster en Análisis Predictivo en Northwestern requiere la finalización exitosa de 12 cursos. El plan de estudios cubre ocho cursos básicos, dos cursos electivos, un curso de liderazgo o gestión de proyectos y un proyecto final (498) o de tesis (590). Los ocho cursos básicos se centran en la administración de bases de datos, modelado predictivo y análisis cuantitativo, comunicación de análisis y liderazgo. Los estudiantes completan dos asignaturas optativas en función de sus objetivos profesionales o intereses personales. El programa concluye con la finalización de un proyecto final, realizado independientemente o como parte de un equipo.

Máster en Ciencia de Datos en UC Berkeley:

Se distingue por su amplitud disciplinaria. A diferencia de los programas existentes que se centran únicamente en las matemáticas avanzadas y el modelado, el plan de estudios proporciona a los estudiantes información sobre las ciencias sociales y la investigación de políticas, así como estadísticas, ciencias de la computación e ingeniería. Los cursos básicos requeridos se centran en:

1. la importancia de hacer buenas investigaciones o preguntas comerciales y de desarrollar narrativas plausibles para describir las relaciones en sistemas grandes y complejos;
2. la necesidad de comunicar los hallazgos de vastos conjuntos de datos de manera que los hagan intuitivos y comprensibles para otros, generalmente usando visualización de información; y
3. la necesidad de estar profundamente familiarizado con las dimensiones legales y éticas de la privacidad y la seguridad de la información, temas que probablemente crecerán en importancia en la próxima década.

La elección entre estas dos escuelas depende de varios factores que varían de persona a persona. Entonces, en lugar de declarar uno mejor que el otro, es una mejor idea evaluarlos en varios factores:

Objetivos profesionales:

Debería ser lo primero a considerar. Si desea realizar más estudios, como investigación / doctorado, en la misma escuela, debe echar un vistazo a la estructura del curso y los registros de publicaciones anteriores y otras oportunidades para realizar investigaciones conjuntas con los profesores.

Cursos electivos:

Hay pocas universidades que te dan la libertad de innovar la estructura de tu curso de acuerdo con tus intereses personales a través de asignaturas optativas. Las clases electivas le dan el poder de ampliar y profundizar su comprensión del mundo de los negocios. Por lo tanto, asegúrese de que su escuela ofrezca cursos electivos de su interés.

Reputación y recepción:

Es otro punto muy importante a tener en cuenta porque los futuros empleadores pueden ser más propensos a contratar graduados de escuelas de renombre. La escuela debe tener un buen historial de empleo o relaciones con empresas para las que le gustaría trabajar.

Según el curso al que se postule, verifique las clasificaciones que, en general, son una buena métrica, ya que tienen en cuenta muchos factores relevantes.

Aquí, tanto Northwestern como UC Berkeley han tenido excelentes clasificaciones desde los últimos años, y seguramente están aquí para quedarse.

Acceso a la red de antiguos alumnos:

Los alumnos de una escuela son la fuente más rápida y confiable para comprender qué carreras se podrían lograr con el programa de estudio en el que se está enfocando.

Hacer nuevos contactos y alentar conexiones amigables con las personas que comparten sus intereses personales o profesionales es esencial para el desarrollo profesional y también puede tener beneficios sorprendentes en otras áreas de su vida.

En el caso de UC Berkley, puede beneficiarse especialmente de tener la oportunidad de conectarse con 230,000 alumnos en varias industrias en todo el mundo.

Oportunidades posteriores a la graduación:

Compare los registros de ubicación de los lotes, analice qué escuela puede ayudarlo a ingresar a la compañía de sus sueños y cuántos estudiantes reclutan realmente las compañías de estas escuelas. Además, el salario promedio y mediano es una buena métrica.

Por último, ambos son excelentes programas y también son muy competitivos.

Es una decisión difícil elegir entre los dos, y cualquiera de los dos es una gran decisión.

Le invito a que tome nuestra evaluación de Perfil para comprender cuál de estas dos escuelas se adapta mejor a su perfil y ambiciones, y cuáles son sus posibilidades de llegar a estas escuelas.

¡Todo lo mejor!

Answer 2

Si absolutamente tiene que elegir uno, entonces le daría a Berkeley la ventaja simplemente por la sólida reputación de Berkeley en la investigación de STEM. Pero como científico de datos en ejercicio, sinceramente, no soy fanático de ninguno de los programas. Ambos programas de maestría son lo que yo llamo programas de “ciencia de datos livianos”, lo que significa que carecen del rigor de un título de posgrado STEM tradicional.

Por ejemplo, si tuviera que estudiar modelado estadístico / cuantitativo a través de un programa tradicional de estadística o matemática aplicada, necesitará aprender la pesada teoría cuantitativa detrás de todas las técnicas de modelado sofisticadas. Esencialmente, lo están entrenando para que no solo comprenda a fondo por qué funcionan estas técnicas, sino que también lo prepare para derivar nuevas técnicas si es necesario. Pero en los programas ligeros de ciencia de datos, simplemente se le da una visión general de alto nivel de las técnicas de modelado y luego se le dice que lo aplique a los datos del mundo real. Por experiencia de primera mano, puedo decirle que aplicar la teoría es MUCHO más fácil que comprender la teoría.

Otro punto de comparación son los cursos de aprendizaje automático impartidos en programas informáticos. En estos cursos, estudias muchas de las mismas técnicas de modelado que se enseñan en los cursos de ciencias de datos ligeros. La diferencia es que los profesores de informática a menudo te pedirán que codifiques las técnicas de modelado desde cero, mientras que en los cursos de ciencias de datos ligeros solo se te pide que llames a la API de esa técnica desde una biblioteca existente. La codificación desde cero lleva mucho tiempo pero también es muy útil porque te obliga a comprender la técnica de modelado de adentro hacia afuera. Sin embargo, llamar a una API no garantiza que realmente comprenda lo que sucede dentro del modelo o incluso si es el modelo apropiado para usar.

Debido a estas razones, generalmente no recomiendo que los científicos de datos potenciales se inscriban en programas tan ligeros. Las únicas excepciones son aquellos que ya tienen una sólida formación académica (por ejemplo, un título avanzado en el campo STEM) y / o tienen años de sólida experiencia de trabajo técnico (por ejemplo, desarrollo de software, ingeniería de datos, investigación científica, etc.). Para todos los demás, es mejor cursar una maestría más tradicional en aprendizaje automático, estadísticas, investigación de operaciones, etc.

Entonces, ¿cómo saber si un programa de ciencia de datos es ligero o riguroso? Un obsequio fácil son las calificaciones de los instructores. En programas rigurosos, las clases son impartidas por profesores con experiencia en la tenencia que realizan investigaciones de vanguardia en los campos STEM. En los programas livianos, muchos instructores son impartidos por instructores adjuntos que generalmente trabajan en la industria, o son profesores de departamentos que no son STEM, como negocios, ciencias de la información / bibliotecas, etc. Sí, incluso instituciones de renombre mundial como Berkeley y Northwestern puede ofrecer títulos de ciencias de datos ligeros. Así que no se deje engañar por el nombre de la escuela y haga su tarea antes de elegir el programa correcto.

Answer 3

A2A. Ninguno. El mejor programa en línea es Georgia Tech Online Master of Science in Analytics que cuesta $ 10K.

Answer 4

Creo que debe analizar detenidamente el contenido de los cursos y ver cuál se adapta mejor a sus expectativas profesionales actuales. Algunos cursos se concentran más en estadísticas y métodos computacionales, mientras que otros en negocios y marketing … todos ellos con un enfoque de ciencia de datos.

Esto podría ayudarlo en su búsqueda >> Mejores escuelas para maestrías en ciencia de datos

¡Buena suerte!

Answer 5

Soy un estudiante actual en el programa MS Predictive Analytics de Depaul. Es un gran programa para cualquier persona que quiera seguir un camino de ciencia / análisis de datos y aprender técnicas de big data.

http://www.cdm.depaul.edu/academ …