¿Cómo es hacer un doctorado? en Aprendizaje automático / Minería de datos / Big Data en la Universidad de Stanford?

En realidad, no hay un título dedicado asociado con ninguno de esos campos, pero hay varios departamentos que tienen mucho trabajo en cada uno de ellos. También hay muchos cruces en términos de facultad cuando se trata de comités de doctorado.

  • El departamento de Estadística ofrece un doctorado, y ciertamente podría obtener un doctorado con un enfoque en Big Data. Para tener una idea de lo que podría mirar el programa, consulte los requisitos de doctorado: Programa de doctorado y la pista de Ciencia de datos del programa de MS: MS in Statistics: Data Science. Los tipos de estadísticas aquí son magos.
  • El departamento de CS es otra opción obvia. Los requisitos académicos para un doctorado en CS están aquí: Requisitos académicos.
  • Un tercer programa a considerar es la informática biomédica. Este es esencialmente un título centrado en la ciencia de datos aplicada a la atención médica. El Doctorado – Información del solicitante – Programa de doctorado en Informática Biomédica – Universidad de Stanford
  • Finalmente, está la Administración de Ciencias e Ingeniería. Requisitos académicos de MS & E. Este es el departamento de la Facultad de Ingeniería, pero se parece mucho más a la escuela de negocios, que, al pensarlo, plantea la opción de un doctorado en negocios: Stanford Graduate School of Business, que también permitiría clases de ciencias de datos, especialmente en un seguimiento como Operaciones, Información y Tecnología
  • Por supuesto, también habrá pistas de estadísticas en muchos otros departamentos, como Economía y cualquiera de las ciencias sociales, pero eso comienza a torcer un poco la pregunta.

Su experiencia variará mucho según el programa al que asista y, por supuesto, con quién trabaje. Sin embargo, independientemente de cuál elija, probablemente extraerá de un conjunto básico de cursos similares: Estadísticas 315A / B, CS 229, CS 246, EE 346A / B, etc.

Stanford es un gran lugar para estudiar cualquiera de estos campos, y tendrás excelentes opciones para salir de cualquiera de ellos. También es el cielo en la tierra en Stanford, por lo que probablemente te divertirás, conocerás personas interesantes y disfrutarás del clima por igual en cualquiera de ellos. En términos de rigor, diría que Stats y CS son los más reputados, aunque obviamente tienen un énfasis ligeramente diferente (aquí hay una comparación humorística escrita por el profesor y superestrella de estadísticas de Stanford, Rob Tibshirani: Stats vs. ML Glossary).

Es como tener un boleto gratis para trabajar en google mountain view.