¿Cuál es la diferencia entre la MS de NYU en CS y la MS de NYU en Data Science?

Answer 1

La respuesta rápida es similar a la respuesta de Justin Ma para ¿Cuál es la diferencia entre la maestría de Columbia en ciencia de datos y la maestría de Columbia en CS con la pista de aprendizaje automático? – La maestría en ciencias de datos se centra directamente en el desarrollo de habilidades profesionales de ciencias de datos, mientras que la maestría en ciencias de la computación se centra más generalmente en la investigación académica. Esto se refleja en el hecho de que el proyecto final del programa Data Science se centra en resolver programas de ciencia de datos para empresas reales, mientras que la tesis de maestría es una tesis académica.

Una gran ventaja de la Maestría en Ciencia de Datos es que hay una amplia gama de cursos relacionados con la Ciencia de Datos de muchos departamentos diferentes que están aprobados previamente para la especialización. Esto elimina la molestia de tratar de obtener cursos de otros departamentos aprobados para su especialidad (si la maestría es algo así como la licenciatura, creo que tiene que solicitar la sustitución de cursos), lo que le facilita tomar más aplicaciones. clases

En cuanto a las fortalezas y desventajas de los programas, por la forma en que me parece, la MS en CS es más adecuada para aquellos que desean sumergirse en problemas de investigación y estudios a un nivel profundo (especialmente aquellos que tienen una aplicación particular de aprendizaje automático que quieren investigar en mente), mientras que el programa Data Science es más adecuado para aquellos que desean sumergirse en la práctica de Data Science. De cualquier manera, los programas comparten muchos de los mismos profesores, departamentos y cursos, por lo que diría que ambos pueden proporcionar una gran preparación para los campos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Answer 2

MS in CS tiene la opción de 3 semestres de asignaturas optativas, de las cuales puede elegir cualquiera de las asignaturas, incluida Data Science o soem de popa, etc., siempre que contribuyan a su especialización o especialización. Por lo tanto, puede seguir una maestría en CS y seguir haciendo casi todos los cursos del departamento de DS. Del mismo modo, MS en DS tiene muchas asignaturas optativas (ligeramente menores que CS), disponibles en su sitio web, que son las mismas que las optativas de CS. Por lo tanto, es posible que cualquiera que elija, termine haciendo cursos casi similares si está interesado en la ciencia de datos.
Pero hay una diferencia. Algunos de los cursos relacionados con la ciencia de datos se han trasladado a la división de ciencia de datos de nyu. Por lo tanto, los estudiantes de DS obtienen esos primero (siendo su núcleo) y luego los asientos restantes están disponibles para los estudiantes de CS. Por lo tanto, si está interesado en realizar cursos relevantes para el aprendizaje automático y la ciencia de datos, podría ser preferible unirse al departamento de ciencia de datos. de lo contrario, CS tiene una amplia variedad de excelentes cursos optativos para elegir.
Por lo tanto, su mejor opción para decidir sería planificar sus 36 créditos, en función de los cursos disponibles en sus respectivos sitios web y que los cursos de DS tienen disponibilidad limitada para los estudiantes de CS.