¿Cuáles son algunos programas de MS en Estadística que me prepararían para un papel en la ciencia de datos?

Definitivamente creo que sería más fácil romper la puerta en los trabajos de ciencia de datos, así como comenzar en una escala salarial más alta con un título de posgrado. Tener 5 años de desarrollo en su haber es una gran cosa porque implica para un gerente de contratación que tiene las habilidades para poner en funcionamiento un algoritmo y probablemente ya sepa cómo trabajar en un equipo ágil.

En cuanto al camino hacia un rol de ciencia de datos, creo que cualquier título podría funcionar bien. Mucho de cómo proceda depende de dónde desee aterrizar en ciencia de datos. Si está interesado en escalar modelos, construir grandes sistemas distribuidos para implementar los algoritmos y ajustarlos para que funcionen en tiempo real a escala, un título de CS con un enfoque de aprendizaje automático podría ser excelente.

Si está interesado en trabajar en un rol científico o de ingeniería, construir modelos estadísticos y algo de aprendizaje automático, un título en estadística podría ser excelente. También podría funcionar si está interesado en las finanzas o los seguros si trabaja en análisis de series temporales y aprende algunos métodos comerciales en asignaturas optativas.

Si está buscando trabajar en negocios en línea, es posible que incluso encuentre un programa dedicado de análisis de datos o ciencia de datos que ofrezca la combinación adecuada de habilidades que desea aplicar, lo que podría ser una buena manera, dado que ya sabe cómo programar.

Elegir una escuela es realmente la parte más difícil (o lo ha sido para mí) porque cada uno tiene sus altibajos. Si puede permitirse el lujo de tomar dos años de descanso, si es un candidato sólido para una escuela como la Universidad de Washington o Carnegie Mellon en Machine Learning o Johns Hopkins en Bioestadística, probablemente no se arrepentirá. Si necesita seguir trabajando, y es un programa de medio tiempo más cercano a su hogar que lo ayuda a desarrollar las habilidades y el portafolio que necesita, podría ser una mejor inversión.

Para mí, decidí optar por un programa en línea porque me ofrecía un mejor valor, una programación más fácil y un plan de estudios más sólido del que podía obtener localmente (a menos que estuviera dispuesto a no trabajar durante un año o más, lo cual no es una opción ) Quería poder trabajar desde casa u oficina y no renunciar a toda mi vida.

Existen muchos programas y la mayoría de ellos abrirán puertas que no son tan fáciles de abrir ahora.

Lo que debe decidir es si está buscando convertirse en un científico de datos y si desea llenar los vacíos de conocimiento y dejar sus calificaciones claras en un currículum o si desea abrir puertas exclusivas en compañías con estatura olímpica al salir de la escuela de posgrado. .

Si solo desea obtener un punto de apoyo y luego elegir el programa cuyo plan de estudios funciona para sus intereses y que es flexible en la forma en que lo necesita. Si siente que necesita comenzar desde arriba … luego descubra cómo ingresar a Stanford, MIT, Carnegie Mellon o Georgia Tech …

La mayoría de los programas de MS en estadística le enseñarán esto o le darán la opción de especializar su investigación o cursos en esta área. Sugeriría encontrar uno que financie completamente su título (muchos existen) y tenga un investigador con el que quiera trabajar. La experiencia de hacer investigación y consultoría en proyectos como estudiante graduado es una gran experiencia para los aspirantes a científicos de datos.

Bueno, eso realmente depende. Algunos lugares requieren cierta educación, como la bioinformática, por ejemplo. De lo contrario, cualquier cosa relacionada con estadísticas y econometría debería ser suficiente. Por otro lado, no necesariamente necesita un Master en Svience de datos para EOrk como uno. Elija un lenguaje o tecnología utilizada para eso como R (lenguaje de programación) o Python y descargue Apache Spark. Lea, aprenda que ambas cosas hacen un par de proyectos y hacen un portafolio. Si lo desea, incluso puede participar en competiciones en Kaggle y Hackerearth.