No hay mucha información en las otras respuestas, así que comenzaré con la respuesta obvia:
La mayoría de las escuelas que son buenas en matemáticas / estadísticas / CS van a ser buenas en ciencia de datos.
Dicho esto, realizar un posgrado requiere mucho tiempo y puede ser costoso, por lo que probablemente desee profundizar un poco más en esto. Algunos pensamientos:
- Si está buscando expandir sus oportunidades profesionales, asegúrese de que, sea cual sea su título, indiquen cuáles son los resultados. Por ejemplo, debe saber qué porcentaje de estudiantes obtienen trabajo y cuáles son sus salarios.
- Piensa en cómo quieres aprender y el tamaño del programa. ¿Quieres un programa en línea? ¿Quieres sentarte en una sala de conferencias con 300 estudiantes? Esto tiene un gran efecto en tu felicidad dentro de un programa.
- ¿Cuánta experiencia laboral está obteniendo? Muchos programas tienen algún tipo de pasantía. Cuanto tiempo es ¿Dónde trabajan los alumnos? ¿Es esto algo que quieres hacer?
- ¿Qué se enseña en el programa? ¿Está en Python? ¿Java? R? ¿Sobresalir? Piense en las tecnologías que se usan en Data Science y verifique que el programa las use.
Tenga en cuenta que las respuestas a las preguntas anteriores cambian. Los programas envejecen y mejoran (y a veces empeoran). Los programas también se calcifican cuando los profesores enseñan las mismas cosas una y otra vez, en lugar de cambiar con los tiempos. Asegúrese de que donde quiera que pase su tiempo obtenga valor por tiempo y dinero.
- ¿Es la universidad más barata que una universidad?
- ¿La parte superior del motor de un turbocompresor Isuzu es igual a la parte superior sin turbo?
- Cómo postularse a la universidad mexicana como extranjero
- ¿Cuál es la justificación de las elecciones sindicales de estudiantes en las universidades indias? ¿Por qué no está prohibido?
- ¿Qué hace que las universidades suban o bajen de rango? ¿Es similar a las 100 mejores universidades en los artículos de US News and World Report?
Gracias,
-mella
ps Full Disclosure, enseño en la Maestría en Análisis de la USF (MS in Analytics – College of Arts and Sciences | University of San Francisco). Si has leído hasta aquí, ¡te recomiendo echarle un vistazo!