¿Maestría en sistemas distribuidos o aprendizaje automático?

Answer 1

Contestaré en tres partes:

1. ¿Qué debe tener en cuenta el alumno?

Dadas dos opciones y la posibilidad de elegir solo una,
uno debe ir a sistemas distribuidos si uno tiene
a. Buena experiencia en redes
si. Comprensión sólida del sistema operativo
C. Suficiente conocimiento del hardware (enrutadores y demás)

uno debe ir a la especialización de aprendizaje automático si tiene
a. Buena formación en estadística.
si. Fondo decente en programación funcional y / o IA

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2. ¿Cuál ofrece mejores oportunidades en el futuro?

En mi opinión, el curso de maestría en sistemas distribuidos le presentaría una amplia gama de ramas de las que podría no estar al tanto. Presenta desafíos tanto en la industria (servicios web de Amazon, Google y otros proveedores de la nube, por ejemplo) como en la academia (consulte Bienvenido a Sistemas Distribuidos por uno de los profesores de la Universidad de Vrije). Vale la pena pensar en el curso de Sistemas Computacionales Distribuidos y Paralelos (PDCS) en la Universidad de Vrije. Eche un vistazo aquí Sistemas informáticos distribuidos en paralelo

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3. ¿Particularmente en startups?

Mi respuesta es Sistemas distribuidos (si uno tiene que elegir solo uno de los dos).
porque,
a. Ya sea un inicio basado en productos / servicios, debe tratar con redes. (Puede que no estés lidiando con el aprendizaje automático)

Answer 2

Estaba exactamente en el mismo dilema cuando comencé la escuela de posgrado. Intenté tomar cursos en ambas áreas, pero pronto tuve que elegir uno de los dos. Se necesita mucho trabajo para convertirse en un experto en algo y es difícil ser un experto en dos cosas.

Decidí centrarme en el aprendizaje automático por las siguientes razones.

1. El aprendizaje automático es el más difícil de los dos. Definitivamente necesita más matemática que los sistemas distribuidos. Lea algunos documentos de Sistemas distribuidos y algunos documentos de Aprendizaje automático y encontrará por sí mismo cuál es más intensivo en matemáticas. En mi caso, había regresado a la escuela de un trabajo, así que decidí centrarme en el aprendizaje automático.
2. El aprendizaje automático está más de moda en estos días y ya hemos comenzado a ver muchas nuevas empresas en IA. Las habilidades en sistemas distribuidos se pueden aprender fácilmente en la industria o mediante la auto lectura. Obtener la teoría detrás de los modelos de ML requiere cierto rigor que proporciona un entorno académico, por lo que, mientras estás en la escuela, es mejor hacer uso de ese entorno.
3. Si absolutamente quieres hacer algo con los sistemas. Yo diría que la computación de alto rendimiento y la programación de GPU son más útiles y prometedores que los sistemas distribuidos.

Answer 3

Utilice sistemas distribuidos y el poder de los algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas interesantes. El mundo se ha movido para crear numerosas ramas de estudio interdisciplinarias, aborda problemas interesantes. Equípate con las herramientas para resolver problemas y los sistemas distribuidos y el aprendizaje automático es una de las muchas habilidades que necesitarás.

Answer 4

A2A. Le sugiero que haga una profundidad primaria y otra secundaria: una en sistemas distribuidos y la otra en ML, vea Stanford Computer Science. Puede determinar cuál es su primaria y secundaria después de haber tomado algunos cursos.

Nota: El MSCS es el grado incorrecto para las startups. Si ese es su objetivo real, debe averiguar qué tipo de inicio está buscando y obtener la capacitación necesaria.

Answer 5

Según yo, deberías ir a aprendizaje automático para maestros, ya que actualmente es el tema candente para proyectos y tesis.

Answer 6

Haz ambos. El aprendizaje automático distribuido está de moda en este momento y no es probable que desaparezca pronto.