¿Vale la pena un máster en Data Science?

Answer 1

Bueno, déjame cavar en esto. Para entender si la maestría en ciencia de datos vale la pena, debemos comprender la demanda de trabajo. En el caso de EE. UU., La Lista de ocupaciones de SOC – estadísticas de la Oficina de Trabajo tiene información sobre los empleos creados cada año.

Hay una amplia gama de perfiles de trabajo que se abren una vez que cursas tu maestría en análisis / ciencia de datos o MIS. Los he compilado en 5 categorías, analistas de gestión , analistas de sistemas informáticos, analistas de seguridad de la información, estadísticos y analistas de investigación de operaciones (estos son los perfiles enumerados en la Oficina de Estadísticas Laborales). Aquí hay un vistazo a la cantidad de empleos que se han creado en cada uno de estos perfiles respectivos en el año 2015

Fuente: https://edxengine.com/blog/?p=506 y Lista de ocupaciones de SOC

Como puede ver, acumulativamente hay alrededor de un millón de vacantes disponibles por ahí. Una cosa a tener en cuenta es que estas posiciones están ocupadas por diferentes variedades de personas, estudiantes de primer año que terminaron su Bachillerato, personas que terminaron sus Maestros y personas experimentadas que cambian de posición. Además, los trabajos enumerados son un poco generalizados, es decir, estas aperturas no son solo orientaciones analíticas.

Entonces, si suponemos que el 20% de estos trabajos están formados por perfiles orientados a Analytics / Data Science, el número de vacantes de los que estamos hablando es de alrededor de 300,000. El informe “Burtch Works” 2015 dice que el 88% de las empresas que necesitan un especialista en Big Data está buscando un candidato con un título avanzado. Por lo tanto, cualquier persona que tenga un buen manejo de los cursos de análisis / ciencia de datos y un título de maestría tiene una alta probabilidad de ser notado

Una vez más, hacerse notar también depende de la ubicación en la que persigas a tus Maestros o la ubicación a la que estés dispuesto a mudarte para un trabajo. La imagen a continuación le brinda una visión general del escenario de trabajo en cuanto al estado cuando se trata de los perfiles de trabajo respectivos. En general, la costa oeste y la costa este dominan el mercado laboral.

Si bien la información anterior brinda una descripción general de los estados a los que puede apuntar para obtener su Maestría, las áreas en estos estados que son puntos calientes para empleos en este sector se enumeran a continuación.

• Washington-Arlington-Alexandria, DC-VA-MD-WV División Metropolitana
• Nueva York-Jersey City-White Plains, División Metropolitana NY-NJ
• Los Ángeles-Long Beach-Glendale, CA División Metropolitana
• Boston-Cambridge-Newton, División MA NECTA
• Chicago-Naperville-Arlington Heights, División Metropolitana de IL
• Minneapolis-St. Paul-Bloomington, MN-WI

Estas son las 6 áreas con mayor concentración de trabajos orientados al análisis. A continuación se muestra una imagen que explica los trabajos de área sabia.

Y aquí hay un vistazo a cuánto puede ganar si está en uno de estos puntos calientes

Para resumir, ¿vale la pena el Máster en Ciencia de Datos? Como otros dijeron: la demanda de trabajos orientados a Analytics (para cualquier habilidad) es omnipresente, solo necesita estar en el lugar correcto, aprender las habilidades correctas y mostrarlas en el momento correcto.

En caso de que tenga curiosidad por saber más, aquí hay más detalles: https://edxengine.com/blog/?p=506

NOTA: Cualquier comentario, retroalimentación, corrección de los hechos presentados sería muy apreciado y se tomaría con el espíritu correcto.

Espero que esto ayude.

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Recursos adicionales

1. Herramienta de evaluación de perfil gratuita
2. Mis blogs: conozca todo el proceso de solicitud

Answer 2

Aquí hay una publicación de Jeremy Howard, quien fue ex presidente / científico jefe de Kaggle (compañía) y ahora es CEO de Enlitic (una compañía de diagnóstico médico de aprendizaje profundo).

Esto se publicó originalmente en su reddit AMA (que apareció recientemente en TED), y se dirigió a alguien que preguntaba si un maestro en informática era la mejor manera de aprender el aprendizaje automático. Su respuesta también es directamente relevante para cualquiera que esté considerando una Maestría en Ciencia de Datos y quiera convertirse en una ciencia de datos.

Estoy de acuerdo con su premisa de que, si bien un Máster en Ciencia de Datos proporcionará estructura y motivación, los cursos en línea (¡gratis!) Siguen siendo la mejor manera de hacerlo si puedes . De hecho, ¡estoy de acuerdo con toda su respuesta!

En el interés de obtener su publicación de reddit más distribución, estoy volviendo a publicar todo aquí!

No hay nada que pueda aprender en una maestría en ciencias de la computación que no pueda aprender en un curso en línea o leyendo libros. Sin embargo, si necesita la estructura o motivación de un curso formal, toda la interacción social con otros estudiantes, puede resultarle útil. Personalmente, creo que los cursos en línea son la mejor manera de hacerlo si puedes, porque puedes acceder a los mejores maestros del mundo y tener un entorno de aprendizaje mucho más interactivo, por ejemplo, el uso de cuestionarios cortos distribuidos a lo largo de cada conferencia.

Específicamente, los cursos que recomendaría nuestro curso de aprendizaje automático en Coursera, el curso de introducción a la ciencia de datos en Coursera y el curso de redes neuronales para aprendizaje automático: ¡sorpresa sorpresa, también en Coursera! Además, todos los libros introductorios aquí son una buena opción.

Lo más importante, por supuesto, es practicar detener la descarga de algunos conjuntos de datos abiertos de la web, e intentar construir modelos y desarrollar conocimientos, y publicarlos en su blog. Y asegúrese de competir en competencias de aprendizaje automático; esa es realmente la única forma de saber si sus enfoques funcionan o no.

Si está interesado en obtener más recursos gratuitos para aprender ciencia de datos, consulte las más de 100 respuestas en ¿Cómo me convierto en un científico de datos?

Fuente: AMA de Jeremy Howard en reddit

Answer 3

No puedo hablar por empleadores en los EE. UU., Pero en el Reino Unido si está buscando un puesto de Científico de Datos, tener una Maestría en Ciencia de Datos (o un tema similar) o un Doctorado, en mi experiencia, lo pondrá al frente de la cola de la entrevista.

Data Science es un campo tan amplio y variado que ningún programa de maestría en el mundo puede enseñarle todo lo que necesita saber. Al combinar cursos en línea, libros, concursos de Kaggle y una maestría, estará extremadamente bien posicionado para comenzar una carrera como científico de datos.

Estoy llegando al final de mi Maestría en Ciencia de Datos y las oportunidades de trabajo que he estado recibiendo, definitivamente no sería considerado si no hubiera estudiado para la Maestría.

Answer 4

Se han proporcionado muchas respuestas excelentes sobre este tema. Sin embargo, falta una cosa … ¡USTED! Te animo a mantener una mente abierta durante dos minutos. Responde las siguientes preguntas. Le ayudarán a elegir entre un título en ciencias de datos, autoaprendizaje o algo completamente diferente.

P1) Pregúntese: “¿Qué ME ENCANTA hacer con los datos?”

A1) Si su respuesta inmediata es “matemáticas”, “jugar con datos” y / o “tratar de resolver problemas complejos”, entonces la ciencia de datos es para usted. Disfrutará de la lucha y los “altibajos” de la ciencia de datos. Si no, reconsiderar. Esta profesión puede ser más una carga que una alegría para ti.

P2) Pregúntese: “¿Dónde ME ENCANTA pasar mi tiempo aprendiendo?”

A2) Si su respuesta es “en casa”, “en un laboratorio”, “en mis propios términos” o “cuando lo desee”, ¡entonces el autoestudio es para usted! No te fuerces a un ambiente educativo solo para obtener un título y complacer a los demás. Un título no traerá alegría a tu vida y hay mejores formas de aprender en línea. Si su respuesta es “en un entorno estructurado”, “en la escuela” o “no en mi casa”, ¡salga y obtenga ese certificado o título en ciencias de datos! Disfrutarás trabajando en una universidad y florecerás allí.

P3) Pregúntese: “¿Cuánto estoy dispuesto a invertir para obtener mi maestría en Data Science?”

A3) Si respondiste “todo” o “lo que sea necesario”, entonces busca tu maestría en Data Science. Será una labor de amor para ti y gratificante para tu carrera. Si respondió “No estoy seguro” o “¿Qué se necesitará?”, Considere obtener un certificado en ciencia de datos. Te encanta la escuela, pero la maestría parece más una carga que un activo. Eres súper valioso y no necesitas una maestría para demostrarlo.

Espero que esto ayude. ¡Bendiciones en su emocionante viaje de ciencia de datos!

Mejor Brad-

Próximas preguntas

Answer 5

Sí, de hecho, ¡pero obviamente hecho del mejor instituto!

Espero que la siguiente comparación lo ayude a elegir el mejor programa / institutos de ciencia de datos / análisis / big data en India / EE. UU .:

Análisis comparativo de los principales institutos analíticos: haga clic aquí

Aegis es uno de los mejores institutos de la India que ofrece programas de posgrado en ciencia de datos, análisis de negocios y Big Data en asociación con IBM.

Antes de unirse a cualquier programa o instituto, uno debe hacer algunos hallazgos y análisis relevantes.

Entonces, ¿qué constituye hechos relevantes?

Siento que los siguientes son los más relevantes:

1. Registro de colocación anterior del instituto
2. Plan de estudios del curso
2. Perfil del profesorado
3. Asignación de instalaciones de apoyo / proyectos prácticos
4. Proyectos industriales y afiliaciones.
5. Tasas

Todos los posibles participantes de un programa deben tomar una decisión solo después de un análisis comparativo de estos atributos mencionados anteriormente. La verificación cruzada de la información recopilada es esencial para evitar sesgos personales e institucionales.

Uno debe entender que el mejor consejo siempre proviene de los antiguos alumnos, profesores y participantes actuales.

La escuela de ciencia de datos Aegis está clasificada entre las 10 mejores instituciones.

Para obtener una clasificación, haga clic en el enlace: Los 10 mejores cursos de análisis en India – Clasificación 2016

Los diferentes modos de entrega en los que se entrega este programa son los siguientes:

• Tiempo completo: haga clic aquí
• Modo de fin de semana ejecutivo: haga clic aquí
• Ejecutivo en línea (Live Interactive): haga clic aquí

Estos enlaces le darán más información sobre el programa. Puede ver todos los detalles sobre este programa, como el currículo del curso, los detalles de los alumnos, el perfil del profesorado, la ubicación, los proyectos de la industria, etc.

En pocas palabras: ¡haga una elección informada!

¡Todo lo mejor!

Saludos

Yashashree Hardikar

8828084908

Answer 6

No puedo generalizar, pero aquí están mis pensamientos sobre las maestrías en ciencia de datos.

Muchas escuelas de ciencias de la información fueron creadas apresuradamente por las escuelas para ganar más dinero y no son realmente originales y no brindan una buena capacitación.

Gran parte del material es solo material de estadísticas, informática o matemática reorganizada. Básicamente, copie y pegue sin mucha integración. Luego agregarían algo de finanzas y economía, nuevamente, simplemente pegado en lugar de hacer un curso integrado.

En esencia, puede hacer estadísticas, CS o econ MA en su lugar y tomar algunas estadísticas, matemáticas, CA, cursos de finanzas y habrá aprendido el equivalente de data science MA… ..Así, data Science MA realmente no vale la pena el dinero en este momento y realmente puedes aprender muchas cosas en línea de Coursera, Udacity, edX de forma gratuita, como han mencionado otras personas.

Sin embargo, quiero reducir un poco la holgura para los programas de maestría en ciencias de datos. Primero, la mayoría de estos programas son nuevos y siguen evolucionando, por lo que con el tiempo la integración será mejor.

En segundo lugar, algunas maestrías en ciencias de datos están dirigidas a personas que realmente no pueden hacer matemática o programación. Básicamente, te informan sobre la ciencia de datos. Por lo tanto, no puede hacer bien el trabajo, pero puede comprender mejor el trabajo que producen los científicos de datos. Por lo tanto, si usted es un gerente superior o desempeña un papel en el que debe evaluar y confiar en el trabajo de los científicos de datos, la maestría en ciencias de datos valdrá la pena.

Answer 7

La Maestría en Análisis de Datos está diseñada para estudiantes con antecedentes numéricos (por ejemplo, un primer título en Matemáticas, Economía, Contabilidad, Psicología, Física o Química), así como para graduados que ya trabajan en la industria.

El programa le permitirá utilizar y aplicar su experiencia académica previa para obtener las habilidades necesarias para trabajar con las grandes cantidades de datos que deben analizarse en el mundo moderno.

Junto con esto, el Máster en Ciencia de Datos lo prepara para tener éxito en industrias que se ocupan de datos como banca, atención médica, gobierno, compañías de seguros y administración al permitirle desarrollar y evaluar estrategias.

¿A quién le valdría la pena?

• Estudiantes interesados ​​en mejorar sus habilidades técnicas y de resolución de problemas, que son los requisitos prioritarios de los empleadores.
• Aquellos que pretenden implementar una investigación independiente y analizar soluciones en el campo de la ciencia de datos
• Aquellos que estén interesados ​​en la investigación comercial avanzada donde los estudiantes tengan un entorno de investigación adecuado con una variedad de recursos disponibles.

Perspectivas de trabajo y salarios

Algunos de los principales empleadores que contratan en este campo son Facebook, Google, Amazon, eBay, Paddy Power, Capgemini, Mozilla, IBM

Industria farmacéutica: Janssen, Merck, GSK, J&J

Industria de servicios financieros: Banco de Irlanda, AXA, EY, Accenture, Deloitte, Citi, HSBC

Un puesto de nivel de entrada podría obtener un salario promedio de alrededor de $ 50,000- $ 75,000 por año. A medida que aumenta la experiencia, el salario promedio aumenta a números más altos.

La única forma de averiguar si vale la pena para usted es introspectar profundamente sus objetivos a corto y largo plazo. No hay forma de evitar eso.

Espero que la respuesta haya ayudado.

Alternativamente, puede realizar una evaluación completa del perfil en MiM Profile Evaluation: revise las fortalezas de su perfil, permitirá que nuestro equipo le brinde una mejor evaluación de sus posibilidades en las escuelas de Top Data Science.

Answer 8

Hola,

Aunque es parcial, puedo decir que al debatir con nuestros socios industriales en el Data ScienceTech Institute, muchas empresas están buscando una capacitación “formal” en Data Science, principalmente porque están luchando por las cuádruples habilidades requeridas: CS / IT, Aplicado Matemáticas para máquina / aprendizaje profundo, negocios y ética y derecho.

Y en esta etapa, parece que los reclutadores realmente están mirando los contenidos de los programas y la filosofía de enseñanza mucho más que el nombre de la institución.
La demanda es enorme, como lo subraya el famoso Big Data de McKinsey: la próxima frontera para la innovación, la competencia y el estudio de la productividad, y los reclutadores están mirando a los graduados “listos para comenzar”.
Eso cambiará a lo largo de los años, por supuesto, cuando todos los grandes jugadores hayan reunido los cursos de DS 😉

Cuídate.

Answer 9

Contraté a muchos programadores autodidactas, algunos de los mejores que he conocido fueron autodidactas. Me imagino que los científicos de datos autodidactas también pueden encontrar empleo. Para que los programadores autodidactas encuentren su primer trabajo (el más difícil de conseguir), es mejor que tengan algo demostrable para mostrar a los entrevistadores, como proyectos de código abierto a los que han contribuido. O un producto de inicio que han construido.

Me imagino que en ciencia de datos, podrías hacer algo similar.

La desventaja de la ruta autodidacta es que es muy poco probable que obtenga ofertas de trabajo de los mejores empleadores, mientras que de un buen programa de MS es mucho más probable que obtenga entrevistas en compañías deseables. ¿Por qué importa esto?

Si no va a lanzar su propia startup, es decir, crear su propia posición, tomará su primera posición o dos en empleadores “subprime” a medida que aprende en el trabajo y se prueba. Eso podría retrasarle varios años en el progreso de su carrera, tanto que los dos años que habría pasado en esa EM de repente comienzan a parecer una inversión bastante buena.

Además, para muchos de los principales empleadores, los asuntos de pedigrí. No estoy de acuerdo con esto, pero es solo un hecho. Es un filtro que los departamentos de recursos humanos y la gerencia de ingeniería utilizan para reducir la cantidad de currículums que deben analizar. Las escuelas a las que fuiste y las compañías anteriores en las que has trabajado te llevan a sus entrevistas. Si su objetivo es trabajar en Google, et al., A veces tener un prestigio inadecuado en su currículum le impedirá incluso obtener entrevistas al principio de su carrera a menos que haya logrado tener éxitos profesionales realmente impresionantes que anulen su falta de escuela / empleador prestigio (es decir, inició un proyecto de código abierto popular, lanzó y salió de una startup exitosa, o trabajó en una startup sin nombre que se convirtió en una marca).

Answer 10

Un científico de datos representa una evolución desde el rol comercial o analista de datos. La capacitación formal es similar, con una base sólida típicamente en informática y aplicaciones, modelado, estadísticas, análisis y matemáticas.

Lo que distingue al científico de datos es la perspicacia empresarial fuerte, junto con la capacidad de comunicar los hallazgos a los líderes empresariales y de TI de una manera que puede influir en la forma en que una organización aborda un desafío empresarial. Los buenos científicos de datos no solo abordarán los problemas comerciales, sino que elegirán los problemas correctos que tengan el mayor valor para la organización. https://intellipaat.com/hadoop-d …

El rol del científico de datos ha sido descrito como “analista en parte, artista en parte”. Un científico de datos es alguien que es inquisitivo, que puede observar los datos y detectar tendencias. Es casi como un individuo del Renacimiento que realmente quiere aprender y aportar cambios a una organización “.

Mientras que un analista de datos tradicional puede mirar solo los datos de una sola fuente, por ejemplo, un sistema CRM, un científico de datos probablemente explorará y examinará datos de múltiples fuentes dispares. El científico de datos examinará todos los datos entrantes con el objetivo de descubrir una información previamente oculta, que a su vez puede proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial urgente. Un científico de datos no solo recopila e informa sobre los datos, sino que también los mira desde muchos ángulos, determina lo que significa y luego recomienda formas de aplicar los datos.

Los científicos de datos son inquisitivos: exploran, hacen preguntas, hacen análisis de “qué pasaría si”, cuestionan los supuestos y procesos existentes https://intellipaat.com/tutorial/data-science-tutorial

Los datos se duplican cada dos años, y todos han oído hablar de los números de crecimiento absurdos indicados en los informes. En este contexto, el resultado inevitable es la aparición del Data Scientist. Un científico de datos necesita analizar grandes cantidades de datos y proyectar el mapa tecnológico para hacer posible la transición de datos a ideas. El alcance del trabajo de un científico de datos incluye la identificación de las fuentes de datos, la calidad de los datos, las correlaciones entre los puntos de datos y la difusión a los usuarios de la información.

Por el momento, el papel de un científico de datos lo desempeña una combinación de personas en el equipo de BI, como el arquitecto del almacén de datos, el analista de negocios y otros de esa clase. A medida que la situación evoluciona, el científico de datos trabajará por encima de estos profesionales para descubrir nuevas tendencias y asociaciones que puedan estar más allá del ámbito de los modelos actuales y los problemas comerciales. El analista de negocios trabajaría en los datos que ha recopilado el científico de datos. James Kobielus, un analista senior de Forrester, en su negocio, llega a comparar el trabajo de un científico de datos con el trabajo de científicos en ciencias naturales y ciencias sociales, afirmando que necesitarían datos de observación y datos experimentales para trabajar con. “Históricamente ( los científicos de datos ) han tenido que contentarse con meros ejemplos”. Con el surgimiento de una carrera de pleno derecho, esto pronto cambiará.

Las discusiones sobre quién está calificado exactamente para ser un científico de datos no difieren demasiado del debate que se sostuvo anteriormente sobre si, sin embargo, al principio, los expertos de la industria han indicado que un científico de datos debe tener una maestría en matemáticas o estadísticas. Mientras tanto, el CTO del grupo en Shoppers Stop dice: “Hay una escasez de profesionales a los que se les puede llamar científicos de datos. Por el momento, quien tiene pasión por trabajar con datos está llenando el vacío ”.

Un científico de datos trabajará en el desarrollo de nuevos algoritmos y presentará nuevos patrones e ideas sobre los datos que de otro modo permanecerían ocultos. “Junto con las estadísticas, un científico de datos puede tener una calificación en economía, y definitivamente necesita una docena o más de experiencia trabajando con diez a quince herramientas de BI”, dice Chuck Hollis, vicepresidente de marketing global y CTO, EMC.

un proveedor de servicios de análisis y ciencia de decisiones dice que “los científicos de datos también incursionarán en psicología experimental, antropología y ciencias sociales”. Con la necesidad de establecer centros de excelencia de BI (CoE), los análisis se institucionalizarán.

Con el advenimiento de las redes sociales impactando la mayoría de las facetas de los negocios, las organizaciones esperan integrar la tecnología, el software social y el BI para crear un ambiente agradable para la toma de decisiones. El científico de datos será responsable de proporcionar un contexto social a la información. BI y análisis bailan a una nueva melodía cuando adoptan nuevos enfoques como Hadoop. No esperan datos estructurados, limpios y prístinos, sino que trabajan con una mezcla de datos para proporcionar un análisis en tiempo real o cercano. La analítica descriptiva, la analítica inquisitiva, la analítica predectiva y prescriptiva son parte del nuevo paradigma, con el científico de datos en el centro.

La curva de evolución se está moviendo del soporte de decisiones a ser cada vez más operacional, con una progresión inminente que llevará la competencia estratégica a un nivel completamente nuevo con los científicos de datos en la imagen. BI entró en escena hace quince años y TI poseía estas iniciativas. Ahora, BI es una función comercial que involucra investigación de mercado con un enfoque central en análisis. Las compañías con grandes volúmenes de datos (internos y externos) irían a The Notion Market sin pestañear, pero las compañías más pequeñas lo pensarían dos veces antes de pagarle a alguien para hacer algo que su proveedor de BI les dijo que haría su producto de BI.

Sin embargo, no es que haya científicos de datos en abundancia, todos clamando por empleos. Por el contrario, como dice Hollis de EMC, “Hay una escasez de talento. Por cada científico de datos, hay treinta trabajos esperando.

Answer 11

Tengo mi maestría en ciencia de datos.

Estoy de acuerdo con el comentario de Alex Gilgur de que una maestría le dará la ventaja para obtener las entrevistas. Hay muchas posiciones de tipo DS que requieren un nivel de MS o PhD. Para el conocimiento, todo lo que necesita es tomar un curso en línea o leer un libro.

¿Cómo declararía en un currículum que leyó un libro? ¿Tendría una sección en su currículum con “Libros que he leído” o “Videos de YouTube que he visto” o “PDF gratuitos que he leído”?

¿Eso lo diferenciaría lo suficiente por encima de una maestría de una universidad superior acreditada?

Answer 12

Soy de la opinión de que la educación formal siempre será una gran ventaja cuando se considera una profesión. En ese sentido, diría que una maestría en ciencia de datos definitivamente ayudaría a asegurar una buena posición. Dicho esto, mi única preocupación es el momento de un programa largo en este momento. La ciencia de datos está muy de moda en este momento. En un par de años, puede que no haga tanto calor. Sin embargo, no se preocupe, los principios de la ciencia de datos, independientemente de cómo los llame, siempre estarán en demanda.

Answer 13

Ahora, gran demanda de científicos de datos.

Por eso, hacer una maestría en ciencia de datos y gastar una gran cantidad de dinero para eso no vale la pena. Puede aprender ciencia de datos a través de Internet. Muchos cursos en línea están disponibles.

Curso de IA aplicada: es una gran plataforma para los cursos en línea de Machine Learning y es uno de los mejores cursos para aprender el machine learning.

No hay requisito previo para aprender este curso. Enseñan desde lo básico. Y cubrieron más de 25 técnicas de aprendizaje automático y más de 10 estudios de casos en tiempo real.

Una vez, si obtiene una calificación de A + en ese curso, le darán referencia a las principales compañías basadas en productos (Amazon, Google, etc.).

Todo lo mejor

Answer 14

Hola ,
Estoy haciendo MS en ciencia de datos de Narsee Monji, Mumbai. También tengo más de 2 años de trabajo como ingeniero de software en Syntel. He explorado mucho sobre big data y lo encontré bastante fascinante e interesante tanto en términos analíticos como de codificación.

Asistí a muchos seminarios gratuitos y videos en línea para obtener el conocimiento sobre esto, pero no me satisfizo. Necesito obtener un expositor más amplio en este campo. Dejé mi trabajo y opté por la maestría en ciencia de datos. Aquí, en la universidad NMIMS, estoy obteniendo una exposición buena y suficiente de la tecnología y la orientación de los expertos de la industria realmente ayuda a comprender el escenario empresarial actual.
Creo firmemente que si alguien está realmente interesado en este campo debe ir a un curso profesional en lugar de videos de Internet. Aumentará el conocimiento práctico, la comprensión refinada, la interacción con las personas con las mismas ideas y la mayoría de las empresas preferirán una maestría que sea fácil de obtener en grandes empresas con título.

y es el campo más emergente, por lo que hay un futuro bastante seguro. ¡Vale la pena!

Answer 15

En lugar de recoger el DataScience. Opte por la ingeniería informática Aprenda dos lenguajes de programación y obtenga certificaciones en ciencia de datos (caja de herramientas de Data Scientist, aprendizaje práctico de máquina, programación R). Esta sería la forma correcta en que me siento.

Answer 16

Hola,

Sí, vale la pena tomar este programa. El principal parámetro decisivo sería su interés y experiencia laboral.

Seleccionar universidades y programas que se adapten a usted es un trabajo difícil y depende de muchos otros parámetros, como de qué antecedentes académicos proviene, cuál es su área de interés y cuánto tiempo, esfuerzo y dinero planea vender para esto.

A continuación se muestra la lista exhaustiva de todas las universidades que ofrecen a los Programas de Ciencia de Datos sus Cortes y tarifas GRE.

Universidades que ofrecen maestrías en ciencia de datos

Saludos,
Sajid

Answer 17

El auge de la analítica de big data no solo sacudió el mercado, sino que comenzó a funcionar a toda velocidad. Entonces, ahí tienes nuevos conjuntos de habilidades; nuevas publicaciones; vacante renovada y una economía revivida. Lo mejor que el análisis de datos trae al mercado es la igualdad de oportunidades para que las pequeñas y grandes compañías penetren en las filas de los consumidores. Por otra parte, no se trata solo de los beneficios comerciales. La forma en que el análisis de big data ha influido en la ciencia médica, militar, seguridad y desarrollo tecnológico, está más allá de la concepción.

http://www.5ganalytix.com/bigdat …

Answer 18

Ha valido la pena para mí. Hice mi MSBA en Okstate.

Tiene más de 14 años de historia.

Lo que realmente me gustó del programa:

Más del 90% de pasantías y prácticas, y muchas debido a la historia y las conexiones del programa.

Asistencias de posgrado que no solo renuncian a su matrícula, sino que también le dan 1100 dólares al mes.

Un programa muy equilibrado. Aprendí muchas cosas que muchas escuelas no ofrecen. Cosas como el valor de por vida del cliente, el flujo del tensor de Google, etc., se organizan como bootcamps y se brindan los viernes y sábados.

Oportunidad de participar en varias conferencias como el foro global de SAS, Informs, que brinda una gran oportunidad para establecer contactos y presentar su trabajo.

Tamaño de lote pequeño (35 estudiantes)

Además de las pasantías, tengo numerosos premios.

Estrechos lazos con el instituto SAS y muchos softwares caros como SAS Sentiment Studio disponibles para nuestro uso.

Para cualquier cosa, considere mirar el sitio web y el grupo fb -Inicie sesión en Facebook | Facebook

Answer 19

No se puede decir nada con certeza, pero como estudiante de posgrado que asistió a algunas ferias de carreras y postuló activamente a las principales empresas de software, me di cuenta de que casi todos contratan ingenieros de ciencia de datos.

Answer 20

Mira mi respuesta similar a ¿Cuál es mejor, una maestría en ciencias de datos o una certificación de ciencias de datos de Coursera?