¿Una maestría en ciencias de datos en una escuela de CS está en desuso? ¿Es mejor buscar un programa de análisis en una escuela de negocios?

Answer 1

Esa es una infografía interesante. No estoy seguro de estar de acuerdo …

Así es como lo veo. Si tomas la simple dicotomía de “destreza de análisis” (CS) y “perspicacia comercial” (BA), la primera es más fácil de adquirir en la escuela en un entorno estructurado e intenso, mientras que la segunda tiene mucha más sutileza y se adquiere mejor en el trabajo, con experiencias del mundo real. Entonces, en mi opinión, es más fácil enseñar a una persona con visión de negocios orientada a la CS que enseñarle a un analista de negocios los aspectos básicos del aprendizaje automático y el modelado.

Como dijiste, la implementación del CS puede cambiar, pero la teoría básica (algoritmos, estructuras de datos) será útil incluso después de que los métodos de implementación entren en una nueva generación. Entonces, no todas las cosas que aprendiste en una escuela de CS serán obsoletas en unos años.

Answer 2

Ese artículo fue escrito por un vicepresidente de marketing. Probablemente debería dar poco peso a las conclusiones extraídas. El punto principal de un título enfocado en ciencias de datos o análisis es qué temas se están cubriendo, en qué idiomas obtendrá dominio y en qué consistirá su cartera final cuando comience a entrevistar.

Sin embargo, debe considerar un campo de entrenamiento de ciencia de datos aplicados en lugar de otra credencial académica. Estos bootcamps han comenzado a capacitar a ingenieros de software y personas con antecedentes técnicos para satisfacer la creciente demanda de profesionales de la ciencia de datos. Estos cursos ofrecen una combinación de teoría, aplicación práctica y proyectos prácticos en comparación con el modelo de titulación tradicional. Aprenderá las habilidades en el trabajo que los científicos de datos necesitan y se irá con una sólida cartera para entrevistas .

Actualmente estoy aconsejando a un recién llegado al espacio. Se llama K2 Data Science. Este bootcamp es ligeramente diferente a los demás, ya que es 100% remoto y se realiza a tiempo parcial durante las noches y los fines de semana. El objetivo demográfico es profesionales que trabajan y que no quieren renunciar a su trabajo, reubicarse o gastar dinero y tiempo en otro grado.