¿Debo hacer un master en ciencia de datos o ir a un campo de entrenamiento?

Recomiendo este blog, que presenta bien las ventajas y desventajas de los programas de Maestría, Bootcamps y MOOC.

Con total transparencia, los autores del blog, Datascope Analytics, trabajaron estrechamente con mi negocio, Metis, en el diseño de nuestro campamento de ciencia de datos, por lo que ni yo ni ellos podemos fingir una imparcialidad completa.

Su pregunta es qué lo preparará mejor para conseguir un trabajo en ciencia de datos. Nuestra experiencia es que los empleadores buscan (1) la confirmación de las habilidades técnicas y la comprensión de los conceptos teóricos; (2) fuertes habilidades de comunicación; y (3) evidencia de la capacidad de aplicar las habilidades técnicas, los conceptos teóricos y las habilidades de comunicación a proyectos reales utilizando datos reales (no de juguete, no seleccionados).

Metis te prepara bien en ese sentido. Desarrolla una cartera de 5 proyectos, que incluyen pasar 4 semanas en su proyecto final de pasión. Puede ver los tipos de proyectos que nuestros graduados han creado aquí. Y dado que nuestros graduados han trabajado en empresas como Apple, Tesla, Spotify, Facebook, IBM, Capital One Labs, Booz Allen, Bain y muchos, muchos más, me siento muy seguro al decirles que un campamento de entrenamiento, al menos , el bootcamp de Metis, lo preparará bien para encontrar un buen trabajo relacionado con la ciencia de datos.

Bueno, en primer lugar, ¡felicidades! Todas las industrias necesitan científicos de datos y se anticipa una escasez en los próximos años. No importa cuál sea el camino que elija para aprender ciencias de los datos, maestros o Bootcamp, lo más probable es que tenga un trabajo que la mayoría considera “bueno” después de la graduación.

¿Existe un papel particular en Data Science que le atraiga más? Algunos títulos incluyen: analista de datos, ingeniero de datos y, por supuesto, científico de datos. Si tiene alguna preferencia, consideraría qué modo educativo tiende a tener este resultado deseado más específico.

Como director de Byte Academy, una escuela de codificación de Python (lenguaje de programación), ciencia de datos y tecnología financiera, he visto a muchas personas pasar por nuestros programas, tanto Data Science como Python, que terminan en roles de ciencia de datos después (Python es muy utilizado en ciencias de la información). Incluso tenemos estudiantes que se matriculan con datos previos y títulos en informática. A pesar de esto, asisten a nuestro Bootcamp de programación después, ya que la educación que brindamos es más práctica, orientada a la carrera y menos teórica que los programas universitarios. Viniendo desde el lado de Bootcamp, quizás sea parcial, sin embargo, estoy seguro de que los bootcamps te ayudarán a conseguir un “buen trabajo” en ciencia de datos. Hablaría con las universidades y sus graduados, además, consideraría el tiempo y el presupuesto que tiene para aprender al tomar su decisión.

Estoy escribiendo esta recomendación en vista de que estás estudiando para obtener un doctorado en matemáticas, especializándote en optimización.

No veo ninguna razón para que hagas un bootcamp de ciencia de datos o tengas un título de maestría. No hay razón en absoluto.

Matemáticas:

No se convertirá en un experto en aprendizaje automático o diseño experimental o modelos de regresión o estadísticas bayesianas asistiendo a bootcamp o cursando una maestría. Ya tienes todos los ingredientes para convertirte en un científico de datos.

Con su conocimiento matemático, debería ser fácil para usted comprender los conceptos en torno a algoritmos de aprendizaje supervisados ​​/ no supervisados, probabilidad y estadísticas en general, y conceptos más avanzados como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo.

Programación:

También creo que, como estudiante de doctorado, sabes cómo manejar la programación para ser productivo. La mayoría de los bootcamp te enseñan suficiente programación para ser práctico. Está bien si no está pagando para asistir al bootcamp, pero no lo necesita. Todo lo que necesita es SQL y python / R, scikit learn / caret, matplotlib / seaborn / ggplot2, shiny / flask.

opcionales: web scraping, scala, spark, tensorflow, antorcha

Esto tampoco debería ser difícil para ti. He visto a alguien enseñarse a sí mismo a ser productivo en Python aprendiendo en exceso los cursos en línea.

Lo que debes hacer en su lugar:

Consigue un trabajo de científico de datos. Podría ser un voluntario, una pasantía, a tiempo parcial, a tiempo completo, lo que sea. Si desea aprender a convertirse en un científico de datos, la mejor manera es obtener experiencia en el mundo real. Omita el campo de entrenamiento, omita el título, obtenga la experiencia práctica.

Según la científica de datos en jefe de Metis, Deborah Berebichez, si quieres convertirte en científico de datos, un campamento de ciencia de datos te llevará allí más rápido que un grado:

Considera tus opciones:

• Una maestría o licenciatura demora de 2 a 4 años
• Un bootcamp es un curso intensivo de 12 semanas, en el que emerges con habilidades prácticas.
• Si sus objetivos son conseguir un trabajo en la industria rápidamente, un campamento de arranque es una gran opción.

Ella explica que los estudiantes exitosos de Metis tienen experiencia en economía, periodismo, marketing, inglés, banca y atención médica.

Sin embargo, si su objetivo es trabajar en una capacidad académica, o hacer investigación en ciencia de datos, una maestría podría ser una mejor opción.

Obtenga más información en esta Guía definitiva para los campos de arranque de ciencia de datos en el Informe del curso.

No se donde vives. En Francia, las empresas tienen miedo de contratar a personas que no tienen un diploma aprobado por el estado. Pero mientras tanto, las tarifas de estudio son bajas, por lo que es más fácil pagar una maestría.

Si elige un bootcamp, asegúrese de haber producido algo que pueda vender al final. Puede ponerlo a disposición en su sitio web y convencer a las empresas para que lo contraten. Las empresas con las que trabajo no contratan solo de acuerdo con una certificación de bootcamp.

Esto es estrictamente desde el punto de vista del empleo.

En cuanto al conocimiento que puede obtener: con los MOOC y otros recursos en línea, puede profundizar su conocimiento. Pero tendrá que hacer esto solo, con fuerza de voluntad. El riesgo con un bootcamp es saber cómo hacer cosas sin comprender completamente lo que hacen. Si busca una solución de bootcamp, asegúrese de tener más documentación sobre cómo funcionan las cosas que aprendió a hacer.

Por favor, tenga muchos consejos diferentes porque el mío es solo una forma de comenzar la conversación.

PD: el inglés no es mi primer idioma

Gracias por A2A. La respuesta a esta pregunta dependerá de tus antecedentes: ¿eres de ingeniería de software, licenciatura, maestría, análisis de negocios o doctorado?

Necesito más información para responder la pregunta adecuadamente.

Mi sugerencia es hacer las dos cosas. No hay daño en él siempre que tenga tiempo. Aprenderás mucho en el proceso. A menos que estés en un doctorado, es bueno hacer un master y asistir a un campamento de entrenamiento. El conocimiento y la experiencia se pueden lograr de diferentes maneras. Nunca sabes.