¡Esta es una gran pregunta!
Hay tantos grados diferentes de “ciencia de datos”, “análisis de datos”, “inteligencia de negocios”, “análisis predictivo”, “análisis de negocios”, etc., que es difícil saber cuál es el final.
Incluso los programas con el mismo nombre, como “Master of Data Science“, pueden tener contenido radicalmente diferente, por lo que es difícil compararlos entre sí.
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Basado en mis observaciones de los diversos tipos de títulos en áreas relacionadas con la ciencia de datos en los últimos 8-10 años, clasifico los programas en cuatro tipos básicos. Le recomiendo que examine el plan de estudios de cualquier programa que le interese para ver de qué tipo es y si se ajusta a sus propias tendencias y objetivos profesionales.
- Inteligencia empresarial: estos programas enseñan a los estudiantes a ser usuarios inteligentes de la ciencia de datos y análisis. El énfasis está en comprender los procesos de negocio y cómo los resultados analíticos pueden mejorar la toma de decisiones en una organización, en lugar de desarrollar destrezas técnicas o teóricas. La experiencia principal de los graduados será formular preguntas analíticas de datos significativas y aplicar resultados analíticos de manera adecuada a problemas comerciales específicos. Si bien pueden realizar algunos análisis simples por su cuenta, deberán confiar en el personal técnico para una comprensión profunda de las capacidades y resultados de los análisis de datos.
- Amplia técnica: a los estudiantes se les enseña a usar una amplia gama de herramientas importantes de análisis de datos, como R, SAS, Hadoop, Weka y similares, así como varias bibliotecas en Python y otros idiomas. Los graduados están bien preparados para comenzar a trabajar de inmediato en una variedad de roles de análisis de datos, generalmente como parte de un equipo más grande de ciencia de datos. Estos programas son particularmente buenos para los estudiantes que ya tienen un título de posgrado en ciencias y que buscan aprender habilidades de ciencias de datos para cambiar su carrera profesional. Sin embargo, se dedica relativamente poco tiempo al material teórico, por lo que los graduados pueden necesitar una capacitación significativa con el tiempo, a medida que el campo evoluciona.
- Técnico profundo: la otra opción centrada en la tecnología se centra en el desarrollo de una comprensión fundamental profunda de los temas centrales de la ciencia de datos, incluidas las estadísticas, el aprendizaje automático, la ingeniería de datos, la informática distribuida y demás. Algunos programas técnicos profundos son especializaciones en estadística o programas de licenciatura en informática, de hecho. Los estudiantes, por lo general, no aprenderán una gama tan amplia de herramientas y técnicas como las de los programas técnicos generales, pero tenderán a estar mejor preparados para aprender y adaptarse a los cambios en el campo a lo largo de sus futuras carreras.
- Bien equilibrado: estos programas buscan aproximarse a la profundidad teórica de los programas técnicos profundos mientras siguen enseñando una variedad razonable de herramientas y métodos prácticos. Un factor clave es que también enseñan a los estudiantes habilidades como la comunicación y la gestión de proyectos, que pueden ser fundamentales para el éxito de la ciencia de datos. En cierto modo, los graduados de estos programas están preparados para ser “geeks de front-office”, que pueden comunicarse productivamente con gerentes y clientes no técnicos, en comparación con los “geeks de back-office” que emergen de los programas técnicos amplios y profundos. . Los graduados de estos programas generalmente tendrán un tiempo más fácil para pasar a roles de gestión y liderazgo. Los programas completos de ciencia de datos generalmente involucran la colaboración entre múltiples departamentos universitarios, como estadística, informática, matemáticas y negocios.
En resumen, hay diferentes tipos de programas, y cuál es el “mejor” dependerá de sus objetivos profesionales, así como de sus antecedentes e intereses. Examine cada plan de estudios para determinar el equilibrio entre el material teórico, de ingeniería, científico, orientado a herramientas, negocios y comunicaciones, y puede obtener una imagen decente de la visión y los objetivos de cada programa.
Investigue, luego tome su decisión.
