Lo que voy a escribir aquí es el curso de análisis de Big Data y no el curso de análisis de negocios en IIM B. No he asistido al curso de análisis de negocios.
La respuesta de una palabra es NO, definitivamente no es una buena idea. Las posibilidades de colocación dependen de muchas cosas. Así que hablaré sobre el valor agregado de este curso y las tarifas exorbitantes que cobran por este programa.
No vayas solo porque es IIM. Durante las entrevistas, las buenas compañías lo juzgan según su desempeño en la entrevista y qué problemas de análisis de big data ha resuelto.
Algunos descargos de responsabilidad antes de enumerar los motivos de mi “NO”
* Fui a este curso para estudiar específicamente Big Data y algoritmos de aprendizaje automático, sus objetivos pueden ser diferentes.
* No soy de Bangalore, así que tuve que viajar para este curso.
* Me siento triste cuando pierdo dinero, pero sangro cuando pierdo tiempo y dinero.
A continuación se presentan los puntos por los que creo que el dinero gastado realmente no vale la pena.
* Los profesores en este programa son buenos en aprendizaje estadístico y técnicas de optimización. Pero no son buenos en programación (Python) ni buenos para explicar algoritmos de aprendizaje automático.
* Para explicar los conceptos de aprendizaje automático (junto con los conceptos de python, scikit learn, tensorflow, spark y big data) llamaron facultades invitadas, pero no se les dan suficientes clases para explicar los conceptos, y lo que solo pueden enseñar es “Hola Cosas del mundo “.
* Al principio, los estudiantes son llamados a clases de una semana en un mes para enseñar la regresión, pero después de dos meses cuando el programa aborda los temas del horario de clases de aprendizaje automático, es de 2 a 3 días en un mes. Idealmente, estas clases deberían durar una semana. En cualquier curso en línea disponible en Internet para ML, se da la menor cantidad de tiempo a la regresión lineal y logística, pero en este programa, la profundidad y el tiempo máximos se dedican solo a estos dos temas.
* Hasta que se pagaron todas las cuotas, los estudiantes de la estación externa recibieron alojamiento en el albergue ejecutivo de IIMB, pero una vez que se realizó el pago completo, se nos negó en el campus diciendo que necesitan alojamiento en el albergue para estudiantes de doctorado.
* Se proporcionaron libros innecesarios sobre estadísticas y técnicas de optimización, que no fueron útiles después de 1 a 2 semanas de programa. Los libros estándar ISLR, ESLR podrían haberse proporcionado. Una sola copia de estos libros estaba disponible en la biblioteca, pero el profesor ya había conseguido esa copia y no hay restricciones sobre cuántos días un profesor puede tener un libro con él / ella.
* Comenzaron tratando de enseñar tanto a R (profesor) como a Python (facultad invitada, restricción de horas). Pero intentar implementar un algoritmo tanto en R como en Python fue una pérdida de tiempo para mí. Elegir uno de lenguaje (Python es indudablemente ganador) y profundizar en él debería haber servido para el propósito. Más tarde, el profesor también se dio cuenta de que deberían comenzar a aprender Python ellos mismos, lo que me hizo sentir por qué se están dando cuenta de esto ahora que les había pagado 5 rupias lac.
* Si les pide que cubran temas en detalle, obtiene una respuesta estándar: “Este es un programa de vía rápida, no espere que cubramos todo. Tienes que estudiar tú mismo ”. Después de seguir pidiendo que se cubrieran algunos temas en detalle, programaron una clase adicional con poca antelación en un día de la semana. Lo que no era práctico para los estudiantes de fuera de estación para asistir considerando los arreglos de viaje y hotel que tienen que hacer.
* Los profesores no han hecho ninguna presentación de diapositivas o material de curso específico para este curso que enseñan de las mismas diapositivas que usan para otros programas, lo que les hace omitir diapositivas o proporcionar detalles innecesarios sobre cosas no requeridas.
* Algunas de las universidades que ofrecen este curso, tienen esto como un programa de maestría pero no IIM.
* Peor sensación: pasas un día en clase y no entiendes lo que se te enseña, pero vuelves a casa y ves un video tutorial de YouTube de media hora sobre el mismo tema y puedes entender ese concepto con claridad cristalina.
Hay muchos tutoriales en video (consulte FastAI) y clases en línea disponibles hoy en día si desea aprender big data, ML. La mejor manera de aprender es participar en las competencias de Kaggle. Definitivamente no vale la pena gastar tanto dinero por el rendimiento que obtiene de este programa.
ML, DL, Bigdata, estos son temas técnicos y ahora me doy cuenta de que no es una buena idea ir a una universidad de MBA para aprender cosas técnicas. Estas personas saben: qué les puede aportar dinero, quién tiene el dinero y cómo obtener ese dinero, así que no cometan el error de tomar una decisión solo con la marca IIMB.
A continuación se muestra la lista de lo que se debe hacer independientemente de si asiste o no al programa.
* ** Aprendizaje automático práctico con Scikit – Learn y TensorFlow **
* ** Python para análisis de datos: lucha de datos con pandas, NumPy e IPython 2nd Edition **
* Cualquier curso de bootcamp Udemy / courseara / fastAI
* Kaggle
Comuníquese conmigo en mi ID de correo electrónico [correo electrónico protegido] (mailto: [correo electrónico protegido] ) si desea discutir más sobre esto.
