El MIT está ofreciendo un curso de certificado de Big Data y Social Analytics (enlace en la descripción). ¿Cómo ayudaría a un científico / ingeniero de datos?

Acabo de completar este curso y aquí están mis observaciones sobre este curso:

Si usted es completamente nuevo en el área de análisis social y necesita una base sólida para aprender más sobre Big Data Social Analytics, este curso es para usted y si ya tiene conocimientos básicos sobre Big Data y análisis social y desea aprender conceptos avanzados, este curso es no para ti. Además, este curso contiene partes técnicas y no técnicas, es decir, del Módulo 1–5 le dará conocimientos básicos sobre el tema (Técnico) y del módulo 6–8 le dará cómo implementarlo (Principalmente para el lado de Gestión de Proyectos, No -técnico)

Además, si no tiene conocimientos prácticos de Python, tendrá dificultades para comprender los conceptos utilizados en Notebook.

Este curso es como una conferencia universitaria donde tenemos casi 30–40 minutos de video de los tutores del MIT sobre temas seguidos con un cuestionario y un cuaderno de Python 2–3 que le mostrará la implementación y luego tendrá que hacer todas las investigaciones y estudios para obtener conocimiento completo

Aquí hay algunos pros y contras en los que puedo pensar:

Pros –

  1. Obtendrá la certificación del MIT.
  2. Obtendrá una base básica sobre análisis social de Big Data, cómo comenzar un proyecto de Big Data, etc.
  3. Obtendrá conocimiento sobre análisis social, también MIT proporcionó algunos estudios de caso, pero necesita leer mucho para tener una comprensión completa.
  4. Creo que el conocimiento práctico de Python es muy importante para sobresalir en este curso.

Contras –

  1. MIT Al proporcionar este curso en colaboración con GetSmarter y descubrí que GetSmarter no está completamente preparado para realizar un curso con un valor tan alto. Aunque están trabajando duro.
  2. Los videos del tutor de MIT son muy cortos (máximo 30–40 min por semana) que cubren una amplia gama de temas, pero ninguno de los temas se cubre en profundidad, por lo tanto, para comprender completamente la profundidad sobre el tema, por lo que debe poner mucho esfuerzo.
  3. Los cuadernos de asignación de Python son buenos, pero sin tener el conocimiento adecuado la mayoría de las veces solo está ejecutando el comando.

Al final, lo más importante: no podrá cambiar de trabajo después de completar este curso, pero definitivamente obtendrá instrucciones para continuar.

Depende de en qué punto del operador se encuentre, porque si ya ha comenzado un operador en análisis con 2 a 3 años de experiencia en la fabricación de modelos, seguramente le traerá mucho más adelante en su operador. Pero, si recién está comenzando, sugeriría que no lo haga ahora, pero podría pensarlo una vez que tenga una buena cantidad de experiencia.

Todo se mantuvo a un lado, al ver la estructura del curso y la certificación, así como la experiencia que tiene el instructor, seguramente sugeriría que haga el curso. Será una buena experiencia práctica cuando pueda interactuar y aprender de personas de tal calibre y experiencia. Con la llegada de IOT y todo lo que lo rodea, Social Analytics seguramente tiene una buena perspectiva de futuro. Pero, antes de sumergirse en ese océano de datos, sería mejor tener alguna experiencia previa.

Por lo tanto, simplemente siéntese y piense en tener en cuenta todos estos factores y tome una sabia decisión de inversión si recién está comenzando con su operador. ¡Todo lo mejor!

¡Espero que esto ayude!

No estoy familiarizado con el curso de análisis del MIT, pero sé que hay un curso de ciencia de datos en el instituto Intellipaat. Puede tomar el curso en línea desde cualquier parte del mundo. Puede aprovechar la mejor capacitación en análisis de big data de los veteranos de la industria que conocen la industria dentro y fuera de ella. La formación es más práctica que enfatizar el conocimiento teórico de los libros. Podrá trabajar en proyectos del mundo real como recomendaciones de películas y problemas de arranque en frío. Le enseñarán estadísticas, gráficos, probabilidad, muestreo, transformación y prueba de datos, modelado y segmentación de datos. Le darán la capacitación completa y lo guiarán a través de los aspectos de la integración de R con Hadoop.

Puede aprovechar el material de capacitación toda su vida donde puede acceder en cualquier momento. Si encuentra algún problema en la comprensión de los conceptos de ciencia de datos, puede contactar a su equipo de soporte que lo resolverá dentro del tiempo estipulado. Ya tienen alumnos en Estados Unidos que han tomado el curso y han obtenido beneficios. Puede verificar sus testimonios si duda de la credibilidad de este instituto. Intellipaat ofrece características únicas que no obtendría en otro lugar a un precio tan asequible. Mira su video de capacitación sobre ciencia de datos y te conocerás a ti mismo:

Recientemente he completado este curso. Probablemente no te ayudará mucho en el sentido técnico, si eres un ingeniero razonablemente bien calificado. No te convertiré en un científico de datos seguro … pero desde algunos puntos de vista, puede ser un mejor científico de datos si ya lo es. Le presentará algunas áreas de investigación potencialmente nuevas (por ejemplo, no escuché sobre el procesamiento de señales gráficas antes de este curso). Y también puede aprender sobre algunas tecnologías interesantes (por ejemplo, funf).

Pero lo más importante: te enseñará cosas sobre los humanos. Mira al prof. Las credenciales / intereses de investigación de Pentland … su investigación es sobre “social” y “personas” mucho más que sobre “ingeniería”. Sí, utiliza algunas herramientas de ciencia de datos para lograr sus objetivos, pero sus objetivos son la comprensión (e influencia) del comportamiento humano. Descubrí que este curso se centra en esta parte “social” mucho más de lo que esperaba (y, por el contrario, menos centrado en la parte de “tecnología” de lo que esperaba).

En general, no lo siento, tomé el curso, me di algunas ideas interesantes, abrí mi mente hacia algunas cosas nuevas. Definitivamente no es una pérdida de tiempo. Pero fue pagado por mi empleador … no estoy seguro de recomendarle que lo pague de su propio bolsillo 🙂