Cómo hacer la debida diligencia en la elección de un campamento de ciencia de datos

Gracias por el A2A! Además de conectarme con ex alumnos y estudiantes actuales para averiguar si un campamento de ciencia de datos en particular es algo para usted, también trataría de establecer mi propia investigación; Una de las razones por las que escribo esto es porque las opiniones de las personas ya te dicen mucho, pero tal vez no hablan de tu contexto y objetivos personales.

  1. Obtenga una visión clara de su contexto y objetivos personales: ¿Por qué consideraría seguir un campamento de ciencia de datos? ¿Qué esperas obtener de él?
  • ¿Cuál es su presupuesto para gastar?
  • ¿Cuánto tiempo puedes reservar para completar el bootcamp?
  • ¿Qué esperas del campamento de ciencia de datos?
  • ¿Como aprendiste? ¿Quieres un campamento de entrenamiento cara a cara o uno en línea?
  • ¿Cuáles son las habilidades requeridas para los puestos vacantes de ciencia de datos que ha visto a los que le gustaría postularse?

2. Asegúrese de que un bootcamp es realmente lo que necesita; Considere alternativas a los bootcamps que se adapten a su estilo de aprendizaje, tiempo y presupuesto, como Tracks | DataCamp, Springboard – Aprenda ciencia de datos y diseño de experiencia de usuario en línea, los 6 mejores cursos de maestría en ciencias de datos en los EE. UU., … El espectro de la educación en ciencias de datos es bastante amplio, por lo que siempre hay una opción que satisfará sus necesidades. El truco es obviamente encontrar la opción de aprendizaje adecuada para usted.

3. Si está configurado en bootcamps, comience buscando en google los bootcamps (ya sea en línea o cara a cara) y reúna todas las opciones en un documento, junto con los precios (matrícula o tarifas de contratación) y requisitos / requisitos previos, como un doctorado (punto de partida: Top Bootcamps de ciencia de datos: la guía completa y clasificaciones de 2017)

4. Un primer filtro para fijación de precios, ubicación y requisitos / requisitos previos . No todos podrán pagar el precio o cumplir con los requisitos de cada campamento de arranque. Comience por filtrar su lista en estas dos cosas.

5. Revise todas las alternativas una por una para estudiar el plan de estudios (y los servicios adicionales) que ofrece cada campamento de ciencia de datos; Verá que hay una cantidad considerable de variación entre los bootcamp: un bootcamp de ciencia de datos definitivamente no es el otro. Asegúrese de no repasar esto a la ligera; Si ve, por ejemplo, que todas las empresas o puestos en los que está interesado requieren que conozca R, busque un bootcamp que ofrezca R. También buscaría bootcamps en los que descubrirá una gama de herramientas e idiomas y dónde tiene la oportunidad de aprender haciendo : los científicos de datos son multilingües y el trabajo de ciencia de datos (y la industria) requiere que los profesionales sepan cómo codificar. La práctica hace la perfección y esto debería reflejarse en el plan de estudios. Tenga en cuenta que ya aprenderá mucho al mirar el sitio, pero que aquí, las conversaciones con antiguos o actuales estudiantes pueden ser útiles.

6. Confío en que después de estos tres pasos, solo terminarás con un puñado de bootcamps. Como último paso, también puede considerar leer algunas reseñas en Internet (pero asegúrese de leer las recientes, también hay muchas opiniones basura en estos sitios de reseñas, al igual que cuando busca hoteles o restaurantes en TripAdvisor) .

¡Espero que esto ayude!

Hasta ahora, he visto dos tipos de bootcamps:

  1. Basado en la matrícula: usted paga un costo fijo (generalmente $> 10,000) para asistir
  2. Basado en la tarifa de contratación: no paga por asistir, y si lo contratan, la compañía que lo contrató tiene que pagar al campamento un porcentaje de su salario del primer año. No tienes que pagar un centavo, afortunadamente.

Por razones obvias, tiendo a pensar que el campo de entrenamiento basado en la tarifa de contratación es superior. No solo es más barato, sino que el incentivo del campo de entrenamiento está más estrechamente alineado con el suyo: conseguir un trabajo como científico de datos. ¡El bootcamp no puede ganar dinero si no lo haces! (También hay inconvenientes en este tipo de bootcamp: pueden centrarse más en conseguirle un trabajo que en entrenarlo realmente en el oficio de análisis y modelado de datos).

Por lo tanto, tenga cuidado con exactamente en qué se está metiendo si va a pagar la matrícula. Algunos bootcamps basados ​​en la matrícula pueden no ser lo que estás buscando.

Haciendo la debida diligencia:
Creo que también vale la pena hacer un poco de debida diligencia sin importar a qué tipo de bootcamp asista. Lo que pensaría sobre hacer la diligencia debida sería lo siguiente:

  • llegar a ex alumnos y estudiantes actuales
  • pregunte a los ex alumnos si sentían que valía la pena, y entiendan cuáles eran sus objetivos al ingresar al programa
  • pregunte a los estudiantes actuales si es lo que esperaban y qué tan rápido es el campamento para mejorar su programa

Luego, después de recopilar datos, trataría de entender si sus objetivos e intereses están lo suficientemente alineados con al menos algunas de las personas con las que habló. Si es así, es probable que sus experiencias coincidan más estrechamente con sus experiencias que el asistente promedio.

Lo que debes buscar
También debe desear que los instructores y el liderazgo sean de muy alta calidad. Para mí, eso significa tres cosas:

1. instructores de alta calidad
2. practicantes de alta calidad
3. organizadores de alta calidad

Imagine si el liderazgo del campo de entrenamiento tuviera solo dos de los tres atributos anteriores.

Si son (1) buenos instructores y (2) practicantes pero malos organizadores:

  • Esto puede estar bien, pero el bootcamp puede estar desorganizado y puede tener una experiencia inferior.

si son (1) buenos instructores y (3) organizadores, pero malos practicantes:

  • el campamento de arranque puede no ser muy respetado por la contratación de gerentes en la industria, ya que no está claro que incluso el liderazgo sepa lo que están haciendo cuando se trata de ciencia de datos
  • puede que le enseñen bien, pero le enseñen las cosas incorrectas (o cosas inútiles) ya que el liderazgo no tiene la experiencia suficiente para saber qué es útil

Si son (2) buenos practicantes y (3) organizadores, pero malos instructores:

  • Tendrás que autodidactas o sufrir la tiranía de la instrucción confusa / sub-par.
  • este tipo de derrota el propósito de un bootcamp, en el que presumirías que alguna instrucción estructurada te aceleraría más rápido de lo que podrías aprender por tu cuenta en la misma cantidad de tiempo.

En última instancia, debe saber exactamente lo que quiere obtener de su experiencia (¿es un trabajo? ¿Es solo capacitación, y encontrará el trabajo por su cuenta?) Y examinará a fondo el programa (hablando con ex asistentes) ) y el liderazgo para garantizar que tenga las cualidades que está buscando.