¿Qué me preparará mejor para convertirme en científico de datos: un título universitario relevante o autodidacta a través de Coursera, Kaggle y proyectos paralelos?

Pregúntele a cualquier gerente cuánto le importa su título universitario. En la mayoría de los casos, si no todos, le dirán que no les importa.
Lo que les importa es su experiencia. Los empleadores no necesitan otro tipo que conozca mucha teoría agradable. Quieren a alguien que sepa hacer el trabajo.
Sabiendo eso, no creo que valga la pena gastar $ 60k en otra maestría. incluso si dice berkely, o MIT en él. No digo que el contenido de estos programas de grado sea malo, pero teniendo en cuenta que lleva 2 años, el enorme costo, que no te garantizan un trabajo después y que es posible que no obtengas la experiencia práctica que buscan los empleadores, yo ‘ No estoy convencido de que valga la pena.
Creo que es mejor educarse con los numerosos recursos disponibles en línea, a menudo de forma gratuita, y obtener experiencia práctica. proyectos de codificación, proyectos de código abierto, etc.
Además, es probable que impresionar a un empleador que usted haya educado. Se necesita mucho trabajo, dedicación y automotivación.