¿Cuáles son las perspectivas de empleo si completo el Master de Ciencia de Datos de Código Abierto en http://datasciencemasters.org?

Estoy 100% de acuerdo con James Andrew Marquardt y Ricardo Vladimiro. ¿Por qué me molesto en escribir esto, entonces?

Tengo un gran respeto por aquellos que aprenden cosas por su cuenta. En realidad, eso siempre ha sido una cosa que hago, y lo he hecho, durante mucho tiempo. Hice un doctorado con una tesis en series de tiempo. Si bien entiendo y utilizo muy bien los métodos de series de tiempo debido a ello, no era mi área de elección en ese momento. Estaba (y estoy) más interesado en el aprendizaje automático, aunque ciertamente puedo entender cómo, por ejemplo, dar un giro temporal a diferentes algoritmos ahora.

Cada vez que necesitaba escapar de los modelos de series de tiempo, investigaba algo más que me parecía realmente interesante, o realizaba ocasionalmente la competencia de ML bajo un seudónimo. Por lo general, lo trataría como un ejercicio de aprendizaje y no me preocuparía por mi rango en la clasificación.

Dos cosas notables, una de las cuales James y Ricardo ya mencionaron, que enfatizaré: no se confiará tanto como alguien que hizo las cosas de la “manera regular”. También tengo experiencia personal con esto: soy un desarrollador de software bastante bueno. No tengo la capacitación (en mi escuela) o muchos proyectos que aún me pertenecen (los riesgos de trabajar para otras personas y empresas, supongo). Por lo tanto, no siempre me creen a menos y hasta que tenga la oportunidad de probarme a mí mismo, lo que no siempre sucede.

En segundo lugar, y tan importante: es mucho más difícil hacer un autoaprendizaje prolongado que, por ejemplo, una maestría regular. En una maestría regular, obtienes apoyo a través de clases y tareas y calificaciones, sin mencionar a los profesores. El autoestudio, en la medida en que sea necesario para algo como el Master de Ciencia de Datos de Código Abierto, de una manera consistente, es difícil. No está en el nivel de la investigación independiente, pero en, por ejemplo, en una tesis doctoral, al menos tienes un asesor para intercambiar ideas y ocasionalmente tener una coincidencia de gritos. Me gustaría, personalmente, aprender todo el contenido en los Maestros de datos de código abierto, como se enumera (si ya no sabía la mayor parte), con, por ejemplo, una licenciatura en CS o matemáticas o estadísticas, bastante difícil. Sin ese trasfondo? Sería más difícil para mí (debido a la forma en que funciona mi mente) que mi tesis.

Primero elegí pasar la pregunta, pero creo que esto merece una respuesta desde la perspectiva del gerente de contratación.

Hago muchos MOOC, son una gran herramienta para mejorar nuestro conocimiento y aprender continuamente. Respeto mucho a las personas que ofrecen cursos en línea. Es mucho trabajo. También respeto mucho a las personas que los terminan.

Sin embargo, ningún curso (MOOC o no) puede estar relacionado con la perspectiva de empleo. El proceso de contratación pasa por habilidades, ajuste de equipo, ajuste de empresa. Un curso, sea lo que sea, le dará el mejor conocimiento, a menudo sin la experiencia práctica, que se ajusta parcialmente a la descripción de un trabajo. Por ejemplo, no conozco un solo curso que se ajuste a lo que hace un analista de datos en mi equipo.

Todo esto para decir que no creo que un curso pueda estar relacionado con las perspectivas de empleo, sea cual sea el curso. Una serie de cursos diferentes que se ajustan a una descripción de trabajo específica podrían, para un rol no superior.