Los grados de MCA y MSc (CS) tienen diferentes propósitos.
El MCA está diseñado para preparar al candidato para una carrera en la industria de TI en diversas capacidades de desarrollo / administración. Pretende ser una calificación profesional, más que un título académico. Los temas teóricos o matemáticos se omiten o marginan a favor de los temas que pueden aplicarse directamente en un trabajo industrial. Es un título de 3 años. La mayor parte del tercer año se dedica a la pasantía en la industria, produciendo un ‘informe del proyecto’ al final, en lugar de una tesis.
El grado de maestría (CS) es un título académico en CS, destinado a preparar al candidato para una carrera en investigación. Un doctorado en CS sería una continuación natural. Es un título de 2 años, al final del cual se espera una tesis de maestría académica (aunque puede eximirse en instituciones menos competitivas). Espere mucho más rigor matemático y teoría que en un ACM.
- ¿Cómo debe un ingeniero de control de calidad comenzar a aprender inteligencia artificial y aprendizaje automático?
- ¿Qué conceptos básicos debo tener antes de comenzar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?
- ¿Qué aspectos del aprendizaje automático son en realidad desarrollos recientes?
- ¿Qué debería aprender ahora que me ayudará a crecer mejor, AngularJS, cloud computing, big data o inteligencia artificial?
- ¿Qué ventajas tiene el análisis de regresión múltiple sobre métodos de aprendizaje automático más sofisticados?
A pesar de todo esto, es posible investigar después de un ACM (¡pero no esperes que el grado te prepare adecuadamente para ello!), O ingresar a la industria después de un CS MSc (mucho más fácil que el anterior). Tenga en cuenta que el MCA generalmente se considera un grado menos difícil y tiene un valor algo menor que un MSc. Algunas instituciones prestigiosas (especialmente las IIT) no permiten que los titulares de MCA soliciten sus programas de doctorado (es decir, no lo consideran un título de maestría “adecuado”).
