Si quiero hacer una transición profesional de un contador fiscal a un científico de datos, ¿recomendaría uno de los campamentos de ciencia de datos o una maestría en ciencias de datos? ¿Por qué?

Puede lograr este cambio de carrera sin pagar un centavo.

Mi amiga Kat Gordiienko trabajó a tiempo completo como contadora fiscal en su último año de universidad en UC Irvine, completando su licenciatura en economía.

Gracias a la selección de trabajo cuidadosa y juiciosa, Kat hizo la transición a la consultoría de Business Intelligence (BI) en Slalom Consulting para su próximo trabajo.

Entre el aprendizaje de SQL en su trabajo de contabilidad y la gran exposición a las herramientas de visualización de datos en Slalom, obtuvo un rol de Ingeniera Analítica Senior en Netflix, donde ha estado durante los últimos 4 años:

Contabilidad para la codificación con Kat Gordiienko, ingeniero analítico sénior en Netflix

Mi punto es que no tiene que pagarle a nadie un centavo para alcanzar sus objetivos en este caso. De hecho, el mejor caso es que su empleador le paga por aprender las habilidades que nos está preguntando en Quora si debe pagar para aprender.

Si tiene paciencia y concentración, puede reorientar su carrera como lo hizo Kat durante un período de 3 a 5 años.

Para convertirse en un buen científico de datos (que puede ser una carrera larga y productiva), recomiendo un título de maestría que le brindará más conocimiento y experiencia que un campamento de entrenamiento. Bootcamp es más apropiado para alguien que quiere mejorar sus habilidades, pero si usted es un contador de impuestos, entonces probablemente necesite más que un bootcamp. Tengo muchas opciones de educación de MS en la página Educación en análisis, minería de datos y ciencia de datos, y algunos bootcamps en cursos y capacitación en la página de análisis, minería de datos y ciencia de datos.

No puedo comentar sobre su situación específica, pero he respondido una pregunta similar que podría serle útil. ¿Cuáles son los beneficios de una maestría en aprendizaje automático y vale la pena mi tiempo y dinero? Lea los comentarios sobre la respuesta para obtener más explicaciones.

1) Para una transición a una carrera de ciencia de datos sin antecedentes sólidos de estadísticas: el título de maestría es el camino a seguir.

2) Un bootcamp es para personas que ya tienen una sólida formación y necesitan actualizar su conjunto de habilidades, un título es para un entrenamiento completo. Escribí mucho sobre esto aquí: Data Science Bootcamps vs Data Science Degree

3) Las carreras de ciencia de datos vs analista de datos vs ingeniería de datos son 3 caminos muy diferentes: asegúrese de cuál quiere seguir. Para la ciencia de datos, necesitará una capacitación más rigurosa (los títulos de maestría son buenos): para el analista de datos, las habilidades estadísticas básicas pueden ser suficientes (bootcamps / cursos onlien), para la ingeniería de datos, debe aprender habilidades de desarrollo de software y procesamiento de datos (los bootcamps son bueno para eso)