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Plan de estudios / cursos: es realmente un plan de estudios muy amplio. Entramos en proyectos técnicos y obtenemos experiencia práctica con la mayoría de las tecnologías / herramientas relacionadas con la ciencia de datos, pero creo que lo más importante que obtuve fue obtener un enfoque muy diferente para resolver problemas y comunicar resultados, así como pensar en cómo los científicos de datos encajan en la toma de decisiones y la estrategia de las organizaciones. Ese aspecto fue definitivamente inesperado. Las nuevas asignaturas optativas también parecen agregar más oportunidades para la profundidad técnica.

Estudiantes: los antecedentes y la experiencia de todos los estudiantes son increíbles y hemos fomentado una gran comunidad y red, incluso estando en línea. Me imagino que, como todos los programas de posgrado, obtienes personas que no participan o trabajan de forma gratuita en el trabajo grupal, o como la mayoría de los programas técnicos, obtienes personas que no son excelentes comunicadores. Diversidad geográfica decente, pero muy concentrada en el Área de la Bahía.

Experiencia en línea : mucho mejor de lo esperado. La plataforma en línea tiene margen de mejora, pero nunca me sentí ‘rechazado’ como estudiante en línea. Las clases son pequeñas y atractivas y, en general, todos nos apoyan (desde compañeros hasta profesores y personal). Hay proyectos grupales que a veces pueden ser un desafío para coordinar, pero hacemos que las cosas funcionen.

La inmersión en el campus es lo que creo que hace que la ciencia de datos en Berkeley sea mejor que la mayoría de los otros programas y ayuda a que todos se sientan realmente conectados entre sí y con la escuela. La primera cohorte se graduó en mayo, y casi todos vinieron (de todo el país en ese momento) para participar en la ceremonia de graduación.

Oportunidades laborales: Bueno, a juzgar por la cantidad de reclutadores que se comunican conmigo a través de LinkedIn, pero creo que el mercado es el mejor en el Área de la Bahía. Pero la red MIDS desde una perspectiva profesional es excelente, probablemente mejor que un programa de MBA en algunos aspectos, porque casi todos estamos trabajando, y muchos de nosotros ya trabajamos en las mismas empresas en las que otros estudiantes querrían comenzar a trabajar al graduarse. Entonces ya tenemos una entrada inmediata.

Costo: Sí, es costoso, especialmente para un título en línea. Pero creo que la calidad del programa es mucho mejor que otras, además el nombre de Berkeley tiene mucho peso. Lo más importante, no tengo que retomar mi vida y dejar de trabajar durante 2 años para obtener este título. Sí, puede obtener muchas de estas habilidades de forma gratuita a través de los MOOC y el autoaprendizaje, pero hasta que el mercado laboral comience a reconocer completamente los MOOC como una credencial válida, parece ser necesario tener un título real de una institución real en la mayoría de las organizaciones.

Al final, ¿estoy contento con mi decisión de tomar este título? Sí. Data Science es un campo tan nuevo y en evolución, a veces me preocupa que este riesgo en un grado tan nuevo no valga la pena. Pero mirando los salarios y la demanda de científicos de datos, creo que estaré bien.

¿Es correcto para todos? Probablemente no particularmente si todo lo que le importa es simplemente adquirir habilidades técnicas, su tiempo y dinero podrían gastarse mejor.

Estoy a punto de completar mi tercer semestre en el programa MIDS, y estoy muy feliz de haberme inscrito.

1. Los estudiantes de MIDS son estrellas de rock. No puedo decir suficientes cosas buenas sobre los estudiantes en mi programa. Tengo compañeros de clase de todo tipo de industrias y de todo el mundo. Es una gran oportunidad para establecer contactos, y los compañeros de trabajo que trabajan en empresas como Pandora, Google, etc., publican trabajos / referencias todo el tiempo.
2. Estoy aprendiendo exactamente lo que esperaba aprender, y más: he disfrutado cada clase que he tenido hasta ahora. Mi favorito ha sido el curso de Experimentos y Causalidad, que en realidad diría que es mi curso favorito de todos los tiempos, incluso los cursos de pregrado. Tengo muchas ganas de sumergirme más profundamente en las redes neuronales en la clase de procesamiento del lenguaje natural el próximo semestre.
3. El programa funciona bien para equilibrar la práctica y la teoría. El objetivo es aplicar adecuadamente las habilidades de la ciencia de datos en escenarios del mundo real, pero hay muchos materiales y lecturas para darle la teoría si desea profundizar en ella. Por ejemplo, no estamos obligados a hacer pruebas matemáticas para las calificaciones, pero el material está allí y el instructor tiene el conocimiento y las horas de oficina para ayudarlo a superarlo. La atención se centra en la aplicación adecuada de los métodos, la intuición y la capacidad de explicar a los demás.
4. El aprendizaje es más efectivo en este formato en línea que el formato convencional de ladrillo y mortero. De hecho, soy un gran defensor de las interacciones cara a cara en lugar de virtuales, y dudaba en inscribirme en un programa en línea. Para mi sorpresa, en realidad terminé prefiriendo el formato en línea. Creo que es más efectivo para este tipo de aprendizaje que un entorno convencional. Todo el asunto de la clase como una conferencia web fue un poco extraño al principio, cierto, ¡pero rápidamente me acostumbré y me ENCANTÓ poder asistir a clases desde casa, el trabajo e incluso las vacaciones!

   Se registran las sesiones en vivo y las horas de oficina, por lo que puede volver y verlo en cualquier momento si desea volver a cierta parte. Las video conferencias están extremadamente bien estructuradas y anotadas, y me encanta poder verlas en mi propio tiempo, saltando hacia adelante o hacia atrás en mi tiempo libre. Incluso puede descargar los videos a su teléfono / tableta para verlos en un avión, por ejemplo.

   Usamos Slack como nuestro “pasillo”, y constantemente se habla sobre todo tipo de temas. Probablemente he aprendido tanto de las discusiones de Slack (sobre carreras profesionales, mejores prácticas de la compañía, herramientas de ciencia de datos, etc.) como lo he aprendido del contenido real del curso.

5. Los MOOC no se comparan con una maestría. Es cierto que puedes aprender mucho del mismo material en los MOOC por una fracción del costo de un Máster. Pero eso también es cierto para cualquier tema, así que ¿por qué la gente se molesta en obtener títulos? La idea de hacer un MOOC es agradable, pero la gran mayoría de la gente nunca termina el primer curso, y mucho menos un certificado completo. Todos los que comienzan el programa piensan que tienen la disciplina para hacerlo, pero los números muestran que casi nadie lo hace. Me gusta pensar en mí mismo como relativamente disciplinado, pero sé que no habría aprendido una fracción de lo que he aprendido hasta ahora si no estuviera pagando la matrícula y cumpliendo con los plazos.

   En el raro escenario en el que un empleador realmente lo contrata debido a un certificado de Coursera, por ejemplo, el beneficio del certificado se disipa esencialmente tan pronto como lo contratan. Un título de maestría abre la puerta a niveles más altos de oportunidades y salarios y lo ayudará a subir de rango incluso después de ser contratado, al igual que un MBA.

   Dicho esto, los MOOC son bastante valiosos y tienen su lugar. Tómelos si cree que está interesado en la ciencia de datos pero no está seguro si desea realizar la inversión. Más de unos pocos estudiantes de MIDS se inscribieron en MOOC cuando se dieron cuenta de que estaban listos para un compromiso más serio.

6. Los bootcamps no se comparan con una maestría. Los bootcamps son útiles si desea una forma rápida de ingresar a la ciencia de datos, pero no los considere un título de maestría “más rápido y más barato”. Estás siendo criticado con una gran cantidad de temas, e incluso a las 40 horas a la semana * 3 meses, todavía hay suficiente tiempo para una revisión superficial de los fundamentos de la ciencia de datos. La carga del curso MIDS es rutinariamente 20-30 + horas a la semana, y lo hacemos durante ~ 20 meses. Y al igual que un certificado MOOC, haber completado un Bootcamp realmente no te ayuda a pasar tu primer concierto.

En general, estoy bastante satisfecho con el programa. Si estudia mucho y hace un buen uso de los materiales del curso, los instructores y los compañeros de clase, valdrá la pena la inversión.

Comience su investigación sobre UC Berkeley Data Science aquí: UC Berkeley Data Science.