¿Es necesario obtener una maestría para trabajar en el área de ciencia de datos, si no tengo experiencia previa? ¿Los reclutadores valoran alguna certificación en ciencia de datos o buscan principalmente una maestría?

La ciencia de datos es un área que requiere experiencia en el dominio.
Si no tiene experiencia previa en esta área, las personas dudarán en considerarlo para estos roles.
No creo que M-Tech le brinde la exposición adecuada en esta vasta área. Si fuera usted preferiría hacer un doctorado
Pero dicho esto, no creo que sea absolutamente necesario un título para trabajar en estas áreas.
Antes de decidirse a hacer un M-Tech o un doctorado a tiempo completo, le recomiendo que:

  1. Tome estadísticas de un curso en (Coursera)
  2. Curso de aprendizaje automático en (Coursera)
  3. Leer Inteligencia colectiva de programación: Creación de aplicaciones Smart Web 2.0: Toby Segaran: 9780596529321: Amazon.com: Libros
  4. Resuelva algunos problemas prácticos en (Competiciones | Kaggle)

La escuela de información de Berkley también está comenzando un curso en línea en ciencia de datos en el que le proporcionan una maestría que supuestamente es equivalente a hacer una maestría en su campus (Máster en Información y Ciencia de Datos | [correo electrónico protegido] ). Si está de acuerdo con gastar ~ 60K $, entonces me parece un buen negocio.

Primero reconozca que la ciencia de datos es un campo muy incipiente en su forma actual. La gente todavía está jugando con su definición y lo que realmente comprende el trabajo de un científico de datos. Habiendo dicho esto y en mi experiencia hablando con varios líderes de la industria,

-Actualmente, todas las principales ofertas de trabajo requieren un título de maestría (más aún si es un pariente más reciente en el campo y no tiene proyectos sólidos relacionados con la ciencia de datos en su experiencia laboral actual). Algunos también son suficientes al requerir 5 años de experiencia laboral relevante después de la licenciatura trabajando en algunos proyectos relevantes y tomando certificados en el camino. Pero eso es realmente muy limitado.

-La ciencia de datos adicional en este momento tiene un desarrollo muy concentrado principalmente en los EE. UU. Y eso también en San Francisco. Entonces, es como si tuviera una mejor oportunidad al emprender sus amos donde la oportunidad es, es decir, EE. UU. Habiendo dicho eso, hay algunas compañías indias (¿Cuáles son las nuevas empresas de análisis de datos en India?) Pero esas son más analíticas que ciencia de datos per se (Descargo de responsabilidad: En realidad, conozco un puñado de compañías que se dedican a la ciencia de datos real en India también).

Espero que lo anterior ayude en su decisión.

No hay necesidad de ningún título de maestría para trabajar en esta área y todo se reduce al tipo de experiencia que tiene y cómo puede encontrar soluciones al problema en cuestión en un dominio particular.

En primer lugar, dado que usted no es de este dominio [aunque está en TI], necesitaría acelerar los diversos aspectos de convertirse en un Científico de Datos y trabajar para lograr ese objetivo. Un título no acelerará este proceso. Un título te ayudará a solidificar lo que has aprendido y no hay sustituto para la experiencia práctica. Mira mis respuestas para preparar una lista de verificación de lo que debes hacer

La respuesta de Venkat Krishnan a ¿Cuáles son las habilidades / cualidades buscadas por un pasante de ciencia de datos?

La respuesta de Venkat Krishnan a ¿Cómo puedo convertirme en un científico de datos?

Una vez que haya jugado con estas áreas, le sugiero que haga un seguimiento de varios artículos sobre temas de Ciencia de Datos y se familiarice con ellos y finalmente busque una maestría. Hablando francamente, hacer MTech podría no darle la exposición de lo que hace una especialización de Data Science de Data Science | Coursera te dará. Así que ve por eso y cuando estés listo, entonces un grado.

Tenga en cuenta que estos son puramente mis puntos de vista y debe analizar lo que todos hemos compartido con usted y atender su propia llamada.