¿Podría haber incluido un enlace a esos dos maestros para que sea más fácil para aquellos que quieren responder? Esperemos que estos sean los correctos:
Plan de estudios | Programa de ciencia de datos | [correo electrónico protegido]
Licenciatura en Estadística en línea por la Universidad de Texas A&M
- ¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics?
- ¿Cuál es el estado actual del estudio y la investigación de la ciencia de datos en la India en comparación con otros países?
- ¿Qué piensa la comunidad de Data Science sobre la discriminación contra aquellos sin doctorado de recursos humanos sin educación?
- ¿Hay algún gran foro o sitio web en aprendizaje automático o ciencia de datos?
- A medida que la tecnología está cambiando tan rápido, ¿una maestría en ciencia de datos será de algún valor en los próximos años?
Mi opinión personal es que el programa de Berkeley está demasiado lleno de pelusa, por ejemplo, experimentos de campo, leyes y políticas, etc., sin despreciar esas cosas, pero vamos ¿quieres pagar miles de $$$ para aprenderlas? La parte más técnica en el programa Berkeley parece estar demasiado enfocada en tecnologías específicas que podrían quedar desactualizadas muy pronto. Sería genial, por ejemplo, ver más aprendizaje automático, probabilidad y estadísticas y matemáticas (optimización, material multivariado, alg lineal). En comparación con esto, el grado de estadísticas de Texas A&M parece ser mejor para usted aquí. Supongo que proviene de un entorno de desarrollo de software y, por lo tanto, puede recoger la pila tecnológica específica usted mismo.
