¿Cuáles son las diferencias entre una maestría en MIS, aprendizaje automático y ciencia de datos?

MIS : En relación con la gestión, no tengo mucha información para esto. Pero algo relacionado con la mejora de los recursos humanos en la organización, la mejora de la estructura organizativa, etc. Puede preferir esto si está más interesado en la gestión

Aprendizaje automático : aquí aprenderá a agregar funciones de aprendizaje al sistema. Basado en datos pasados, patrones de palabras clave y frecuencia, el sistema aprenderá. Las características de los datos de entrenamiento serán recordadas y utilizadas para predecir el comportamiento de nuevas entradas. Sugerencia de amigos de Facebook, la detección de correo no deseado en su casilla de correo es el ejemplo de la aplicación de aprendizaje automático.

Si amas los algoritmos, las matemáticas, la probabilidad, entonces deberías ir por esto.

Ciencia de datos: clase para padres de aprendizaje automático. La ciencia de datos incluye muchas cosas interesantes como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de datos, el aprendizaje profundo, la minería de datos, etc. Todos ellos solían obtener conocimiento de los datos y dejar que el sistema aprendiera de su experiencia pasada.

Nuevamente, si te encantan los algoritmos, las matemáticas, la probabilidad, trabajar con las últimas herramientas y tecnologías, entonces deberías hacerlo.

El sistema de información gerencial es el estudio de la relación entre la tecnología y las personas. Data Science está estudiando el uso de datos para automatizar la toma de decisiones. Machine Learning es el estudio de inferir reglas a partir de datos.
La ciencia de datos implica el uso del aprendizaje automático junto con otros métodos.