¿Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje automático y los programas de posgrado en ciencias de datos?

Existen programas de posgrado que utilizan los términos “ciencia de datos“, “análisis de datos”, “análisis de negocios”, “análisis predictivo” y “minería de datos”. Quizás más variaciones.

Para ver el programa estándar de Machine Learning, vaya a Carnegie Mellon:

Departamento de aprendizaje automático – Universidad Carnegie Mellon

Luego mire los programas orientados a los negocios en Stern (NYU), Northwestern y otras escuelas. Estos últimos intentan introducir algunas técnicas en la práctica de los tipos de negocios. Enfatizan la comunicación de resultados a gerentes estadísticamente ingenuos, por lo general.

CMU tiene mucha teoría y cómo genera técnicas. Probablemente también hagan que sus estudiantes escriban soluciones que la administración pueda digerir, pero ese no es su objetivo principal.

El Data Mining Masters de la Universidad Estatal de Connecticut Central se dedica a técnicas, aplicaciones (genómica, minería de texto, minería web) y comunicación con clientes. Y es un programa en línea que requiere aparición solo para la presentación de tesis de maestría.

Tienes que preguntar a la escuela o consultar el currículum. Mi definición puede diferir de la de ellos. ACM no tiene definiciones estándar de los términos. Además, desearía que lo hicieran, ya que ahorraría una gran cantidad de debate.

Diría que la ciencia de datos es un superconjunto del aprendizaje automático e incluye arquitectura de datos, visualización y similares. Asumiendo que el curso de ML tiene los mismos créditos, esto significa que probablemente sea más profundo que el curso de ciencia de datos.