Bueno, ambos cursos tienen un buen porcentaje de codificación. Pero la mayoría de las veces debes decidir qué tipo de cursos vas a tomar en un título. es decir, una vez que obtenga una admisión, tendrá una gran cantidad de opciones de cursos en MS en Data Science o MIS.
Siempre es bueno echar un vistazo detallado al plan de estudios que ofrece el curso. Debido a que algunas universidades que son un MIS / MS técnico en la pista de Ciencia de Datos tienen un conjunto de cursos que definitivamente debes tomar. Y la mayoría de esos cursos tendrán una buena cantidad de codificación.
Aquí hay una perspectiva de los cursos en una maestría en ciencias de datos y cursos de MIS.
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Maestría en ciencia de datos
- Matemáticas: Álgebra Lineal, Cálculo
- Estadísticas: R, SAS, SPSS, SciPy, Stata
- Programación – Lenguajes de secuencias de comandos: Python, C / C ++, Java, Ruby, Perl, MATLAB, Pig
- Bases de datos relacionales: SQL, Cloudera Impala, Clustrix, VoltDB.
- Sistemas informáticos distribuidos: Hadoop, HBase, Cassandra, MapReduce, Hive
- Minería de datos: Naïve Bayes, Árbol de decisión, Red neuronal, Reglas de asociación, Agrupación, etc.
- Modelado de datos: ERWin, modelado de datos ágil, diagramas ORM, diagramas de clase UML, tarjetas CRC, esquema conceptual / lógico / físico, DDL, diagramas de Bachman, marco de Zachman
- Modelado predictivo
- Aprendizaje automático
- Visualización de datos: Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing, Google Visualization API, Raphael.js, Tableau
Un título de maestría se centrará en proporcionar las habilidades mencionadas a través de su plan de estudios, aquí hay algunos cursos que buscará en su maestría en ciencias de datos,
El plan de estudios típico incluye,
- Métodos estadísticos para la ciencia de datos
- Minería de datos
- Aprendizaje automático
- Visualización de información
- Metadatos
- Sistemas de gestión de bases de datos
Maestría en Sistemas de Información (MS-IS / MS-ISM)
En general, hay dos trayectorias profesionales cuando elige un curso de Maestría en Sistemas de Información, es decir, Técnico o Gerencial. Esto depende de los cursos y las asignaturas optativas que elija el individuo. Algunos de los puestos técnicos incluyen Analista de sistemas, Arquitecto de información y Administrador de bases de datos, mientras que los puestos de trabajo más orientados a la gestión incluyen Director de información, Gerente de proyectos y Webmaster.
Como su nombre indica, el título equipa a las personas para administrar sistemas de información, analizarlos, diseñarlos y desplegarlos. Los programas MSIS generalmente requieren que los estudiantes tomen un puñado de cursos básicos.
El plan de estudios típico incluye,
- Análisis y diseño de sistemas de información
- Sistemas de gestión de bases de datos
- Telecomunicaciones empresariales
- Arquitectura de sistemas de información aplicada
- Gestión de tecnologías de información emergentes
Publique estos cursos generales, los estudiantes pueden elegir sus respectivas pistas y especializarse en ellas. Algunas de las pistas comunes son sistemas empresariales, inteligencia y análisis de negocios, seguridad cibernética, consultoría y gestión de TI y sistemas de atención médica.
Algunos cursos que se orientan hacia una concentración de Data Analytics o Business Intelligence son,
- Ciencia de datos práctica con el aprendizaje automático
- Almacenamiento de datos
- Ciencia de datos aplicada
- Soporte de decisiones y análisis
MSIS es visto como un cruce entre una maestría en ciencias de la computación y un MBA. Al igual que un MBA, la mayoría de las buenas universidades buscan al menos 2 años de experiencia laboral en general. La programación orientada a matemáticas y objetos podría ser uno de los requisitos previos para las universidades con un curso de MSIS muy técnico.
Resumen
Como puede haber visto el currículum del curso, Data Science está más orientado hacia aspectos técnicos extremos, mientras que MIS es un poco más gerencial. Puede elegir MIS y orientarse hacia una vía más gerencial, pero me temo que incluso entonces tendrá que tomar 2-3 cursos que requerirán una codificación sólida.
Echa un vistazo a esto si estás planeando estudiar MS en Data Science: las mejores universidades para MS en Data Science
Recursos adicionales
- Herramienta de evaluación de perfil gratuita
- Mis blogs: conozca todo el proceso de solicitud
