La composición de la clase de la mayoría de los programas de Maestría tiene personas más frescas y experimentadas. Aunque mi mejor conjetura es que la mediana de años de experiencia laboral no sería más de cuatro años (mejor consultar con la respectiva escuela de posgrado). La experiencia laboral ciertamente agregaría valor si ya hubiera trabajado en un dominio relacionado como programador (Java, C, Python, etc.), o como arquitecto de datos o en dominio de análisis empresarial o perfiles funcionales similares.
Sin embargo, para los estudiantes internacionales, sin experiencia previa, que deseen inscribirse en programas de maestría en el dominio de la ciencia de datos (generalmente títulos avanzados), se recomienda tener estos fundamentos mencionados a continuación, comprobados con créditos del curso, algunos proyectos independientes independientes que usted ha realizado y publicado en su perfil de Git Hub.
Los criterios generales que se pueden seguir en la selección serían:
- ¿Debo ir a UC Davis o UC Berkeley para estudiar Estadística?
- ¿Es GDS (Global Distribution Systems, donde se almacenan los datos de la aerolínea) una base de datos o un tipo de big data?
- ¿Dónde puedo obtener tutoriales en línea gratuitos para análisis de big data con python?
- ¿Cuáles son las diferentes herramientas utilizadas en la industria financiera para el análisis de datos?
- Cómo limpiar, preparar y transformar datos en ciencia de datos
- Licenciatura (especializaciones, calificaciones, proyectos, experiencia en prácticas)
- Resultados de GRE, puntaje en exámenes de idioma inglés (examen estándar)
- Programación en Python, R (nivel bueno o excelente) – probado con algún perfil de proyecto
- SQL (buen dominio): probado con algún perfil de proyecto
- Estadísticas (buena competencia) – certificados de cursos en línea
- Experiencia previa trabajando con el proyecto de ciencia de datos de Kaggle: perfil y clasificación en línea de Kaggle
- Perfil de trabajo independiente en dominio de análisis y dominio de ML (si está hecho)
¡Espero que mi aclaración te ayude!
