¿Necesito hacer un curso académico para ser un científico de datos?

Recientemente tuve una discusión interesante con un colega indio. No quiero generalizar en exceso, pero él tiene una visión general bastante buena de la situación actual.

Parece que las empresas en mercados de empleo de rápido crecimiento en Asia para Data Science y Big Data (India, Pakistán, Malasia, etc.) parecen estar contentas con las personas que han estudiado CS (o cualquier disciplina científica / de ingeniería con suficiente exposición a CS) ) y complete esta educación inicial con cursos abiertos y / o cursos de especialización MOOC (Coursera, etc.). Eso es genial para ellos, incluso si me preocupa que estos cursos no proporcionen suficientes antecedentes matemáticos, particularmente en estadísticas avanzadas, para convertirse en un Científico de Datos completamente calificado.

En Occidente, los empleadores no estarán satisfechos con solo material de curso abierto y buscarán títulos de posgrado. Nosotros, en el Data ScienceTech Institute, vemos esto con nuestras relaciones laborales para ubicar a nuestros estudiantes que, por cierto, han hecho algún tipo de material de curso abierto antes de venir a DSTI. Cuanto más grande sea la corporación (sea pública o privada), menos propensa será reclutar solo en base a un curso abierto.

Triste tal vez, pero hay una motivación: los MOOC son maravillosos para difundir el conocimiento al mundo y también para ayudar a las personas a tener una idea de una disciplina sin mucho riesgo (a diferencia de inscribirse en un programa de grado) pero no pueden reemplazar completamente el ser un profesor en una clase: las enormes tasas de abandono son prueba de ello.

Realmente no. Data Science tiene más que ver con ensuciarse las manos que tener un entrenamiento formal. Claro que no dolerá si un curso con un plan de estudios estructurado lo ayudará a orientarse. Sin embargo, una vez que obtenga una comprensión sólida de lo que se trata la ciencia de datos, el curso académico no lo ayudará a estar al tanto del desarrollo. Están demasiado atrasados ​​en la curva de la última tendencia.