¿Los mejores científicos de datos tienen una maestría en Estadística o CS?

Un medio para calificar el trabajo, los criterios y la selección

Puede obtener el mejor en su clase, y seguirá en su título académico, su grupo social, algunas conferencias o eventos a los que asista, sus contactos profesionales, algunas publicaciones a las que envíe, un estándar selecto con el que esté de acuerdo o un público en general opinión sobre tu trabajo. Si le pide a un analista o juez que revise su trabajo, podrían deliberar en un comité y comparar su trabajo con las personas en su clase de aplicación. Pueden definir algunos criterios que tienen sentido entre su trabajo, aplicar una práctica para ver, evaluar y calificar todo el trabajo, así como un sentido común sobre su trabajo. Una última pieza significa que los jueces tienen un sentido de trabajo de campo que cuenta como bueno o excelente si estos ayudan a establecer la calidad. También han experimentado una tradición histórica de trabajo, en ciencia de datos. Esto les ayuda a poner su trabajo en contexto, extraído del trabajo y los logros pasados, que en su campo practican ciertos movimientos, estilos o medios de expresión y, por último, cómo se compara en un sentido de clase relativo y un sentido absoluto de acuerdo con su contribución a un campo . Pero dado que la ciencia de datos tiene solo unos pocos años de disciplina y un campo emergente de profesionales, no puede esperar un juicio sólido de su trabajo. Se necesitará mucha administración, desarrollo e interacción entre profesionales en el mercado, académicos que enseñan algunos conceptos básicos en la escuela y un sentido público general de lo que hace una buena ciencia de datos. Luego, las personas interesadas en la ciencia de datos pueden acumular experiencia en el campo para evaluar lo que parece una buena ciencia de datos .

Una conexión de grado a grados y empleo

En cuanto a su pregunta específica, además de lo mejor en ciencia de datos, un título de maestría en estadística o informática se basa en un conjunto más amplio de títulos académicos. Asumen una universidad, ya establecida y en proceso de negocios normales, contratando profesores y desarrollando planes de estudio, y atrayendo a los estudiantes a solicitar sus programas educativos. También significa que ya han establecido una cultura en torno a su escuela, y si lo han hecho bien, entonces el público en general ya se ha forjado una reputación para ellos. Extraídos de este contexto, tales títulos tienen más peso de acuerdo con sus instituciones, facultad y trayectoria de programas de grado. En una preocupación práctica, sus títulos también dan sentido a los profesionales de la ciencia de datos mediante su transferencia de la educación al empleo. Inmediatamente implica una afiliación departamental o asociación de facultad con equipos y empresas que contratan profesionales en ciencia de datos. Un programa suficientemente especializado y desarrollado para este trabajo en particular, significa que un departamento capacita bien a los estudiantes de informática o estadística para un puesto de científico de datos .

Ninguno. Mi esclerosis múltiple es pura matemática. Es una broma.

En serio, realmente no importa.

1. El científico de datos es un término tan general en este momento que algunos científicos de datos van a usar uno mucho más que el otro.
2. Los mejores científicos de datos (y de hecho los mejores en todo) habrán aprendido mucho más allá de lo que se enseña en las clases. Si esperas que alguien sea simplemente mediocre, entonces tal vez asegúrate de que su título coincida con el tipo de científico de datos para el que están siendo contratados. Si alguien es realmente bueno en lo que hace, su grado importa muy poco.
3. Lo que creo que hace que un científico de datos sea realmente bueno en realidad tiene muy poco que ver con las estadísticas o la informática. Creo que es comprensión, la capacidad de comprender realmente lo que sucede en los datos y por qué. Algunas personas llamarían a esta experiencia de dominio, pero creo que va mucho más allá de eso. Tener fuertes habilidades de comprensión significa que puede ver cosas en los datos que no se enseñan a los expertos en dominios. Puedes tener ideas realmente originales. Creo que eso es lo que realmente convierte a alguien en uno de los mejores científicos de datos y tiene muy poco que hacer en lo que está graduado.

El curso es irrelevante para evaluar la calidad de un científico de datos. La calidad de un científico de datos es altamente contextual. En una empresa que está trabajando mucho en ingeniería, un científico de datos con experiencia en CS probablemente podrá entregar más pronto, por ejemplo.

Creo personalmente que las calificaciones académicas son relevantes para ingresar al mercado laboral y solo a las etapas iniciales de la carrera.

En esta era digital y rica en datos, la demanda de graduados en estadística de la industria, el sector público y la academia es alta, pero el grupo de graduados es pequeño. El reciente crecimiento de la ciencia de datos ha aumentado la conciencia de la importancia de las estadísticas, con el análisis de datos y la interpretación de los resultados firmemente integrados en este campo recientemente reconocido.

Creo en la educación, formal e informal. Si está pensando obtener un título, en ciencias de datos, análisis o cualquier otro campo, porque lo ama y tiene tiempo y dinero de sobra, eso es excelente. Pero si su interés en la analítica está impulsado por el deseo de un trabajo que ofrezca mejores recompensas que lo que está obteniendo ahora, busque caminos alternativos para hacer que esa carrera avance …

Depende de la posición. Los científicos de datos pesados ​​en software tienden a ser personas de CS, mientras que los científicos de datos pesados ​​de matemáticas tienden a ser personas de matemáticas. También existen algunos excelentes con grados BS o doctorados.