Permítanme dividirlo en dos preguntas:
1. ¿Preferiría contratar a un científico de datos con una maestría en estadística o una maestría en informática?
Eso depende completamente del trabajo que esperaría que realizaran.
- Cómo convertirse en un científico de datos como ingeniero de almacenamiento de datos con habilidades matemáticas y estadísticas pobres
- ¿Cuál es mejor para los científicos de datos para trabajar, Uber o Google?
- ¿Quién es un científico de datos?
- ¿Debo resolver los problemas de las competencias de Kaggle para ser un científico de datos?
- Cómo proceder para convertirse en un Científico de Datos después de graduarse de una rama no CSE / IT
La respuesta estereotipada sería: el estadístico probablemente sería mejor para el modelado de datos, la inferencia estadística, y para obtener un diseño elegante. El informático podría ser mejor para manejar varias estructuras de datos, crear aplicaciones de datos, raspar la web para la recopilación de datos y manejar grandes datos.
Pero, sinceramente, no creo que importe tanto. La mayoría de los trabajos de ciencia de datos estarán abiertos para usted, independientemente de su título de maestría. Afortunadamente, el campo de la ciencia de datos no se trata de sus credenciales, sino de sus conocimientos , habilidades y experiencia práctica .
Imagine un escenario en el que desea contratar a un científico de datos para su empresa y reciba dos CV: el primero tiene un perfil académico de primer nivel pulido con MS en Estadísticas / CS, pero literalmente no tiene experiencia práctica de escribir código o analizar problemas del mundo real de forma independiente . En segundo lugar, no tiene educación universitaria en absoluto, sino un CV completo de aplicaciones / paquetes que ella desarrolló, un portafolio completo y la experiencia de trabajar de manera independiente y colectiva.
Mire, soy estudiante de doctorado, me encanta la investigación académica, pero probablemente elegiría al segundo niño para trabajar en mi proyecto. Entonces, sea lo que sea que elijas, asegúrate de ser más como el segundo niño y no como el primero. La mayoría de las personas hoy en el campo no son claramente estadísticos o informáticos. Incluso diría que la ciencia de datos es uno de los campos más interdisciplinarios que existen en este momento. Mire, soy un sociólogo (y estadístico) que había trabajado como científico de datos. Realmente, no hay límites.
Este antagonismo entre MS en Estadística versus MS en Informática es de todas maneras discutible. La práctica le enseñará cosas que los estudios académicos no lo harán y los empleadores lo saben. No buscan a una persona perfecta, sino a alguien con potencial para convertirse en la persona que desean. El perfil universitario muestra tu inteligencia, persistencia y rigor en lo que haces, pero eso no es suficiente. La educación universitaria indica que es más probable que tenga estos rasgos, pero de ninguna manera garantiza que es la persona adecuada para el trabajo.
2. Maestría en Estadística Aplicada de UCLA o Maestría en línea en Ciencias de la Computación de Georgia Tech?
Después de lo que acabas de leer arriba, creo que entenderás por qué diré que la elección de tu educación futura depende principalmente de lo que disfrutas más. Si le gustan las estadísticas, continúe con ellas. Si quieres un cambio, la informática es un campo maravilloso. Aprenderá mucho y estoy seguro de que será un gran activo para cualquier equipo de ciencia de datos con cualquiera de estos títulos.
Para mí, el factor decisivo es la palabra “en línea “: siempre preferiría la educación en el campus sobre la educación en línea. El principal beneficio es el contacto personal con sus profesores. Te motivarán mucho más en persona y responderán tus preguntas más rápido. Otro buen argumento es que estará más cerca y más disponible para una posible colaboración en sus proyectos. Sucede bastante que los profesores dejan que los buenos estudiantes de maestría participen en su investigación. Finalmente, sus colegas se convertirán en su red profesional que necesitará desesperadamente en el futuro. Constrúyalo, invierta en amistades profesionales y muéstreles su valor incluso antes de abandonar la universidad. Crear contactos personales es mucho más difícil en línea.
Buena suerte tomando la decisión, ¡espero que esto ayude al menos un poco!
Oye, si tienes más preguntas, asegúrate de comunicarte con Quora. ¡No dude en consultar mi sitio web personal para ver en qué trabajo en estos días!