¿Cuál es la mejor universidad para un científico de datos?

¿Por qué estudiar en los Estados Unidos?

Antes de comenzar la investigación, debería preguntar esto. Si sigue de cerca este campo, la respuesta debería ser obvia. Estados Unidos es el mayor mercado de análisis / ciencia de datos en todo el mundo. El principal beneficio de obtener una Maestría en EE. UU. Es obtener acceso al amplio grupo de oportunidades de trabajo futuras en EE. UU. También es uno de los mercados más maduros en la evolución de la ciencia de datos / análisis.

Si alguna vez soñaste con trabajar como científico de datos en EE. UU., Esta guía te llevará un paso más cerca. En este artículo, proporcioné un análisis detallado de 10 buenos programas de MS en análisis / ciencia de datos en EE. UU. He visto que las personas se vuelven desorientadas al elegir el mejor colegio / universidad para sí mismas. Por lo tanto, también proporcioné una explicación detallada de los parámetros de selección que pueden usarse para evaluar la bondad de cualquier programa universitario.

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1. Maestría en Ciencia de Datos, Universidad de Columbia

La Universidad de Columbia se encuentra en el corazón de la ciudad de Nueva York. Al ser una institución de la Ivy League, no hay dudas sobre su reputación. El programa de MS está siendo administrado por el Data Science Institute en Columbia. Los estudiantes tienen acceso a cursos de todos los mejores programas del instituto. La duración general del curso es de 16 meses, es decir, 3 semestres de estudio y un semestre de prácticas.

• Plan de estudios: se requieren cursos por valor de 30 créditos y la mayoría de los cursos de posgrado son de 3 créditos cada uno. Consiste en 6 cursos básicos que cubren lo esencial de la informática, la probabilidad, las estadísticas y el aprendizaje automático. Hay un proyecto final en el último semestre. Los 3 cursos restantes se pueden tomar como asignaturas optativas de toda la universidad.
• Entrenamiento práctico: estos vienen en forma de semestre de pasantía y proyecto final. Además, Columbia Data Science Society organiza talleres y otros eventos en los que puede obtener amplias oportunidades para interactuar y resolver problemas con sus compañeros. La ciudad de Nueva York tiene una fuerte comunidad de ciencia de datos que ofrecerá muchas oportunidades para aplicar el conocimiento de la ciencia de datos.
• Colaboración industrial y oportunidades de investigación: el instituto de ciencia de datos administra 7 centros de investigación que llevan a cabo algunos buenos proyectos de investigación que pueden ayudar a los estudiantes a obtener un conocimiento práctico de la ciencia de datos. etc. hay amplias oportunidades de investigación disponibles. Las colaboraciones de la industria funcionan en términos de proyectos de investigación patrocinados, así como en un centro de desarrollo profesional que organiza ferias profesionales, charlas tecnológicas, etc.
• Clasificaciones: Negocios: 10 Informática: 15 Estadísticas: 20 Matemáticas: 9

Conclusión: El programa proporciona una buena base en aprendizaje automático y programación junto con experiencia práctica. Además, Columbia está clasificada en el top 20 en todos los dominios relacionados con la ciencia de datos, por lo que es una buena opción. Un inconveniente del programa podría ser que el plan de estudios está un poco inclinado hacia la programación y es de naturaleza más técnica que algunos otros programas, que están más orientados a los negocios.

2. Maestría en Ciencias de Datos Computacionales, Universidad Carnegie Mellon

La Universidad Carnegie Mellon (CMU) es una de las mejores universidades para la investigación en informática. Su departamento de CS también ejecuta pocos programas de maestría especializados.

Estos programas se centran en un dominio central, tienen una tarifa de matrícula más alta y no ofrecen asistencia. Los tratan como programas de vaca de efectivo pero los estudiantes se benefician de la pedagogía de alta calidad. MSCDS es uno de esos programas. Abarca más de 16 meses con 3 semestres de estudio y un semestre de pasantía.

• Plan de estudios: hay dos concentraciones para elegir: análisis o sistemas. La analítica se centrará en el aspecto de aprendizaje automático y los sistemas se centrarán en big data y aspectos computacionales. Se requieren un total de 8 cursos unitarios, 2 cursos de seminario y 1 proyecto final para completar el curso. De los 8 cursos unitarios, 3 son asignaturas optativas que se pueden tomar del Departamento de Informática.
• Capacitación práctica: estos se presentan en forma de semestre de pasantía, cursos de seminarios y proyecto final. La ubicación de Pittsburg es una desventaja definitiva, pero la marca de CMU es demasiado grande para que pueda tener un impacto en la pasantía o la búsqueda de empleo. Obviamente, la reubicación podría ser un desafío potencial.
• Colaboración industrial y oportunidades de investigación: este es un programa orientado a cursos y las oportunidades de investigación / colaboración industrial provienen de proyectos finales patrocinados. El instituto también ayuda a adquirir pasantías y oportunidades de trabajo.
• Clasificaciones: Negocios: 18 Informática: 1 Estadísticas: 9 Matemáticas: 34

Conclusión: este es un programa orientado a CS e ideal para personas con algo de experiencia en codificación que desean ingresar al aprendizaje automático. El inconveniente es que el lado comercial del programa es débil y no debe esperar obtener alguna experiencia de dominio como finanzas / atención médica. Es más adecuado para roles de ingeniería de software en lugar de roles de científico de datos.

3) Maestría en Análisis, Universidad Estatal de Carolina del Norte

Este programa es administrado por el Instituto de Análisis Avanzado de NCSU y es el primer programa de análisis iniciado en 2007.

La mayoría de los otros programas tienen entre 2 y 4 años y, por lo tanto, carecen de reconocimiento. Pero NCSU es un programa de gran reputación en la industria analítica, a pesar de que NCSU en su conjunto se considera una institución de nivel 2. Este es un programa intensivo de 10 meses, con 3 semestres que comienzan en el verano y terminan en la primavera. Además, no se requiere la puntuación GRE para la aplicación, solo se requiere TOEFL.

• Plan de estudios: el plan de estudios expone a los estudiantes a una amplia gama de temas que se pueden encontrar aquí. El programa termina con un proyecto final patrocinado por la industria. El plan de estudios se enfoca en matemáticas y estadísticas y cubre muchas técnicas estadísticas.
• Entrenamiento práctico: El programa es un curso típico basado en 2 cursos prácticos. No hay opción de una pasantía. La ubicación de Carolina del Norte no es una falta de oportunidades locales en ciencia de datos, pero el curso es lo suficientemente intensivo como para mantener a los estudiantes exhaustos durante los 10 meses.
• Colaboración industrial y oportunidades de investigación Los proyectos finales están en colaboración con la industria. Algunas conferencias de invitados y charlas tecnológicas también se organizan. El programa no tiene inclinación hacia la investigación y no debe ir allí esperando ninguna. El instituto también ayuda a adquirir pasantías y oportunidades de trabajo.
• Clasificaciones: Negocios: 52 Informática: 48 Estadísticas: 15 Matemáticas: 52

Conclusión: NCSU es un programa de buena reputación con buenas perspectivas de futuro. Prepara bien a los candidatos para los roles de científicos de datos, ya que los expone a un amplio espectro de técnicas analíticas. Se requieren sólidos fundamentos matemáticos y estadísticos para ingresar a este programa y debe aplicar solo si tiene confianza en lo mismo.

El programa de maestría en TAMU es ofrecido por el departamento de estadística y es un programa de medio tiempo para profesionales que trabajan. El sitio web del programa no es muy informativo, pero TAMU como institución tiene una reputación decente en la industria. Al ser un programa a tiempo parcial, se extiende a lo largo de 5 semestres.

• Plan de estudios: El plan de estudios consta de 12 cursos, cuyos detalles se pueden encontrar aquí. El programa termina con un proyecto final patrocinado por la industria. Solo hay 2 cursos electivos. El plan de estudios se centra en las estadísticas con aplicaciones en finanzas y marketing.
• Capacitación práctica: el programa es típicamente un curso basado en un proyecto final y un seminario con presentación oral. Hay un enfoque en la programación SAS que lo prepara bien para la industria.
• Colaboración industrial y oportunidades de investigación Al ser un programa a tiempo parcial, no hay enfoque en la investigación. El cuerpo asesor del programa está compuesto por profesionales de la industria, por lo que el programa se ejecuta de la mano con los requisitos de la industria. TAMU organiza algunos otros eventos, así como la conferencia Analytics 2015.
• Clasificaciones: Negocios: 31 Ciencias de la computación: 40 Estadísticas: 15 Matemáticas: 41

En general, es un programa decente y está diseñado específicamente para profesionales que trabajan.

4. MS en Business Analytics, Michigan State University

Este es un programa de 1 año que comienza en el semestre de primavera y continúa en verano y otoño con la graduación en diciembre. El curso prepara a los estudiantes para los roles de científicos de datos en industrias como consultoría, automotriz, productos de consumo, venta minorista y servicios financieros.

• Plan de estudios: El plan de estudios consta de 12 cursos, cuyos detalles se pueden encontrar aquí. Solo no hay cursos electivos ya que todos los cursos están predefinidos. El semestre de verano tiene una carga de trabajo de solo 2 cursos y, además, se puede completar un proyecto final de una pasantía de 10-12 semanas en ese período.
• Capacitación práctica: el programa generalmente se basa en cursos con una opción de proyecto final o una pasantía.
• Colaboración industrial y oportunidades de investigación Es un programa típico basado en cursos sin atención en la investigación. Los proyectos finales se llevan a cabo en colaboración con un socio de la industria. La universidad organiza pasantías y ferias de empleo también.
• Clasificaciones: Negocios: 35 Informática: 56 Estadísticas: 47 Matemáticas: 46

Conclusión: este es un buen programa y si le gusta el plan de estudios fijo, podría funcionar. Además, dado que la Universidad Estatal de Michigan no tiene tanta reputación como algunas otras universidades mencionadas aquí, podría ser más fácil ingresar.

5. MS en Business Analytics, Universidad de Cincinnati

Este es otro programa de 1 año que comienza en otoño, con un plan de estudios más o menos fijo. Prepara a los candidatos para puestos de analista de negocios y científico de datos.

• Plan de estudios: El plan de estudios consta de 12 cursos, cuyos detalles se pueden encontrar aquí. El programa termina con un proyecto final patrocinado por la industria. Solo hay 2 cursos electivos.
• Entrenamiento práctico: el programa es típicamente un curso basado en un proyecto final. La ubicación de Cincinnati tampoco ofrece una vibrante comunidad de ciencia de datos para aprovechar.
• Colaboración industrial y oportunidades de investigación El programa no se centra en la investigación. Enumere la mayoría de los otros cursos, las colaboraciones de la industria se realizan en forma de ferias de empleo, charlas tecnológicas y capstone patrocinado.
• Clasificaciones: Negocios: 63 Informática: 112 Estadísticas: – Matemáticas: 115

Conclusión: Esta es una universidad un poco menos reputada con un programa decente que debería ser relativamente más fácil de superar. Pero debe sentirse cómodo con el plan de estudios antes de pensar en seguirlo.