Paras vastaus
Kiitos A2A: sta.
En ole tarkasteli materiaalia jonkin aikaa yksityiskohtaisesti, mutta vilkaisi sitä … Luulen, että se olisi hyvä lisäyksenä tai täydennyksenä muodolliseen koulutukseen tietojenkäsittelyssä tai muussa johtavassa asemassa – olkoon matematiikka, tilastotiede, tietojenkäsittelytiede, toiminnan tutkimus, fysiikka … luetteloa jatketaan. Ainakin perustutkinnon suorittaneilla.
Itse? Tunnen henkilökohtaisesti hyvin harvat ihmiset, enkä ole en yksi heistä, jotka voisivat vetää itseopetuksen tasolle (asiaankuuluvalle) tiedolla, jolla minulla oli sanotaan, että päällikön loppu (joten tohtorin tutkintoa ei lasketa). Tiedän, että tämä ei ole kysymys, mutta se on tärkeä rivi siitä, mistä näen puuttuvan sellaisissa asioissa.
Minulla, ja useimmilla tuntemillani ihmisillä ei yksinkertaisesti ole kurinalaisuutta, jota vaaditaan saavuttamaan että tietotaso, jopa lukuisilla resursseilla, jotka ovat nyt vapaasti tai lähes vapaasti käytettävissä.
Eikä kyse ole vain kurinalaisuudesta. Siellä opitaan sosiaalisesta näkökulmasta luokkiin … esimerkiksi opintoryhmiin … jonka olen pitänyt korvaamattomana oppimalla kaiken, mitä voin kantaa tietyn ongelman ratkaisemisessa. Keskustelu muiden opiskelijoiden, professoreiden ja opiskelijoiden kanssa, joita olen opastanut ja joita olen kuullut (mitä tein maisterilleni, vaikkakaan niin paljon kuin tohtoriksi) … ensimmäinen auttoi minua ymmärtämään matematiikkaa, tilastoja ja tietojenkäsittelytieteitä. Toinen auttoi minua soveltamaan niitä tavoilla, joita en olisi koskaan ajatellut ilman tätä kokemusta, mikä oli vieläkin tärkeämpää.
Open Data Science Masters -materiaali on melko hyvä. Ei täydellinen mestarin tasolle … jollain tapaa, ei edes lähellä, jollakin tavalla melkein siellä. Tutkimusta ei todellakaan ole, vaikka muodollisella maisteritasolla voidaan tehdä hyvin vähän, ja huippukiviprojekti voi olla samanlainen kuin siinä.
Älä ymmärrä minua väärin … se on erinomainen resurssi. Siksi, voisiko joku käyttää sitä, yksin , tulla harjoittavaksi datatieteilijäksi … Luulen, että kuka tahansa, joka pystyy siihen, olisi vieläkin vaikuttavampi muodollinen koulutus.
Vastaus
Olen nyt UCB MIDS -opiskelija, mutta ennen tätä minulla oli huomattava määrä itseopetusta (kirjoja ja pino-vaihtoa), ja olen käynyt läpi kaikki Coursera / EdX-kurssit ovat tosiasia, että on olemassa vaikuttava määrä ilmaisia tai halpoja online-koulutusohjelmia, mutta niiden syvyys, infrastruktuuri, kattavuus ja yhteistyö eroavat toisistaan yötä päivää. nauhoitettu videoita joillakin testeillä, vaikeus on äärimmäisen pieni ja yhteistyötä ei juurikaan ole. Berkeleyssä on todellinen yhteisö, joka muodostuu etäisyydestä huolimatta, opettajat ovat alan johtajia, joilla on todellinen, ajankohtainen kokemus, ja luokat ovat paljon Johns Hopkinsin datatieteen progra m Courseralla supistuu pohjimmiltaan Berkeley-ohjelman muutaman luokan ensimmäisen viikon materiaalien ennakkoedellytysten väliin. Se ei vain ole verrattavissa. Olen iloinen siitä, että otin heidät, he valmistivat minut hyvin, mutta he vain tuottivat kilpailukokemuksia. Formaatti sisältää ennalta äänitetyt luennot, diat, määrätyn lukemisen, suorat luennot yhteistyö- ja break-out-ryhmien kanssa, ryhmä- ja sooloprojektit jne.
Rehellisesti, olin aluksi huolissani, mutta Id laittoi koulutuksen oikein tiili- ja laastikoulutuksessa. Myös mukana olevat opiskelijat ovat yleensä huippuluokkaa, usein palveluksessa jo datatieteilijöinä suurissa yrityksissä, joilla on merkittävä kokemus ja näkemys. Kun otin Coursera / Edx-ohjelmia, tunsin itseni huomattavasti kirkkaammaksi, ajettavammaksi ja kokeneemmaksi kuin muut opiskelijat. Jopa fantastinen Andrew Ng Machine Learning -kurssi, jonka kanssa monet kamppailivat, oli melko helppoa (aloitin 5 viikkoa myöhässä ja sain silti 96\%). Berkeleyssä olen vakaana luokan keskellä. Että ei kuulostaisi ylimieliseltä, vain suhteellinen arvio. Ei todellakaan ole hauskaa olla luokassa, joka opettaa kykyjäsi alemmalla tasolla.
Mitä tulee opetukseen, se on kallista. Noin 60 000 dollaria. Katsellessasi opetusta sinun on kuitenkin otettava huomioon sijoitetun pääoman tuottoprosentti. Jos saat lainaa sukupuolentutkimukseen tai englantilaisen kirjallisuuden tutkintoon, onnea maksaa se takaisin. Tarkastelin sitä, että minulla ei ollut epäilystäkään siitä, että tutkinnon saaminen johtaisi vähintään 6 000 dollariin ylimääräistä vuodessa 10 vuoden ajan. Usein kysymys on kuitenkin ”pääsetkö alalle ollenkaan”, ja anna minun sanoa teille, että jatko-opiskelijana oleminen UCB: ssä avaa oven.
Vastauksena heillä on vaikeuksia täyttää …. rekrytoija soitti minulle takaisin useita kertoja ”
Heillä ei todellakaan ole vaikeuksia ohjelman täyttämisessä, hakijaneuvojilla ei ole UCB: n työntekijöitä vaan 2U: n työntekijöitä, joten sen erilainen lähestymistapa ja Olen kuullut muita, jotka masentuivat hieman.2U on yritys, joka tarjoaa teknisen kehyksen Berkeley-ohjelmalle ja paljon muita uusia online-ohjelmia muissa yliopistoissa. Ne tarjoavat eräänlaisen avaimet käteen -ratkaisun logistiikkaan, mukaan lukien videoneuvottelualusta, hallittu nyljetty sivusto (vaikka sisältö on tietysti yliopistosta) ja hakijaneuvojat. Ne periaatteessa vain auttavat sinua kaikessa, mitä et ymmärrä sovelluksessa, ja varmista, että noudatat määräaikoja. Heillä ei oikeastaan ole mitään osaa (tai sisäistä tietoa) varsinaisista päätöksistä, he vain paketoivat sovellukset ja toimittavat ne yliopistoille. Tätä mallia on ollut melko paljon, mutta siitä on tullut erittäin suosittu vastaavissa ohjelmissa, ja minulla ei ole mitään ongelmia. Neuvonantajilla näytti olevan hyvät tiedot ohjelmasta, koulusta ja prosessista, ja he olivat erittäin hyviä pysymään logistisen neuvonantajan roolissa.
Rehellisesti sanottuna paras neuvo, jonka voin antaa, on ”kyllä ”, jos haluat olla datatieteilijä, pääse UCB MIDS -ohjelman kaltaiseen ohjelmaan (myös SMU: lla on sellainen) JA käy Coursera-kursseja JA hanki hyvin varusteltu henkilökohtainen kirjasto. Jokainen ohjelman tuntemani opiskelija on tehnyt juuri tämän. Täällä on enemmän opittavaa kuin pystyt, sen kilpailukykyinen, nopeasti kehittyvä, etkä koskaan tule tekemään itseäsi. Käytä kaikkia mahdollisuuksia, etenkin jäsenneltyjä ohjelmia.
MUOKKAA:
Koska tämä on osoittautunut erittäin suosittu ketju, jonka ajattelin lähettää päivityksen. Olen nyt valmistunut MIDS: stä, ja se on jo maksanut itsensä moninkertaisesti. Mahdollisuudet ja palkanlisäys ovat melko äärimmäisiä, mutta se ei ole pelkästään sitä, että ”saat työpaikan”, vaan MITÄ työtä saat. Olen nyt työskennellyt useiden muiden datatieteilijöiden kanssa, jotkut hajottavat jotkut eivät, ja voin todellakin nähdä eron valmius eri ohjelmissa. Tulen MIDS-ohjelmasta, en enää mietin, kuinka saada lähtötason DS-työ, mutta olen valmis johtamaan dataryhmää tai hallitsemaan data- ja analytiikkaputkistoa. Pystyin saamaan työpaikan datatieteilijänä vain osittain ohjelman läpi, joten osa tästä tulee myös kokemuksesta, mutta ohjelman aikana saimme päätökseen täysin kehitetyt, reaalimaailman projektit. Vielä tärkeämpää on, että käytimme paljon aikaa varsinaisen tietojenkäsittelyn ulkopuolisiin aiheisiin, kuten dataryhmän rakentamiseen, vanhan datayrityksen modernisointiin, viestintään asiakkaiden kanssa, C-suite: n kanssa, rahoituksen saamiseen jne.
Minulle taso, jonka mielestäni on tarkoituksenmukaista pyrkiä tämänkaltaisesta koulutuksesta, on kohta, josta voit noutaa nopeasti uusia valkoisia kirjoja jne. DS: n edistymisestä (ja tiedät, mistä ne löytyvät), nopeasti ymmärrä ne, tunne jo taustalla olevat tekniikat ja osaa toteuttaa ne (mukaan lukien mahdollisten ongelmien havaitseminen etukäteen). On mukavaa saada jonkin verran tietoa, mutta jos sinulle ei anneta mitä tarvitset jatkaaksesi omaa koulutustasi, olet vanhentunut muutamassa vuodessa.
Yksi asia, joka oli erilaista kuin odotettiin, minä meni innokkaasti silmiin kaikista hauskoista syvällisen oppimisen algoritmeista, tietokonenäköstä jne. Data-tiede, IMO, alkaa vakavalla sitoutumisella tilastolliseen oikeellisuuteen ja vahvalla annoksella ”weenie bean-counter” -ismia. Tämä kurinalaisuus on välttämätöntä, koska päivän päätteeksi jokainen tekemäsi väite asettaa maineesi linjalle ja mahdollisesti omaisuuden tai ihmiset. Tulin taidetaustalta ja olin itseopettanut insinööri, joten minulla oli puitteet ja ympäristö porata se minulle.
Mahdollisuudet siellä ovat valtavat, enkä ole nähnyt mitään kyseenalaistamista. valtakirjoja, koska se on verkossa tai ammattimaisesti. Henkilökohtaisesti suosittelen ohjelmaa kaikille, jotka ajattelevat voivansa tehdä sen. Jotkut luokat ovat erittäin vaativia, joten ajattele kovasti, jos työskentelet samanaikaisesti (varsinkin jos sinulla on pieniä lapsia), mutta ROI on erittäin korkea.
RE: Stanford. Stanford-ohjelma on Tilastokeskus, joka keskittyy datatieteeseen. Tämä on akateeminen tutkinto, kun taas MIDS-tutkinto on ammatillinen tutkinto. Jos sinulla on varaa ottaa yli 4 vuotta pois työstä, mene tohtoriksi, muuten ammatillinen tutkinto mullistaa silti urasi. Minulle nostin palkkani, hyppäsin urani eteenpäin useita vuosia, muutin identiteettiäni, työskentelin upeissa projekteissa, rakensin tietoryhmän töissä ja loin hyvät kontaktit, kun minulla oli vielä 2 lasta ja myytiin startup, kaikki 2 vuodessa , joten en voisi olla onnellisempi.