Meilleure réponse
Merci pour lA2A.
Je nai pas regardé le matériel en détail pendant un moment, mais y jetant un coup dœil… Je pense que ce serait bien comme un additif ou un complément à léducation formelle dans un aspect de la science des données ou une autre piste – que ce soit les mathématiques, les statistiques, linformatique, recherche opérationnelle, physique… la liste est longue. Au moins au niveau du premier cycle.
Par lui-même? Je connais très peu de personnes, personnellement, et je suis pas l’une d’entre elles, qui pourraient réussir l’auto-formation au niveau (pertinent) de connaissances que j’avais la fin de, disons, mon master (donc sans compter mon doctorat). Je sais que ce n’est pas la question, mais c’est un élément important de ce que je considère comme manquant dans de telles choses.
Moi, et la plupart des gens que je connais, n’avons tout simplement pas la discipline requise pour atteindre ce niveau de connaissances, même avec la pléthore de ressources qui sont maintenant librement ou presque librement disponibles.
Et ce nest pas seulement une question de discipline. Il y a un apprentissage de l’aspect social aux cours… des groupes d’étude, par exemple… que j’ai trouvé inestimable pour apprendre tout ce que je peux apporter pour résoudre un problème particulier. Parler avec des camarades, des professeurs et des étudiants que jai encadrés et consultés (ce que jai fait dans mon master, mais pas autant que dans mon doctorat) … le premier ma aidé à comprendre les aspects mathématiques et statistiques et informatique. La seconde ma aidé à les appliquer dune manière à laquelle je naurais jamais pensé sans cette expérience, ce qui était encore plus important.
Le contenu des Open Data Science Masters est assez bon. Pas complet au niveau du maître… à certains égards, même pas proche, à certains égards presque là. Il n’y a pas de recherche impliquée, vraiment, bien qu’il puisse y avoir très peu de choses à faire dans un niveau de maîtrise formel, et le projet de synthèse pourrait être similaire à cela.
Ne vous méprenez pas … c’est une excellente ressource. Quant à savoir si quelquun pourrait lutiliser avec succès, seul , pour devenir un data scientist … Je pense que quiconque capable de cela serait encore plus impressionnant avec laide dun éducation formelle.
Réponse
Je suis maintenant un étudiant d’UCB MIDS, mais avant cela, j’avais fait beaucoup d’auto-formation (livres et échange de piles), et j’ai traversé tout les principales classes Coursera / EdX. Sil est vrai quil existe une quantité impressionnante de programmes éducatifs disponibles gratuitement ou à bas prix en ligne, la différence de profondeur, dinfrastructure, dexhaustivité et de collaboration est de jour comme de nuit. Les cours Coursera / Edx sont essentiellement pré- vidéos enregistrées avec quelques tests, la difficulté est extrêmement faible et il y a peu ou pas de collaboration. A Berkeley il y a une vraie communauté qui se forme malgré la distance, les professeurs sont des leaders de lindustrie avec une expérience très réelle et actuelle, et les classes sont beaucoup plus difficile. Le programme de science des données de Johns Hopkins m sur Coursera se résume essentiellement à quelque part entre les pré-requis et le matériel de première semaine pour quelques cours du programme de Berkeley. Ce nest tout simplement pas comparable. Je suis content de les avoir pris, ils mont bien préparé, mais ce ne sont pas des expériences concurrentes. Le format comprend des conférences préenregistrées, des diapositives, des lectures assignées, des conférences en direct avec des groupes de collaboration et de petits groupes, des projets de groupe et en solo, etc.
Honnêtement, jétais initialement concerné, mais jai mis léducation correctement à une éducation de brique et de mortier. En outre, les étudiants impliqués sont généralement de premier ordre, souvent déjà employés en tant que scientifiques des données, dans de grandes entreprises et avec une expérience et des connaissances importantes. En suivant les programmes Coursera / Edx, je me sentais généralement beaucoup plus brillant, motivé et expérimenté que les autres étudiants. Même le fantastique cours dAndrew Ng Machine Learning, avec lequel beaucoup de gens ont eu du mal, était assez facile (jai commencé avec 5 semaines de retard et jai quand même obtenu 96\%). A Berkeley, je suis solidement au milieu de la classe. Cela na pas lair arrogant, juste une évaluation relative. Ce nest vraiment pas amusant dêtre dans une classe qui enseigne à un niveau inférieur à vos capacités.
Quant aux frais de scolarité, cest cher. Environ 60 000 $ au total. Lorsque vous examinez les frais de scolarité, vous DEVEZ tenir compte du retour sur investissement. Si vous obtenez un prêt pour un diplôme détudes de genre ou de littérature anglaise, bonne chance pour le rembourser. La façon dont je regardais les choses était que je navais aucun doute que lobtention du diplôme entraînerait au moins 6 000 $ supplémentaires par an pendant 10 ans. Souvent, cependant, il s’agit plutôt de « pouvez-vous entrer dans le secteur? », Et laissez-moi vous dire que le fait d’être un étudiant diplômé à UCB vous ouvre des portes.
En réponse au « Je pense ils ont du mal à se remplir …. le recruteur ma rappelé plusieurs fois «
Ils nont vraiment aucun problème à remplir le programme, les conseillers aux candidats ne sont pas des employés dUCB mais des employés 2U, donc cest une approche différente et Jen ai entendu dautres qui ont été un peu harcelés.2U est la société qui fournit le cadre technologique pour le programme Berkeley et une tonne dautres nouveaux programmes en ligne dans dautres universités. Ils offrent une sorte de solution clé en main pour la logistique, incluant la plateforme de visioconférence, un site skinned géré (bien que le contenu soit évidemment de luniversité), et des conseillers candidats. Ils vous aident essentiellement pour tout ce que vous ne comprenez pas dans lapplication et sassurent que vous respectez les délais. Ils nont en fait aucune partie (ou connaissance interne) des décisions réelles, ils ne font que regrouper les candidatures et les livrer aux universités. Il y a eu pas mal de repoussements contre ce modèle, mais il est devenu très populaire dans des programmes similaires, et après lavoir parcouru, je nai aucun problème. Les conseillers semblaient avoir une bonne connaissance du programme, de lécole et du processus, et ils étaient très doués pour rester dans un rôle de conseil logistique.
Honnêtement, le meilleur conseil que je puisse donner est « oui « , si vous voulez devenir un data scientist, entrez dans un programme comme le programme UCB MIDS (SMU en a également un), ET suivez les cours Coursera ET lancez une bibliothèque personnelle bien garnie. Tous les étudiants que je connais dans le cadre du programme ont fait exactement cela. Il y a plus à apprendre ici que vous ne le pouvez, cest compétitif, son évolution rapide, et vous naurez jamais fini de vous éduquer. Saisissez toutes les opportunités que vous pouvez, en particulier les programmes structurés.
MODIFIER:
Comme cela sest avéré être un fil de discussion très populaire, je pensais publier une mise à jour. Je suis maintenant diplômé du MIDS, et il sest déjà payé plusieurs fois. Les opportunités et l’augmentation de salaire sont plutôt extrêmes, mais ce n’est pas seulement que vous «obtenez le travail», c’est QUEL emploi que vous obtenez. Jai maintenant travaillé avec plusieurs autres spécialistes des données, certains diplômés dautres non, et je peux vraiment voir une différence dans létat de préparation de divers programmes. Venant du programme MIDS, je ne me demande plus comment obtenir un emploi DS dentrée de gamme, mais je suis prêt à diriger une équipe de données ou à gérer le pipeline de données et danalyses. Jai pu obtenir un emploi de data scientist seulement à mi-parcours du programme, donc une partie de cela vient également de lexpérience, mais pendant le programme, nous avons achevé des projets entièrement développés et réels. Plus important encore, nous avons passé beaucoup de temps sur des sujets au-delà du traitement des données réel, comme la structuration dune équipe de données, la modernisation dune entreprise de données anciennes, la communication avec les clients, avec les C-suite, lobtention de financement, etc.
Pour moi, le niveau que je pense quil est approprié de viser à partir dune éducation comme celle-ci est le moment où vous êtes en mesure dacquérir de nouveaux livres blancs, etc. sur les progrès de DS (et de savoir où les trouver), rapidement les comprendre, être déjà familiarisé avec les technologies sous-jacentes et savoir comment les mettre en œuvre (y compris repérer les problèmes potentiels au préalable). Cest bien dacquérir des connaissances, mais si lon ne vous donne pas ce dont vous avez besoin pour poursuivre vos propres études par la suite, vous serez obsolète dans quelques années.
Une chose qui était différente de celle attendue, je est entré avec de grands yeux avides sur tous les algorithmes dapprentissage profond, la vision par ordinateur, etc. La science des données, IMO, commence par un engagement sérieux à lexactitude statistique et une forte dose de «weenie bean-counter» -ism. Cette discipline est essentielle car en fin de compte, chaque réclamation que vous faites met en jeu votre réputation, et potentiellement des fortunes ou des personnes. Je viens dune formation artistique et jétais un ingénieur autodidacte, donc avoir un cadre et un environnement pour explorer cela en moi a été très utile.
Les opportunités sont énormes, et je nai vu aucun questionnement dinformations didentification parce quil est en ligne ou professionnel. Personnellement, je recommanderais le programme à quiconque pense pouvoir le faire. Certains cours sont TRÈS exigeants, alors réfléchissez bien si vous travaillez en même temps (surtout si vous avez de petits enfants), mais le retour sur investissement est très élevé.
RE: Stanford. Le programme de Stanford est un doctorat en statistique avec un accent sur la science des données. Il sagit dun diplôme universitaire, tandis que le diplôme MIDS est un diplôme professionnel. Si vous pouvez vous permettre de prendre 4 ans ou plus de congé, optez pour un doctorat, sinon, un diplôme professionnel révolutionnera toujours votre carrière. Pour moi, jai augmenté mon salaire, fait avancer ma carrière de plusieurs années, changé didentité, travaillé sur de grands projets, construit une équipe de données au travail et fait de bons contacts tout en ayant 2 enfants de plus et en vendant une startup, le tout en 2 ans. , donc je ne pourrais pas être plus heureux.