정답
A2A에 감사드립니다.
그렇지 않았습니다. 잠시 동안 자료를 자세히 살펴 보았지만 훑어 보면… 데이터 과학의 일부 측면에서 공식 교육에 추가하거나 추가하는 것이 좋을 것 같습니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 운영 연구, 물리학… 목록은 계속됩니다. 최소한 학부 수준에서는.
그 자체로? 저는 개인적으로 아는 사람이 거의 없으며 그들 중 한 명은 아닙니다 . 내가 가진 지식 수준 (관련성있는) 수준의 자기 교육을 이룰 수 있습니다. 예를 들어, 내 석사 학위의 끝입니다 (그래서 박사 학위는 포함하지 않습니다). 나는 이것이 질문이 아니라는 것을 압니다. 그러나 그것은 내가 그러한 것들에서 빠진 것으로 보는 것에 대한 중요한 선입니다.
나와 내가 아는 대부분의 사람들은 단순히 성취하는 데 필요한 규율을 가지고 있지 않습니다. 현재 무료로 또는 거의 무료로 사용할 수있는 과다한 자원에도 불구하고 그 수준의 지식.
그리고 그것은 단지 규율에 관한 것이 아닙니다. 사회적 측면에서 수업, 예를 들어 스터디 그룹에 이르기까지 배움이 있습니다. 특정 문제를 해결하기 위해 가져올 수있는 모든 것을 배우는 데 매우 귀중하다는 것을 알게되었습니다. 제가지도하고 상담 한 동료 학생, 교수 및 학생들과 이야기를 나누는 것 (박사 학위 만큼은 아니지만 석사 과정에서 수행했습니다)… 첫 번째는 수학과 통계 및 컴퓨터 과학 측면을 이해하는 방법을 제게 도와주었습니다. 두 번째는 그 경험이 없었다면 결코 생각하지 못했던 방식으로 그것들을 적용하는 데 도움이되었고, 이는 훨씬 더 중요했습니다.
Open Data Science Masters 의 자료는 상당히 훌륭합니다. 스승의 수준에 이르지 못합니다… 어떤면에서, 심지어 가까이도, 어떤면에서는 거의 거기에 있습니다. 공식적인 석사 수준에서는 거의 수행 할 수 없지만 캡 스톤 프로젝트는 이와 유사 할 수 있지만 실제로 관련된 연구는 없습니다.
오해하지 마세요… 훌륭한 리소스입니다. 누군가가이를 성공적으로 사용할 수 있는지 여부에 관해서는 혼자 데이터 과학자가되기 위해… 정규 교육.
답변
지금은 UCB MIDS 학생이지만 그 전에는 상당한 양의 자체 교육 (서적 및 스택 교환)을 받았으며 모든 과정을 겪었습니다. 무료 또는 저렴한 온라인으로 제공되는 교육 프로그램이 인상적인 것은 사실이지만 깊이, 인프라, 포괄 성 및 협업의 차이는 밤낮입니다. Coursera / Edx 과정은 기본적으로 사전 준비 과정입니다. 일부 테스트를 통해 녹화 된 비디오는 난이도가 극히 낮고 협업이 거의 또는 전혀 없습니다. 버클리에는 거리에도 불구하고 형성되는 실제 커뮤니티가 있으며 교사는 매우 실제적이고 현재 경험이있는 업계 리더이며 수업이 많습니다. 더 어렵습니다. Johns Hopkins 데이터 과학 프로그램 M on Coursera는 기본적으로 버클리 프로그램의 몇 가지 수업에 대한 전제 조건에서 첫 주 자료 사이의 어딘가로 요약됩니다. 그저 비교할 수 없습니다. 나는 그들을 데려 가서 기쁘고 그들은 나를 잘 준비했지만 경쟁 경험이 아닙니다. 형식에는 미리 녹음 된 강의, 슬라이드, 할당 된 읽기, 공동 작업 및 소규모 그룹이있는 라이브 강의, 그룹 및 솔로 프로젝트 등이 포함됩니다.
솔직히 처음에는 걱정했지만 이드가 교육을 옳게 두었습니다. 오프라인 교육에서. 또한 참여한 학생들은 일반적으로 최고 수준이며, 이미 데이터 과학자, 주요 기업에서 상당한 경험과 통찰력을 가지고 있습니다. Coursera / Edx 프로그램을 수강 할 때 저는 일반적으로 다른 학생들보다 훨씬 더 밝고, 추진력 있고, 경험이 있다고 느꼈습니다. 많은 사람들이 어려움을 겪었던 환상적인 Andrew Ng Machine Learning 과정조차도 상당히 쉬웠습니다 (5 주 늦게 시작했지만 96 \%를 받았습니다). Berkeley에서 Im은 확실히 수업 중입니다. 거만하게 들리는 것이 아니라 상대적인 평가 일뿐입니다. 당신의 능력보다 낮은 수준에서 가르치는 수업에 있다는 것은 정말 재미가 없습니다.
수업료는 비싸다. 총 약 $ 60k. 하지만 수업료를 볼 때 ROI를 고려해야합니다. 성별 연구 나 영문학 학위를위한 대출을 받으면 행운을 빕니다. 제가 본 방식은 학위를 취득하면 10 년 동안 연간 $ 6k 이상의 추가 비용이 발생할 것이라는 데 의심의 여지가 없었습니다. 하지만 종종 “업계에 종사 할 수 있는가”라는 질문이 더 많으며 UCB의 대학원생이되면 몇 가지 문이 열립니다.
“나는 생각한다”에 대한 응답으로 작성하는 데 문제가 있습니다 …. 채용 담당자가 저에게 여러 번 전화를 걸었습니다. “
그들은 프로그램을 작성하는 데 아무런 문제가 없습니다. 지원자 어드바이저는 UCB 직원이 아니라 2U 직원이므로 다른 접근 방식과 나는 다른 사람들이 약간 괴롭히는 것을 들었습니다.2U는 Berkeley 프로그램을위한 기술 프레임 워크와 다른 대학의 수많은 새로운 온라인 프로그램을 제공하는 회사입니다. 그들은 화상 회의 플랫폼, 관리되는 스킨 사이트 (물론 대학에서 제공 한 콘텐츠 임), 지원자 고문을 포함하여 물류를위한 일종의 턴키 솔루션을 제공합니다. 그들은 기본적으로 신청서에서 이해하지 못하는 모든 것에 대해 당신을 돕고 마감일을 지키도록합니다. 그들은 실제로 실제 결정에 대한 어떤 부분 (또는 내부 지식)도 가지고 있지 않으며 응용 프로그램을 패키지화하여 대학에 제공합니다. 이 모델에 대한 상당한 반발이 있었지만 유사한 프로그램에서 매우 인기가 높아지고 있으며 그것을 겪은 데 아무런 문제가 없습니다. 조언자들은 프로그램, 학교, 과정에 대해 잘 알고있는 것 같았고, 물류 자문 역할을 유지하는 데 매우 능숙했습니다.
솔직히 제가 드릴 수있는 최고의 조언은 “예”입니다. “, 데이터 과학자가되고 싶다면 UCB MIDS 프로그램과 같은 프로그램에 참여하고 (SMU에는 하나도 있음) Coursera 과정을 수강하고 잘 갖춰진 개인 라이브러리를 이용하세요. 프로그램에서 내가 아는 모든 학생은 정확히 이것을했습니다. 여기서 배울 수있는 것보다 더 많은 것을 배울 수 있고, 경쟁적이고 빠르게 진화하고 있으며, 당신은 결코 스스로 교육하지 않을 것입니다. 가능한 한 모든 기회, 특히 구조화 된 프로그램을 활용하십시오.
편집 :
업데이트를 게시 할 것이라고 생각한 매우 인기있는 스레드입니다. 나는 이제 MIDS를 졸업했으며 이미 몇 배의 비용을 지불했습니다. 기회와 임금 인상은 다소 극단적이지만 “일자리를 얻는다”는 것이 아니라 어떤 일을하는지에 대한 것입니다. 나는 지금 몇몇 다른 데이터 과학자들과 함께 일했고, 일부는 그렇지 않았으며, 다양한 프로그램에서 대비의 차이를 실제로 볼 수 있습니다. MIDS 프로그램에서 온 저는 더 이상 엔트리 레벨 DS 작업을 얻는 방법을 궁금해하지 않지만 데이터 팀을 이끌거나 데이터 및 분석 파이프 라인을 관리 할 준비가되어 있습니다. 저는 프로그램을 통해 데이터 과학자로 일할 수 있었기 때문에이 중 일부는 경험에서 비롯되었지만 프로그램 중에 우리는 완전히 개발 된 실제 프로젝트를 완료했습니다. 더 중요한 것은 데이터 팀을 구성하는 방법, 오래된 데이터 회사를 현대화하는 방법, 고객과의 커뮤니케이션, 최고 경영진과의 커뮤니케이션, 자금 조달 등과 같은 실제 데이터 처리 이외의 주제에 상당한 시간을 보냈다는 것입니다.
저에게 이와 같은 교육에서 노력하는 것이 적절하다고 생각하는 수준은 DS 발전에 대한 새로운 백서 등을 신속하게 얻을 수있는 지점 (그리고 어디에서 찾을 수 있는지 알 수 있음)입니다. 이를 이해하고 이미 기본 기술에 익숙하며이를 구현하는 방법을 알고 있어야합니다 (잠재적 인 문제를 사전에 발견하는 것을 포함하여). 지식을 얻는 것도 좋지만 나중에 교육을 계속하는 데 필요한 것을받지 못하면 몇 년 안에 쓸모 없게 될 것입니다.
예상과 다른 한 가지는 모든 재미있는 딥 러닝 알고리즘, 컴퓨터 비전 등에 대해 열렬히 눈을 떴습니다. 데이터 과학 인 IMO는 통계적 정확성에 대한 진지한 노력과 강력한 “위니 빈 카운터”주의로 시작합니다. 이 규율은 하루가 끝날 때마다 당신이 주장하는 모든 주장이 당신의 명성과 잠재적으로 재산이나 사람에 영향을 미치기 때문에 필수적입니다. 저는 예술 분야에서 자랐고 독학 엔지니어 였기 때문에 저에게 드릴 수있는 프레임 워크와 환경이 매우 도움이되었습니다.
그 기회는 엄청 났고 질문을 한 번도 보지 못했습니다. 온라인 또는 전문가이기 때문입니다. 개인적으로 할 수 있다고 생각하는 사람에게이 프로그램을 추천합니다. 수업 중 일부는 매우 까다롭기 때문에 동시에 일하는 경우 (특히 어린 자녀가있는 경우) 열심히 생각하지만 ROI가 매우 높습니다.
RE : Stanford. Stanford 프로그램은 데이터 과학에 중점을 둔 통계 박사입니다. 이것은 학업 학위이며 MIDS 학위는 전문 학위입니다. 4 년 이상의 일을 할 여유가 있다면 박사 학위를 취득하십시오. 그렇지 않으면 전문 학위가 여전히 경력에 혁명을 일으킬 것입니다. 저에게는 월급을 올렸고, 경력을 몇 년 앞두고, 정체성을 바꾸고, 훌륭한 프로젝트를 수행하고, 직장에서 데이터 팀을 구성하고, 좋은 인맥을 쌓으면서 2 년 만에 2 명의 자녀를 더 낳고 스타트 업을 판매했습니다. , 그래서 나는 더 행복 할 수 없습니다.