Cel mai bun răspuns
Vă mulțumim pentru A2A.
Nu am m-am uitat la material în detaliu pentru o vreme, dar aruncând o privire asupra acestuia … Cred că ar fi bine ca un addendum sau un supliment la educația formală în unele aspecte ale științei datelor sau un alt punct de plecare – fie că este vorba de matematică, statistică, informatică, cercetare operațională, fizică … lista continuă. Cel puțin la un nivel de licență.
De la sine? Cunosc foarte puțini oameni, personal, și nu sunt unul dintre ei, care ar putea scoate auto-educația la nivelul (relevant) de cunoștințe pe care îl aveam la sfârșitul, să zicem, al masterului meu (deci fără a lua în considerare doctoratul). Știu că nu aceasta este întrebarea, dar este o linie importantă în ceea ce văd că lipsește în astfel de lucruri.
Eu și majoritatea oamenilor pe care îi cunosc, pur și simplu nu avem disciplina necesară pentru a atinge acel nivel de cunoștințe, chiar și cu multitudinea de resurse care sunt acum disponibile liber sau aproape liber.
Și nu este vorba doar de disciplină. Există învățare de la aspectul social până la clase … grupuri de studiu, de exemplu … că am găsit de neprețuit în învățarea a tot ceea ce pot aduce la îndeplinire în rezolvarea unei anumite probleme. Discutând cu colegi studenți, profesori și studenți pe care i-am îndrumat și consultat (lucru pe care l-am făcut la masterat, deși nu atât ca la doctorat) … primul m-a ajutat cu modalități de a înțelege aspectele matematice și statistice și informatică. Al doilea m-a ajutat să le aplic în moduri la care nu m-aș fi gândit niciodată fără acea experiență, care a fost și mai importantă.
Materialul din Open Data Science Masters este destul de bun. Nu este complet la nivelul masterului … în anumite privințe, nici măcar aproape, în anumite privințe aproape acolo. Nu există nici o cercetare implicată, deși, deși se poate face foarte puțin la un nivel de masterat formal, iar proiectul capstone ar putea fi similar cu acela.
Nu mă înțelegeți greșit … este o resursă excelentă. În ceea ce privește dacă cineva l-ar putea folosi cu succes, singur , pentru a deveni un om de știință în practică … Cred că oricine este capabil să fie și mai impresionant cu ajutorul unui educație formală.
Răspuns
Acum sunt student UCB MIDS, dar înainte am avut o cantitate substanțială de autoeducare (schimb de cărți și stive) și am trecut prin toate cursurile majore Coursera / EdX. Deși este adevărat că există o cantitate impresionantă de programe educaționale disponibile gratuit sau ieftin online, diferența de profunzime, infrastructură, cuprinzătoare și colaborare este noaptea și ziua. Cursurile Coursera / Edx sunt, în principiu, pre- a înregistrat videoclipuri cu unele teste, dificultatea este extrem de scăzută și există puține sau deloc colaborări. La Berkeley există o comunitate reală care se formează în ciuda distanței, profesorii sunt lideri în industrie cu o experiență foarte reală, actuală, iar clasele sunt mult mai dificil.Programa științei datelor Johns Hopkins M on Coursera se rezumă, practic, la undeva între premisele materialului din prima săptămână pentru câteva clase din programul Berkeley. Nu este comparabil. Mă bucur că i-am luat, m-au pregătit bine, dar nu au experiențe concurente. Formatul include prelegeri pre-înregistrate, diapozitive, lecturi alocate, prelegeri live cu grupuri de colaborare și break-out, proiecte de grup și solo etc.
Sincer, inițial am fost îngrijorat, dar Id a corectat educația la o educație din cărămidă. De asemenea, studenții implicați sunt, de asemenea, de primă clasă, de multe ori angajați deja ca oameni de știință de date, la companii importante și cu o experiență și o perspectivă semnificative. Când am urmat programele Coursera / Edx, m-am simțit, în general, mult mai luminos, condus și cu experiență decât ceilalți studenți. Chiar și cursul fantastic Andrew Ng Machine Learning, cu care s-au luptat mulți oameni, a fost destul de ușor (am început cu 5 săptămâni târziu și totuși am obținut un 96\%). La Berkeley sunt solid în mijlocul clasei. Nu trebuie să pară arogant, ci doar o evaluare relativă. Nu este deloc distractiv să fii într-o clasă care predă la un nivel sub capacitatea ta.
În ceea ce privește școlarizarea, este scump. Aproximativ 60.000 USD în total. Când vă uitați la școlarizare, trebuie însă să luați în considerare rentabilitatea investiției. Dacă obțineți un împrumut pentru studii de gen sau diplomă de literatură engleză, noroc să îl achitați. Modul în care l-am privit a fost că nu aveam nicio îndoială că obținerea diplomei ar avea ca rezultat cel puțin 6k dolari în plus pe an timp de 10 ani. Adesea, totuși, este mai mult o întrebare de „puteți intra în industrie” și permiteți-mi să vă spun că a fi student la UCB deschide niște uși.
Ca răspuns la „cred au probleme cu umplerea …. recrutorul m-a sunat înapoi de mai multe ori „
Chiar nu au probleme cu completarea programului, consultanții solicitanți nu sunt angajați UCB, ci angajați 2U, deci este o abordare diferită Am auzit pe alții care s-au supărat puțin.2U este compania care oferă cadrul tehnic pentru programul Berkeley și o mulțime de alte programe online noi la alte universități. Acestea oferă un fel de soluție la cheie pentru logistică, inclusiv platforma de videoconferință, un site administrat cu skin (deși conținutul provine evident de la universitate) și consilierii solicitanți. Practic, vă ajută doar cu orice nu înțelegeți în aplicație și vă asigurați că respectați termenele limită. De fapt, nu au nicio parte (sau cunoștințe interne) a deciziilor reale, ci doar împachetează aplicațiile și le livrează universităților. A existat o cantitate destul de mare de împingere împotriva acestui model, dar a devenit foarte popular în programe similare și, după ce am trecut prin el, nu am probleme. Consilierii păreau că au o bună cunoaștere a programului, a școlii și a procesului și au fost foarte buni în ceea ce privește menținerea unui rol de consultanță logistică.
Sincer, cel mai bun sfat pe care îl pot da este „da „, dacă doriți să fiți un om de știință al datelor, intrați într-un program precum programul UCB MIDS (SMU are și unul) ȘI urmați cursurile Coursera ȘI obțineți o bibliotecă personală bine aprovizionată. Fiecare student pe care îl cunosc în program a făcut exact acest lucru. Există mai multe de învățat aici decât poți, competitiv, evoluează rapid și nu vei mai fi niciodată educat. Profitați de fiecare ocazie posibilă, în special programele structurate.
EDIT:
Deoarece acest lucru sa dovedit a fi un fir foarte popular am crezut că voi posta o actualizare. Acum am absolvit MIDS și a plătit deja de câteva ori. Oportunitățile și creșterea salariilor sunt destul de extreme, dar nu doar că „obțineți slujba”, ci CARE slujiți. Am lucrat acum cu alți câțiva oameni de știință în materie de date, unii dintre ei nu, și chiar văd o diferență de pregătire față de diferite programe. Venind din programul MIDS, nu mă mai întreb cum să obțin un job DS entry level, ci sunt pregătit să conduc o echipă de date sau să gestionez conducta de date și analize. Am reușit să obțin un loc de muncă ca om de știință a datelor doar parțial prin program, așa că unele dintre acestea provin și din experiență, dar în timpul programului am finalizat proiecte din lumea reală complet dezvoltate. Mai important, am petrecut o cantitate semnificativă de timp pe subiecte dincolo de procesarea efectivă a datelor, cum ar fi cum să structurăm o echipă de date, cum să modernizăm o companie de date vechi, comunicarea cu clienții, cu C-suite, obținerea de finanțare etc.
Pentru mine, nivelul pe care cred că este adecvat să te străduiești de la o educație ca aceasta este punctul în care poți lua noi cărți albe etc. despre progresele DS (și știi unde să le găsești), rapid să le înțeleagă, să fie deja familiarizați cu tehnologiile care stau la baza lor și să știe cum să le pună în aplicare (inclusiv identificarea unor potențiale probleme în prealabil). Este plăcut să obțineți niște cunoștințe, dar dacă nu vi se oferă ceea ce aveți nevoie pentru a vă continua propria educație, veți fi învechit în doar câțiva ani.
Un lucru care a fost diferit decât era de așteptat, eu Am intrat cu ochii mari dornici despre toți algoritmii de învățare profundă distractivă, viziunea computerizată etc. Știința datelor, IMO, începe cu un angajament serios în ceea ce privește corectitudinea statistică și o doză puternică de „Weenie Bean-Counter” -ism. Această disciplină este esențială, deoarece la sfârșitul zilei fiecare reclamație pe care o faceți pune reputația dvs. pe linie și potențial averi sau oameni. Am venit dintr-un mediu de artă și am fost un inginer autodidact, așa că am avut un cadru și un mediu care să-l pună în practică a fost foarte util.
Oportunitățile de acolo sunt masive și nu am văzut nicio întrebare de acreditări deoarece este online sau profesional. Personal aș recomanda programul oricui crede că poate să-l facă. Unele clase sunt FOARTE solicitante, așa că gândiți-vă bine dacă lucrați în același timp (mai ales dacă aveți copii mici), dar rentabilitatea investiției este foarte mare.
RE: Stanford. Programul Stanford este un doctorat în statistici, cu accent pe știința datelor. Aceasta este o diplomă academică, în timp ce gradul MIDS este un grad profesional. Dacă îți poți permite să îți iei 4+ ani de la muncă, mergi cu un doctorat, altfel, o diplomă profesională îți va revoluționa cariera. Pentru mine, mi-am crescut salariul, mi-am sărit cariera cu câțiva ani înainte, mi-am schimbat identitatea, am lucrat la proiecte grozave, am construit o echipă de date la locul de muncă și am făcut contacte bune în timp ce mai aveam 2 copii și vindeam un startup, totul în 2 ani , așa că nu aș putea fi mai fericit.