Beste Antwort
Vielen Dank für die A2A.
Ich habe nicht Ich habe mir das Material eine Weile im Detail angesehen, aber einen Blick darauf geworfen … Ich denke, es wäre gut als Nachtrag oder als Ergänzung zur formalen Ausbildung in einem Aspekt der Datenwissenschaft oder einem anderen Vorsprung – sei es Mathematik, Statistik, Informatik, Operations Research, Physik … die Liste geht weiter. Zumindest im Grundstudium.
Allein? Ich persönlich kenne nur sehr wenige Menschen und bin nicht einer von ihnen, der die Selbstbildung auf das (relevante) Niveau meines Wissens bringen könnte das Ende von beispielsweise meinem Master (also ohne meine Promotion). Ich weiß, dass dies nicht die Frage ist, aber es ist eine wichtige Zeile in dem, was ich in solchen Dingen als vermisst betrachte.
Ich und die meisten Menschen, die ich kenne, haben einfach nicht die erforderliche Disziplin, um dies zu erreichen Dieser Wissensstand, selbst mit der Fülle von Ressourcen, die jetzt frei oder nahezu frei verfügbar sind.
Und es geht nicht nur um Disziplin. Es gibt Lernen vom sozialen Aspekt bis zum Unterricht… zum Beispiel Lerngruppen…, das ich als unschätzbar empfunden habe, wenn ich alles gelernt habe, was ich zur Lösung eines bestimmten Problems beitragen kann. Das Gespräch mit Kommilitonen und Professoren und Studenten, die ich unterrichtet und konsultiert habe (was ich in meinem Master getan habe, wenn auch nicht so sehr wie in meiner Doktorarbeit)… das erste hat mir geholfen, die Aspekte Mathematik, Statistik und Informatik zu verstehen. Die zweite hat mir geholfen, diese auf eine Weise anzuwenden, an die ich ohne diese Erfahrung, die noch wichtiger war, nie gedacht hätte.
Das Material in den Open Data Science Masters ist ziemlich gut. Nicht vollständig auf dem Niveau des Meisters … in gewisser Weise nicht einmal in der Nähe, in gewisser Weise fast da. Es gibt eigentlich keine Forschung, obwohl auf formaler Master-Ebene nur sehr wenig getan werden kann, und das Schlusssteinprojekt könnte dem ähnlich sein.
Versteh mich nicht falsch … es ist eine ausgezeichnete Ressource. Ob jemand es erfolgreich nutzen könnte, allein , um ein praktizierender Datenwissenschaftler zu werden … Ich denke, jeder, der dazu in der Lage ist, wäre mit Hilfe von a noch beeindruckender formale Bildung.
Antwort
Ich bin jetzt ein UCB MIDS-Student, aber vorher hatte ich eine beträchtliche Menge an Selbstbildung (Bücher und Stapelaustausch), und ich habe alles durchgemacht Die wichtigsten Coursera / EdX-Kurse. Zwar gibt es eine beeindruckende Anzahl kostenlos oder günstig online verfügbarer Bildungsprogramme, doch der Unterschied in Tiefe, Infrastruktur, Umfang und Zusammenarbeit ist Tag und Nacht. Coursera / Edx-Kurse sind im Grunde genommen Vorkurse Mit einigen Tests aufgenommene Videos, der Schwierigkeitsgrad ist extrem gering und es gibt wenig bis gar keine Zusammenarbeit. In Berkeley gibt es eine echte Community, die sich trotz der Entfernung bildet. Die Lehrer sind Branchenführer mit sehr realer, aktueller Erfahrung und der Unterricht ist viel schwieriger. Das Johns Hopkins Data Science Programm m on Coursera läuft im Grunde genommen zwischen den Voraussetzungen für das Material der ersten Woche für einige Klassen im Berkeley-Programm. Es ist einfach nicht vergleichbar. Ich bin froh, dass ich sie genommen habe, sie haben mich gut vorbereitet, aber sie sind keine konkurrierenden Erfahrungen. Das Format umfasst aufgezeichnete Vorlesungen, Folien, zugewiesene Lesungen, Live-Vorlesungen mit Kollaborations- und Breakout-Gruppen, Gruppen- und Soloprojekte usw.
Ehrlich gesagt war ich anfangs besorgt, aber ich habe die Ausbildung richtig gestellt bei einer stationären Ausbildung. Außerdem sind die beteiligten Studenten in der Regel ebenfalls erstklassig, häufig bereits als Datenwissenschaftler, bei großen Unternehmen und mit bedeutender Erfahrung und Einsicht beschäftigt. Bei den Coursera / Edx-Programmen fühlte ich mich im Allgemeinen deutlich klüger, motivierter und erfahrener als die anderen Schüler. Sogar der fantastische Andrew Ng-Kurs für maschinelles Lernen, mit dem viele Menschen zu kämpfen hatten, war ziemlich einfach (ich habe 5 Wochen zu spät angefangen und immer noch 96\% erreicht). In Berkeley bin ich fest in der Klasse. Das klingt nicht arrogant, sondern nur eine relative Einschätzung. Es macht wirklich keinen Spaß, in einer Klasse zu sein, die auf einem Niveau unterrichtet, das unter Ihren Fähigkeiten liegt.
Der Unterricht ist teuer. Insgesamt etwa 60.000 US-Dollar. Wenn Sie sich die Studiengebühren ansehen, MÜSSEN Sie jedoch den ROI berücksichtigen. Wenn Sie einen Kredit für ein Gender Studies oder einen Abschluss in englischer Literatur erhalten, viel Glück beim Auszahlen. Ich sah es so, dass ich keinen Zweifel daran hatte, dass der Abschluss 10 Jahre lang mindestens 6.000 USD mehr pro Jahr bedeuten würde. Oft ist es jedoch eher eine Frage von „Kann man überhaupt in die Branche einsteigen“, und ich möchte Ihnen sagen, dass ein Doktorand an der UCB einige Türen öffnet.
Als Antwort auf das „Ich denke“ Sie haben Probleme beim Ausfüllen. Der Personalvermittler hat mich mehrmals zurückgerufen. „
Sie haben wirklich keine Probleme beim Ausfüllen des Programms. Die Bewerberberater sind keine UCB-Mitarbeiter, sondern 2U-Mitarbeiter. Es ist also ein anderer Ansatz Ich habe andere gehört, die ein bisschen belästigt wurden.2U ist das Unternehmen, das den technischen Rahmen für das Berkeley-Programm und eine Menge anderer neuer Online-Programme an anderen Universitäten bereitstellt. Sie bieten eine Art schlüsselfertige Lösung für die Logistik, einschließlich der Videokonferenzplattform, einer verwalteten Website (obwohl der Inhalt offensichtlich von der Universität stammt) und Bewerberberatern. Sie helfen Ihnen im Grunde nur bei allem, was Sie in der Anwendung nicht verstehen, und stellen sicher, dass Sie die Fristen einhalten. Sie haben keinen Teil (oder kein internes Wissen) dieser tatsächlichen Entscheidungen, sie packen nur die Anträge zusammen und liefern sie an die Universitäten. Es gab eine ganze Reihe von Rückschlägen gegen dieses Modell, aber es wird in ähnlichen Programmen sehr beliebt, und nachdem ich es durchlaufen habe, habe ich keine Probleme. Die Berater schienen gute Kenntnisse über das Programm, die Schule und den Prozess zu haben, und sie waren sehr gut darin, in einer logistischen Beraterrolle zu bleiben.
Ehrlich gesagt ist der beste Rat, den ich geben kann, „Ja“ „Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sein möchten, nehmen Sie an einem Programm wie dem UCB MIDS-Programm teil (SMU hat auch eines), nehmen Sie an den Coursera-Kursen teil UND sorgen Sie für eine gut sortierte persönliche Bibliothek. Jeder Student, den ich im Programm kenne, hat genau das getan. Hier gibt es mehr zu lernen, als Sie möglicherweise können, es ist wettbewerbsfähig, es entwickelt sich schnell und Sie werden nie fertig sein, sich weiterzubilden. Nutzen Sie jede Gelegenheit, insbesondere die strukturierten Programme.
BEARBEITEN:
Wie sich herausgestellt hat Ein sehr beliebter Thread, von dem ich dachte, ich würde ein Update veröffentlichen. Ich habe jetzt MIDS absolviert und es hat sich bereits mehrfach bezahlt gemacht. Die Chancen und die Erhöhung des Entgelts sind ziemlich extrem, aber es ist nicht nur so, dass Sie „den Job bekommen“, sondern WELCHEN Job Sie bekommen. Ich habe jetzt mit mehreren anderen Datenwissenschaftlern zusammengearbeitet, einige nicht, andere nicht, und ich kann wirklich einen Unterschied in der Bereitschaft gegenüber verschiedenen Programmen feststellen. Ich komme aus dem MIDS-Programm und frage mich nicht mehr, wie ich einen DS-Einstiegsjob bekommen soll, sondern bin bereit, ein Datenteam zu leiten oder die Daten- und Analyse-Pipeline zu verwalten. Ich konnte nur teilweise während des Programms einen Job als Datenwissenschaftler bekommen, daher stammt ein Teil davon auch aus Erfahrung, aber während des Programms haben wir vollständig entwickelte Projekte in der realen Welt abgeschlossen. Noch wichtiger ist, dass wir viel Zeit mit Themen verbracht haben, die über die eigentliche Datenverarbeitung hinausgehen, wie z. B. die Strukturierung eines Datenteams, die Modernisierung eines alten Datenunternehmens, die Kommunikation mit Kunden, mit C-Suiten, die Finanzierung usw. P. >
Für mich ist das Niveau, das ich für angemessen halte, um eine Ausbildung wie diese anzustreben, der Punkt, an dem Sie schnell neue White Papers usw. über DS-Fortschritte abrufen können (und wissen, wo Sie sie finden können) Verstehen Sie sie, machen Sie sich bereits mit den zugrunde liegenden Technologien vertraut und wissen Sie, wie Sie sie implementieren können (einschließlich der vorherigen Erkennung potenzieller Probleme). Es ist schön, etwas Wissen zu erlangen, aber wenn Sie nicht das bekommen, was Sie brauchen, um Ihre eigene Ausbildung danach fortzusetzen, werden Sie in nur wenigen Jahren veraltet sein.
Eine Sache, die anders war als erwartet, ich ging mit großen, eifrigen Augen auf all die lustigen Deep-Learning-Algorithmen, Computer Vision usw. ein. Data Science, IMO, beginnt mit einem ernsthaften Bekenntnis zur statistischen Korrektheit und einer starken Dosis „Weenie Bean-Counter“ -Oismismus. Diese Disziplin ist von wesentlicher Bedeutung, da am Ende des Tages jede Behauptung, die Sie machen, Ihren Ruf aufs Spiel setzt und möglicherweise Vermögen oder Menschen. Ich habe einen künstlerischen Hintergrund und war ein Autodidakt. Daher war es sehr hilfreich, einen Rahmen und eine Umgebung zu haben, um das in mich hinein zu bohren.
Die Möglichkeiten da draußen sind riesig und ich habe keine Fragen gesehen von Anmeldeinformationen, weil es online oder professionell ist. Persönlich würde ich das Programm jedem empfehlen, der glaubt, dass er es kann. Einige der Kurse sind SEHR anspruchsvoll. Denken Sie also gut nach, wenn Sie gleichzeitig arbeiten (insbesondere, wenn Sie kleine Kinder haben), aber der ROI ist sehr hoch.
RE: Stanford. Das Stanford-Programm ist ein Statistik-Doktorat mit Schwerpunkt Data Science. Dies ist ein akademischer Abschluss, während der MIDS-Abschluss ein professioneller Abschluss ist. Wenn Sie es sich leisten können, mehr als 4 Jahre frei zu haben, promovieren Sie. Andernfalls wird ein beruflicher Abschluss Ihre Karriere immer noch revolutionieren. Für mich habe ich mein Gehalt erhöht, meine Karriere um einige Jahre vorangetrieben, meine Identität geändert, an großartigen Projekten gearbeitet, ein Datenteam bei der Arbeit aufgebaut und gute Kontakte geknüpft, während ich zwei weitere Kinder hatte und ein Startup verkaufte, alles in zwei Jahren Ich könnte nicht glücklicher sein.