Es gibt einen Fachkräftemangel im Bereich Big Data und Datenwissenschaft. Dies wird durch die steigende Nachfrage nach Menschen angetrieben, die in der Lage sind, Erkenntnisse zu gewinnen und genaue Vorhersagen zu treffen, indem sie die ständig wachsende Menge an Daten nutzen, die wir jetzt erfassen, speichern und analysieren.
Das macht diesen Bereich natürlich zu einer heißen Berufswahl im Moment. Unternehmen aller Branchen sind auf der Suche nach Mitarbeitern mit diesen Fähigkeiten. Vorausschauende Arbeitgeber interessieren sich auch immer mehr für die Idee der „Weiterbildung“ von bestehendem Personal.
Trotz des Aufstiegs der „Bürgerdatenwissenschaftler“ – also derjenigen, die in der Lage sind, Daten und Statistiken zu nutzen, um Veränderungen in Unternehmen voranzutreiben, ohne in erster Linie Datenwissenschaftler oder Analysten zu sein – bietet die akademische Welt immer noch den besten Zugang zu diesem Bereich.
In einer Reihe von Beiträgen möchte ich daher einige der besten Ausbildungsmöglichkeiten aufzeigen, die heute verfügbar sind. Ich beginne mit Master-Studiengängen und werde mich in naher Zukunft auch mit Bachelor-Studiengängen, Promotionen und kostenlosen Online-Kursen befassen.
Wer könnte von einem Master-Abschluss in Datenwissenschaft profitieren?
Ein Master-Abschluss könnte ein großartiger nächster Schritt sein, wenn Sie bereits über einige Erfahrung in einem beliebigen Beruf, einer Branche oder einem Forschungsbereich verfügen und sich dafür interessieren, wie Analytik und fortschrittliche Technologie das Spiel in den kommenden Jahren verändern werden.
Sie könnten auch ein frischgebackener Absolvent mit einem ersten Abschluss in einem Aspekt der IT, des Ingenieurwesens oder der Technologie sein, aber ohne jegliche Berufserfahrung. In diesem Fall können Sie sich durch ein weiterführendes Studium, das sich auf die Anwendung von Analysen und Informationen konzentriert, als hervorragender Bewerber erweisen. Einige Studiengänge bieten auch die Möglichkeit, Praktika und Praxissemester zu absolvieren, um Erfahrungen zu sammeln und Kontakte zu knüpfen.
Die Möglichkeiten für ein Studium auf Masterebene sind nicht nur auf diejenigen beschränkt, die Zeit und Geld für eine Vollzeitausbildung haben – zunehmend bieten Studiengänge für Führungskräfte die Möglichkeit, das Studium mit einer laufenden Karriere zu verbinden, und zwar mit flexiblen Teilzeit- und Online-Optionen.
Welches sind die besten Masterstudiengänge in Datenwissenschaft?
Hier ist meine Auswahl einiger führender, erstklassiger MSc-Programme, die sich einen Ruf für hervorragende Lehre und hochkarätige Absolventen erworben haben.
Master of Computational Data Science, Carnegie Mellon University
Der Masterstudiengang derCMU ist auf die Industrie ausgerichtet und Tech-Giganten wie Google und Amazon kommen auf den Campus, um Studenten für Praktika zu gewinnen. Wie nicht anders zu erwarten, ist der Wettbewerb um einen Studienplatz mit einer Zulassungsquote von 10 % sehr hart. Ein solider Hintergrund in Informatik, sei es durch vorherige Ausbildung oder Berufserfahrung, wird erwartet.
Zu den Studienbereichen gehören fortschrittliche technologiegestützte Anwendungen von Statistik und Datenwissenschaft wie maschinelles Lernen und Data Mining. Wenn Sie es schaffen, dann sind Ihre Aussichten großartig – die durchschnittlichen Einstiegsgehälter für Absolventen liegen bei über 100.000 Dollar und die meisten Absolventen erhalten zwei oder mehr Jobangebote.
Master of Information and Data Science, University of California, Berkeley
Viele Schulen kommen den Bedürfnissen von Studenten und Arbeitgebern entgegen, indem sie Online-Fernunterricht anbieten. Der Master-Studiengang der UC Berkeley ist ein reiner Online-Studiengang, bei dem die einzige erforderliche Zeit auf dem Berkeley-Campus die 3-4-tägige Immersion ist.
In der Regel absolvieren die Studierenden den Studiengang in 20 Monaten, indem sie zwei Kurse pro Semester belegen, aber dies kann auf 12 Monate beschleunigt werden, wenn sie drei Kurse pro Semester belegen. Zu den Kursen gehören Statistik für Datenwissenschaft, angewandtes maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. Von den Bewerbern wird erwartet, dass sie vor Kursbeginn über Kenntnisse in der Programmiersprache Python verfügen.
Master of Business Analytics, MIT Sloan
Das einzige Programm auf dieser Liste, das als Business Analytics und nicht als Data Science bezeichnet wird, konzentriert sich jedoch auf die Anwendung von Data-Science-Tools auf Geschäftsprobleme. Die Studenten erhalten eine Grundausbildung in der statistischen Programmiersprache R sowie in Big-Data-Analysetools und -Methoden. Der Studiengang, der nur als Vollzeitstudium angeboten wird, richtet sich an Quereinsteiger – insbesondere aus den Bereichen Ingenieurwesen, IT und Naturwissenschaften – sowie an Studienanfänger mit einem Abschluss in Mathematik, Informatik oder Statistik.
Master of Science and Analytics, Northwestern University
NWU bietet eine Auswahl an Online- oder Offline-Programmen für diejenigen, die einen branchenorientierten Master-Abschluss in Datenwissenschaft suchen. Neben einem 15-monatigen Vollzeitstudium auf dem Campus gibt es auch die Option des Online Master of Science in Predictive Analytics.
Für welche Option Sie sich auch entscheiden, Sie werden Data Mining, Predictive Analytics und fortgeschrittene Statistik studieren. Vollzeitstudenten kommen in den Genuss eines dreimonatigen Sommerpraktikums sowie eines 8-monatigen Industriepraktikums. Ehemalige Studenten haben Jobangebote von globalen Unternehmen wie Apple, IBM, NASA, Nike und Teradata angenommen.
Master of Science in Data Science, New York University
Die NYU war die erste Universität der Welt, die einen MS-Abschluss in Data Science anbot, und ihr Programm hat immer noch den Ruf, eines der besten zu sein.
Das Kernkonzept des Studiengangs, der in Vollzeit über zwei Jahre oder in Teilzeit über bis zu fünf Jahre angeboten wird, besteht darin, dass die Studenten eng mit Fachleuten aus anderen Bereichen zusammenarbeiten, um Data Science zur Lösung praktischer, realer Probleme anzuwenden. Neben den reinen Datenwissenschaften können die Studierenden auch andere formalisierte Studiengänge wählen und sich auf Bereiche wie Big Data Science, natürliche Sprache, Daten und Mathematik sowie Daten und Physik konzentrieren, um sich auf die Branchen vorzubereiten, in denen sie später arbeiten möchten.
Master of Science in Statistics: Data Science an der Stanford University
Während ihrer Zeit in diesem Vollzeitstudiengang entwickeln die Studierenden ein breites Verständnis für und Erfahrung mit den Eckpfeilern der Datenwissenschaft, einschließlich statistischer Modellierung, Programmierung und Data Mining. Anschließend spezialisieren sie sich auf tiefer gehende Bereiche wie Daten in der Medizin, maschinelles Lernen, Business Intelligence und verteiltes Datenmanagement.
Da der Studiengang im Silicon Valley angesiedelt ist, sind die Studenten in einer idealen Position, um Berufserfahrung zu sammeln und Praktika bei den vielen Tech-Giganten zu absolvieren, die sich die sonnige Ecke Kaliforniens teilen.
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