Istnieje kryzys umiejętności w Big Data i nauce o danych. Jest to napędzane przez rosnące zapotrzebowanie na osoby zdolne do generowania spostrzeżeń i dokonywania dokładnych prognoz, wykorzystując stale rosnącą ilość danych, które obecnie przechwytujemy, przechowujemy i analizujemy.
To oczywiście sprawia, że jest to obecnie gorący wybór kariery. Przedsiębiorstwa we wszystkich sektorach poszukują pracowników z takimi umiejętnościami. Myślący przyszłościowo pracodawcy coraz częściej decydują się również na „szkolenie” obecnych pracowników. Tak więc ci, którzy już pracują, ale szukają możliwości zrobienia kroku w bok, na potencjalnie bardziej interesującą lub satysfakcjonującą ścieżkę, mogą rozważyć naukę o danych i analitykę jako bardzo kuszącą opcję.
Pomimo wzrostu popularności „naukowców danych obywatelskich” – tych, którzy mogą wykazać się zdolnością do używania danych i statystyk do wprowadzania zmian w organizacjach, nie będąc przede wszystkim naukowcami lub analitykami danych – środowisko akademickie nadal zapewnia najbardziej realne wejście w tę dziedzinę.
Więc w serii postów chcę podkreślić niektóre z najlepszych dostępnych obecnie możliwości edukacyjnych. Zaczynając od programów magisterskich, z kawałkami w najbliższej przyszłości patrząc na studia licencjackie, doktoranckie i darmowe kursy online.
Kto może skorzystać z tytułu magistra nauki o danych?
Stopień magistra może być doskonałym kolejnym krokiem, jeśli masz już pewne doświadczenie w prawie każdym zawodzie, branży lub dziedzinie badań i jesteś zainteresowany tym, jak analityka i zaawansowane technologie zmienią grę w nadchodzących latach.
Możesz również być niedawnym absolwentem z pierwszym stopniem w jakimś aspekcie IT, inżynierii lub technologii, ale bez żadnego doświadczenia zawodowego. W tej sytuacji dalsze studia skoncentrowane na zastosowaniu analityki i informacji prawdopodobnie sprawią, że staniesz się wyróżniającym się wnioskodawcą. Niektóre kursy oferują również możliwość odbycia staży i praktyk branżowych, które są świetną okazją do zdobycia doświadczenia i nawiązania kontaktów.
Możliwości studiowania na poziomie magisterskim nie ograniczają się do osób dysponujących czasem i funduszami na edukację w pełnym wymiarze godzin – coraz częściej kursy wykonawcze oferują możliwość dopasowania studiów do bieżącej kariery zawodowej dzięki elastycznym opcjom w niepełnym wymiarze godzin i online.
Jakie są najlepsze stopnie magisterskie w zakresie nauki o danych?
Tutaj jest mój wybór niektórych wiodących, światowej klasy programów MSc, które rozwinęły reputację doskonałości w nauczaniu i toczenia absolwentów wysokiego kalibru.
Master of Computational Data Science, Carnegie Mellon University
CMU’s masters course is industry focused and tech giants such as Google and Amazon come to the campus to sign up students for placements and internships. Więc jak można się spodziewać, konkurencja dla zapisów jest ostra, z wskaźnikiem akceptacji 10%. Silne tło w informatyce, czy to poprzez wcześniejszą edukację lub doświadczenie zawodowe, jest oczekiwane.
Obszary studiów obejmują zaawansowane technologicznie aplikacje napędzane przez statystyki i nauki o danych, takie jak uczenie maszynowe i eksploracja danych. Jeśli możesz zrobić cięcie, a następnie twoje perspektywy są świetne – średnie wynagrodzenia początkowe dla absolwentów są ponad 100 000 USD, a większość absolwentów otrzymuje dwie lub więcej ofert pracy.
Master of Information and Data Science, University of California, Berkeley
Wiele szkół spełnia teraz potrzeby studentów i pracodawców, oferując kształcenie na odległość online. Program magisterski UC Berkeley oferuje w pełni internetowy kurs, z jedynym wymaganym czasem na kampusie Berkeley będącym 3-4-dniowym zanurzeniem.
Studenci zazwyczaj konkurują z programem w 20 miesięcy, studiując dwa kursy w semestrze, ale można to przyspieszyć do 12 miesięcy, biorąc trzy kursy w semestrze. Kursy obejmują statystyki dla nauki o danych, stosowane uczenie maszynowe i wizualizację danych. Wnioskodawcy powinni posiadać znajomość języka programowania Python przed rozpoczęciem kursu.
Master of Business Analytics, MIT Sloan
Jedyny program na tej liście rozliczany jako analityka biznesowa, a nie nauka o danych, MITs opcja analityki absolwent jest jednak skoncentrowana na zastosowaniu narzędzi nauki o danych do problemów biznesowych. Studenci otrzymują podstawy w R statystycznego języka programowania, jak również narzędzi analitycznych Big Data i metodologii. Dostarczane tylko jako program w pełnym wymiarze godzin, stopień ten jest dostosowany do zmiany kariery – szczególnie w inżynierii, IT i dziedzin naukowych – jak również tych, którzy niedawno ukończyli z dyplomem w matematyce, informatyce i statystyce.
Master of Science and Analytics, Northwestern University
NWU oferuje wybór programów online lub offline dla tych, którzy szukają przemysłu skoncentrowanego magistra w nauce o danych. Jak również studiować przez 15 miesięcy w pełnym wymiarze godzin, na terenie kampusu, jest opcja Online Master of Science in Predictive Analytics.
Niezależnie od tego, którą opcję wybierzesz, będziesz studiować eksplorację danych, analitykę predykcyjną i zaawansowane statystyki. Studenci w pełnym wymiarze czasu uzyskać korzyści z trzymiesięcznego stażu letniego i dobrze 8-miesięcznej praktyki branżowej. Byli studenci poszli na podjęcie ofert pracy z globalnych firm, w tym Apple, IBM, NASA, Nike i Teradata.
Master of Science in Data Science, New York University
NYU był pierwszym uniwersytetem na świecie, aby zaoferować stopień MS w nauce o danych i jego program nadal ma reputację jednego z najlepszych.
Dostarczane w pełnym wymiarze godzin w ciągu dwóch lat lub w niepełnym wymiarze godzin w ciągu maksymalnie pięciu, podstawową koncepcją jest to, że studenci ściśle współpracują z tymi w innych dziedzinach, aby zastosować naukę o danych do rozwiązywania praktycznych, rzeczywistych problemów. Oprócz prostych ścieżek nauki o danych, studenci mogą wybrać inne sformalizowane ścieżki i skupić swoje badania na takich dziedzinach, jak nauka o Big Data, język naturalny, dane i matematyka oraz dane i fizyka, przygotowując się do dowolnych branż, które są ostatecznie ukierunkowane na zatrudnienie.
Master of Science in Statistics: Data Science na Stanford University
Podczas ich czasu na tym kursie w pełnym wymiarze godzin tylko, studenci będą rozwijać szerokie zrozumienie i doświadczenie w pracy z, kamienie węgielne nauki o danych, w tym modelowania statystycznego, programowania i eksploracji danych. Następnie przechodzą do specjalizacji w bardziej dogłębnych dziedzinach, takich jak dane w medycynie, uczenie maszynowe, inteligencja biznesowa i zarządzanie danymi rozproszonymi.
Będąc zlokalizowanym w Dolinie Krzemowej, studenci są idealnie usytuowani, aby realizować doświadczenie zawodowe i staże z wieloma gigantami technologicznymi, które dzielą się swoim słonecznym zakątkiem Kalifornii.
Śledź mnie na Twitterze lub LinkedIn. Zajrzyj na moją stronę internetową.