Nejlepší odpověď
Mám mentorovaní studenti, kteří se zúčastnili MS Data Science v Kolumbii. Poté jsem s ní provedl podrobný webinář QnA a napsal podrobný příspěvek ke zpětné vazbě / recenzi tohoto programuhttp: //scholarstrategy.com/columbia-data-science-review/ (odkaz dole).
- Zde jsou moje možnosti, které se vztahují k této otázce – Programy datové vědy vítají i studenty mimo CS, což znamená, že na prvním místě nepotřebuje dobrou expozici CS. Učební plán je navržen tak, aby jej mohli zpracovávat i lidé, kteří nejsou CS. Naproti tomu MS CS bude zjevně více orientovaný na CS a očekává určitou znalost základních předmětů.
- MS Data Science je 30 kreditních kurzů (10 × 3) se 7 základními a 3 volitelnými předměty. Mezi hlavní kurzy patří strojové učení, vizualizace, statistika a modelování odvození . Volitelné předměty lze absolvovat z jakéhokoli oddělení (žurnalistika, CS, obchodní škola, ECE). Například cloud computing a analytika, velká data, vytváření příběhu z dat atd. Kurz CS bude mít více teoretického a programového náročného přístupu a žádné statistiky atd.
- Pokud jde o umístění, stále můžete Role Data Science po MS v CS v závislosti na tom, jaké kurzy navštěvujete.
to is – DS je více matematické a CS je více programovací / AI těžké. Budou si blízcí. Na straně dobré, nemůžete pokazit ani jedno 🙂
Děláme webový seminář QnA s Marketing Data Scientist 23. dubna, bude super informativní. Další informace najdete na MS in USA Internships and Jobs
Odpověď
Jsem studentem prvního ročníku v programu NYU MS v oboru Data Science. Myslím, že je to fantastické z různých důvodů.
Kurzy jsou komplexní
- Existují dnes se objevuje spousta novějších programů pro vědu o datech, takže může být těžké posoudit, zda jsou určité programy legitimní či nikoli. Úvodní kurz poskytl velmi dobrý přehled na vysoké úrovni o úvahách, které je třeba učinit při přístupu k datové vědě v podnikání, a o tom, jak strukturovaným způsobem rozdělit zdánlivě složité problémy na známé menší problémy. Kurz Statistiky a pravděpodobnost byl jako vysokoškolský titul v oboru Statistika komprimovaný do jednoho semestru. V současné době navštěvuji třídu strojového učení a opravdu vás tlačí k tomu, abyste danému tématu porozuměli ze všech hledisek (teoretických, matematických i praktických).
- Existuje mnoho příležitostí pracovat na projektech, o kterých můžete mluvit s potenciálními zaměstnavateli. Projekt vyvrcholení je povinným kurzem na konci programu, ale téměř každá třída vyžaduje závěrečný semestrální projekt. Požadavky na projekty jsou velmi otevřené – můžete si vybrat téměř jakýkoli problém v oblasti datové vědy, který vás zajímá, a můžete se do nich dostat tak hluboko, jak byste chtěli.
Program je velmi flexibilní s vynikajícími volitelnými prvky
- Všechny kurzy jsou naplánovány na noc (moje nejstarší hodina je v 17 hodin), takže pokud hledáte program dokončit při práci na plný úvazek, je to velmi možné. Znám mnoho dalších studentů, kteří již pracují jako analytici, kteří se tohoto titulu věnují na částečný úvazek.
- Pokud si myslíte, že některé kurzy jsou vzhledem k vašim dovednostem a zkušenostem zbytečné, můžete se z kurzů snadno odhlásit pokročilejších kurzů. Například znám několik studentů, kteří se vzdali třídy Statistika a pravděpodobnost.
- Polovina požadovaného kurzu je volitelná. To znamená, že se můžete rozhodnout specializovat svůj titul na kurzy, které vyhovují vašim osobním kariérním cílům. Pokud se chcete věnovat financím nebo podnikání, můžete si vybrat kurzy ve Sternu. Můžete chodit na kurzy bioinformatiky, neurovědy, psychologie, politologie a informatiky – to opravdu záleží na tom, pro co studujete datovou vědu! Celý seznam předem schválených volitelných předmětů naleznete zde: Předem schválené volitelné předměty – NYU Center for Data Science . Zdá se, že je poměrně snadné získat souhlas i pro jiné třídy, které nejsou na předem schváleném seznamu.
- Volitelné předměty z oblasti datové vědy jsou skvělé. Zatímco jsem právě zmínil, jak si můžete přizpůsobit svůj titul pomocí široké škály volitelných předmětů, většina studentů si nakonec vybere volitelné předměty pro datovou vědu. Momentálně se účastním kurzu Deep Learning od Yanna LeCuna, vedoucího Facebook AI Research. Můžete si také vzít zpracování přirozeného jazyka od Kyunghyun Cho. Carlos Fernandez-Granda a Afonso Bandeira také nabízejí vynikající kurzy optimalizace.
Poskytnuté zdroje jsou velmi dobré
- Jeden zdroj, kterému jsem vděčný je velký, moderní otevřený prostor pro studium, který je poskytován studentům Centra datových věd. Když jsem získal vysokoškolský titul na velké veřejné škole, neexistovala absolutně žádná záruka, že byste mohli jít do knihovny a najít další lidi vedle vás, kteří by studovali to samé. Máme dvě patra na 5. Ave s gigantickými okny, stoly s vestavěnými elektrickými zásuvkami, tabulemi a malými kancelářskými prostory. V tomto prostoru probíhá spousta spolupráce a výměny nápadů!
- Téměř každý týden se konají informační schůzky a rozhovory o společnosti. Při pohledu do mé schránky proběhly v poslední době rozhovory na téma „Metody objevování základní jazykové struktury“, „Budoucí stát: Big Data a Analytics pro lepší správu věcí veřejných“, „Data science @Tumblr“. CDS také dvakrát ročně pořádá vlastní kariérní veletrh pro společnosti, které konkrétně hledají datové vědce, takže se nemusíte účastnit velkého kariérního veletrhu celého kampusu. Mezi minulé společnosti, které se zúčastnily kariérního veletrhu, patří: Audible, Ebay, Medidata, iHeartMedia a Capital One Labs. Existuje spousta příležitostí k vytváření sítí a skutečně vám usnadňují interakci s mnoha různými členy komunity datových věd.
Měli byste však také zvážit toto:
Je to mimořádně přísné
- Jak zmínila další odpověď, několik tříd očekává, že přijdete s velmi dobré porozumění předmětu již. Pokud nejste silní v programování nebo v teoretické matematice, budete se muset samostudiem dohnat. Domácí úkoly trvají přibližně 60 hodin týdně, obvykle více. Naštěstí jsem zjistil, že většina profesorů je velmi užitečná a dostupná, pokud se opravdu snažíte porozumět materiálu. Úvodní kurzy v prvním semestru pro program Data Science jsou navrženy tak, aby vám pomohly dohnat tyto předměty. Pokud jste ale studentem CS a berete tyto třídy jako volitelné předměty, může vám připadat velmi náročné.
- Pokud hledáte cestu „analytické“ úrovně na vyšší úrovni, nemusí to být pro vy. Je to velmi těžké na matematiku, statistiku a programování. Jeden student mi jednou řekl, že si přejí, aby místo toho pokračovali v oboru Business Analytics. Chcete-li však být úspěšným datovým vědcem, musíte se naučit matematiku a teorii za algoritmy!