Cel mai bun răspuns
Am studenți mentori care au mers să urmeze MS Data Science la Columbia. Apoi, am făcut un seminar web QnA în profunzime cu ea și am scris o postare detaliată de feedback / recenzie a acestui program http://scholarstrategy.com/columbia-data-science-review/ (link în partea de jos).
- Iată care sunt opțiunile mele relevante pentru această întrebare – programele de științe ale datelor primesc și studenți care nu fac parte din CS, ceea ce înseamnă că nu are nevoie de o expunere bună la CS în primul rând. Curriculum-ul este conceput pentru a fi tratat și de persoane care nu sunt CS. În schimb, MS CS va fi evident mai orientat către CS, așteptând o anumită competență în materiile de bază.
- MS Data Science este un curs de 30 de credite (10 × 3) cu 7 cursuri de bază și 3 cursuri elective. Cursurile de bază includ Învățare automată, vizualizare, statistici și modelare de inferență . Cursurile opționale pot fi luate de la orice departament (Jurnalism, CS, școală de afaceri, ECE). De exemplu, cloud computing și analize, Big Data, construirea unei povestiri din date etc. Cursul CS va avea o abordare mai teoretică și mai programată și nu are statistici etc.
- În ceea ce privește destinațiile de plasare, puteți lua în continuare Rolul științei datelor după MS în CS, în funcție de cursurile pe care le urmați.
Cred că ceea ce se reduce to is – DS este mai matematic și CS este mai mult programat / AI greu. Vor fi aproape. În ceea ce privește partea bună, nici nu vă puteți înșela 🙂
Facem un webinar QnA cu Marketing Data Scientist pe 23 aprilie, va fi foarte informativ. Pentru mai multe informații, alăturați-ne pe MS în SUA Stagii și locuri de muncă
Răspundeți
Sunt student în primul an în programul NYU MS in Data Science. Cred că este fantastic din mai multe motive.
Cursurile sunt cuprinzătoare
- Există o mulțime de programe mai recente de știință a datelor care apar în zilele noastre, astfel încât poate fi greu să se judece dacă anumite programe sunt legitime sau nu. Cursul introductiv a oferit o imagine de ansamblu foarte bună a considerațiilor pe care trebuie să le faceți în timp ce abordați știința datelor în afaceri și cum să descompuneți problemele aparent complexe în probleme binecunoscute mai mici într-un mod structurat. Cursul de Statistică și Probabilitate a fost ca o diplomă de licență în Statistică comprimată într-un semestru. În prezent iau cursul de învățare automată și te împinge cu adevărat să înțelegi subiectul din toate perspectivele (teoretic, matematic și practic).
- Există multe oportunități de a lucra la proiecte despre care poți vorbi cu potențiali angajatori. Proiectul capstone este un curs obligatoriu la sfârșitul programului, dar aproape fiecare clasă are un proiect final pe termen necesar. Cerințele pentru proiecte sunt foarte deschise – puteți alege aproape orice problemă științifică a datelor care vă interesează și puteți merge la fel de adânc în ele după cum doriți.
Programul este foarte flexibil, cu opțiuni excelente
- Toate cursurile sunt programate noaptea (prima mea clasă este la 17:00), deci dacă căutați să finalizați programul în timp ce lucrați cu normă întreagă, este foarte posibil. Cunosc mulți alți studenți care lucrează deja ca analiști care urmează acest grad cu jumătate de normă.
- Dacă credeți că anumite clase nu sunt necesare, având în vedere abilitățile și experiența dvs., puteți renunța cu ușurință la cursuri în favoarea de cursuri mai avansate. De exemplu, știu câțiva studenți care au renunțat la clasa de statistici și probabilități.
- Jumătate din cursurile necesare sunt elective. Acest lucru înseamnă că puteți alege să vă specializați diploma cu clase care se potrivesc obiectivelor dvs. personale de carieră. Puteți alege să luați cursuri la Stern dacă doriți să vă dedicați finanțelor sau afacerilor. Puteți lua cursuri de bioinformatică, neuroștiințe, psihologie, științe politice și informatică – depinde într-adevăr de ce studiați știința datelor! O listă completă a cursurilor elective pre-aprobate poate fi găsită aici: Cursuri elective pre-aprobate – NYU Center for Data Science . Se pare că este destul de ușor să obțineți aprobarea și pentru alte clase care nu se află pe lista pre-aprobată.
- Opțiunile în domeniul științei datelor sunt excelente. În timp ce tocmai am menționat cum vă puteți personaliza diploma printr-o gamă largă de opțiuni, majoritatea studenților ajung să aleagă ei înșiși opțiunile în domeniul științei datelor. În prezent urmez un curs despre Deep Learning de la Yann LeCun, șeful Facebook AI Research. De asemenea, puteți lua Prelucrarea limbajului natural de la Kyunghyun Cho. Carlos Fernandez-Granda și Afonso Bandeira oferă, de asemenea, cursuri excelente de optimizare.
Resursele furnizate sunt foarte bune
- Singura resursă pe care o recunosc Căci este spațiul mare și modern pentru studiu, care este oferit studenților Centrului de Științe ale Datelor. Când mi-am obținut diploma de licență la o școală publică mare, nu era absolut nicio garanție că puteți merge la bibliotecă și găsiți alți oameni lângă voi care studiază același lucru. Avem două etaje pe 5th Ave cu ferestre gigantice, birouri cu prize de curent încorporate, tablă albă și spații de birouri mici. O mulțime de colaborare și schimb de idei se întâmplă în acest spațiu!
- Există sesiuni de informare a companiei și discuții găzduite aproape în fiecare săptămână. Privind prin căsuța de e-mail, recent s-au purtat discuții despre „Metode de descoperire a structurii lingvistice subiacente”, „Statul viitor: Big Data și analize pentru o guvernare mai bună” și „Știința datelor @Tumblr”. CDS găzduiește, de asemenea, propriul său târg de carieră de două ori pe an pentru companiile care caută în mod special oameni de știință în materie de date, deci nu este nevoie să stați la coadă la imensul târg de carieră la nivel de campus. Companiile anterioare care au venit la târgul de carieră includ: Audible, Ebay, Medidata, iHeartMedia și Capital One Labs. Există o mulțime de oportunități de rețea și vă facilitează interacțiunea cu mulți membri diferiți ai comunității științei datelor.
Cu toate acestea, ar trebui să luați în considerare și acest lucru:
Este extrem de riguros
- După cum s-a menționat celălalt răspuns, câteva clase se așteaptă să veniți cu o foarte bună înțelegere a subiectului deja. Dacă nu sunteți puternici în programare sau matematică teoretică, va trebui să vă auto-studiați pentru a ajunge din urmă. Temele durează aproximativ 60 de ore pe săptămână, de obicei mai mult. Din fericire, am găsit că cei mai mulți profesori sunt foarte de ajutor și sunt disponibili dacă te lupți cu adevărat să înțelegi materialul. Cursurile introductive din primul semestru pentru programul Data Science sunt concepute pentru a vă ajuta să ajungeți la aceste subiecte. Dar dacă sunteți student la CS și urmați aceste cursuri ca opționale, s-ar putea să vi se pară foarte dificil.
- Dacă sunteți în căutarea unei căi mai înalte, mai „ușoare” spre analize, este posibil să nu fie pentru tu. Este foarte greu în matematică, statistici și programare. Odată, un coleg de student mi-a spus că își doresc să urmeze o diplomă în Business Analytics. Cu toate acestea, pentru a fi un om de știință de date de succes, trebuie să învățați matematica și teoria din spatele algoritmilor!