¿Valen la pena los másters en línea en ciencia de datos? -

La ciencia de datos es una industria en auge en este momento, ya que cada vez más empresas quieren beneficiarse de las grandes cantidades de datos que generamos todos los días. Obtener un título es la forma típica de calificar para un trabajo, pero ¿necesita una maestría en ciencia de datos? ¿Deberías obtener una maestría en línea o aprender por tu cuenta?

Una maestría en línea en ciencia de datos no vale la pena: las habilidades y la experiencia importan más que los títulos. Puede aprender las mismas habilidades autodidacta a través de cursos en línea en Coursera, EdX, Udemy, etc. Por lo tanto, no es necesario gastar tiempo y dinero en una maestría en línea en ciencia de datos.

Este artículo discutirá la (in) importancia de una maestría en línea en ciencia de datos. También lo compararemos con otras fuentes en línea de aprendizaje de ciencia de datos y comprenderemos cómo puede convertirse en un científico de datos sin un título formal.

Nota al margen importante: Entrevisté a más de 100 profesionales de la ciencia de datos (científicos de datos, gerentes de contratación, reclutadores, lo que sea) e identifiqué 6 pasos comprobados a seguir para convertirse en un científico de datos. Lea mi artículo: '6 pasos comprobados para convertirse en un científico de datos para conocer hallazgos y recomendaciones detallados. ¡Este es quizás el artículo más completo sobre el tema que encontrará en Internet!

Tabla de contenido

¿Qué tan útil es una maestría en línea en ciencia de datos?

Antes de discutir las ventajas de tener una maestría en ciencia de datos, debemos aclarar una cosa. Ningún programa de maestría en ciencia de datos le proporcionará información que no pueda obtener en línea a bajo costo o incluso gratis. Los cursos y libros en línea ya han cubierto todo lo que necesita saber sobre la ciencia de datos para conseguir un trabajo.

Como verás, muchas universidades que ofrecen maestrías también tienen cursos en Coursera, EdX, etc. Y también encontrarás a los mismos profesores creando cursos de ciencia de datos en plataformas como Udemy. La calidad y profundidad de estos cursos son similares a los programas de maestría.

Entonces, ¿cuál es el punto de gastar dinero en una maestría? Un programa de grado formal le ofrece estructura, motivación e interacción social con profesores y otros estudiantes. Si estas cosas son importantes para usted, se beneficiará de una maestría en línea en ciencia de datos.

Si ya está trabajando como científico de datos, obtener una maestría en línea puede ser beneficioso. Puede impulsar significativamente su carrera al permitirle postularse para puestos de científico de datos senior. Algunas ofertas de trabajo mencionan específicamente una maestría en ciencia de datos como requisito. Si no tiene un título formal, no podrá postularse para esos trabajos, incluso si cumple con otros criterios.

Puede optar por un programa de maestría si le apasiona aprender más sobre la ciencia de datos y conectarse con otros entusiastas de la ciencia de datos. Los programas de maestría en línea generalmente se dividen en diferentes especializaciones, como aprendizaje automático y análisis de negocios. Elija el dominio correcto y una maestría en línea puede ayudarlo a investigar más.

Puedes convertirte en un científico de datos sin una maestría

De hecho, una maestría te enseña mucho sobre ciencia de datos. Te convertirás en un codificador confiado y tendrás sólidos conocimientos estadísticos y matemáticos. Sin embargo, no es necesario obtener un título universitario para adquirir estas habilidades. Hay muchos recursos gratuitos y de pago en línea que le enseñarán los entresijos de la programación y la ciencia de datos.

Tener el conjunto de habilidades adecuado y poder demostrarlo es más importante que tener un título. Una maestría demuestra que ha dedicado tiempo y esfuerzo para aprender ciencia de datos. Sin embargo, también puede mostrar sus habilidades mediante la creación de proyectos prácticos utilizando los conocimientos adquiridos de los recursos en línea.

Por lo tanto, es muy posible convertirse en científico de datos sin obtener una maestría. Sin embargo, es esencial elegir cuidadosamente lo que aprendes y de dónde lo aprendes. Cuando estás aprendiendo por tu cuenta, depende de ti asegurarte de tener las habilidades adecuadas. Veamos ahora algunos de los mejores recursos de nivel universitario para la ciencia de datos.

Maestría vs. MOOCs para Data Science

Los cursos masivos abiertos en línea (MOOC) son cada vez más populares entre las personas que desean aprender habilidades tecnológicas. Ya hemos discutido que la información que se enseña es esencialmente la misma en los programas de grado y los cursos en línea que ofrecen las universidades. Veamos brevemente cómo puede convertirse en un científico de datos a través de clases en línea.

Coursera es una de las plataformas de cursos en línea más populares. Encontrará muchos cursos integrales ofrecidos por diferentes universidades en este sitio. Muchos de los cursos son gratuitos, pero debe pagar para obtener una certificación verificada.

Por ejemplo, puede inscribirse en la especialización en ciencia de datos que ofrece la Universidad Johns Hopkins de forma gratuita. Es una colección de 10 cursos diseñados para ayudarlo a dominar la ciencia de datos y comenzar su carrera.

IBM también ofrece un curso de ciencia de datos en Coursera. No requiere experiencia previa en programación y te enseña todo sobre la ciencia de datos. Aprende Python, SQL, visualización de datos, cómo crear modelos de aprendizaje automático y más. Puede consultar más sobre la ciencia de datos de Coursera siguiendo este enlace.

EdX es otra plataforma educativa similar a Coursera. Puede inscribirse en la especialización en ciencia de datos que ofrece la Universidad de Harvard. El programa en sí no es gratuito. Sin embargo, si hace clic en cursos individuales dentro del programa, puede verlos y aprenderlos de forma gratuita, y solo requiere el pago de un certificado verificado. Puede ver más cursos de ciencia de datos de EdX aquí.

Las plataformas de aprendizaje interactivo como Datacamp también son excelentes para aprender los fundamentos de la programación y la ciencia de datos. Convenientemente agrupan las habilidades necesarias para una industria en particular en 'carreras profesionales'. Estas plataformas también tienen muchas tareas y ejemplos para que practiques y consolides tus habilidades. Si desea leer más al respecto, consulte mi revisión completa de Datacamp.

Kaggle.com realizó una comparación detallada en 2019 entre los científicos de datos que tienen una maestría y los que no. Recomiendo encarecidamente revisar las estadísticas que presentan. Descubrirá que, aunque existen ligeras diferencias en sus roles laborales, compensación, etc., la diferencia es insignificante. Un científico de datos sin una maestría puede ganar tanto como un científico de datos con un título formal, dado que tiene las habilidades adecuadas.

¡Un Portafolio Habla Más que Mil Credenciales!

De acuerdo, tal vez no mil, pero entiendes la idea. Lo que digo es que la experiencia laboral relevante afecta enormemente sus posibilidades de conseguir un trabajo. La industria de la ciencia de datos generalmente está dispuesta a pasar por alto las calificaciones académicas en favor de la experiencia práctica. Incluso si no tiene una maestría, aún puede demostrar que tiene todos los conocimientos necesarios.

Tener experiencia laboral previa dice mucho sobre su credibilidad. Pero si eres nuevo, puedes crear proyectos prácticos para demostrar tus habilidades. También puede crear un blog donde publique ideas y modelos de aprendizaje automático que desarrolló a partir de conjuntos de datos públicos. Por último, también es una buena idea participar en competencias de aprendizaje automático en Kaggle para asegurarse de que sus enfoques funcionen.

Entonces, la conclusión es que, sin duda, puede obtener un trabajo de científico de datos bien remunerado al autoenseñar las habilidades necesarias. Simplemente construya proyectos relevantes, participe en concursos y siga mejorando su currículum y perfil.

Recomendaciones del autor: principales recursos de ciencia de datos a tener en cuenta

Antes de concluir este artículo, quería algunos de los mejores recursos de ciencia de datos que he examinado personalmente para usted. Estoy seguro de que puede beneficiarse enormemente en su viaje de ciencia de datos al considerar uno o más de estos recursos.

Campamento de datos: Si es un principiante enfocado en desarrollar las habilidades fundamentales en ciencia de datos , no hay mejor plataforma que DataCamp. Bajo un paraguas de membresía, DataCamp le brinda acceso a más de 335 cursos de ciencia de datos. No hay absolutamente ninguna otra plataforma que se acerque a esta. Por lo tanto, si su objetivo es desarrollar habilidades fundamentales en ciencia de datos: ¡Haga clic aquí para registrarse en DataCamp hoy!

Certificado profesional de ciencia de datos de IBM: Si está buscando una credencial en ciencia de datos que tenga un fuerte reconocimiento en la industria pero que no implique demasiado esfuerzo: ¡Haga clic aquí para inscribirse hoy en el programa de certificación profesional de ciencia de datos de IBM! (Para obtener más información: consulte mi revisión completa de este programa de certificación aquí)

Programa MITx MicroMasters en ciencia de datos: si se encuentra en una etapa más avanzada en su viaje de ciencia de datos y busca llevar sus habilidades al siguiente nivel, no hay un programa sin título mejor que MIT MicroMasters. ¡Haga clic aquí para inscribirse en el programa MIT MicroMasters hoy! (Para obtener más información: consulte mi revisión completa del programa MIT MicroMasters aquí)

Hoja de ruta para convertirse en un científico de datos: Si ha decidido convertirse en un profesional de la ciencia de datos pero no está completamente seguro de cómo empezar : lea mi artículo: 6 formas comprobadas de convertirse en un científico de datos. En este artículo, comparto mis hallazgos de entrevistar a más de 100 profesionales de la ciencia de datos en las principales empresas (incluidas Google, Meta, Amazon, etc.) y le doy una hoja de ruta completa para convertirse en un científico de datos.

Conclusión

Ya que hemos discutido muchas cosas en este artículo, permítanme resumirlo todo en algunos puntos:

¿Una maestría en línea en ciencia de datos proporciona un conocimiento profundo? Sí.
¿Te ayudará a conseguir un trabajo? Sí.
¿Significa esto que es necesario un máster? No.
¿Se puede obtener el mismo conocimiento en línea de forma gratuita o barata? Sí.
¿Puedes conseguir el mismo trabajo sin una maestría? Muy probable.
Entonces, ¿debería invertir su tiempo y dinero en un título universitario? Probablemente no. No es prudente ya que el resultado, es decir, un puesto de científico de datos, es el mismo.

ANTES DE QUE TE VAYAS: No olvide consultar mi último artículo: 6 pasos probados para convertirse en un científico de datos . Entrevisté a más de 100 profesionales de la ciencia de datos (científicos de datos, gerentes de contratación, reclutadores, lo que sea) y creé esta guía completa para ayudarlo a conseguir el trabajo perfecto en ciencia de datos.

7 habilidades imprescindibles para los analistas de datos. (2020, 21 de febrero). Programas de posgrado de la Universidad del Noreste. https://www.northeastern.edu/graduate/blog/data-analyst-skills/
(Dakota del Norte). Forbes. https://www.forbes.com/sites/metabrown/2016/07/29/4-reasons-not-to-get-that-masters-in-data-science/?sh=68742fe840c0
Cómo convertirse en un científico de datos. (Dakota del Norte). Maryville en línea. https://online.maryville.edu/online-masters-degrees/data-science/careers/how-to-become-a-data-scientist/
¿Es necesaria una maestría en ciencia de datos? Quora. (Dakota del Norte). Un lugar para conocimientos y comprender mejor el mundo. https://www.quora.com/Es-una-maestría-necesaria-en-ciencia-de-datos
Investigador, SO (4 de abril de 2019). ¿Valió la pena estudiar una maestría en ciencia de datos? Medio. https://towardsdatascience.com/was-it-worth-studying-a-data-science-masters-c469e5b3e020
Shivamb. (2019, 2 de diciembre). Gastar $$$ en MS en ciencia de datos: ¿vale la pena? Kaggle: su comunidad de aprendizaje automático y ciencia de datos. https://www.kaggle.com/shivamb/spending-for-ms-in-data-science-worth-it
¿Qué hacen los científicos de datos? (2019, 13 de marzo). Licenciatura en Ciencias de Datos de la Universidad de Wisconsin. https://datasciencedegree.wisconsin.edu/data-science/what-do-data-scientists-do/
Qué hace un analista de datos | Cómo convertirse en analista de datos | SNHU. (2020, 24 de febrero). Universidad del Sur de New Hampshire: títulos en el campus y en línea | SNHU. https://www.snhu.edu/about-us/newsroom/2018/10/what-does-a-data-analyst-do

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¿Cómo convertirse en un científico de datos?

¿Vale la pena una maestría para la ciencia de datos?

Una maestría en ciencia de datos es valiosa para quienes desean convertirse en líderes en el campo. Los estudiantes profundizan en cómo estudiar y aprovechar los datos acumulados, incluidos conjuntos grandes y complejos conocidos como "Big Data".

¿Es difícil una maestría en ciencia de datos?

Los títulos de licenciatura son tan difíciles como los hacen los estudiantes. Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos: Completar una Maestría en Ciencias de Datos es intrínsecamente más difícil que la especialización de pregrado. Los títulos de maestría están destinados a impulsar a los estudiantes con cursos más técnicos y especializados.

¿Qué porcentaje de científicos de datos tiene una maestría?

Una encuesta de Burtch Works Executive Recruiting incluso sugiere que hasta el 88 por ciento de los científicos de datos tienen al menos una maestría.