La especialización Data Science MS fue nombrada el mejor programa de maestría de su tipo en Iowa, 2018

The MS in Computer Science-Data Science specialization at Maharishi University of Management recently received the unique distinction of being named the best master’s program of its kind in Iowa.

En su primera revisión anual de todas las escuelas acreditadas por 290 en los EE. UU. Que ofrecen títulos de posgrado similares, DataScienceGraduatePrograms.com encontró a MUM entre los mejores, lo que nos da el puesto #1 para Iowa en su lista de Los mejores programas de posgrado en ciencia de datos para 2018.

Criterios de selección
Para llegar a estas recomendaciones, los revisores revisaron una lista de los programas de maestría en ciencias de la información de 290 y los programas de certificados graduados a mano.

En la medida de lo posible, buscaron programas que incluían múltiples cursos requeridos que cubrían materias principales como:

Estadística inferencial y descriptiva
Regresión lineal y logística
Series de tiempo y previsiones
Teoría de probabilidad
Análisis estocástico
Modelado estadístico
Enfoques multidisciplinarios

Un programa multidisciplinario que incluye cursos e instructores de ciencias de la computación y matemática aplicada o departamentos de estadística obtuvo una calificación más alta que los programas de un solo departamento.

Debido a que la ciencia de los datos combina elementos esenciales de al menos esos campos (y con frecuencia de otros, incluida la bioestadística, que se basa en la salud y la educación médica), consideraron que los programas construidos por profesores de ambas casas tenían más probabilidades de cubrir todas las bases.

Base de datos y educación de la teoría de datos

La salsa secreta que hace la ciencia de datos, la ciencia de datos, es el uso de elementos de procesamiento de datos automatizados en el análisis estadístico. Así que buscaron programas que incluían una educación en estructuras de datos y teoría de bases de datos.

El trabajo práctico con los almacenes de datos relacionales y no relacionales fue una gran ventaja, en su opinión, para construir sobre esa educación teórica. Los cursos dedicados de modelado de datos y los proyectos finales que requerían la creación o manipulación genuina de una base de datos también fueron signos excelentes de una educación útil.

Cursos de codificación con dientes

El otro aspecto del procesamiento de datos es la codificación. Los científicos de datos aplican su capacitación analítica a la información almacenada en estructuras de datos mediante expresiones y algoritmos diseñados en lenguajes de programación muy utilizados en la profesión, como R, Python y Java.

Seleccionaron programas que incluían trabajo de programación genuino y práctico. Aunque la mayoría de los programas de ciencia de datos requieren cierta experiencia en codificación como condición de ingreso, buscaron aquellas gemas que también continuaron la educación en los aspectos más especializados de idiomas y codificación específica de la ciencia de datos.

Esto también se extendió a la cobertura de las últimas técnicas utilizadas en el análisis de datos. La minería de datos, el aprendizaje automático y la visualización avanzada fueron cursos importantes que buscaron.

Instructores con las cosas correctas

La ciencia de datos es un campo nuevo y se define en gran medida en la práctica más que en la teoría. Eso significa que los grandes actores son activos en el gobierno, la industria y el mundo académico por igual. La experiencia en el trabajo de trabajar con los sistemas que recopilan, procesan y analizan grandes volúmenes de datos es invaluable cuando se trata de capacitar a otros sobre cómo hacer el trabajo.

Así que los revisores buscaron programas que incluían profesores con experiencia actual o reciente en proyectos del mundo real fuera de la academia, donde entran en juego las consideraciones prácticas de los empleadores y los usuarios. Los profesores adjuntos con trabajos diurnos que trabajan con big data fueron una gran ventaja.

Otros factores

Dado que la ciencia de los datos es tan nueva, tuvieron que mirar algunos elementos proxy para juzgar los programas. Siempre les gusta considerar la reputación en la industria, y en muchos casos tuvieron que mirar al departamento de padres o a la universidad en general en lugar del programa individual. Sin embargo, intentaron tomar en cuenta la colocación de graduados como un indicador de reputación y preparación.

Si la escuela tenía un laboratorio de datos dedicado donde los profesores y los estudiantes se asociaban con empresas y agencias externas, también contaban con eso.

En menor medida, el sitio web y la disponibilidad de información jugaron un factor. La ciencia de los datos atrae a las personas a quienes les gustan los datos y les interesa la tecnología. Es 2018, y si un departamento académico que se dedica a una ciencia computacional reúne un sitio web que se parece a un 12 de hace años, lo construyó en 2001, o no puede proporcionar un acceso en línea fácil a las descripciones y ofertas de los cursos, es hora de ejecutar Otra manera.

Los mejores programas de graduación en ciencia de datos por estado

Iowa

Maharishi University of Management
Si bien el programa Maharishi se enfoca primero en una educación informática tradicional, con todo el énfasis en las habilidades básicas de red y programación que conlleva, también es un centro mundial único para la integración del autodesarrollo tradicional con esta área de estudio técnico más moderna. La inclusión de técnicas de meditación probadas aquí solo refuerza la seriedad de este programa para preparar a los estudiantes para el trabajo del mundo real en la ciencia de datos. La pasantía opcional de 8 durante un mes para obtener un crédito completo brinda una experiencia genuina en el trabajo, construye su currículum y lo pone en contacto directo con científicos de datos reales que realizan un trabajo real, todo antes de graduarse.

El programa base se especializa en capacitación en sistemas de software y desarrollo, y la opción de ciencia de datos concuerda con esta fortaleza con capacitación concreta en tecnologías de análisis de datos en caliente como R, Hadoop, Spark, Flume y HBase. También se enseñan descripciones generales de otros enfoques NoSQL y herramientas basadas en la nube como AWS y Cloudera. Finalmente, trabajará con la aplicación del modelador SPSS de IBM, sumergiéndose en análisis de texto y minería de datos para aprender habilidades de modelado predictivo.

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