Это личный отзыв о программе MIDS Калифорнийского университета в Беркли, в которой я в настоящее время участвую. Если вы рассматриваете возможность подачи заявки или участия в программе, этот пост для вас!

Для контекста: большую часть времени в программе я работал полный рабочий день в технологической отрасли. Немного логистики о программе, программа предлагает 14 курсов на выбор. Студенту необходимо пройти 8 из этих курсов в дополнение к обязательному завершающему проекту, чтобы получить степень. Вся программа стоит около 70 тысяч долларов. В этой ценовой категории эта программа является одной из самых дорогих магистерских онлайн-программ по науке о данных.

Программа вся онлайн. Сначала это меня насторожило. Я обнаружил, что задаюсь такими вопросами, как Смогу ли я действительно учиться в Интернете? Смогу ли я обратиться за помощью к преподавателям и студентам? Однако по мере развития программы эти опасения быстро потускнели. На самом деле я оценил наличие программы в Интернете и увидел в ней преимущество. Благодаря тому, что программа была онлайн, это позволило учиться в соответствии с моим графиком и получить дополнительную выгоду от общения со студентами в США и по всему миру. Программа предлагает опыт погружения, когда 3 раза в год студенты получают возможность посетить кампус Калифорнийского университета в Беркли и встретиться с преподавателями и студентами. Я еще не делал этого, но я с нетерпением жду возможности поучаствовать в этом этим летом.

Студенты посещают от 1 до 3 занятий в семестр, при этом стандарт составляет 2 занятия в семестр. Программа также позволяет учащимся изменять количество занятий, которые вы выбираете для посещения, семестр за семестром. Например, в некоторые семестры я посещал 2 занятия в семестр, а в другие семестры, когда я чувствовал, что мои обязанности вне занятий требуют больше усилий, я решил брать только 1 занятие в семестр.

С точки зрения рабочей нагрузки средняя рабочая нагрузка составляет ~ 10–15 часов работы на класс в неделю. Количество часов, безусловно, зависит от класса — есть более простые, менее трудоемкие курсы и другие занятия, которые требуют больше времени.

Занятия структурированы таким образом, что они длятся ~ 14 недель, а лекции проходят один раз в неделю, на каждой лекции около 12–18 студентов. Студенты смотрят предварительно записанные видеоролики и читают вне лекции. Во время лекции обсуждаются выводы из видео и прочитанного. У каждого курса обычно есть слабый канал, который позволяет вам общаться с другими студентами и преподавателями в течение недели.

С точки зрения перспектив трудоустройства и зарплаты мне показалась интересной эта статья Fortune, вышедшая в конце июля 2021 года. Краткий отрывок ниже:

Согласно данным, предоставленным учебным заведением, в США в 2021 году выпускники программы Berkeley Master of Information and Data Science (MIDS) получали среднюю годовую зарплату более 155 000 долларов США. Программа занимает 2-е место среди лучших онлайн-программ магистратуры в области наук о данных в 2022 году по версии Fortune.

Бизнес-школа Хааса в Беркли также признана одной из лучших бизнес-школ и заняла 13-е место в рейтинге Fortune лучших программ MBA. Выпускники Haas также сообщают о высоких зарплатах: средний годовой базовый оклад составляет почти 144 000 долларов США, согласно отчету школы о занятости за 2021 год. Обратите внимание: средняя заработная плата выпускников Haas MBA почти на 12 000 долларов США меньше, чем у выпускников MIDS.

В 2021 году у выпускников MIDS в среднем была более высокая зарплата, чем у студентов Berkeley Haas. Хотя это данные всего за один год, я думаю, это говорит о качестве программы и процветающем рынке труда для специалистов по данным.

Программа — это то, что вы из нее делаете, и часть этого — выбор курсов для прохождения. Ниже я расскажу о некоторых курсах, которые я считаю наиболее полезными для получения работы по науке о данных:

Введение в программирование обработки данных. По сути, это введение в курс Python. Лично я чувствую, что многому научился на этом уроке. До этого у меня было очень мало опыта работы с Python, и я чувствую, что этот курс поднял меня до среднего уровня. Теперь мне комфортно со всеми базовыми/промежуточными концепциями Python, а также очень комфортно с распространенными пакетами обработки данных, такими как NumPy и pandas.

Статистика для науки о данных. Этот курс охватывает типичные темы статистики, такие как вероятность, теорема Байеса, проверка гипотез, центральная предельная теорема, методы выборки, но углубляется в математику, чем мои предыдущие занятия по статистике. В целом, я чувствую, что этот курс хорошо подготовил меня к статистической части интервью по науке о данных.

Масштабное машинное обучение. Это, безусловно, самый трудоемкий курс, который я посещал в рамках программы — в среднем этот курс занимал около 25 часов в неделю. Хотя, это также класс, от которого я получил наибольшую ценность. Класс охватывает темы больших данных, такие как Hadoop, платформа MapReduce, PySpark, алгоритмы графа и градиентного спуска. Класс также предлагает бесплатную лицензию на Databricks, которая отлично подходит для получения практического опыта. Я лично разговаривал с двумя студентами программы, получившими работу по науке о данных, и оба объясняют свой успех навыками, которые они приобрели на этом курсе. Так что, если ваша цель — получить работу по науке о данных, вы не хотите пропустить этот курс!

Технические инструменты, которые я изучил:

  • питон
  • R
  • Писпарк
  • Таблица
  • Латекс

Классы статистики использовали R, но все остальные классы использовали python.

Еще одна огромная ценность программы — возможность взаимодействовать и строить отношения с другими студентами. Я чувствую, что студенты в этой программе действительно первоклассные. У большинства студентов был впечатляющий опыт до зачисления в программу. Будь то работа инженером в ведущей технологической компании или степень магистра или доктора наук по другому предмету, студенты, с которыми мне довелось встретиться, очень успешны. В дополнение к тому, что студенты обычно очень успешны, все они очень дружелюбны и очень охотно помогают, за что я был благодарен. Я многому научился у других студентов, и я думаю, что это огромное преимущество программы.

Программа также предлагает доступ к слабым каналам, где вы можете получить совет по карьере, найти студентов, публикующих вакансии и стажировки в своих компаниях, а также узнать о ярмарках вакансий. Существует также что-то под названием «MIDS for Life», когда вы, как выпускник, получаете пожизненный доступ к материалам курса после окончания учебы.

В целом, несмотря на то, что программа дорогая, я думаю, что это отличная программа, если вы надеетесь прорваться в область науки о данных. Я рад, что сделал это, и я думаю, что получил от этого много пользы. Кроме того, я смог установить по крайней мере 30 контактов, по которым я чувствовал бы себя комфортно, обращаясь за рекомендацией о работе. Программа предоставит вам все необходимое, чтобы начать карьеру в области науки о данных, и предоставит вам отличную основу для собеседований по науке о данных.