Estados Unidos es uno de los principales países que avanza rápidamente hacia la digitalización y la automatización.
Con la generación de cantidades de datos sin precedentes, los países necesitan tecnología innovadora para obtener conocimientos de la información disponible en tiempo real. Estados Unidos está tratando de aplicar más análisis de datos para mejorar las operaciones gubernamentales utilizando varios métodos como modelos predictivos, visualización de datos y estadísticas descriptivas.
Según un informe "Invertir en el talento de análisis y ciencia de datos de Estados Unidos: el caso para la acción", alrededor del 70 por ciento de los líderes empresariales en los EE. UU. Preferirán candidatos con habilidades de datos en 2021. Además, el informe ha enfatizado la importancia de equipar a los estudiantes con ciencia de datos y habilidades de pensamiento analítico, no solo para una carrera, sino también para los empleadores y la sociedad en su conjunto. Austin, Portland y Raleigh son algunas de las ciudades de EE. UU. Que atraen a profesionales con habilidades digitales emergentes.
Además de las estadísticas anteriores, se encuentra el Informe de empleos emergentes de EE.UU. de 2020 de LinkedIn, que establece que los roles de datos, como los científicos de datos y los ingenieros de datos, están aumentando constantemente. Hay un enorme crecimiento promedio del 35% para ambos roles con mayor demanda en Washington, el área metropolitana de Chicago, DC Baltimore y el área metropolitana de Atlanta. Sin duda, el dominio de la ciencia de datos parece prometedor; y los institutos educativos están tratando proactivamente de ayudar a los estudiantes a ingresar en este campo ofreciendo una variedad de programas de capacitación
Los EEUU ofrecen cursos en línea y en el campus que son confiables y capacitan a los candidatos para que estén preparados para el futuro de la fuerza laboral. A continuación se analizan algunos de ellos:
Simplilearn - Programa de posgrado en ciencia de datos
PGP en ciencia de datos de Simplilearn es un programa integral de 12 meses de duración que lo ayuda a adquirir experiencia en estadísticas, programación de Python y R, algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y más. Simplilearn se ha asociado con una de las principales instituciones de investigación y enseñanza del mundo, Purdue University, y ha colaborado con IBM para ofrecer este programa. Al inscribirse, obtiene acceso a más de 200 horas de clases en línea en vivo, más de 25 proyectos de la industria y exposición a capstone de 3 dominios.
Destacados principales:
- Certificación del programa de posgrado de Purdue y membresía de la Asociación de exalumnos
- Hackathons exclusivos y sesiones Ask Me Anything de IBM
- Membresía IIMJobs Pro por 6 meses
- Certificados de IBM reconocidos por la industria para cursos de IBM
- Acceso a la cuenta de IBM Cloud Lite
- Modo de aprendizaje: en línea
- Habilidades clave: análisis exploratorio de datos, estadística descriptiva, estadística inferencial, creación y ajuste de modelos, aprendizaje supervisado y no supervisado.
Universidad de Columbia - Maestría en Ciencia de Datos
Este programa es uno de los programas avanzados de ciencia de datos más valorados y más reconocidos del mundo. Los estudiantes que se inscriben en este programa pueden realizar una investigación original, interactuar con socios de la industria y profesores de clase mundial y producir un proyecto final. Las personas que soliciten este curso deben tener un título universitario, cursos cuantitativos previos y cursos de introducción a la programación de computadoras. También existe la opción de elegir una vía electiva centrada en el espíritu empresarial.
Duración: tres semestres (programa de grado de 30 créditos)
Modo de aprendizaje: en el campus
Habilidades clave: sistemas informáticos para ciencia de datos, aprendizaje automático, probabilidad y estadística, visualización de datos, inferencia estadística y modelado.
Universidad de Harvard - Maestría en ciencia de datos
Este programa de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard capacita a los estudiantes en el dominio de rápido crecimiento de la ciencia de datos. Al tomar este curso , tendrá una comprensión clara del modelado estadístico, la optimización, el aprendizaje automático, la adquisición de datos y la administración y análisis de conjuntos de datos masivos. El programa le permitirá utilizar el aprendizaje automático para tomar decisiones, administrar y analizar conjuntos de datos masivos y aplicar estrategias de resolución de problemas a preguntas abiertas.
Duración: tres semestres (complete 12 cursos en un año académico y medio)
Modo de aprendizaje: en el campus
Habilidades clave: análisis de datos reproducibles, resolución colaborativa de problemas, visualización y comunicación, y problemas éticos y de seguridad que surgen en la ciencia de datos.
Universidad Carnegie Mellon - Maestría en Ciencia de Datos Computacionales
Este programa está diseñado para impartirle las habilidades necesarias para desarrollar las capas de tecnología involucradas en la próxima generación de implementaciones masivas de sistemas de información y analizar los datos que generan esos sistemas. Desarrollará una visión unificada de sistemas de información muy grandes a través de las clases básicas y las optativas. El programa incorpora pasantías y requisitos de proyectos finales para ayudarlo a obtener experiencia profesional.
Duración - 16 meses
Modo de aprendizaje: en el campus
Habilidades clave: bases de datos, algoritmos distribuidos y almacenamiento, aprendizaje automático, tecnologías del lenguaje, ingeniería de software, interacción persona-computadora y diseño.
Instituto de Tecnología de Georgia - Maestría en Ciencias en Análisis
Este profundo programa de ayuda a los estudiantes a desarrollar una estrategia de negocio ganador mediante la comprensión de la enorme cantidad de información disponible en la actualidad. Los instructores que tienen experiencia en estadística, inteligencia empresarial, big data e informática de alto rendimiento tomarán sus clases. Existe una amplia gama de problemas analíticos que uno puede encontrar, y este programa lo ayuda a encontrar soluciones al desarrollar conocimientos profundos y trabajar en diferentes disciplinas.
Duración: uno a dos años
Modo de aprendizaje: modos en el campus y en línea disponibles
Habilidades clave: estadísticas paramétricas y no paramétricas, regresión, previsión, minería de datos, aprendizaje automático, optimización, estocástica y simulación.
¿No son estas algunas de las fantásticas opciones para aprender ciencia de datos y llevar su carrera a nuevas alturas? Consulte sus sitios web para obtener más detalles y seleccione el que mejor se adapte a sus necesidades de aprendizaje.
Gracias por visitar este sitio, espero que te haya gustado y vuelvas proximamente, compartela en las redes sociales, gracias
Fecha actualización el 2021-02-11. Fecha publicación el 2021-02-11. Categoría: Ciencia de datos Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: meterpreter