Итак, вы хотите изучать науку о данных в колледже? В этой статье объясняются лучшие специальности бакалавриата в УБЯ для карьеры в области науки о данных, но ее можно обобщить для большинства университетов.

Зачем мне знать ценность каждой специализации для науки о данных? У меня есть степень бакалавра статистики со специализацией в области науки о данных и дополнительная степень в области компьютерных наук в УБЯ (выпускник 2022 года). У меня было 5 стажировок в качестве Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst и Data Learning Assistant Research Assistant. Перед выпуском я получил предложения о работе на полный рабочий день в качестве исследователя машинного обучения, инженера по машинному обучению, ученого по машинному обучению и инженера по данным.

Б.С. Информатика

Лучший вариант для прохождения стажировки и сохранения возможностей выбора
Плюсы:

  • Вы приобретете трудные навыки очень рано в колледже, что позволит вам пройти стажировку уже в первое лето в колледже.
  • Вы изучите навыки кодирования, которые применимы не только к науке о данных, но и к разработке программного обеспечения, инженерии машинного обучения и инженерии данных.

Минусы:

  • Вы не будете хорошо разбираться в работе с данными или моделировании.

Б.С. Статистика

Лучшее решение для науки и аналитики данных о продуктах и ​​экспериментов с наукой о данных
Плюсы:

  • Вы будете часто применять статистическое моделирование к реальным наборам данных.
  • Вы научитесь проводить эксперименты (A/B-тестирование), собирать образцы, анализировать данные.
  • Вы будете иметь глубокое понимание вероятности и статистики.
  • Вы изучите основы машинного обучения и статистического обучения.

Минусы:

  • Вы не обязательно станете великим программистом. Большинство заданий в R.
  • Не предлагает много обучения глубокому обучению.

Б.С. Прикладная и вычислительная математика

Лучше всего подходит для специалистов по машинному и глубокому обучению
Плюсы:

  • На раннем этапе у вас будет прочная основа математики, которая поможет вам очень быстро изучить концепции машинного обучения, глубокого обучения и статистики.
  • Вы научитесь свободно писать код на Python, который специалисты по обработке и анализу данных используют ежедневно.
  • Вы станете хорошо подготовленным специалистом по решению проблем.
  • Отличная основа для ученых степеней, и некоторые говорят, что это курсовая работа для выпускников.

Минусы:

  • Вы тратите много времени на математику, которая не всегда применима к науке о данных.
  • Самый длинный мажор из трех перечисленных здесь.

Поскольку наука о данных является междисциплинарной областью, многие люди получают двойную специализацию или дополнительную второстепенную. Большинство минусов одной специальности можно смягчить, пройдя дополнительные курсы по другой специальности или пройдя стажировку, где вы сможете освоить навыки, которых вам не хватает в курсовой работе. Еще один отличный план — получить степень бакалавра в одном и степень магистра в другом.

Отличное сочетание бакалавров и магистров:
- бакалавр прикладной математики, магистр компьютерных наук
- бакалавр статистики, магистр информатики
- бакалавр компьютерных наук, магистр информатики
- Статистика БС, Статистика МС

Предостережение

Любая из этих специальностей отлично подходит для карьеры в Data Science. Некоторые могут дать вам больше возможностей, чем другие, если вы решите пойти другим путем в более позднем возрасте. Стажировки имеют решающее значение для раскрытия вашей страсти в этой области и для получения работы на полный рабочий день после окончания колледжа. Вы можете добиться успеха в любой из этих специальностей, выберите ту, которая лучше всего соответствует вашим интересам, одна не лучше другой. Все пути ведут в Рим.