Resumen del episodio y podcast:

El Estudios en el Extranjero El podcast es para todos los que están en su viaje de estudios en el extranjero o simplemente lo están considerando. Esta serie proporcionará información invaluable para ayudarlo a tomar decisiones informadas sobre su futuro académico y mantenerse informado sobre las últimas tendencias en educación internacional.

El primer episodio del podcast Study Abroad de Gran aprendizaje, presentado por Shweta Gupta del equipo de educación internacional. explora la amplia gama de vías para los aspirantes a estudiar en el extranjero que quieran realizar una maestría y un MBA en los Estados Unidos. En este episodio, Shweta habla con el Dr. Abhinanda Sarkar, director académico de Great Learning. Se refieren a la creciente demanda de Especialización STEM en las mejores universidades, que son las especializaciones más demandadas cuando se trata de EM en EE. UU. or MBA en Estados Unidos y mucho más.

Preguntas frecuentes: ¿Diferencias clave entre los sistemas educativos estadounidense e indio?

Shweta: El año pasado, se asignaron alrededor de 82,000 visas a estudiantes indios para estudiar en Estados Unidos. Creo que es una de las cifras más altas de la India. Entonces, si les pregunto, ¿cuáles son los diferenciadores clave entre estos dos sistemas educativos, es decir, India y Estados Unidos?

Dr. Sarkar: Inicialmente, enfrenté desafíos para comprender el alcance completo y las aplicaciones prácticas de mi trabajo en diversas industrias. Sin embargo, me di cuenta, reforzado por la orientación de mis profesores, de que mis conocimientos básicos en matemáticas y estadística eran sólidos. Esta sólida base me permitió autoeducarme y aprender de profesores y expertos de la industria sobre aplicaciones prácticas, codificación e implementación.

Para abordar la cuestión con precisión, el enfoque educativo en la India destaca por establecer una comprensión sólida de los conceptos fundamentales. En contraste, la exposición internacional, particularmente en Estados Unidos, ofrece una perspectiva más amplia e interconectada. Esta combinación es ideal: comienza con una comprensión firme de los principios básicos, seguida de una exposición a diversas aplicaciones y una visión del mundo más amplia. Esta combinación transforma el panorama global en un reino de oportunidades ilimitadas.

Preguntas frecuentes: ¿Diferencias prácticas en la educación en ciencia de datos entre instituciones estadounidenses e indias a nivel de maestría/MBA?

Shweta: Se ha dicho que la parte práctica de la educación es mejor en la educación estadounidense que en la India. ¿Qué tan cierto es eso?

Dr. Sarkar: Creo que si podemos abordar ciertos desafíos en regiones como India o África, por ejemplo, esencialmente podemos resolverlos para el mundo. Esta visión desafía la creencia obsoleta de que la innovación se limita únicamente a Estados Unidos u otras naciones desarrolladas. Mis experiencias globales, particularmente en la comprensión de las realidades de la India y los avances tecnológicos en los Estados Unidos, han sido valiosas.

Desde mi punto de vista, existen dos enfoques principales para integrar tecnología y negocios. La primera es centrarse en habilidades tecnológicas como el análisis y la codificación de datos, y luego explorar sus aplicaciones en los negocios. El segundo enfoque consiste en identificar primero las oportunidades empresariales y luego aprender las habilidades necesarias para hacer realidad estas ideas.

El aumento de las especializaciones de MBA en campos STEM, como negocios y análisis de datos, se puede atribuir a algunas tendencias clave. El primero es el aumento global de la generación de datos en diversas industrias, un fenómeno al que me refiero como “datificación”, que crea numerosas oportunidades para extraer valor. La segunda tendencia es el avance significativo en el poder computacional, como se ve en tecnologías como ChatGPT, que permite un procesamiento rápido y resultados impresionantes. Estos desarrollos han abierto oportunidades no solo en el sector tecnológico sino también para profesionales de diversos orígenes, permitiéndoles mejorar sus respectivos campos con nuevas herramientas y conocimientos.

Preguntas frecuentes: ¿Elegir entre ciencia de datos, análisis empresarial o informática y comprender sus diferencias laborales?

Shweta: Al decidir entre campos especializados como análisis de negocios, análisis de datos, ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y títulos más amplios como ciencias de la computación, es crucial considerar las distintas oportunidades profesionales que ofrece cada ruta.

Dr. Sarkar: Creo que si bien fortalecer los fundamentos a través de un título en informática es beneficioso, requiere una inversión de tiempo considerable, un privilegio que tuve. Para quienes tienen limitaciones de tiempo, comenzar con campos como la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ofrece un atajo eficaz.

Defiendo este enfoque porque, con la enseñanza, los estudios de casos y los proyectos adecuados, la falta de ciertos conocimientos fundamentales no será un impedimento. Así como no es necesario saber cómo construir un automóvil para conducirlo, podemos concentrarnos en enseñar a las personas a sobresalir en estos campos avanzados sin sobrecargarlas con todos los detalles subyacentes. Este método permite un aprendizaje y una aplicación eficientes en el panorama tecnológico en rápida evolución.

Preguntas frecuentes: ¿Qué separa el análisis empresarial de la ciencia de datos y el análisis de datos?

Shweta: El análisis empresarial se centra en el uso de datos para resolver problemas empresariales y tomar decisiones informadas, mientras que la ciencia de datos abarca una gama más amplia de tareas relacionadas con los datos, incluida la exploración, el modelado y el desarrollo de algoritmos.

Dr. Sarkar: Comenzando con el análisis de negocios, encuentro que a menudo gira en torno al trabajo a nivel de hoja de cálculo, lo que genera resultados comerciales rápidos con datos limitados. A medida que aumenta el volumen de datos, la atención se centra en comprender: ¿cómo se procesan? ¿Cómo lo conseguiste? ¿Cómo lo limpias? lo que implica más habilidades tecnológicas, especialmente informáticas.

Avanzando hacia la ciencia de datos, la incorporación clave es el modelado matemático, donde entra en juego el aspecto científico, que permite sacar conclusiones concretas. Avanzando más hacia la IA, el desarrollo consiste en crear aplicaciones que imiten el comportamiento humano, como comprender y generar voz o imágenes.

Preguntas frecuentes: ¿Pueden las personas sin experiencia en tecnología hacer una transición exitosa a carreras de tecnología o inteligencia artificial a través de programas de MS/MBA especializados en STEM?

Shweta: Me gustaría pedirle que explique un poco más porque a menudo recibimos bastantes estudiantes con el temor de que estoy muy interesado en hacer la transición de mi carrera a la tecnología o, como mencioné, a la inteligencia artificial, que está en auge en este momento. punto de tiempo. Pero entonces, ¿cómo lo hago? 

Dr. Sarkar: Para abordar los problemas de datos de manera eficaz, adoptar la mentalidad de un científico de datos es más crucial que serlo. En mi opinión, la transición a roles como científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático implica trabajar con computadoras, lo que a menudo intimida a las personas.

Sin embargo, no es necesario comenzar con conceptos complejos como la programación orientada a objetos para realizar tareas como escribir código Python para la predicción del cáncer. Si bien tener esas habilidades es una ventaja, no es un requisito previo. Para aquellos que no tengan estas habilidades, existen métodos y herramientas accesibles que facilitan un aprendizaje y una aplicación más rápidos en estos campos.

Preguntas frecuentes: ¿Perspectivas laborales después de un título estadounidense en análisis de datos, inteligencia artificial o aprendizaje automático y estrategia de mercado laboral de posgrado?

Shweta: ¿Podrías comentar sobre las oportunidades laborales después de un título en análisis de datos o inteligencia artificial o aprendizaje automático a nivel mundial?

Dr. Sarkar: Lo que los estudiantes quieren hacer es participar en hackathons, obtener buenos resultados en ellos y, por lo tanto, comprender bien el dominio y, lo que es más importante, conectarse con la industria. 

Especialmente en Estados Unidos, a menudo se trata más de las redes que construyes, las personas con las que colaboras y los problemas que resuelves, que solo de tu título. En este proceso es crucial crear una huella digital a través de estos programas, incluidos los híbridos.

Entonces, una vez que se establece una huella digital, y eso podría ser a través de las redes sociales, a través de presencia en hackathones, etc. Entonces lo que sucede es que las industrias con las que estás trabajando, las personas a las que has contribuido con esa huella, comunicarnos con usted y decirle: tenemos esta oportunidad. ¿Puedes resolver este problema? O incluso, tenemos este trabajo, ¿lo quieres? 

Preguntas frecuentes: ¿Por qué los empleadores buscan cada vez más graduados en administración con habilidades en conocimientos de datos?

Shweta: Los trabajos en ciencia de datos tienen una gran demanda porque brindan información valiosa para resolver problemas comerciales, y los empleadores buscan graduados en administración con conocimientos de datos para una toma de decisiones informada.

Dr. Sarkar: Siempre habrá demanda de habilidades básicas en datos.

¿Cómo hacemos que las empresas sean sostenibles? ¿Cómo pronosticamos el tiempo? ¿Cómo hacemos todas estas cosas? Independientemente de la aplicación particular de los datos que tenemos frente a nosotros, estas habilidades siempre serán útiles. Si alguien invierte en él ahora, no creo que pase de moda pronto.

Preguntas frecuentes: ¿Consejos para estudiantes y jóvenes profesionales sobre cómo mostrar sus habilidades en ciencia de datos a los empleadores?

Shweta: Como empleador, busco candidatos con habilidades técnicas, capacidad para resolver problemas y comunicación efectiva. Deben presentar una cartera de proyectos y el compromiso de aprender y mantenerse actualizados con las tecnologías en evolución.

Dr. Sarkar: Desde mi perspectiva, los emprendedores suelen buscar dos cualidades en sus posibles empleados. En primer lugar, valoran un interés genuino en el problema y un conocimiento sustancial de la industria específica, incluidos sus objetivos y la cultura técnica y científica dentro de un contexto STEM. En segundo lugar, las empresas suelen preferir candidatos que demuestren un conocimiento integral de los proyectos.

Cuando me enfrento a múltiples currículums, mi inclinación es favorecer a personas con alguna experiencia relevante. Las habilidades de comunicación son primordiales en todas estas áreas y, si bien los programas de MBA se centran inherentemente en esto, los programas de maestría en otros campos también lo enfatizan cada vez más. Por lo tanto, un candidato con tanta experiencia aporta conocimientos y capacidad para comunicarse de forma eficaz en el idioma de la industria.

Preguntas frecuentes: ¿Cómo elegir el programa de Maestría en Ciencia de Datos adecuado entre las muchas universidades disponibles?

Shweta: Con la proliferación de programas especializados en ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático en las universidades, elegir el correcto puede resultar desalentador incluso cuando está seguro de obtener una maestría en ciencia de datos.

Dr. Sarkar: En mi experiencia como académico, especialmente en este sector, descubrí que el plan de estudios puede guiar decisiones importantes. El aspecto clave que busco es el énfasis en proyectos y el aprendizaje basado en proyectos, que es aprendizaje activo. Evalúo un plan de estudios en función del número de proyectos que incluye y del grado de aprendizaje activo que promueve. Nuestros programas se destacan en este sentido, ya que ofrecen numerosos proyectos prácticos, asignaciones y proyectos finales, y algunos programas presentan dos proyectos finales, uno al final de cada año. Creo firmemente que un plan de estudios de este tipo es fundamental para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus metas y aspiraciones profesionales.

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• Fuente: https://www.mygreatlearning.com/blog/ms-mba-options-with-data-science-in-usa/