E4 - Mallas de universidades o cursos online para Data Science

Resumen

El episodio analiza las mallas curriculares de diplomados y magísteres de Data Science en Chile (UAI, U. de Chile, FEN, UTFSM, Practicum, U. Católica, Magíster CDO de la UAI) y debate si de verdad hace falta matricularse en un programa formal. Los participantes coinciden en que, en cuanto a conocimiento, casi todo se puede aprender gratis online. El valor del programa pagado está en el networking, en el título (que en Chile aún pesa) y en poder preguntarle dudas a un profesor. Critican los precios, que van de unos 2 a 17 millones de pesos, y la falta de programación básica y de Git en casi todas las mallas. Consideran que el contenido de Big Data, Julia, web scraping y texto es muy específico y debería ser electivo. Recomiendan armar un portafolio de proyectos propios y siguen un roadmap gratuito de Data Science. Concluyen que la decisión depende del perfil personal y del nivel de partida.

Capítulos

• 00:00
  IntroSe presentan Mati, Cris y Yordo (Rodo). Anuncian que analizarán mallas de Data Science de universidades y cursos en línea, qué les falta, a quién sirven y dónde conseguir lo que falta.
• 01:04
  ¿Es necesario matricularse en un programa?Rodo opina que no es necesario: lo que importa es saber hacer el trabajo. Otros señalan que el título ayuda en Chile a justificar conocimientos, optar a mejores cargos y hacer networking. Una empresa que filtra por "cartón" les parece una señal de alerta. Un programa pagado sirve a quien parte de cero y no es autodidacta.
• 09:48
  Diplomado de UAIDiplomado online de un año, cercano a 200 UF (unos 7,5 millones de pesos). Cubre Python, gestión de datos, cloud, estadística, EDA, visualización y Machine Learning 1. Les parece un contenido básico y poco detallado, que no justifica el precio. Echan de menos Git, Linux y cloud. Mati preferiría un portafolio, cursos online y asistir a charlas.
• 21:10
  Magister de la UAITiene la misma base que el diplomado más Machine Learning 2, XGBoost, creación de valor para negocio, deep learning, series de tiempo, analítica textual, ética de los datos y capstone. Lo ven carísimo (alrededor de 17 millones). Quitarían el análisis de texto o lo dejarían como electivo, y agregarían más estadística. Recomiendan un roadmap gratuito de Data Science enviado por la Maca.
• 26:49
  Magister U de ChileMagister presencial, diurno y de jornada completa, con 96 créditos y cursos de estadística, minería de datos, bases de datos y aprendizaje de máquina. Cuesta unos 9 millones por cuatro semestres. Lo ven pensado para quien sale de una ingeniería y continúa estudios, no para quien parte de cero.
• 29:03
  2do Magister U de ChilePostítulo o certificado en conjunto con el MIT, de unos 17 millones por 7 meses. Incluye una pasantía en el MIT que se paga aparte. Concluyen que el precio es prestigio y marketing, con un contenido introductorio (Hadoop, Spark, ML clásico, data-driven) que no justifica el gasto.
• 30:16
  FENRevisan el diplomado de la U. de Chile (FEN), de 144 horas y 4 meses, con R, Julia, visualización, recuperación de información, ML, deep learning, minería de datos y Big Data. Les parece sólido pero con cursos de tres créditos poco profundos. Rechazan Julia, ven el web scraping como electivo y consideran el módulo de Big Data desactualizado y más propio de un data engineer. Presencial es mejor que online para el networking.
• 47:12
  UTFSMDiplomado de la Santa María, de unos 2,7 millones y 120 horas, con Python, EDA, visualización, ML clásico, Big Data, deep learning, text mining, redes sociales y emprendimiento. Les gusta el enfoque en emprendimiento. Critican que casi no hay programación y que los públicos son muy amplios, por lo que harían falta cursos de nivelación y sesiones de code review.
• 54:24
  PracticumPrograma que promete sueldos altos para Data Scientist junior. Los salarios estarían tomados de Salary Expert. Incluye Python, EDA, estadística, A/B testing, bootstrap, álgebra lineal, métodos numéricos, series temporales, BERT, SQL y proyectos para portafolio. Es el que más les gusta por contenido y precio, aunque es poco conocido.
• 01:05:30
  U CatolicaMagister de Inteligencia Artificial de la Católica, de unos 14,7 millones, de dos años y vespertino. Incluye métodos bayesianos, deep learning avanzado, sistemas de recomendación y gobernanza de datos, sin nada de programación ni álgebra lineal. Lo consideran poco apto para principiantes y relativamente nuevo (1 o 2 años), por lo que prefieren esperar a que madure.
• 01:10:24
  Magister CDO UAIMagíster en Chief Data Officer: gobierno de datos, organización basada en datos, transformación digital, ética, privacidad y comunicación. Está pensado para cargos gerenciales y pesa más la experiencia práctica de los profesores. Rodo cree que se puede estudiar gratis online, mientras otros ven valor en la estructura y el contacto presencial.
• 01:19:15
  Programas gratuitosRecomiendan seguir el roadmap gratuito de Data Science enviado por la Maca, complementarlo con Git y otros cursos, y construir un portafolio. Pagar un diplomado solo sería necesario después, si hiciera falta algo más.
• 01:20:35
  CierreResumen de Mati por programa: la UAI es la mejor base para quien parte de cero, la Chile es más de continuación de estudios o deep learning, Practicum es el más atractivo, y la Católica sirve a quien ya tiene bases. Para contratar, valoran más un portafolio de proyectos propios que un magíster. Lo más valioso de pagar sería la interacción con el profesor y el networking.

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