¿Qué piensan los empleadores de Insight Data Science Bootcamp?

En Stitch Fix (empresa), hemos contratado a muchos doctores de Insights Data Science. La beca actúa como un agregador y un filtro para candidatos de buena calidad. Amasan muchos doctorados talentosos de un conjunto diverso de campos (todos parecen compartir un énfasis cuantitativo). Y, preseleccionan a los becarios en busca de talento en bruto, habilidades de comunicación, claridad de pensamiento, etc. (Son muy selectivos). El programa de 6 semanas también es muy intenso. Me imagino que esto también excluye a aquellos que no están dispuestos a dedicar tiempo (no sé cuál es su tasa de abandono o cuántos nunca se aplican debido a las horas intensas). Durante las 6 semanas, aprenden cosas (técnicas técnicas y analíticas) y tienen que hackear un proyecto. Esto ayuda a demostrar que estas personas, muchas con doctorados teóricos, también pueden ser muy prácticas. También parecen lograr una mezcla saludable de candidatos masculinos y femeninos, lo cual es agradable de ver en algunos campos que históricamente han sido fuertemente masculinos.

Insight Data Science tiene excelentes números de ubicación con empleadores de marca. Sin embargo, la mayoría de sus estudiantes podrían fácilmente ser científicos de datos sin pasar por un programa de becas. Muchos de esos doctores simplemente carecen de familiaridad con las herramientas y los marcos utilizados por los equipos de ciencia de datos en nuevas empresas tecnológicas y grandes empresas. Ya tienen el conocimiento teórico de la mayoría, si no de todos los temas.

Caso en cuestión, muchas publicaciones de trabajo de científicos de datos dicen que los recién graduados de doctorado pueden postularse. Los solicitantes de Insight deberían hacer un MOOC y obtener algún tipo de tutoría de un amigo mientras aún están en la escuela de posgrado en lugar de perder 7 semanas de su vida.

El verdadero punto de los bootcamps de Data Science, como K2 Data Science, es proporcionar a los estudiantes de diversos antecedentes técnicos (PhD / MS opcional) los conocimientos de programación, estadísticos y aplicados necesarios para obtener un trabajo como Data Scientist.

Dado que la mayoría de las principales empresas se ocupan de Big Data, actualmente prefieren personal especializado en lugar de capacitar a su fuerza laboral existente con un programa posdoctoral tan extenso como Insight.
Además, en la situación actual del mercado, la ciencia de datos está muy por delante de los científicos de datos. Por lo tanto, existe una gran necesidad de científicos de datos.
Cualquier especialización en ciencia de datos es un gran punto a favor.
Si eres físico o matemático, estás sentado en la mina de oro.
La física y la matemática como antecedentes son muy preferidos sobre los antecedentes de Hard Computer Science por razones obvias.

* Basado en mi investigación inicial sobre ciencia de datos y científicos de datos, donde reuní opiniones de varias empresas de análisis de datos.

Cuando formé parte de LinkedIn Data Science, vimos el programa Insight como una buena línea de contratación y una herramienta de pre-evaluación. Es decir, nos proporcionaron un conjunto de personas que vale la pena entrevistar, pero solo porque estas personas ya eran buenas cuando fueron a Insight, no por el conocimiento real adquirido durante las pocas semanas del programa.

Solo puedo hablar por mi empleador actual, Facebook. Hemos trabajado estrechamente con el programa Insight, organizando una sesión de pósters y presentaciones de sus participantes actuales, y contratamos a muchos graduados de este programa con quienes estamos muy contentos.

Aquí hay algunas citas de su entrevista. (Entrevista completa: Capital One Labs – Data Science at a Bank: Randy Carnevale Interview)