Con las admisiones basadas en el desempeño, Mattison Hineline puede obtener una maestría y seguir una nueva carrera en ciencia de datos

Después de graduarse con su licenciatura en psicología, Mattison Hineline se mudó a Málaga, España, para enseñar inglés. Durante la pandemia, comenzó a tomar clases de programación en línea y se sintió cada vez más intrigada por las estadísticas y los gráficos que se usaban para rastrear el impacto de COVID-19. A medida que crecía su interés por los datos y la programación, Mattison comenzó a pensar en las posibilidades de una carrera en ciencia de datos.

Decidió que quería obtener su maestría, pero le preocupaba el costo, su falta de experiencia en ciencia de datos y los desafíos de mudarse de regreso a EE. UU. desde España. Así que comenzó a buscar opciones en línea.

Mattison ya estaba familiarizado con Coursera, ya que tomó el curso de Introducción al Cálculo. Después de dos meses de investigación, concluyó que el programa de Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) de la Universidad de Colorado Boulder en Coursera le ofrecía la oportunidad adecuada.

El programa era flexible, asequible y la estructura de admisiones basada en el desempeño significaba que no tenía que preocuparse por cosas como las transcripciones, el GPA o los puntajes GRE; solo necesitaba demostrar que podía hacer el trabajo, y ella ser aceptado. Decidida a seguir una nueva carrera en ciencia de datos, se inscribió con éxito en el programa de Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) de la Universidad de Colorado Boulder en Coursera.

«No habría tenido la oportunidad de obtener mi maestría en ciencia de datos si no hubiera encontrado el programa MS-DS en Coursera».

Después de haber tenido reservas iniciales sobre su falta de experiencia, descubrió que podía obtener el apoyo que necesitaba cada vez que se encontraba con obstáculos:

“Tuve problemas con mi segundo curso de estadística y fui mucho a las horas de oficina. El facilitador del curso realmente ayudó a explicar el material y se aseguró de que no solo aprobara la clase, sino que también entendiera los conceptos. La información que aprende es importante para sus futuros proyectos, cursos y trabajos. Comprender el contenido es tan importante como aprobar el curso”.

Mattison también ha podido establecer contactos con otros estudiantes. Ella y sus compañeros de aprendizaje se conectan a través de un canal de Slack compartido, y los estudiantes incluso organizan grupos de estudio remotos para hablar sobre el trabajo del curso. Recientemente, obtuvo su primera pasantía en ciencia de datos y actualmente planea graduarse en 2023 y pasar directamente a un rol de ciencia de datos, idealmente en una startup.

¿Su mayor consejo para los nuevos estudiantes? Comience primero con un curso sin crédito para acostumbrarse al material del curso y al formato de aprendizaje en línea. También recomienda estar activa en Slack, asistir al horario de oficina y comunicarse con sus compañeros. “Ser comunicativo”, dice, “es igual al éxito”.

Si está interesado en seguir una carrera en ciencia de datos y quiere seguir el consejo de Mattison y probar un curso usted mismo, le recomendamos la especialización en Habilidades vitales para ciencia de datos como un excelente punto de partida para principiantes. Es una excelente manera de dominar los fundamentos de la ciencia de datos, y una vez que haya completado la versión sin crédito del curso, puede transferir su trabajo a la versión paga con crédito que contará para su título.

Esto completamente en línea Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) de la Universidad de Colorado Boulder es una opción ideal para estudiantes enfocados en la carrera ansiosos por beneficiarse de un enfoque integral y multidisciplinario. Este programa aprovecha la experiencia incomparable del cuerpo docente en estadísticas, ciencia de datos, informática, procesamiento de lenguaje natural, ciencia de la información y más.