Онлайн-программа магистра наук штата Джорджия (GT OMS) становится все более популярной среди энтузиастов данных во всем мире. Доступная по цене программа уважаемого университета, способная адаптироваться к расписанию любого студента, - это мечта.

Я недавно закончил программу за полтора года (всего 5 семестров). Когда меня приняли в программу, я много искал в Интернете обзоры программы, но без особого успеха. Когда я выбирал классы, я снова с трудом мог найти справочную информацию о многих курсах, в которых я хотел участвовать. Было ли это сложным классом? Что бы я узнал? Нагрузка курсовая большая или маленькая?

Я хотел составить статью с обзором программы, а также графиком того, какие курсы я прошел, чтобы получить степень. Я всегда старался выстроить так, чтобы дать себе «более легкий» класс нагрузки, а затем еще один курс, который потребовал бы большей части моего внимания.

обзор программы

Программа Georgia Tech OMS - это 100% онлайн-магистерская программа, специализирующаяся на аналитике. Это не степень магистра информатики. Официальный термин - «Магистр наук: Аналитика». Это происходит из их инженерной школы. Есть несколько разных «путей», по которым вы можете пройти, требуя прохождения разных курсов. Я выбрал курс бизнес-аналитики в основном из-за того, что было доступно в течение семестров, которые я посещал для быстрого завершения программы, а не из-за того, что я действительно хотел изучать.

На всех курсах есть видеолекции, которые можно просмотреть в любое время. У большинства классов были еженедельные встречи (также записываемые и размещаемые в Интернете), на которые студенты могли приходить, чтобы задать профессору или помощнику учителя любые вопросы о домашних заданиях / лекциях / экзаменах. Экзамены проводились с помощью программы под названием Protortrack, которая записывала вас и экран вашего компьютера во время сдачи экзамена. Некоторые экзамены были открытыми, некоторые - закрытой книгой, все зависит от профессора.

Вы увидите, что в течение нескольких семестров я прошел три курса, что кажется много для магистерской онлайн-программы. Теперь я прирожденный ботаник. В свободное время я кодирую свои собственные проекты, поэтому дополнительная работа по кодированию для меня не была такой уж большой проблемой. Я бы, вероятно, тратил на курсы 10–20 часов в неделю, 2 или 3 часа в день в течение недели, а затем около 4 часов каждый день по выходным.

Весенний семестр 2019

CSE-6040: Вычисления для анализа данных
Если у вас есть опыт работы с Python, вам понравится этот урок. Если вы этого не сделаете, этот курс может оказаться для вас одним из самых сложных. Это один из основных курсов, который нужно пройти, чтобы получить высшее образование, поэтому не пытайтесь найти способ обойти его. В этом классе основное внимание уделяется использованию Python для решения различных вопросов информатики, касающихся парсинга текста, SQL во фреймах данных, манипулирования данными и оптимизации вычислений. Домашние задания были выполнены в Jupyter Notebooks, которые вам нужно было выполнить (он также выставлял оценки в блокноте, что было очень приятно). Экзамены также проводились в Jupyter Notebooks и тоже были открытой книгой. После начала у вас было 24 часа на сдачу экзамена. Мне было очень комфортно в Python до того, как я пошел на этот курс, так что с самого начала это было несложно, но дало мне возможность потратить свои деньги ближе к концу, когда дело дошло до оптимизации кода.

В целом: хороший курс, который решает некоторые забавные вопросы с помощью Python. Могу в конечном итоге потратить много времени на домашние задания и экзамены, но не на то, чтобы выспаться.

ISYE-6501: Введение в моделирование аналитики
Один из моих любимых курсов во всей программе. Этот курс отлично справляется с задачами, которые могут быть решены с помощью задач машинного обучения, как простых, так и сложных, с использованием R. Решения машинного обучения никогда не углублялись в функциональность, но больше давали хорошее понимание того, как они работают и как их можно было применить к разным задачам. В этом курсе я узнал о симуляциях, которые вдохновили меня пройти симуляционный курс позже в этом году.
Одна вещь, на которую следует обратить внимание в этом курсе и в других курсах: другие студенты ставят оценку вашей домашней работы. На самом деле это создавало большую проблему с каждым курсом, который я посещал, по которому учащиеся выставляли оценки. Вам придется терпеть студентов, которые выставляют слишком жесткие оценки, а затем говорят о «высоких стандартах», которые они несут. У меня даже был учитель, который должен был вмешаться и послать сообщение остальным ученикам, чтобы они с большим уважением относились к работе людей. Это был класс, в котором один или два раза я получал хорошие оценки за домашние задания, а в других случаях я получал более низкую оценку из-за жесткого ученика.

В целом. Этот курс отлично знакомит вас с алгоритмами машинного обучения, о которых вы уже знаете, и с некоторыми новыми, которые вам предстоит испытать. Преподавание отличное, лекции подходящей длины, и работа не была слишком сложной. Остерегайтесь учеников-классников, особенно если вы пойдете на этот урок рано, как это сделал я. Не позволяйте им обескураживать вас.

Летний семестр 2019

Предупреждение о летних занятиях. Можно подумать, что, поскольку вся программа онлайн, все курсы будут доступны и летом. Это был не тот случай. Основная причина, по которой я выбрал цифровой маркетинг, заключалась в том, что другие предлагаемые курсы меня не интересовали или не соответствовали ни одному из трех направлений, необходимых для получения диплома. Выбрав цифровой маркетинг, я должен был выбрать бизнес-направление.

MGT 6311: Цифровой маркетинг
Это был курс, кодирование которого я почти не помню, если не совсем. Я мог бы сделать несколько простых вычислений для домашних заданий, но не слишком подробно. У меня не было большого опыта в области маркетинга, поэтому это был хороший урок, чтобы понять, как рождаются идеи, какие конкретные компоненты кампании называются и как аналитика может помочь в принятии более эффективных решений. Лекции были довольно длинными (но вы можете ускорить видео), и было много чтения. Я очень рекомендую всем, кто в ближайшем будущем будет работать с маркетинговыми данными.

Обзор. Я много читал, слушал лекции и писал в качестве домашних заданий, но этот класс дал мне много общего и глубокого понимания цифрового маркетинга. Это особенно важно для мира, в котором мы живем сегодня.

ISYE 6644: Моделирование и моделирование
Еще один урок, который мне очень понравился из-за темы и учителя. Доктор Голдсман был одним из профессоров, которые мне больше всего понравились, потому что он хорошо объяснил вещи и сделал это с помощью шутки. Честное предупреждение: этот класс действительно сосредоточен на продвинутой математике. Я говорю об интегралах и других вычислениях высокого уровня. Если вы никогда раньше не сталкивались с такой математикой, этот урок может быть не для вас. Если в прошлом вы посещали продвинутые классы по расчету, но вам нужно переподготовить, все будет в порядке. Доктор Голдсман приводит кучу примеров, и если у вас есть домашнее задание во время просмотра лекций, вы сможете довольно легко собрать их воедино.
Сам курс не был тем, что я ожидал от него. и хороший, и плохой путь. Мне удалось узнать о многих математических компонентах моделирования, но на самом деле я никогда ничего не программировал. Это был урок математики, а не программирования. Мы действительно использовали программное обеспечение под названием Arena, которое показало, как создавать симуляции, которые, как я считал, чрезвычайно важны для задач, которые будут использовать симуляцию на ежедневной основе, но я надеялся научиться создавать программы симуляции на R или Python.

Обзор. Если вам нравится математика и вы хотите пройти хороший и увлекательный курс, симуляция - идеальный выбор для вас. Если вы больше занимаетесь программированием и не особо интересуетесь математикой, это может быть не лучшим выбором.

Осенний семестр 2019

В этом семестре я решил немного увеличить его. Что касается рабочей нагрузки, то в этом семестре мне пришлось работать намного больше, чем я изначально думал, благодаря байесовской и визуальной аналитике данных. Если бы мне пришлось делать это снова, я бы, возможно, попытался ввести другой класс с меньшей нагрузкой, переключенной на один из этих двух.

ISYE 6240: Байесовская статистика
Я прошел курсы глубокой математики до программы GT OMS, поэтому я был очень взволнован, узнав о байесовской статистике. После первых нескольких недель я действительно нервничал, что мне, возможно, придется бросить урок, так как я изо всех сил пытался понять материал. Похоже, некоторые из моих одноклассников чувствовали то же самое. Однако, пройдя через это, я действительно начал понимать, как все работает вместе, и в итоге получил удовольствие от занятий. Это был еще один класс с математикой и статистикой высокого уровня, поэтому, если вы не знакомы с теориями Байеса, я мог бы избежать этого класса. В конце нужно выполнить индивидуальный проект, но экзамены сдавались в формате PDF, которые нужно было выполнить за неделю.

Обзор. Уроки поначалу были очень сложными, но в конце концов они мне очень понравились. Одна проблема, которая мне не понравилась, заключалась в используемом программировании. Это было сделано не на R или Python, а на статистическом языке WinBUGS, что тоже заняло у меня время, чтобы разобраться.

MGT 6203: Аналитика данных в бизнесе
Этот курс был более медленным и легким для изучения того, как аналитику данных можно использовать в бизнесе (отсюда и название). Лекции проходили легко, а домашние задания можно было делать быстро, если вы следили за конспектами курса. Не так много, чтобы сказать об этом классе, кроме как убедиться, что вы проходите его с курсом, который, по вашему мнению, у вас может быть много дел.

Обзор. Класс, который исследует фундаментальную аналитику для решения таких задач, как логистическая регрессия, интерпретация моделей и некоторые бизнес-вопросы, которые можно решить с помощью аналитики. Легкая курсовая работа, поэтому отличный класс, подходящий для класса, который потребует большего внимания.

CSE 6242: данные и визуальная аналитика
Это был класс, на который мне пришлось потратить больше всего времени и усилий. Это обязательный класс для любого пути, поэтому нет избегая этого. Название класса звучит просто, но это один из самых сложных классов, потому что вы используете много разных языков. Домашние задания больше похожи на проекты. Вы работаете в Python, D3 (разновидность JavaScript), Tableau, Azure, Pig и других технологических программах. Вы работаете с небольшими и большими наборами данных, а затем над одним заключительным проектом, над которым вы работаете с другими студентами в течение нескольких недель.
Мне жаль, что я не понимал, сколько работы происходит в этом классе. Я, наверное, тратил как минимум 15–20 часов в неделю только на этот урок. Когда вы берете этот класс, постарайтесь сопоставить его с классом с более легкой нагрузкой.

Обзор: Тонны работы! Как только вы поймете, как решить проблему, вы почувствуете себя волшебником, но для этого потребуется время. Убедитесь, что вы хорошо работаете с товарищами по проекту, чтобы вы могли вместе работать над решением домашних заданий. Вы почувствуете вкус всего, что делает специалист по данным, очень мало математики, но много программирования.

Весенний семестр 2020

ISYE 6414: регрессионная аналитика
Это типичный регрессионный класс для всех, кто уже проходил его раньше. В нем рассматриваются типы линейной регрессии, с которыми все знакомы (простая, полилинейная, логистическая и т. Д.), Но также добавлены некоторые новые морщины, такие как Пуассон и экспоненциальная логистическая регрессия. На самом деле я не хотел проходить этот курс, так как проходил курс во время учебы в бакалавриате, но это был тот, который позволил мне закончить его. Я с трудом сдал некоторые экзамены, поскольку они касались не столько интерпретации результатов регрессионных моделей, сколько различных предположений, которые необходимо сделать в отношении моделей. Все кодирование выполняется на R.

Обзор: курс, который не потребовал много времени и усилий, но его стоит посетить всем, кто не знаком с основами моделей линейной регрессии. Если вы хотите стать специалистом по обработке данных, это должен быть один из лучших классов в вашем списке.

MGT 8803: Business Fundamentals for Analytics
Это занятие мне понравилось меньше всего. Домашние задания были простыми, но лекции были очень длинными и сухими. Экзамены были очень длинными и в основном касались того, что обсуждалось на лекциях и чтениях, поэтому я чувствовал, что весь класс просто заучивает вещи на лекциях, а не столько об изучении новых вещей. Лекции были посвящены таким вопросам, как бухгалтерский учет, временная стоимость денег, цифровой маркетинг и другим темам, касающимся бизнеса. Было несколько групповых проектов, но не было никакого кода.

Обзор: мне не очень понравился урок. Мне казалось, что это просто обзор различных аспектов бизнеса, но ничего особенного об аналитике или программировании. Если вы не хотите больше узнать о том, как работает бизнес, чем об аналитике и программировании, этот курс, вероятно, не для вас.

MGT 8813: Финансовое моделирование
Я был намного больше взволнован этим занятием, а затем обнаружил, что разочарован глубиной лекций. Фактически этот класс следует переименовать в «Заполнение финансовых документов в Excel». Первые несколько недель посвящены только изучению финансовых документов и заполнению недостающих частей, а последние несколько недель - изучению того, как сравнивать разные компании друг с другом на основе их финансовых документов. Я понимаю, что это основы сравнения предприятий для принятия более разумных решений, но я подумал, что сделал бы что-то более сложное, например, симуляцию Монте-Карло или другие модели машинного обучения.

Обзор. Класс звучит очень интересно, но это не так. Это был один из самых легких классов нагрузки, но я не нашел его полезным для развития моих навыков или понимания бизнеса или аналитики. Если вы новичок в этой сфере, это будет хороший вводный урок. Если вы ожидаете чего-то более глубокого, поищите где-нибудь еще.

Летний семестр 2020

MGT 6748: Летний практикум
Летний практикум можно пройти либо через вашего работодателя, либо через GT. У них есть программы, которые работают со школой, чтобы дать студентам проекты, над которыми они могут работать, но я смог сделать это через своего работодателя. Все, что нужно, - это промежуточный PowerPoint, чтобы рассказать о том, над чем вы работаете / что вы завершили / что вам нужно выполнить, а затем заключительный документ. У них также есть несколько видеороликов о лидерских качествах и о том, как представить аналитику заинтересованным сторонам нетехнического профиля.

Последние мысли

Я был очень счастлив, что решил пройти программу GT OMS. Учитывая возможности онлайн-программ, эта была такого же стандарта высокого качества с гораздо более доступной ценой. Был ли я немного недоволен некоторыми уроками, которые мне приходилось посещать? Конечно, но у кого когда-либо был шанс получить все, что они хотят?

Эта программа временами бросает вам вызов. Эта программа расскажет вам то, что вы уже знали, и откроет новый свет для новых идей, которые сделают вас лучшим аналитиком. Эта программа берет темы высокого уровня, связанные с анализом данных и наукой о данных, и представляет их вам таким образом, чтобы вы стали более ценными для вашего бизнеса и помогли решить проблемы в вашей карьере.

Если вы ищете магистерскую программу в области данных, программа Georgia Tech OMS должна быть в верхней части вашего списка.