当微软数据科学不值得和最好的替代?

现在是申请周期的高峰期(2021年秋季入学)。在过去的几周里，我收到了很多询问MS申请人请求/预订1-on-1会议．大致，60％的人对追求感兴趣MS数据科学，ML/AI，国外分析学．

在过去的几年里，微软数据科学或微软机器学习/人工智能已经成为最受年轻人欢迎的学位之一，因为它被认为既能提供职业发展机会，又能提供金钱——无论是应届本科生还是在职专业人士。

然而，获得MS数据科学，ML / AI学位刚刚成为一场盲目的老鼠。由于炒作（相当过度夸张），从字面上为每个人都涉及MS数据科学和ML / AI。但是，大多数有抱负的有抱怨的人是非苛刻的真理。在本文中，我们将讨论如何决定MS数据科学或ML/AI学位是否适合你，和当一个MS数据科学- ML/AI程序不值得的时候．此外，我们也会看看一个MS数据科学- ML/AI程序的最佳替代品．

当一个MS数据科学/ AI-ML学位不值得?

当有基础课程缺口时

让我们保持简单!

如果您有愿望从一所熟悉大学追求MS数据科学/ ML-AI，您应该涵盖本科课程中的以下模块/主题：

编程，包和软件（C ++，Java，Python，R）
多变量微积分和线性代数
统计与概率
数据争吵
数据库管理
数据结构与算法
数据可视化
其他:SAS、Tensorflow、AWS等

如果你没有接触过上述内容，或者没有计算机科学/数学/统计学背景，也没关系。

在这种情况下，你需要通过在线课程、实习、项目和/或专业工作经验来展示你的知识和技能。

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您需要具有基本的理解和技能

就像你不能从顶端爬上梯子一样或者说，你不能从8班搬到11班[同样不可能建立你没有的知识。

如果您的老师在数学中在数学中引入乘法概念时，您是否曾经想过结果是什么？

学习者可能无法获得他们原本要学习的知识，教学目标也很可能无法实现。

同样，如果你不知道学习的先决条件，你几乎不可能选择一个学习科目。

不幸的是，当您在应用程序时，这些信息可能并不容易获得。

大多数高等院校都正忙着尝试向他们的羊群添加数字。

他们将使用营销人员在接近您的令人信服的详细信息时，他们可能不介意您的能力。

有些人对学习者有不同的能力的事实是无知的。

事实上，很少有营销代理或广告商会在具体细节上启发你。他们嘴上总是挂着一些泛泛的、模棱两可的言辞。

像“基础计算”或“数学基础知识”这样的短语很少会向你解释什么层次的知识是“基础”。

如果你是那种害怕数字的学生，这门课程可能对你有问题。您不仅需要了解数学知识，还需要统计工具和系统。

您将在分析中使用计算机技术，因此您还将预计您将手动掌握此技能。

公式永远不会改变。

改变的是它们的使用方式，无论是手动还是数字设置。

您确实将在某种程度上使用编程技巧和网页设计不忘记域名。

因此，如果没有这些领域的先验知识，开始攻读数据科学硕士学位将没有多大意义。

当没有明确的投资回报率时

目前在数据科学领域工作的许多人都有数学、统计学或计算机科学的背景。

许多数据科学硕士课程教授学生分析的价值，并帮助他们在这门学科中获得更多的教育。

然而，其中一些项目，尤其是最新的项目，可能会冒着承诺过高而未能实现未来就业的风险。

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数据科学的在线认证课程也是如此。读数据科学在线课程与数据科学就业市场之间的不匹配．

数据科学家正在赚取英俊的工资。但是，请注意，无论谁完成MS数据科学或MS机器学习/ AI程序，都没有赚取该数字。

非cs /IT毕业生盲目追求MS数据科学和ML/AI学位

这是印度毕业生毕业生的核心工程（ME，EE，ECE，CIUNT等）没有足够的工作。然而，只要因为“数据科学”，“机器学习”，“人工智能”和“大数据分析”已经成为流行语，它就不足以在那些领域追求硕士。

如果你在本科阶段学习过相关课程，或者有相关的实习/项目经验，也可以。否则，你怎么能确定一个MS数据科学/ ML-AI学位会为你做些什么呢?

如果您想探索数据Sciencce，ML / AI的字段，这绝对没问题。但是，职业是一场马拉松比赛而不是冲刺。

如果想成为一名数据科学家或机器学习工程师，并不一定要追求MS数据科学或MS机器学习。

MS数据科学或ML / AI学位不是强制性的，成为数据科学家或机器学习工程师

对数据科学、ML/AI和大数据分析技能的需求确实很大。

但是，在一天结束时，那些角色涉及的是先进的软件编程和计算机科学，统计和数学建模，以及商业智能与市场研究。

最常见的路径数据分析师角色来自分析师，商业分析师和学术研究人员或研究助理角色。

数据科学家从数据分析师和学术研究人员或研究助理的角色转换。

毫升工程师从软件开发人员，软件和云架构师以及数据科学家角色过渡。

机器学习科学家从学术研究人员或研究助理和数据科学家角色过渡。

进入该领域的途径包括这些能力再培训。经验决定一切。

多年的工作经验与员工的表现无关。这个方法是“学习、应用、指导”再培训模型的一个应用。

在学习阶段，有导游的项目工作。一旦工作符合最低申请标准，那个人已成为数据科学家。

同样，学位与员工表现之间没有相关性。再次，大学是一个失败的建设。放弃它。

对一定程度的关注不会导致公司或个人的任何ROI。

当您不是CS / MATH / Stats背景时，MS数据科学/ ML-AI程序的最佳替代方案

MS计算机科学（最好是数据科学或ML / AI专业化）
机械工程硕士，专攻CAD/CAM/CAE
MS机器人学
机电一体化女士
具有自动化/计算智能的MS电气工程
MS金融工程/财经/经济学
生物信息学女士
MBA分析或大数据集中
乔布斯（收集真实世界经验）

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在我的个人经验中，大多数电子/电气/机械工程毕业生非常热衷于切换到数据科学，ML / AI。

我对这些人的建议是——如果你真的很热心，试着在你自己的专业领域或论文项目中学习自动化、计算智能或机器人。

机器人我的个人最喜欢！

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机器学习和人工智能界面的机器人

首先，人们经常在差异化三个，AI，ML和机器人之间斗争。即使它们在同一领域中使用以进一步推进人类，但绝不是它们是一样的。

简单地说，人工智能(AI)是软件，而机器学习(ML)是人工智能软件的子集，机器学习是机器通过在周围环境中的重复行为学习事物的方式。机器学习也是软件的一部分，与机器人完全不同，它完全融入了制造机器人的所有实践。

现在，这三者之间的混淆已经消除，我们可以讨论人工智能和ML如何一起以一种相当宏伟的方式推进机器人领域，有些人甚至会走得太远，称其超出一个人的想象。就在不久以前，想象具有实时意识的机器人还只是局限于我们的想象力和最疯狂的白日梦。几年后，随着人工智能和机器学习的出现，这个梦想似乎要成真了。即使不是现在，也很快了。

以下是人工智能和ML如何影响机器人的性能能力的一些方法

1.改善感觉和反应

2.更快、更安全的机动性

3.更快的流程优化

4.改进和更好的客户服务经验

5.开放采购机器人的能力（也有助于建立更强大的社区）

AI机器人通过机器学习获得并实施两个规划和学习的重要过程。规划与物理教学方式非常相似，机器人学习如何移动其关节和速度来执行给定任务的速度。

虽然，学习是机器人如何在不同的输入和输出上行动以及如何在给定情况下对动态环境和每个给定情况，数据相应地添加并在系统中添加和设置的情况。学习过程通过培训运动，在其中训练运动，刺激3D人工环境以及人或其他机器人的喂养视频和数据，同时希望为自己掌握掌握。

以下是AI和ML如何一起完全彻底改变机器人领域的某种方式：

工业人工智能集成机器人现在更能感知周围环境和周围的人

工业机器人已被用于几个行业的多个任务，但AI集成如何影响其性能和任务可处理性？

尽管制造业被认为是自动化自动化程度最高的行业，但完全自动化的工厂仍然似乎是未来的事物。但是，AI定义的机器人准备改变。人工智能integrated robots deployed in the industrial sector can help companies get more things done with fewer or almost no errors andof course safety is key while adding robots in a workplace environment which is why some AI robotics companies are starting to offer robots which can understand what’s in their environment and react accordingly.

Veo robotics就是其中之一，该公司专门生产工业机器人，现在提供具有计算机生成视觉、人工智能和传感器的机器人，可以确保工作场所员工的安全。这种设置限制了机器人只有在没有人靠近的情况下才能全速工作。随着这些改进和进步，机器人不再需要在特定的空间工作，而是与人类一起工作。Veo Robotics的技术允许机器人动态评估它必须离人多远才能避免撞到人。

具有人工智能的自主移动机器人(AMR)是将人工智能和ML结合到机器人上的另一项奇迹发明，它可以帮助机器了解仓库的布局，并实时安全地绕过仓库障碍物。这些车辆运输成品的部件和产品本身，将人类从每天需要走数千步的任务中拯救出来。

机器学习使机器人能够从尝试和错误的方法中学习

人类如何从错误中学习和适应，人工智能机器人也能做到这一点。很了不起的思考领域的机器人能推进多远的帮助下AI和毫升。没有人能预测领域的顶峰的机器人与人工智能和ML的帮助。机器学习的帮助下,人类需要不断地培训和重新编程机器人执行任务是省略了。

在Open AI的帮助下，这个领域的强势商人创立了Open AI，让世界上的每个人都可以为AI软件做出贡献，从而打开了软件新的发展空间。这导致了DACTYL系统的发明，当在虚拟机器人手上执行时，允许它从错误中学习。机器人的这些类似人类的行为随后被转移到自然世界中的阴影灵巧手，使其能够有效地抓取和操作物体。这让我们清晰地认识到在模拟中训练agent的可行性和成功，而不需要对确切的条件建模，这样机器人就可以通过强化来收集知识，并凭直觉自己做出更好的决策。