Samenvatting van de aflevering en podcast:

De Studeren in het buitenland Podcast is voor iedereen die op reis is naar het buitenland of er gewoon over nadenkt. Deze serie biedt inzichten van onschatbare waarde om u te helpen weloverwogen beslissingen te nemen over uw academische toekomst en op de hoogte te blijven van de nieuwste trends in het internationale onderwijs.

De eerste aflevering van de Studeren in het Buitenland Podcast van Geweldig leren, gepresenteerd door Shweta Gupta van het internationale onderwijsteam! verkent het brede scala aan mogelijkheden voor studie in het buitenland voor aspiranten die MS en MBA willen volgen in de Verenigde Staten. In deze aflevering spreekt Shweta met Dr. Abhinanda Sarkar, directeur Academici van Great Learning. Ze raken aan de stijgende vraag naar STEM-specialisatie aan topuniversiteiten, de meest gevraagde specialisaties als het gaat om MS in de VS or MBA in de VS en veel meer.

FAQ: Belangrijkste verschillen in het Amerikaanse en Indiase onderwijssysteem?

Shweta: Vorig jaar werden ongeveer 82,000 visa toegekend aan Indiase studenten om in de VS te studeren. Dat is een van de hoogste cijfers in India, geloof ik. Dus als ik je vraag: wat zijn de belangrijkste onderscheidende factoren tussen deze twee onderwijssystemen, dat wil zeggen India en de VS?

Dr. Sarkar: Aanvankelijk werd ik geconfronteerd met uitdagingen bij het begrijpen van de volledige reikwijdte en praktische toepassingen van mijn werk in verschillende industrieën. Ik besefte echter, versterkt door de begeleiding van mijn leraren, dat mijn fundamentele kennis op het gebied van wiskunde en statistiek robuust was. Deze sterke basis stelde mij in staat om mezelf te onderwijzen en te leren van professoren en experts uit de industrie over praktische toepassingen, codering en implementatie.

Om de vraag nauwkeurig te beantwoorden: de onderwijsbenadering in India blinkt uit in het tot stand brengen van een gedegen begrip van fundamentele concepten. Internationale blootstelling, vooral in de VS, biedt daarentegen een breder, meer onderling verbonden perspectief. Deze combinatie is ideaal: het begint met een goed begrip van de basisprincipes, gevolgd door blootstelling aan diverse toepassingen en een verruimd wereldbeeld. Deze mix transformeert het mondiale landschap in een rijk van grenzeloze mogelijkheden.

FAQ: Praktische verschillen in Data Science-onderwijs tussen Amerikaanse en Indiase instellingen op MS/MBA-niveau?

Shweta: Er wordt gezegd dat het praktische deel van het onderwijs beter is in het Amerikaanse onderwijs dan in India. Hoe waar is dat?

Dr. Sarkar: Ik geloof dat als we bepaalde uitdagingen in regio's als India of Afrika kunnen aanpakken, we deze in essentie voor de wereld kunnen oplossen. Deze visie daagt de verouderde overtuiging uit dat innovatie uitsluitend beperkt is tot de VS of andere ontwikkelde landen. Mijn mondiale ervaringen, vooral wat betreft het begrijpen van de realiteit van India en de technologische vooruitgang in de VS, zijn waardevol geweest.

In mijn perspectief zijn er twee primaire benaderingen voor de integratie van technologie en business. De eerste is om je te concentreren op technologische vaardigheden zoals data-analyse en codering, en vervolgens de toepassingen ervan in het bedrijfsleven te verkennen. De tweede benadering is om eerst ondernemerskansen te identificeren en vervolgens de nodige vaardigheden te leren om deze ideeën te verwezenlijken.

De opkomst van MBA-specialisaties in STEM-gebieden, zoals het bedrijfsleven en Data analytics, kan worden toegeschreven aan enkele belangrijke trends. De eerste is de wereldwijde toename van het genereren van data in verschillende sectoren, een fenomeen dat ik ‘dataficatie’ noem, dat talloze mogelijkheden creëert om waarde te extraheren. De tweede trend is de aanzienlijke vooruitgang in rekenkracht, zoals te zien is in technologieën als ChatGPT, die snelle verwerking en indrukwekkende resultaten mogelijk maakt. Deze ontwikkelingen hebben niet alleen kansen geopend in de technologiesector, maar ook voor professionals met verschillende achtergronden, waardoor ze hun vakgebied kunnen verbeteren met nieuwe hulpmiddelen en inzichten.

FAQ: Kiezen tussen Data Science, Business Analytics of Computer Science, en de verschillen in werk begrijpen?

Shweta: Bij het kiezen tussen gespecialiseerde vakgebieden zoals bedrijfsanalyse, data-analyse, datawetenschap, AI, ML en bredere opleidingen zoals informatica, is het van cruciaal belang om rekening te houden met de verschillende carrièremogelijkheden die elk pad biedt.

Dr. Sarkar: Ik ben van mening dat het versterken van de basisbeginselen door middel van een graad in computerwetenschappen weliswaar nuttig is, maar dat het ook een aanzienlijke tijdsinvestering vergt, een voorrecht dat ik had. Voor mensen met beperkte tijd is het een effectieve manier om te beginnen met vakgebieden als datawetenschap, kunstmatige intelligentie en machinaal leren.

Ik pleit voor deze aanpak omdat, met het juiste onderwijs, casestudies en projecten, het gebrek aan bepaalde fundamentele kennis geen belemmering zal zijn. Net zoals je niet hoeft te weten hoe je een auto moet bouwen om ermee te kunnen rijden, kunnen we ons concentreren op het leren van individuen om uit te blinken op deze geavanceerde gebieden zonder ze te overbelasten met elk onderliggend detail. Deze methode maakt efficiënt leren en toepassen in het snel evoluerende technische landschap mogelijk.

Veelgestelde vragen: Wat onderscheidt Business Analytics van Data Science en Data Analytics?

Shweta: Bedrijfsanalyse richt zich op het gebruik van data om bedrijfsproblemen op te lossen en weloverwogen beslissingen te nemen, terwijl datawetenschap een breder scala aan datagerelateerde taken omvat, waaronder dataverkenning, modellering en ontwikkeling van algoritmen.

Dr. Sarkar: Als ik begin met bedrijfsanalyses, merk ik dat het vaak draait om werk op spreadsheetniveau, wat snelle bedrijfsresultaten oplevert met beperkte gegevens. Naarmate het datavolume toeneemt, verschuift de focus naar begrip: hoe verwerk je het? Hoe krijg je dat? Hoe maak je het schoon? waarbij meer technologische vaardigheden betrokken zijn, vooral computervaardigheden.

Als we doorgaan naar datawetenschap, is de belangrijkste toevoeging wiskundige modellering, waarbij het wetenschappelijke aspect een rol speelt, waardoor concrete conclusies mogelijk zijn. De ontwikkeling gaat verder in de richting van AI en gaat over het creëren van toepassingen die menselijk gedrag nabootsen, zoals het begrijpen en genereren van spraak of afbeeldingen.

Veelgestelde vragen: Kunnen mensen met een niet-technische achtergrond met succes overstappen naar een carrière in de technologie of AI via STEM-gespecialiseerde MS/MBA-programma's?

Shweta: Ik zou je willen verzoeken iets meer uit te weiden, omdat we vaak nogal wat studenten krijgen met de angst dat ik heel erg geïnteresseerd ben in de overstap van mijn carrière naar technologie of, zoals ik al zei, kunstmatige intelligentie, die op dit moment een hoge vlucht neemt. tijdstip. Maar hoe ga ik er dan mee om? 

Dr. Sarkar: Om dataproblemen effectief aan te pakken, is het aannemen van de mentaliteit van een datawetenschapper belangrijker dan er één te zijn. Naar mijn mening betekent de overstap naar een rol als datawetenschapper of machine learning-ingenieur het werken met computers, wat mensen vaak intimideert.

Het is echter niet nodig om te beginnen met complexe concepten zoals objectgeoriënteerd programmeren om taken uit te voeren zoals het schrijven van Python-code voor het voorspellen van kanker. Hoewel het hebben van dergelijke vaardigheden voordelig is, is het geen vereiste. Voor degenen die deze vaardigheden misschien niet hebben, zijn er toegankelijke methoden en hulpmiddelen die sneller leren en toepassen op deze gebieden mogelijk maken.

Veelgestelde vragen: vooruitzichten op een baan na een Amerikaanse graad in Data Analytics, AI of ML, en een arbeidsmarktstrategie na het afstuderen?

Shweta: Zou je iets kunnen zeggen over de vacatures na een diploma in data-analyse, kunstmatige intelligentie of machinaal leren wereldwijd?

Dr. Sarkar: Wat studenten willen doen is deelnemen aan hackathons, daarin goed presteren en daardoor het domein goed begrijpen, maar nog belangrijker: in contact komen met de industrie. 

Vooral in de VS gaat het vaak meer om de netwerken die je opbouwt, de mensen met wie je samenwerkt en de problemen die je oplost, dan alleen om je diploma. Het creëren van een digitale voetafdruk via deze programma’s, inclusief hybride programma’s, is cruciaal in dit proces.

Dus zodra er een digitale voetafdruk is, en dat kan via sociale media zijn, dat kan via hackathon-aanwezigheden zijn, enz. Wat er dan gebeurt, is dat de sectoren waarmee je werkt, de mensen aan wie je die voetafdruk hebt bijgedragen, dat ook zullen doen. neem contact met u op en zeg: we hebben deze kans. Kun jij dit probleem oplossen? Of zelfs, we hebben deze baan, wil je hem hebben? 

FAQ: Waarom zoeken werkgevers steeds vaker management-afgestudeerden met datageletterdheid?

Shweta: Er is veel vraag naar banen in de datawetenschap omdat ze waardevolle inzichten bieden voor het oplossen van zakelijke problemen, en werkgevers zoeken afgestudeerden in management met datageletterdheid voor geïnformeerde besluitvorming.

Dr. Sarkar: Er zal altijd vraag zijn naar kernvaardigheden op het gebied van data.

Hoe maken we bedrijven duurzaam? Hoe voorspellen wij het weer? Hoe doen we al deze dingen? Ongeacht de specifieke toepassing van de gegevens die voor ons liggen, zullen deze vaardigheden altijd nuttig zijn. Als iemand er nu in investeert, denk ik niet dat dit snel uit de mode zal raken.

Veelgestelde vragen:  Advies voor studenten/jonge professionals over het tonen van hun Data Science-vaardigheden aan werkgevers?

Shweta: Als werkgever zoek ik kandidaten met technische vaardigheden, probleemoplossend vermogen en effectieve communicatie. Ze moeten een portfolio van projecten presenteren en zich inzetten om te leren en op de hoogte te blijven van evoluerende technologieën.

Dr. Sarkar: Vanuit mijn perspectief zoeken ondernemers doorgaans twee kwaliteiten bij potentiële medewerkers. In de eerste plaats hechten zij waarde aan een oprechte interesse in de problematiek en substantiële kennis van de specifieke sector, inclusief haar doelstellingen en de technische en wetenschappelijke cultuur binnen een STEM-context. Ten tweede geven bedrijven vaak de voorkeur aan kandidaten die blijk geven van een volledig inzicht in projecten.

Wanneer ik met meerdere cv's wordt geconfronteerd, heb ik de neiging om mensen met enige relevante ervaring te bevoordelen. Op al deze terreinen zijn communicatieve vaardigheden van het grootste belang, en waar MBA-programma’s zich hier inherent op richten, leggen masterprogramma’s op andere terreinen daar ook steeds meer de nadruk op. Daarom brengt een kandidaat met dergelijke ervaring expertise en de vaardigheid mee om effectief te communiceren in de taal van de branche.

FAQ: Hoe kies je het juiste MS in Data Science-programma uit de vele beschikbare universiteiten?

Shweta: Met de toename van gespecialiseerde programma's op het gebied van data science, AI en ML op universiteiten, kan het kiezen van de juiste lastig zijn, zelfs als je zeker weet dat je een master in data science wilt gaan volgen.

Dr. Sarkar: In mijn ervaring als academicus, vooral in deze sector, heb ik ontdekt dat het curriculum belangrijke beslissingen kan begeleiden. Het belangrijkste aspect waar ik naar op zoek ben, is de nadruk op projecten en projectmatig leren, oftewel actief leren. Ik beoordeel een leerplan op basis van het aantal projecten dat het omvat en de mate van actief leren die het bevordert. Onze programma's onderscheiden zich in dit opzicht en bieden talloze praktische projecten, opdrachten en sluitstukprojecten, waarbij sommige programma's twee sluitstukprojecten bevatten, één aan het einde van elk jaar. Ik ben ervan overtuigd dat een dergelijk curriculum een ​​grote rol speelt bij het helpen van studenten bij het bereiken van hun carrièredoelen en ambities.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.mygreatlearning.com/blog/ms-mba-options-with-data-science-in-usa/