¿Alguien ha probado el Máster en línea en Ciencias de la computación – Enfoque en ciencia de datos de la UIUC (Universidad de Illinois, Campaign Urbana)?

Soy un estudiante actual, y parte de la cohorte inicial que comenzó en otoño de 2016. En general, diría que la experiencia ha tenido su parte de problemas iniciales, en particular con la forma en que la plataforma Coursera maneja las fechas, pero que los profesores de la UIUC y el personal fue extremadamente útil en el trabajo para resolver los problemas que surgieron.

Las clases disponibles también fueron relativamente limitadas durante el primer semestre. Hubo 3 en total, de los cuales tomé 2, un curso de estadística aplicada (usando R) y un curso de procesamiento de información de texto. El curso de estadísticas se basó en gran medida en la lectura y el aprendizaje aplicado con tareas semanales y dos proyectos más grandes en R, y menos en video. Descubrí que esto se adaptaba mejor a mi estilo de aprendizaje personal que al otro curso, donde los materiales se presentaban principalmente en videos y las tareas prácticas eran menos (aunque había algunas).

Tanto los profesores como los técnicos de asistencia técnica estuvieron disponibles para el horario de oficina virtual varias veces por semana, lo que contribuyó en gran medida a suavizar las brechas del formato en línea. La comunicación con otros estudiantes estuvo disponible lo suficiente como para que pudieras participar con otros miembros de la cohorte si lo eligieras, y hubo proyectos grupales en cada una de las clases que tomé. Descubrí que la mayoría de mis compañeros de estudios ya eran profesionales (como yo) que trabajaban en campos relacionados con la información o la tecnología de la información. Como tal, hubo cierta interacción social, pero no se parecía en nada a la experiencia del estudio en el campus.

El nivel de educación es bueno y el nivel de desafío es moderado. Terminé el semestre con un 3.87 de 4.0 mientras trabajaba a tiempo completo como un consultor que a menudo se requiere que viaje por trabajo. Fue un poco mejor de lo que esperaba hacer, así que estoy gratamente sorprendido. Los cursos que tomé no se clasificaron en una curva, pero escuché que el otro curso (Aplicaciones de computación en la nube) era más difícil y estaba curvado.

El costo es razonable, a $ 600 / hora de crédito, es menos que muchas tasas de matrícula de fuera del estado a nivel de maestría. El grado requiere la finalización de 32 horas de crédito totales, por un costo mínimo de $ 19,200. Hay dos pistas que conducen a capstones separados, y ambas pueden tomarse, lo que probablemente requiera un poco más de las 32 horas mínimas para completarse.

He estado satisfecho con la experiencia hasta ahora, y espero con interés el próximo semestre, con la expectativa de que algunos de los problemas iniciales se habrán resuelto, y que será una experiencia más agradable en general. Sin embargo, esta será la primera vez que se ofrezca uno de estos cursos en línea (a través de Coursera), por lo que anticipo que todavía habrá algunos problemas. Si puede trabajar en un entorno un poco menos organizado y lidiar con la sorpresa ocasional. problemas, entonces diría que si se prefiere eliminar las arrugas y una experiencia refinada de principio a fin, sería mejor esperar hasta la sesión de otoño de 2017 para comenzar.

Edición: Con unos cuantos semestres más en mi haber, pensé que ya era hora de editar esta respuesta para proporcionar ideas adicionales y cambiar las percepciones del programa. Lo primero es lo primero, todavía creo que el programa es bueno en general. Mi segundo semestre fue, lamentablemente, una experiencia un poco menos optimista que el primero, con mucho más en el sentido de los “dolores” de dos cursos que parecían bastante aleatorios expandidos de las especializaciones de Coursera al curso de nivel de máster de alto compromiso. Esto fue en la primavera de 2017, y de alguna manera influyó en mi experiencia con el programa, pero no lo suficiente como para que me dé por vencido.

Diré que UIUC fue muy proactivo al solicitar comentarios de los estudiantes sobre lo que había salido mal (y correcto) e incorporar esos comentarios en las clases posteriores. Lamentablemente, ya era demasiado tarde para rescatar a Spring ’17, pero los cursos de verano terminaron siendo mucho mejor presentados, con menos confianza en el descubrimiento independiente de materiales externos para aumentar las clases y los libros de texto en clase. Creo que esto respalda mi impresión inicial de que el programa general fue (¿es?) Mejor para las personas que están dispuestas a actuar como evaluadores beta, que para aquellos que prefieren un enfoque muy probado y verdadero.

Los problemas con ofertas de cursos limitados, sin embargo, han persistido, y muchas personas de la cohorte inicial (yo incluido) tuvieron que modificar su plan de estudio debido a que algunos cursos obligatorios no se ofrecieron en el otoño de ’17. Esto debería convertirse en un problema menor a medida que se agregan más cursos a la cartera de programas utilizando la plataforma Coursera.

Hay desafíos muy reales para adaptar los cursos al formato MOOC. UIUC está ayudando a ser pionero en esto, pero todavía hay inconsistencias en el nivel de dificultad del curso, la cantidad de trabajo externo necesario más allá de las lecturas y conferencias, y el compromiso de clase. En el lado positivo, significa que probablemente encontrará algún tipo de oferta dentro del programa que se adapte a su estilo particular de aprendizaje. En el lado negativo, no necesariamente sabrás qué cursos son los “buenos” sin un poco de prueba y error, e incluso entonces es posible que no tengas muchas opciones alternativas. Esto no es completamente diferente de un programa de Maestros tradicional, pero es más aparente debido a las opciones limitadas para las primeras cohortes, especialmente aquellos que esperan terminar en un período de tiempo más tradicional.

TLDR; Buen programa hasta ahora, pero con su parte de plataforma, contenido, entrega y otros problemas técnicos. Excelente facultad y personal. Cursos limitados ofrecidos. Comprometidos con la mejora del contenido y la entrega, pero aún mejor para aquellos que gustan de las pruebas beta que aquellos que prefieren v2.0.

También soy parte de la cohorte inicial que comenzó hace un año (otoño de 2016). Eric cubrió prácticamente todo lo que se necesitaba decir sobre el programa en general. Han agregado un curso de ML y un curso de estadística adicional al programa hasta ahora. Lo cual fue muy bonito. Ellos escuchan nuestras necesidades en cuanto a lo que queremos ver más del programa.

Los cursos de ningún programa son perfectos, pero veo dónde falta un curso. Eso está hecho con un buen TA, instructor o simplemente apoyándose en el otro estudiante en el curso. En la mayoría de los casos, me apoyo principalmente en los estudiantes, me ayuda a aprender más rápido y puedo conocer gente nueva. En general, estoy disfrutando mucho del programa hasta ahora. Aprendiendo mucho en mi opinión. También he disfrutado de más cursos basados ​​en proyectos de programación. Tenemos múltiples cohortes en el programa ahora. Lo que es un pequeño ajuste, pero es bueno poder ayudar a los estudiantes de primer año.

Sí.

Bien, una respuesta inteligente, pero, sin embargo, me lleva al punto: las personas mejor equipadas para hablar serían los estudiantes que están en el programa o que han completado el programa. Suponiendo que está hablando de los MCS basados ​​en MOOC que ofrecen conjuntamente con las estadísticas, hay dos formas de hacerlo:

  1. Contactar el programa
  2. Simplemente vaya al hub en línea, que está disponible gratuitamente, tome un curso y vea si le gusta, y mientras tanto conéctese con algunas personas

Para el primero, puede encontrar información en MCS en línea – Ciencia de datos: Preguntas frecuentes (FAQ), que incluye un formulario de interés (que no es una aplicación, por lo que si es realmente serio, simplemente completará el formulario) y Información de contacto para más preguntas.

Para este último, encontrará mucha información en Master of Computer Science en Data Science | Coursera y el primer curso de la secuencia tuvo una cohorte que comenzó ayer (9 de mayo de 2016, tiempo suficiente para ponerse al día si comienza ahora) en Data Visualization – University of Illinois at Urbana-Champaign | Coursera.

Lo que puedo decir es lo siguiente: por un lado, muchas personas tienen grandes preocupaciones sobre los programas de grado en línea (incluidos, entre otros, trampas), y más aún por los programas administrados por MOOC, pero por otro lado, UIUC es uno de Los programas de CS más importantes del mundo, por lo que su impresión en un grado es de gran importancia. Mucha gente no sabe esto, lo cual es extraño para mí; HAL 9000 fue “creado” en UIUC, y eso no es un accidente.

Acaba de empezar, pero la univ tiene una excelente reputación en CS