Curso TI do Zero ao PRO da EBAC ou MBA em Ciência de Dados?
Respondendo dúvidas de inscritos # 12
Recentemente, publicamos um vídeo apresentando critérios práticos para escolher um curso de Ciência de Dados. No vídeo, aplicamos os critérios para analisar o curso TI Zero ao Pro da EBAC, com foco na segunda fase do curso para quem deseja seguir a carreira de cientista de dados.
Dois comentários chamaram atenção pois comparavam o curso apresentado com um MBA na área de dados. A Hosana, perguntou nossa opinião:
"(…) estou na duvida se faço um curso introdutorio como esse da EBAC ou se um MBA na área ja ajuda. O que vc acha?"
Já o Leonardo, concluiu de pronto que preferia o MBA em Ciência de Dados da USP considerando o valor do Curso TI do Zero ao Pro da EBAC. Embora ele não tenha deixado explícito, para chegar a essa conclusão, ele precisou comparar aspectos dos dois cursos.
Quem sabe para o Leonardo a autoridade de uma universidade como a USP se sobreponha a outros aspectos? Não temos como saber, mas podemos aproveitar a oportunidade para responder esses comentários por meio de uma análise prática — baseada emcritérios objetivos — entre o MBA em ciência de dados da USP e o curso TI do Zero ao Pro da EBAC (considerando a escolha da especialidade em Ciência de Dados).
Comparando cursos: Curso TI do Zero ao Pro da EBAC vs. MBA em Ciência de Dados da USP
Seguiremos a ordem dos critérios apresentados no vídeo e para cada um deles analisaremos os dois cursos que desejamos comparar.
Critério 1: Currículo do Curso
1.1 - Currículo do Curso TI do Zero ao Pro (Cientista de Dados)
Fase 1: TI do Zero ao Pro
Parte 1 — Pensamento Computacional
— Lógica em Linguagem C
— Aplique Pensamento Computacional em programas
— Crie ferramentas de lógica em desenvolvimento
— Use Variáveis e operadores em seus códigos
— 2 aulas ao vivo de Pensamento Computacional e Programação C
Parte 2 — Codificando seu projeto
— Desenvolvimento de tela com Front-End
— Desenvolvimento de lógica com Back-End
— Rastreio e análise com SQL
— Use ferramentas de teste para a Quality Assurance do seu projeto
— 3 aulas ao vivo de Desenvolvimento Full-stack, Análise de Dados e QA
Fase 2: Cientista de Dados
Módulo 1 — Perspectivas de Carreira
Módulo 2 — Metodologia
Módulo 3 — Elementos básicos de Python e Numpy
Módulo 4 — Introdução ao Pandas e carga de dados
Módulo 5 — Limpeza e preparação de dados
Módulo 6 — Descritiva I
Módulo 7 — Árvores I
Módulo 8 — Git / GitHub — Controle de versionamento
Módulo 9— TdD III — Agregações e operações em grupos
Módulo 10 — Descritiva II — Análise descritiva para resposta contínua
Módulo 11 — Árvores II (Parte I: árvore de regressão)
Módulo 12 — Regressão I
Módulo 13 — Regressão II
Module 14 — Scripting
Module 15 — Streamlit I
Module 16 — TdD IV — Pandas avançado
Module 17 — Árvores II (Parte II: árvore de classificação)
Module 18 — Regressão Logística I
Module 19 — Streamlit II
Module 20 — Markdown / Terminal
Module 21 — TdD V — SQL
Module 22 — Descritiva III — Gráficos interativos
Module 23 — Combinação de modelos I
Module 24 — Combinação de modelos II
Module 25 — Cálculo
Module 26 — Algelin
Module 27 — PCA
Module 28 — Streamlit III, IV
Module 29 — K-means
Module 30 — Hierárquicos / aglomerativos
Module 31 — Streamlit V
Module 32 — Probabilidade
Module 33 — Inferência
Module 34 — Regressão III
Module 35 — Regressão IV
Module 36 — Descritiva IV — Visualização de dados categorizados
Module 37 — Regressão Logística II
Module 38 — Streamlit VI e Pycaret
Bônus: SQL para Análise de Dados
1.2- Currículo do MBA em Ciência de Dados ESALQ/USP
Metodologia de ensino aplicável
A metodologia do curso está fundamentada na interação entre teoria e prática, com o objetivo de desenvolver nos alunos o pensamento crítico e habilitar a busca por soluções, tanto nas atividades atuais quanto futuras, construindo o conhecimento para encarar desafios ao longo da carreira profissional.
Programa do curso
INTRODUTÓRIO
Fundamentos da Estatística
Introdução ao Software R e Introdução ao Machine Learning
DATA SCIENCE E BIG DATA NO AMBIENTE DE NEGÓCIOS
Metodologias Ágeis
Business Intelligence e Data Visualization
Engenharia de Dados
Social Network Analysis
Cloud Computing
Modelagem Matemática e Estruturação de Problemas Complexos
Análise da Conjuntura Econômica em Cenários de Tecnologias Disruptivas
Analytics e Gestão de Riscos
Legislação no Ambiente Digital
Introdução ao Python
Tópicos Especiais em Tecnologia de Negócios
MODELOS SUPERVISIONADOS E NÃO SUPERVISIONADOS DE MACHINE LEARNING
Unsupervised Machine Learning: Clustering
Unsupervised Machine Learning: Análise Fatorial e PCA
Unsupervised Machine Learning: Análise de Correspondência Simples e Múltipla
Unsupervised Machine Learning: Exercícios Aplicados
Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla
Supervised Machine Learning: Modelos Logísticos Binários e Multinomiais
Supervised Machine Learning: Modelos para Dados de Contagem
Supervised Machine Learning: Modelagem Multinível
Séries Temporais
Big Data e Deployment de Modelos
TENDÊNCIAS EM DATA SCIENCE E ANALYTICS
Data Wrangling
Análise Estatística Espacial
Árvores, redes e Ensemble models
Introdução ao Deep Learning
Deep Learning
Coleta de Dados: Crawlers e Web Scraping
Text Mining e Sentiment Analysis
Pesquisa Operacional e Modelos de Otimização e Simulação
Gestão da Mudança na Era Digital
1.3-Análise comparativa
A análise dos currículos evidencia que os dois cursos são voltados para públicos diferentes. Ambos, contemplam fundamentos de estatística, introdução ao python, análise de dados, aprendizado de máquina supervisionado e não-supervisionado.
Curso TI do Zero ao Pro contempla mais conteúdos sobre visualização de dados (streamlit, matplotlib, seaborn), fundamentos de matemática (Álgebra Linear e Cálculo) e um curso bônus de SQL.
Por ser um curso de MBA, o curso da USP é aplicado a negócios, possuindo módulos de gestão e, até mesmo, legislação no ambiente digital. Além disso, estão incluídos no programa do curso metodologias ágeis, mineração de textos e aprendizagem profunda.
Critério 2: Instrutores
A avaliação dos instrutores contempla um caráter subjetivo, de identificação com os professores e suas trajetórias profissionais, mas há também critérios objetivos que podem ser analisados, visto que aciência de dados é um campo teórico e prático, identificar se os instrutores possuem experiência e didática para ensinar o que sabem é fundamental.
Nesse critério, deixo o dever de casa para você. Recomendo que vá ao Linkdein e procure pelos professores para analisar o perfil deles. Você pode encontrar quem são os intrutores nos respectivos sites dos cursos.
Critério 3: Formato do Curso
No Curso TI do Zero ao Pro você tem acesso a aulas gravadas, e conta também com aulas ao vivo para tirar dúvidas sobre os módulos (há um cronograma no curso indicando quando aos aulas irão acontecer, sendo assim o curso é majoritarimente online e assíncrono
No MBA em Ciência de Dados da USP as aulas são ao vivo, portanto o formato é online e síncrono (consta no site que as aulas são gravadas e podem ser acessadas durante o período do curso).
A escolha pelo formato é pessoal e deve ser determinada pela melhor forma de aprendizagem, ou seja, você deveria escolher um curso cujo formato melhor se adequa a sua forma de aprender.
Critério 4: Revisões e Avaliações
A melhor maneira de obter avaliações sobre os cursos é procurando por ex-alunos que possam te dar a opinião deles. Se você conseguir conversar e pedir detalhes, ajudará bastante a entender se o curso funcionará para você. O Nando, por exemplol, deixou esse comentário no canal, mas não temos como deduzir, com tão pouca informação, o porquê ele acho o curso ruim. O curso não necessariamente é ruim em si, ele pode apenas não ter atendido às necessidades (ou expectativas) dele.
Sugiro então que você vá ao LinkedIn e procure por pessoas que tenham feito os cursos e pergunte a elas se poderiam te dar mais informações sobre a experiência delas.
Critério 5: Suporte ao Estudante
Ambos cursos se propõe a oferecer suporte. A EBAC menciona que o aluno recebe uma tutoria individual.
Já no MBA, a informação disponibilizada é que tem um padrinho ou madrinha para ajudá-lo durante o curso.
Critério 6: Projetos Práticos
Ambos os cursos propões projetos práticos e exercícios para que os alunos apliquem as habilidades que estão aprendendo. Como não tive acesso ao material do MBA da ESALQ/USP, não posso avaliar a qualidade ou a quantidade de projetos. No caso do curso da EBAC, como mostrei em vídeo, há uma grande quantidade de atividades práticas. Incluindo atividades em propostas em parcerias com empresas.
Critério 7: Conexão com mercado de trabalho
Neste tópico, o Curso TI do Zero ao Pro da EBAC se diferencia, eles oferecem ajuda na preparação de portfolio, criação de plano de carreira, preparação para entrevistam, entre outros (confira os detalhes no site do curso).
No site do MBA da USP não há nenhuma menção em relação à isso, mas pode ser que o contato com os professores em aulas síncronas facilite algum tipo de networking, mas preciso dizer que isso é mera especulação visto que não tenho nenhuma evidência a respeito.
Critério 8: Certificação
Em termos de certificado, não podemos ignorar que um diploma emitido pela USP (e credenciado pelo MEC) tem peso e autoridade no mercado de trabalho e na academia. Ainda que um MBA se diferencie de cursos de mestrado e doutorado que são os mais valorizados em instituições de ensino renomadas. Quando comparamos uma formacão livre como a da EBAC e uma formação de uma escola da USP, a última sim poderá receber maior reconhecimento.
Se o seu foco, no entanto, estiver direcionado ao mercado de trabalho, principalmente em empresas que valorizam mais a capacidade de resolver problemas do que títulos, então escolher a EBAC pode ser a melhor opção.
Critério 9: Custo-Benefício
Em termos de valores os cursos tem investimentos da mesma ordem de grandeza, para uma duração também semelhante, pois ambos duram aproximadamente 18 meses (por isso mesmo geraram essa comparação, ainda que tenham focos distintos). Para avaliar o custo-benefício devemos levar em conta os nossos objetivos e o valor que o curso irá agregar à nossa carreira. Utilize os outros critérios discutidos acima para isso!
Atualização: em 16 de novembro, postamos um vídeo respondendo algumas dúvidas que podem te interessar.
