数据分析硕士哪个好？
我本人是利用业余时间进行学习，通过不到五个月的学习完成了五个项目并且顺利拿到学位。因此我想我有一定的发言权。 首先从学习难度上来说，Kaggle的难度要远远大于UIC，因为Kaggle需要掌握python和R语言以及numpy、pandas等大量数学相关的知识才能完成练习，而UIC只需要使用python进行数据清洗、可视化以及简单的数据分析即可，对于无数学基础或者对数学不敏感的同学来说无疑降低了学习的难度。
其次从学习效果上来看，两者其实各有高低。UIC虽然简单，但是属于“授人以鱼”型，老师会给到一个已经处理完的数据集然后让同学们去分析，在这种训练下同学能够熟悉数据挖掘的流程（提出问题，收集数据，整理数据，分析问题，解决问题）并且能够最终输出结果。但是Kaggle则更像“授人以渔”，老师会给出一个题目然后同学们需要自己去挖掘数据，寻找规律并利用这些规律得出结论，在这个过程中能够极大锻炼同学们的数据分析能力。当然在UIC你也能学到很多实用的分析方法（聚类，分类，关联分析等等）。如果同学你想今后从事数据分析的工作，我建议UIC；如果想继续研究生深造那建议Kaggle。 因为我本身有较丰富数据分析的经验，所以在UIC的学习对我来说相对轻松。这里我不得不吐槽一下UIC的作业模式，每节课后会布置大量的作业并且会有相应的考核，如果你不想挂科的话请你务必认真完成这些作业，因为这些作业往往能够帮助你理解和消化当堂课所讲授的内容，我觉得这是最浪费时间也最无用的一种学习方式。希望UIC能够改进。