معايير الأهلية لدورة علوم البيانات: المنهج والمهارات والموضوعات

علم البيانات هو مجال في مجال متعدد التخصصات. يتعلق الأمر بالنهج العلمي في معالجة متطلبات البيانات الضخمة. يتعلق علم البيانات بمختلف التقنيات والنظريات العلمية المستمدة من عدة مجالات في سياق الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات والمعرفة بالمجال.

أهلية علوم البيانات

في الآونة الأخيرة ، كان هناك طلب كبير على علوم البيانات في الصناعة. لتلبية الطلب ، بدأ الطلاب في التطلع إلى دراسة موضوعات DS. بدأت الصناعات في رفع مستوى مهارات موظفيها لتظل قادرة على المنافسة. اختار العديد من المعاهد ومقدمي الدورات التدريبية احتياجات الصناعة وصمموا دورات مناسبة في علوم البيانات.

الطلب على علوم البيانات

وفقًا لتقرير مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل ، فإن ارتفاع احتياجات علوم البيانات سيخلق ما يقرب من 11.5 مليون فرصة عمل بحلول عام 2026. يتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي أنه بحلول عام 2022 ، ستكون مهنة عالم البيانات هي الأكثر ظهورًا في العالم .

كما يوحي النمو ، بعد الولايات المتحدة ، يُنظر إلى الهند على أنها ثاني أبرز مركز لتطورات علوم البيانات. وفقًا لاتجاهات الوظائف الحالية في الصناعة ، تعد Data Science مهنة قابلة للتوظيف وجذابة للغاية. لذلك ، أدى الطلب إلى زيادة سريعة في مقدمي دورة علوم البيانات.

من هو المؤهل؟

يمكن لأي شخص ، سواء كان وافدًا جديدًا أو محترفًا ، على استعداد لتعلم علوم البيانات ، اختياره. يمكن للمهندسين ومحترفي التسويق والبرمجيات ومحترفي تكنولوجيا المعلومات الالتحاق ببرامج بدوام جزئي أو برامج خارجية في علوم البيانات. بالنسبة للدورات العادية في علوم البيانات ، فإن المواد الأساسية على مستوى المدرسة الثانوية هي الحد الأدنى من المتطلبات.

علم البيانات ، بشكل فضفاض ، هو اندماج مفاهيم من الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والإحصاء. يجب أن يكون الطلاب حاصلين على شهادة في أحد المجالات في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (خلفية STEM).

تعد دراسة برمجة الكمبيوتر في المدرسة الثانوية ميزة إضافية. يدرس الطلاب الأساسيات وكذلك المفاهيم المتقدمة في علوم البيانات. بناءً على معرفة موضوع الإحصاء والتعلم الآلي والبرمجة ، يصبح الطلاب خبراء في تنفيذ منهجيات علوم البيانات في العالم العملي.

الطلاب من تيارات أخرى ، مثل الدراسات التجارية ، مؤهلون أيضًا للدورات التدريبية ذات الصلة في علوم البيانات. وبالمثل ، فإن محترفي الأعمال الحاصلين على درجة أساسية في إدارة الأعمال ، مثل BBA أو MBA ، مؤهلون أيضًا للدراسات العليا في مجال علوم البيانات.

هؤلاء المهنيين يعملون في قدرة المديرين التنفيذيين في صناعة تكنولوجيا المعلومات. إنهم مسؤولون في الغالب عن إعداد تقارير CRM ، و MIS (نظام المعلومات الإدارية) ، و DQA المتعلق بالأعمال (تقييم جودة البيانات).

منهج علوم البيانات

غالبية الدورات المصممة هي دورات على مستوى PG وشهادة للخريجين. في الآونة الأخيرة ، أطلقت العديد من المعاهد الفنية والكليات الهندسية في الهند برامج على مستوى الدرجات العلمية في علوم البيانات والتحليلات.

مواضيع ومهارات DS

بشكل عام ، للقبول في دورة DS ، تعتبر المؤهلات التالية ضرورية -

• الدرجة العلمية - تخرج من تيار العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM).
• لا يشترط وجود خبرة في الترميز.
• الرياضيات - هذا الموضوع هو قلب ML / DS وتحليل البيانات ، حيث يتم إنشاء النموذج من خلال معالجة بيانات الخوارزميات الرياضية. بشكل عام ، تغطي الرياضيات على نطاق واسع موضوعات في الحساب ، والجبر ، وحساب التفاضل والتكامل ، واحتمال التفاضل ، والإحصاء ، والهندسة ، والحليف.
• الإحصائيات - ستساعدك المفاهيم الإحصائية على فهم البيانات وتحليلها واستخلاص استنتاج من البيانات.
• تصور البيانات - الوصول إلى البيانات واستردادها وإجراء التصور والعرض باستخدام R و Tableau.
• تحليل البيانات الاستكشافية - استكشف Excel وقواعد البيانات لاشتقاق رؤى مفيدة من مجموعة البيانات والتعلم من سمات وخصائص البيانات.
• اختبار الفرضيات - صياغة واختبار الفرضيات التي يتم تطبيقها في دراسات الحالة لحل مشاكل العمل الحقيقية.
• لغات البرمجة - على الرغم من أن الترميز ليس معيارًا للقبول في دورات DS ، يوصى بشدة بمعرفة لغات البرمجة ، مثل Java أو Python أو Scala أو ما يعادلها.
• قاعدة البيانات - الفهم الجيد لقواعد البيانات أمر مرغوب فيه للغاية.

العلم وراء البيانات

يسلط مجال علوم البيانات الضوء على العمليات التي تتضمن الأساليب والخوارزميات والأنظمة لاستخلاص المعرفة والذكاء من مجموعة من البيانات المنظمة وغير المنظمة. يلبي Data Science العديد من المبادرات القائمة على البيانات ، مثل التنقيب في البيانات والبيانات الضخمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

بمزيد من التفصيل ، يمكن النظر إلى علم البيانات كمفهوم يوحد الإحصائيات وتحليل البيانات ومنهجيات لتحليل وإدراك الظواهر الحقيقية بمساعدة البيانات.

منهج علوم البيانات

صمم التربويون منهجًا لدورة علوم البيانات للمساعدة في جعل الطلاب جاهزين في الصناعة لتطبيق معرفة DS في الصناعة. يتم أيضًا ضبط المناهج الدراسية لتتناسب مع احتياجات الصناعة.

يركز المنهج على مجالات محددة ، مثل الأدوات مفتوحة المصدر والمكتبات وقواعد البيانات و SQL و Python و R وتصور البيانات وتحليل البيانات والتعلم الآلي. يتبع المفهوم المركزي في الدورة المنهجيات في معالجة البيانات. يستخدم نماذج تعتمد على خوارزميات مصممة بشكل منهجي.

الأدوات الرئيسية ولغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات -

• بايثون أو R.
• الرياضيات والإحصاء
• الخوارزميات
• تصورات البيانات
• سبارك ، SQL ، NoSQL
• هادوب

تتوقع معظم الوظائف أن يتمتع محترف DS بالمهارات التالية -

• الحصول على تقدير جيد وفهم جيد للإحصاء والرياضيات وأساسيات الكمبيوتر والتعلم الآلي.
• خبرة في لغة أو أكثر من لغات البرمجة ، ويفضل R أو Python.
• فهم شامل لقواعد البيانات.
• التعرض لأدوات البيانات الضخمة ، مثل Hadoop و Spark و MapReduce.
• خبرة في مجادلة البيانات وتنظيف البيانات والتعدين والتصور وأدوات الإبلاغ.

خاتمة

هذا هو الوقت المناسب للطلاب الطامحين لاتخاذ قرار بشأن أخذ الدورة التدريبية الصحيحة في تيار علوم البيانات. قم بتقييم قدراتك وقرر أخذ الدورات التي تناسبك أكثر. تقدم upGrad دورات مختلفة في علوم البيانات تجعل الطامحين المؤهلين محترفين جاهزين للصناعة في علوم البيانات. تتراوح الدورات من برنامج PG التنفيذي في علوم البيانات ، وشهادة PG ، إلى الماجستير.