Die besten Data Science-Masterstudiengänge bei upGrad to Enroll

Im Kern besteht die Rolle von Data Scientists hauptsächlich darin, Probleme zu lösen. Data Scientists verfolgen einen iterativen Prozess, um Geschäftsprobleme zu verfeinern und relevante Daten zu sammeln, um die effektivsten Lösungen für kleine und große Unternehmen zu finden. Da Data Science fast jede Branche durchdrungen hat, sind Data Scientists heute sehr gefragt.

Als aufstrebendes Gebiet ist die Datenwissenschaft eine aufregende und lukrative Karriereoption für diejenigen, die es lieben, Daten zu verarbeiten und sie in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Der Haken liegt jedoch darin, zu wissen, wo man anfangen und welche Wege man wählen muss, um eine erfolgreiche Data-Science-Karriere aufzubauen.

In diesem Artikel werden wir uns mit den verschiedenen Aspekten der Arbeit eines Datenwissenschaftlers befassen und einen Blick auf einige der besten Datenwissenschafts-Masterstudiengänge auf upGrad werfen.

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Wer ist ein Data Scientist?

Data Scientists sind analytische Experten mit technischen und betriebswirtschaftlichen Kenntnissen. Erstens konzentrieren sie sich auf das Sammeln von Daten zur Verarbeitung und Gewinnung von Erkenntnissen. Dann setzen sie ihre analytischen Fähigkeiten und ihren Geschäftssinn ein, um praktikable Lösungen für alltägliche Geschäftsprobleme zu finden.

Natürlich erfordert der Job robuste analytische und kritische Denkfähigkeiten. Daher sind Mathematik und Statistik die beiden Grundpfeiler der Datenwissenschaft.

Zu den Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientist gehören:

• Sammeln Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen, organisieren und bereinigen Sie sie.
• Vorverarbeitung von Rohdaten (sowohl strukturiert als auch unstrukturiert).
• Analysieren Sie Daten mit den neuesten Analysewerkzeugen und -techniken.
• Entwerfen Sie fortschrittliche Modelle, um die Herausforderungen moderner Unternehmen zu meistern
• Erstellen Sie Vorhersagemodelle und ML-Algorithmen
• Verwenden Sie geeignete Datenvisualisierungstechniken, um ihre Erkenntnisse zu präsentieren.
• Arbeiten Sie mit Datenanalysten, Dateningenieuren und dem BI-Team zusammen, um innovative Geschäftsstrategien zu entwickeln und zu entwickeln.

Erforderliche Fähigkeiten, um Data Scientist zu werden

Der Job eines Datenwissenschaftlers ist hochgradig analytisch, und daher muss der Kandidat in Berechnungen, algorithmischem Verständnis, statistischer Interpretation und analytischem Denken bewandert sein.

Nachfolgend finden Sie die Qualifikationen, die auf die Beschreibung eines Data Scientist-Jobs passen:

Bildungsberechtigung:

• Sie sollten einen BA/BSc-Abschluss in Informatik oder Ingenieurwesen haben
• Sollte über ein Data Science-Diplom oder eine Zertifizierung verfügen
• Sollte einen Master-Abschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich erwerben

Andere Fähigkeiten:

• Umfangreiche Erfahrung in Data Mining und Datenvisualisierung
• Sollte Nuancen von Operations Research und maschinellem Lernen verstehen
• Kenntnisse in Python, R, SQL, Java, Scala, Python und C++
• Kenntnisse in BI-Tools (wie Tableau) und Big-Data-Frameworks wie Hadoop
• Muss über einen analytischen Denkansatz und einen ausgeprägten Geschäftssinn verfügen
• Hochqualifiziert in Mathematik, Wahrscheinlichkeit und Statistik
• Sie sollten über ausgezeichnete Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten verfügen

Führende Arbeitgeber für die Rolle eines Data Scientists

Die Branchen IT, E-Commerce, Gesundheitswesen, Telekommunikation sowie Banken und Finanzen sind die führenden Arbeitgeber für den Beruf des Data Scientists. Unternehmen in diesen Bereichen versuchen oft, das Verhalten ihrer Zielgruppen effizient zu verstehen, um sich auf die besten Angebote und Produkte zu konzentrieren, die ihren Kundenbedürfnissen gerecht werden.

Abgesehen davon nutzen auch die Öl- und Gas- sowie die Transportbranche zunehmend Big Data, um sich positiv auf ihre Mitarbeiter, den Vertrieb, den Betrieb und die Zielgruppe auszuwirken.

Einige andere Abteilungen, die Data Scientists einstellen, sind:

• NHS
• Regierungsbüros
• Forschungseinrichtungen und Universitäten

Mit entsprechender Erfahrung kann man heute sogar in einer Unternehmensberatung arbeiten. Beratungsunternehmen bieten eher eine kundenorientierte Rolle, bei der Sie an Projekten für eine Vielzahl von Unternehmen arbeiten.

Arbeitszeiten für einen Data Scientist

Ihre tägliche Arbeitszeit, die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben hängt von der Art Ihres Arbeitgebers ab. Die Kernarbeitszeit ist jedoch im Wesentlichen eine 10-Stunden-Schicht (z. B. 10-18 Uhr oder 9-17 Uhr) an fünf Tagen in der Woche. Trotzdem müssen Data Scientists manchmal Sonderschichten über die regulären Bürozeiten hinaus arbeiten, wenn ein Projekt dies erfordert.

Heutzutage ermöglichen viele Organisationen weltweit Datenwissenschaftlern, von entfernten Standorten aus in einem flexibleren Arbeitsplan zu arbeiten.

Die besten Data-Science-Kurse auf upGrad:

Master of Science in Data Science vom IIITB

• Dauer: 18 Monate
• Es enthält mehr als 60 Fallstudien und Projekte
• Rechtzeitige und systematische Sitzungen zur Klärung von Zweifeln

MS in Data Science von der UOA

• Dauer: 24 Monate
• Mehr als 30 Live-Sessions
• Eins-zu-eins-Feedback und engagierte Expertenbetreuung

Caltech CTME Data Analytics-Zertifikatsprogramm

• Dauer: 7 Monate
• Bietet Meisterkurse an, die von der Caltech-Fakultät für Ingenieurwesen und Computer durchgeführt werden

Berufszertifikat – Data Sc. & Business Analytics von der University of Maryland

• Dauer: 9 Monate
• Die Lernenden können Vorlesungen einer führenden US-Universität in Anspruch nehmen

Die Studenten werden mehreren Schlusssteinprojekten mit allen Branchenexperten ausgesetzt

Warum Data-Science-Programme von upGrad absolvieren?

Platzierungsunterstützung:

• upGrad bietet Zugang zum erfolgreichsten Karriereportal der Welt mit fast 5000+ Stellenangeboten pro Monat.
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• Die Informationen, die Sie hier sammeln, versetzen Sie in die Lage, mit Hilfe von Karriereberatungssitzungen von führenden Branchenexperten fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zweifelslösung

• Data-Science-Programme auf upGrad bieten systematische Sitzungen zur Klärung von Zweifeln durch Branchenexperten und kompetente Kollegen.
• Die von den Schülern gestellten Fragen werden durch Antworten beantwortet, die von Experten überprüft werden, wodurch ein qualitativ hochwertiges Lernen gewährleistet wird.
• Die Mentoren geben personalisiertes Feedback zu allen von den Lernenden eingereichten Projekten und Aufgaben.

Lernunterstützung

• UpGrad bietet beispiellose Anleitung durch Branchenmentoren, Kollegen und Lehrassistenten.
• Der Lehrplan beinhaltet ein persönliches Feedback zu allen Einreichungen.

Vernetzung

• Das Beste an upGrad-Kursen ist, dass sie informative Sitzungen anbieten, die beim Karriereaufbau helfen.
• Es gibt Workshops, die von Branchenexperten durchgeführt werden und die es den Lernenden ermöglichen, sich zu vernetzen.
• Der Lehrplan umfasst interaktive Gruppenaktivitäten zur Förderung der Peer-to-Peer-Zusammenarbeit.

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Fazit

Fazit: Data Scientists sind in vielen Branchen sehr gefragt. Dies liegt daran, dass Unternehmen technisch und analytisch versierte Mitarbeiter benötigen und über verbesserte Kommunikationsfähigkeiten verfügen.

Data Scientists sagen alles voraus, was einem Unternehmen zum Wachstum verhilft. Beispielsweise helfen sie einem Unternehmen, die Entscheidungen der Verbraucher zu verstehen, und helfen ihnen, umweltbewusster zu werden. Als Datenwissenschaftler muss man innovative und einfallsreiche Muster finden, um Probleme zu lösen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind.

Die Rollen und Verantwortlichkeiten umfassen das Extrahieren, Analysieren und Interpretieren riesiger Datensätze aus verschiedenen Quellen. Dann kommt der Teil, algorithmische Berechnungen durchzuführen, in Data Mining einzutauchen, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz zu integrieren, statistische Tools zu verwenden und schließlich eine zugängliche Lösung für ein Unternehmen zu schaffen. Sobald Data Scientists die Daten interpretiert haben, präsentieren sie die Ergebnisse den technischen und nicht-technischen Stakeholdern.

Das Feld verspricht immense Möglichkeiten zu lernen und zu wachsen. Aber natürlich sind die satten Jahresgehälter das Tüpfelchen auf dem i!