Zulassungskriterien für Data Science-Kurse: Lehrplan, Fähigkeiten und Fächer

Data Science ist ein Feld im interdisziplinären Bereich. Es geht um den wissenschaftlichen Ansatz bei der Verarbeitung riesiger Datenanforderungen. Die Wissenschaft der Daten bezieht sich auf verschiedene wissenschaftliche Techniken und Theorien, die aus verschiedenen Bereichen im Zusammenhang mit Mathematik, Statistik, Informatik, Informationswissenschaft und Domänenwissen stammen.

Eignung für Datenwissenschaft

In letzter Zeit ist Data Science in der Branche sehr gefragt. Um der Nachfrage gerecht zu werden, freuen sich die Schüler auf das Studium der DS-Fächer. Die Industrie begann, die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter zu verbessern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mehrere Institute und Kursanbieter haben die Bedürfnisse der Branche ausgewählt und geeignete Kurse in Data Science entwickelt.

Data Science-Nachfrage

Laut dem Bericht des US Bureau of Labor Statistics wird der steigende Bedarf an Data Science bis 2026 etwa 11,5 Millionen Stellenangebote schaffen. Das World Economic Forum prognostiziert, dass der Beruf des Data Scientist bis 2022 der am stärksten wachsende Beruf der Welt sein wird .

Wie das Wachstum vermuten lässt, gilt Indien nach den Vereinigten Staaten als zweitwichtigste Drehscheibe für Data-Science-Entwicklungen. Gemäß den aktuellen Jobtrends der Branche ist Data Science ein hochgradig beschäftigungsfähiger und attraktiver Beruf. Die Nachfrage führte daher zu einem raschen Anstieg der Anbieter von Data Science-Kursen.

Wer ist berechtigt?

Jeder, ob Einsteiger oder Profi, der bereit ist, Data Science zu lernen, kann sich dafür entscheiden. Ingenieure, Marketingfachleute, Software- und IT-Experten können Teilzeit- oder externe Programme in Data Science absolvieren. Für reguläre Studiengänge in Data Science sind grundlegende Fächer auf Gymnasialniveau die Mindestvoraussetzung.

Data Science ist grob gesagt eine Verschmelzung von Konzepten aus Mathematik, Informatik und Statistik. Die Studierenden sollten einen Abschluss in einem der Bereiche Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen oder Mathematik (MINT-Hintergrund) haben.

Das Studium der Computerprogrammierung in der High School ist ein zusätzlicher Vorteil. Die Studierenden lernen die Grundlagen sowie fortgeschrittene Konzepte in Data Science. Basierend auf den Fachkenntnissen der Statistik, des maschinellen Lernens und des Programmierens werden die Studierenden zu Experten für die Umsetzung von Data-Science-Methoden in der Praxis.

Studierende anderer Studienrichtungen, wie z. B. Betriebswirtschaftslehre, sind ebenfalls für relevante Kurse in Data Science berechtigt. Ebenso sind Wirtschaftsfachleute mit einem Grundabschluss in Betriebswirtschaftslehre, wie BBA oder MBA, auch für ein höheres Studium im Bereich Data Science berechtigt.

Diese Fachleute arbeiten in der Kapazität von Führungskräften in der IT-Branche. Sie sind hauptsächlich für die Erstellung von CRM-Berichten, MIS (Management Information System) und geschäftsbezogener DQA (Data Quality Assessment) verantwortlich.

Lehrplan für Datenwissenschaft

Die Mehrheit der konzipierten Kurse sind PG- und Zertifikatskurse für Absolventen. Vor kurzem haben mehrere technische Institute und Ingenieurhochschulen in Indien Studiengänge in Data Science und Analytics eingeführt.

DS-Fächer und -Fähigkeiten

Im Allgemeinen sind für die Zulassung zu einem DS-Kurs folgende Qualifikationen erforderlich –

• Abschluss – Ein Abschluss aus dem STEM-Stream.
• Es ist keine Programmiererfahrung erforderlich.
• Mathematik – Dieses Fach ist das Herzstück von ML/DS und Datenanalyse, wo das Modell durch die Verarbeitung von Daten mathematischer Algorithmen erstellt wird. Im Allgemeinen deckt Mathematik Themen in Arithmetik, Algebra, Analysis, Differenzierungswahrscheinlichkeit, Statistik, Geometrie und verwandten Themen ab.
• Statistik – Statistische Konzepte helfen Ihnen, Daten zu verstehen, zu analysieren und eine Schlussfolgerung aus den Daten abzuleiten.
• Datenvisualisierung – Greifen Sie auf Daten zu, rufen Sie Daten ab und führen Sie Visualisierungen und Präsentationen mit R und Tableau durch.
• Explorative Datenanalyse – Durchsuchen Sie Excel und Datenbanken, um nützliche Erkenntnisse aus dem Datenpool abzuleiten und aus den Datenattributen und -eigenschaften zu lernen.
• Hypothesentest – Formulieren und testen Sie Hypothesen, die in Fallstudien angewendet werden, um reale Geschäftsprobleme zu lösen.
• Programmiersprachen – Obwohl Programmieren nicht das Kriterium für die Zulassung zu DS-Kursen ist, werden Kenntnisse über Programmiersprachen wie Java, Python, Scala oder gleichwertige dringend empfohlen.
• Datenbank – Ein gutes Verständnis der Datenbanken ist sehr wünschenswert.

Die Wissenschaft hinter Daten

Das Feld Data Science beleuchtet die Prozesse mit Methoden, Algorithmen und Systemen, um Wissen und Intelligenz aus einem Pool strukturierter und unstrukturierter Daten abzuleiten. Data Science bedient mehrere datengesteuerte Initiativen wie Data Mining, Big Data, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Genauer gesagt könnte Data Science als ein Konzept betrachtet werden, das Statistik, Datenanalyse und Methoden vereint, um die realen Phänomene mit Hilfe von Daten zu analysieren und zu verstehen.

Lehrplan für Datenwissenschaft

Pädagogen haben einen Lehrplan für Data Science -Kurse entwickelt, um die Studenten industrietauglich zu machen, um DS-Wissen in der Industrie umzusetzen. Auch das Curriculum ist auf die Bedürfnisse der Branche abgestimmt.

Der Lehrplan konzentriert sich auf bestimmte Bereiche wie Open-Source-Tools, Bibliotheken, Datenbanken, SQL, Python, R, Datenvisualisierung, Datenanalyse und maschinelles Lernen. Das zentrische Konzept im Kurs folgt den Methoden im Umgang mit Daten. Es verwendet Modelle, die auf systematisch entworfenen Algorithmen basieren.

Wichtige Tools und Programmiersprachen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden –

• Python oder R
• Mathematik und Statistik
• Algorithmen
• Datenvisualisierungen
• Spark, SQL, NoSQL
• Hadoop

Die meisten Jobs erwarten von einem DS Professional die folgenden Fähigkeiten –

• Eine gute Note und Verständnis für Statistik, Mathematik, Computergrundlagen und maschinelles Lernen.
• Kenntnisse in einer oder mehreren der Programmiersprachen, vorzugsweise R oder Python.
• Fundiertes Verständnis von Datenbanken.
• Umgang mit Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und MapReduce.
• Erfahrung in den Bereichen Data Wrangling, Data Cleaning, Mining, Visualisierung und Reporting-Tools.

Fazit

Dies ist die Zeit für angehende Studenten, sich für den richtigen Kurs im Data Science-Stream zu entscheiden. Schätzen Sie Ihre Fähigkeiten ein und entscheiden Sie sich für die Kurse, die am besten zu Ihnen passen. upGrad bietet verschiedene Kurse in Data Science an, die geeignete Aspiranten zu industrietauglichen Fachleuten in Data Science machen. Die Kurse reichen vom Executive PG Program in Data Science über die PG-Zertifizierung bis hin zum Master.