Zukunft der Data-Science-Technologie in Indien

Data Science ist heute das Schlagwort in der Welt der wissenschaftlichen und technologischen Innovation. Data-Science-Anwendungen sind breit und vielfältig, und die Zukunft erwartet eine große Nachfrage nach Data-Science-Spezialisten in verschiedenen Aspekten der IT-Welt.

Schätzungen des Weltwirtschaftsforums zufolge werden bis zum Jahr 2025 täglich weltweit fast 463 Exabyte an Daten erzeugt. Das erzeugte Datenvolumen entspricht fast 212.765.957 DVDs pro Tag. Mit dieser riesigen Datenmenge, die sich jeden Tag anhäuft, ist es unerlässlich, die aus verschiedenen Quellen generierten Rohdaten zu untersuchen und zu analysieren. Hier arbeitet Data Science, um die Aufgabe zu vereinfachen.

Was ist Datenwissenschaft?

Bevor wir den zukünftigen Bedarf an Data Science verstehen , ist es wichtig zu verstehen, was Data Science überhaupt ist.

Data Science ist ein Datenerfassungsprozess, gefolgt von Datenspeicherung, Trennung und Datenanalyse, um aus enormen unstrukturierten Daten Wert zu schöpfen und Unternehmen und Organisationen dabei zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Data Science ist auch die wissenschaftliche Untersuchung von Daten, die verschiedene Werkzeuge und Modelle erfordert, darunter maschinelle Lernwerkzeuge, statistische und mathematische Modelle sowie künstliche Intelligenz. Data Science befasst sich auch mit Data Wrangling und Visualisierung sowie Data Mining und Analyse.

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Karriere machen in der Datenwissenschaft in Indien

Kandidaten, die Data Science und verwandte Fächer studieren, wissen genau, wie Data Science und künstliche Intelligenz einen starken Einzug in verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen, Reisen, E-Commerce, Bildung, Börse usw. gehalten haben.

Wenn Sie in Indien als Datenwissenschaftler arbeiten, können Sie viele andere verschiedene Rollen erkunden, darunter:

• Daten Analyst
• Datenarchitekt
• Datenbankadministrator
• Dateningenieur
• Business-Intelligence-Analyst

Einige der führenden Unternehmen mit einer hohen Nachfrage nach Data Scientists sind Giganten wie Apple, Microsoft, Google, Amazon, IBM, Accenture usw.

Datenwissenschaftler werden

IT-Experten und Studenten, die Data Scientists werden möchten, haben einen IT- oder Informatikkurs absolviert. Einige haben auch einen Master-Abschluss in diesem Fach und erweiterte Data-Science-Kurse absolviert, um ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Es ist faszinierend festzustellen, dass sich viele Nicht-IT-Experten und Studenten für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Big Data und künstliche Intelligenz interessieren und die steigenden Möglichkeiten wahrnehmen.

Data Scientist zu werden ist nicht so einfach, wie es scheint. Hier sind einige Bereiche, die Data-Science-Experten verbessern sollten:

• Explorative Datenanalyse (EDA)
• Big-Data-Frameworks
• Kenntnisse in Python und anderen Programmiersprachen
• Statistiken
• Statistische und logische Denkhaltung
• Kenntnisse in Datenverarbeitung, Datenexploration, Datenladen und Datentransformation
• Tiefes Lernen

Gute Kommunikationsfähigkeiten sind ein zusätzlicher Vorteil.

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Der Umfang und die Zukunft der Datenwissenschaft in Indien

Die Implementierung von Datenwissenschaft und -analyse, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hat die Datenverwaltung sehr komfortabel gemacht, wobei die meisten von ihnen ihren Weg nach Indien gefunden haben. Es wird erwartet, dass die Datenwissenschaft in verschiedenen Sektoren mit verbesserten Möglichkeiten zunehmen wird. Da so viele Branchen involviert sind und versuchen, sie zu integrieren, ist die Nachfrage nach Data Science in der Zukunft unvermeidlich.

Wie hat sich die Datenwissenschaft auf verschiedene indische Sektoren ausgewirkt?

Viele indische Branchen haben Data Science gerne akzeptiert und in ihrem Tagesgeschäft implementiert, das wichtige operative Aspekte abdeckt und das Kundenverhalten bestimmt.

Hier sind einige indische Sektoren, in denen die Datenwissenschaft einen großen Einfluss hat:

• Gesundheitswesen – Die Übernahme von Data Science durch die Gesundheitsbranche fand vor langer Zeit in Indien statt. Mediziner können klinische Systeme, Abrechnungen und Krankengeschichten und mehr mit der neuesten Data-Science-Technologie überprüfen und überwachen, ohne mit unzähligen Datensätzen zu jonglieren.

Mit der Implementierung von Data Science können Ärzte und medizinisches Fachpersonal ihre Patienten genauer anleiten, indem sie Patientendatenmuster beobachten, was zu einer schnelleren Genesung führt. Viele Menschen greifen jetzt auf die Telemedizin zurück, bei der Sie Arzttermine und Konsultationen online durchführen können. Telemedizin ist eine datenorientierte und technologische Plattform, die eine reibungslose Leistung bietet.

• Einzelhandels- und E-Commerce-Branche – Es ist eine der am schnellsten wachsenden und boomenden Branchen, die Data Science nutzen. Mit Predictive Analysis kann die E-Commerce- und Einzelhandelsbranche erfolgreich Kundenakquise und -bindung betreiben. Die großen E-Commerce-Giganten wie Flipkart und Amazon verwenden datengestützte Methoden für erfolgreiche Geschäftskampagnen. Diese Sektoren verlassen sich stark auf maschinelles Lernen, um Kundenpräferenzen und Retargeting-Anzeigen zu verstehen.
• Finanz- und Bankwesen – Kundenzufriedenheit ist der wichtigste Aspekt eines jeden Unternehmens in jeder Branche, und das Verständnis von Transaktionsmustern ist eine wichtige Kennzahl, um die Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Mit der Data-Science-Implementierung ist es möglich, sinnvolle Kundenbeziehungen aufzubauen und passende Lösungen für Kundenprobleme zu finden.

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Der Bankensektor hat aktualisierte Technologien akzeptiert, um Soll- und Kredittransaktionsmuster zu bestimmen, um Betrugsrisiken zu minimieren, Internet-Banking-Daten zu sichern usw. Es gibt auch eine enorme Verbesserung in der Art der Kommunikation basierend auf Kundenpräferenzen.

• Landwirtschaft – Neben der Versorgung der fast 1,3 Milliarden Menschen mit Nahrungsmitteln werden viele landwirtschaftliche Produkte in fremde Länder exportiert. Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz haben eine entscheidende Rolle bei der Lösung verschiedener landwirtschaftlicher Probleme gespielt, wie z.

Data Science bietet Landwirten auch hervorragende Hilfe und Unterstützung bei der Schulung und angemessenen Entwicklung von Fähigkeiten in unerfahrenen Bereichen.

• Bildung – Verschiedene Arten von Problemen verursachen den Bildungssektor in Indien. Auf künstlicher Intelligenz und Data Science basierende Methoden und Werkzeuge können diese Probleme angehen. Eines der besten Beispiele ist das Online-Lernen. Auch ohne grundlegende Schulinfrastruktur können Schüler durch Online-Lernen lernen. Je nach Lernstil des Kindes ist es möglich, durch Künstliche Intelligenz geeignete Bildungs- und Unterrichtsmaterialien zu entwickeln.
• Energie – Die Menschen in Indien sind sich der Energieressourcen bewusster geworden – erneuerbar und nicht erneuerbar. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ist es möglich, erneuerbare Energiequellen richtig zu speichern und zu verteilen.
• Städtische Infrastruktur – Viele Smart-City-Projekte laufen in Indien erfolgreich. Sie werden überrascht sein, dass in vielen dieser Projekte Data Science und künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. Die Hauptanliegen dieser Projekte sind Stadtplanung, Cyberangriffe, Bürgerlieferdienste, öffentliche Sicherheit usw. Die Datenwissenschaft konnte viele dieser Probleme angehen.

Fazit

Experten, die der Data Science die Zukunft einräumen, haben Recht . Mit dem Einsatz und der Implementierung verschiedener technologischer Innovationen wie künstlicher Intelligenz, Data Science und maschinellem Lernen stehen massive Veränderungen an und zielen darauf ab, die ganze Welt zu verändern.

Data Science wird in verschiedenen Domänen angewendet und implementiert. Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz tragen zu einem höheren Maß an intelligenter Entscheidungsfindung für Unternehmen und Organisationen bei. Infolgedessen steigt die Nachfrage nach kompetenten Data Scientists und Datenanalysten in verschiedenen Branchen.

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