データサイエンスコースの資格基準：シラバス、スキル、科目

データサイエンスは、学際的な領域の分野です。 それは、膨大なデータ要件を処理する際の科学的アプローチに関するものです。 データの科学は、数学、統計学、コンピューターサイエンス、情報科学、およびドメイン知識のコンテキストでいくつかの分野から派生したさまざまな科学技術と理論に関係しています。

データサイエンスの適格性

最近、データサイエンスは業界で大きな需要があります。 需要に対応するために、学生はDS科目の勉強を楽しみにしています。 業界は、競争力を維持するためにスタッフのスキルを向上させ始めました。 いくつかの機関とコースプロバイダーが業界のニーズを選び、データサイエンスの適切なコースを設計しました。

データサイエンスの需要

米国労働統計局の報告によると、データサイエンスのニーズの高まりにより、2026年までに約1150万人の求人が生まれます。世界経済フォーラムは、2022年までに、データサイエンティストの職業が世界で最も出現すると予測しています。 。

成長が示唆するように、米国に次いで、インドはデータサイエンス開発の2番目に重要なハブと見なされています。 現在の業界の仕事の傾向によると、データサイエンスは非常に雇用可能で魅力的な職業です。 したがって、この需要により、データサイエンスコースのプロバイダーが急速に急増しました。

対象者は誰ですか？

データサイエンスを学ぶ意欲のある人は、初心者であろうと専門家であろうと、誰でもそれを選ぶことができます。 エンジニア、マーケティングプロフェッショナル、ソフトウェア、およびITプロフェッショナルは、データサイエンスのパートタイムまたは外部プログラムに参加できます。 データサイエンスの通常のコースでは、基本的な高校レベルの科目が最小要件です。

データサイエンスは、大まかに言って、数学、コンピュータサイエンス、および統計学の概念の融合です。 学生は、科学、技術、工学、数学のいずれかの分野で学位を取得している必要があります（STEMのバックグラウンド）。

高校でコンピュータープログラミングを学んだことは、追加の利点です。 学生は、データサイエンスの基礎と高度な概念を学びます。 統計、機械学習、プログラミングの主題知識に基づいて、学生は実際の世界でデータサイエンスの方法論を実装する専門家になります。

ビジネス研究のような他のストリームからの学生も、データサイエンスの関連コースの資格があります。 同様に、BBAやMBAなどの経営学の基本的な学位を持っているビジネスの専門家も、データサイエンスドメインの高等研究の資格があります。

これらの専門家は、IT業界のエグゼクティブの立場で働いています。 彼らは主に、CRMレポート、MIS（管理情報システム）、およびビジネス関連のDQA（データ品質評価）の作成を担当しています。

データサイエンスカリキュラム

設計されたコースの大部分は、卒業生向けのPGおよび証明書レベルのコースです。 最近、インドのいくつかの技術研究所と工学部がデータサイエンスと分析の学位レベルのプログラムを開始しました。

DSの科目とスキル

一般的に、DSコースへの入学には、以下の資格が必要です–

• 学位–STEMストリームからの卒業。
• コーディングの経験は必要ありません。
• 数学–この主題は、ML / DSおよびデータ分析の中心であり、数学アルゴリズムのデータを処理することによってモデルが作成されます。 一般に、数学は、算術、代数、微積分、微分確率、統計、幾何学、および関連のトピックを幅広くカバーしています。
• 統計–統計の概念は、データを理解し、分析し、データから結論を導き出すのに役立ちます。
• データの視覚化– RとTableauを使用して、データにアクセスし、データを取得し、視覚化とプレゼンテーションを実行します。
• 探索的データ分析– Excelとデータベースを探索して、データのプールから有用な洞察を導き出し、データの属性とプロパティから学習します。
• 仮説検定–実際のビジネス上の問題を解決するためにケーススタディに適用される仮説を立てて検定します。
• プログラミング言語–コーディングはDSコースへの入学基準ではありませんが、Java、Python、Scalaなどのプログラミング言語に関する知識を強くお勧めします。
• データベース–データベースをよく理解することが非常に望ましいです。

データの背後にある科学

データサイエンスの分野では、構造化データと非構造化データのプールから知識とインテリジェンスを引き出すための方法、アルゴリズム、システムを含むプロセスに焦点を当てています。 データサイエンスは、データマイニング、ビッグデータ、機械学習、人工知能など、いくつかのデータ主導のイニシアチブに対応しています。

より詳細には、データサイエンスは、統計、データの分析、およびデータの助けを借りて実際の現象を分析および理解するための方法論を統合する概念と見なすことができます。

データサイエンスシラバス

教育者は、学生が業界でDS知識を実装できるようにするために、データサイエンスコースのシラバスを設計しました。 カリキュラムも業界のニーズに合わせて調整されています。

シラバスは、オープンソースツール、ライブラリ、データベース、SQL、Python、R、データの視覚化、データ分析、機械学習などの特定の分野に焦点を当てています。 このコースの中心的な概念は、データ処理の方法論に従います。 体系的に設計されたアルゴリズムに基づくモデルを使用します。

データサイエンスで使用される主要なツールとプログラミング言語–

• PythonまたはR
• 数学と統計
• アルゴリズム
• データの視覚化
• Spark、SQL、NoSQL
• Hadoop

ほとんどの仕事は、DSプロフェッショナルが次のスキルを持っていることを期待しています–

• 統計、数学、コンピューターの基礎、機械学習についての十分な理解と理解。
• 1つ以上のプログラミング言語、できればRまたはPythonに関する専門知識。
• データベースの完全な理解。
• Hadoop、Spark、MapReduceなどのビッグデータツールへの露出。
• データラングリング、データクリーニング、マイニング、視覚化、およびレポートツールの経験。

結論

これは、意欲的な学生がデータサイエンスストリームで適切なコースを受講することを決定するときです。 あなたの能力を評価し、あなたに最も適したコースを受講することを決定します。 upGradは、データサイエンスのさまざまなコースを提供しており、資格のある志願者をデータサイエンスの業界対応の専門家にしています。 コースは、データサイエンスのエグゼクティブPGプログラム、PG認定から、修士まで多岐にわたります。