データサイエンスコースのシラバス：知っておくべきことすべて

ほぼすべてのセクターの市場で利用可能な今日の正確でスマートな技術開発とソリューションは、急速にアップグレードされています。 データはこれらのアップグレードの中心です。 さまざまなセンサーがデータを収集し、システムに転送します。 このデータは、意味のある情報の理解、分析、結論、抽出などの複数のプロセスを経ます。

これらの手順は、使用される科学的アプローチを使用するため、「データサイエンス」として知られています。 それは21世紀のトレンドの学際的な分野です。 さまざまな科学的手法、アルゴリズム、および非構造化システムが、構造化データと非構造化データから洞察と知識を抽出します。 これは、データマイニング、ビッグデータ、機械学習と密接に関連しています。

グローバルデータサイエンスプラットフォームの市場規模は、さまざまな分野でのアプリケーションのために指数関数的に拡大しています。 高度な技術の採用により、インテリジェントシステムの需要は倍数で増加しています。 2019年のデータサイエンスの市場規模は39億3000万米ドル（米ドル）でした。

2020年から2027年の間に26.9％のCAGR（複合年間成長率）で拡大すると推定されています。データサイエンスの研究、開発、および技術の進歩への投資の増加は、このような急速な市場成長を引き起こしています。

データサイエンスの分野は刺激的であり、専門家や新入生の注目を集めています。 ITプロフェッショナルは、進化するデータサイエンス分野でのキャリアを築くことに傾倒しています。

データサイエンスの進化

データ分析は1960年代に始まり、データサイエンスに似ています。 データサイエンスという用語は、1985年に北京の中国科学院でCFジェフウーが統計の代替語として行った講義で最初に使用されました。 1992年に、3つの側面が、データサイエンスの新しい学際的で新しい分野の導入に成功しました。

• データ収集
• データ設計
• データ分析

これらの理論的概念と議論は、技術分野の統計を拡大するために2001年に現代のデータサイエンスに変わりました。 20年が経ちましたが、データサイエンスの定義についてはコンセンサスがありません。 それはまだ多くの専門家だけでなく、新入生にとっても流行語です。

データサイエンスコースのシラバス

綿密な調査により、データサイエンスに関する理解と知識が向上しているため、データサイエンスの学習資料は毎日更新されています。 機関、大学、および組織によって開催されるデータサイエンスに利用できる多数のコース、ワークショップ、トレーニングプログラム、および学位があります。

進歩に伴い、データサイエンスコースのシラバスが更新されています。 一部の新入生は、データサイエンスでのキャリアを開始し、データサイエンス企業で働き始めるためのスキルセットを提供する概念、実践的な実践、およびプロジェクトを含む入門コースを探したいと考えています。

ほとんどの組織/機関は、データサイエンスコースのシラバスを提供しています。 upGradのデータサイエンスのコースシラバスを見ると、次のものが含まれています。

• Excel、Python、およびSQLでのデータ分析の概念。
• Pythonのデータサイエンスアプリケーションに関する紹介セッション。
• 初心者のアイデアを強化するための割り当て。 Pythonは、データサイエンスで広く使用されているプログラミングツールであるため、すべての組織のデータサイエンスコースのシラバスの一部です。
• 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョン、ビジネスインテリジェンス、データ分析、データエンジニアリングなど、最新のテクノロジーに関する概念と実践的な実践。
• 候補者のためのリアルタイムプロジェクトは、データサイエンティスト、アナリスト、および開発者になることを選択します。 これらのプロジェクトは、候補者がテクノロジーとデータサイエンスとの関連性を明確に理解し、最後に、リアルタイムのビジネス開発と成長にそれらを使用する方法を理解するのに役立ちます。

upGradは、専門家に最適なデータサイエンスコースのシラバスの1つを作成しました。 このコースは、学習者のペースと、認定資格や大学院卒業証書などのさまざまな形式でオンラインで提供されます。

このコースには、データ分析とデータサイエンスで使用されるプログラミング言語の紹介をカバーする準備セッションが含まれています。 Python、MySQL、Excelなどのさまざまなツールキットは、候補者がデータサイエンスコースの一部として与えられた課題を視覚化し、プログラミングし、解決するのに役立つデータツールキットに焦点を当てています。

データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-B＆upGradのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップを提供します。1業界のメンターとの1対1、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。

IT（情報技術）の専門家は、さまざまな問題を論理的に解決し、最適なアルゴリズムを開発した経験があります。 キャリアをデータサイエンスに切り替えるには、分析スキルを向上させ、データサイエンス専用のプログラミング言語を適用する必要があります。 自分自身とデータサイエンスプロジェクトに取り組む能力を向上させたいと考えている専門家のために特別に開発されたコースがあります。

データサイエンスで働くことをいとわない専門家は、彼らの能力と知識をスキルアップし、適切なコースを探すことに集中する必要があります。 彼らの関心は、システムの他のあまり関連性のない側面ではなく、コースのシラバスにあります。 専門家は、データサイエンスに焦点を当てたデータサイエンスコースを選択する必要があります。