Criterios de elegibilidad del curso de ciencia de datos: plan de estudios, habilidades y materias

Data Science es un campo en el dominio interdisciplinario. Se trata del enfoque científico en el procesamiento de grandes requisitos de datos. La ciencia de los datos se refiere a diversas técnicas y teorías científicas derivadas de varios campos en el contexto de las matemáticas, las estadísticas, las ciencias de la computación, las ciencias de la información y el dominio del conocimiento.

Elegibilidad de ciencia de datos

Últimamente, Data Science ha tenido una gran demanda en la industria. Para hacer frente a la demanda, los estudiantes han comenzado a desear estudiar las asignaturas de DS. Las industrias comenzaron a mejorar las habilidades de su personal para seguir siendo competitivas. Varios institutos y proveedores de cursos seleccionaron las necesidades de la industria y diseñaron cursos adecuados en Data Science.

Demanda de ciencia de datos

Según el informe de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., el aumento de las necesidades de ciencia de datos creará aproximadamente 11,5 millones de puestos de trabajo para 2026. El Foro Económico Mundial predice que para 2022, la profesión de científico de datos sería la más emergente del mundo. .

Como sugiere el crecimiento, después de Estados Unidos, India se considera el segundo centro más destacado para los desarrollos de ciencia de datos. De acuerdo con las tendencias laborales actuales de la industria, la ciencia de datos es una profesión altamente empleable y atractiva. La demanda, por lo tanto, introdujo un rápido aumento en los proveedores de cursos de Data Science.

¿Quien es elegible?

Cualquier persona, ya sea un recién llegado o un profesional, que desee aprender Data Science puede optar por ello. Los ingenieros, los profesionales de marketing, el software y los profesionales de TI pueden realizar programas externos o de medio tiempo en ciencia de datos. Para los cursos regulares en Data Science, las materias básicas de nivel secundario son el requisito mínimo.

La ciencia de datos, en términos generales, es una amalgama de conceptos de matemáticas, informática y estadística. Los estudiantes deben tener un título en uno de los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (antecedentes STEM).

Haber estudiado programación de computadoras en la escuela secundaria es un beneficio adicional. Los estudiantes estudian los fundamentos, así como conceptos avanzados en ciencia de datos. Con base en el conocimiento de la materia de estadística, aprendizaje automático y programación, los estudiantes se convierten en expertos en la implementación de metodologías de ciencia de datos en el mundo práctico.

Los estudiantes de otras corrientes, como estudios empresariales, también son elegibles para cursos relevantes en ciencia de datos. Del mismo modo, los profesionales de negocios que tengan un título básico en Administración de Empresas, como BBA o MBA, también son elegibles para estudios superiores en el dominio de Data Science.

Estos profesionales trabajan en calidad de ejecutivos en la industria de TI. En su mayoría, son responsables de realizar informes de CRM, MIS (Sistema de información de gestión) y DQA (Evaluación de calidad de datos) relacionados con el negocio.

Plan de estudios de ciencia de datos

La mayoría de los cursos diseñados son PG y cursos de nivel certificado para graduados. Recientemente, varios institutos técnicos y facultades de ingeniería en la India lanzaron programas de grado en ciencia y análisis de datos.

Materias y habilidades de DS

En general, para la admisión a un curso de DS, se necesitan las siguientes calificaciones:

• Grado: una graduación de la corriente STEM.
• No se requiere experiencia en codificación.
• Matemáticas : este tema es el corazón de ML/DS y análisis de datos, donde el modelo se crea mediante el procesamiento de datos de algoritmos matemáticos. En general, las matemáticas cubren ampliamente temas de aritmética, álgebra, cálculo, probabilidad de diferenciación, estadística, geometría y afines.
• Estadísticas : los conceptos estadísticos lo ayudarán a comprender los datos, analizarlos y obtener una conclusión a partir de los datos.
• Visualización de datos : acceda, recupere datos y realice visualizaciones y presentaciones con R y Tableau.
• Análisis exploratorio de datos : explore Excel y bases de datos para obtener información útil del grupo de datos y aprender de los atributos y propiedades de los datos.
• Prueba de hipótesis : formular y probar hipótesis que se aplican en estudios de casos para resolver problemas comerciales reales.
• Lenguajes de programación : aunque la codificación no es el criterio de admisión a los cursos de DS, se recomienda encarecidamente el conocimiento de los lenguajes de programación, como Java, Python, Scala o equivalente.
• Base de datos: es muy deseable una buena comprensión de las bases de datos.

La ciencia detrás de los datos

El campo de la ciencia de datos destaca los procesos que involucran métodos, algoritmos y sistemas para obtener conocimiento e inteligencia de un conjunto de datos estructurados y no estructurados. Data Science atiende a varias iniciativas basadas en datos, como Data Mining, Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Más detalladamente, la ciencia de datos podría verse como un concepto que unifica estadísticas, análisis de datos y metodologías para analizar y dar sentido a los fenómenos reales con la ayuda de datos.

Programa de estudios de ciencia de datos

Los educadores diseñaron un plan de estudios del curso de ciencia de datos para ayudar a que los estudiantes estén listos para la industria para implementar el conocimiento de DS en la industria. El plan de estudios también se adapta a las necesidades de la industria.

El plan de estudios se centra en áreas específicas, como herramientas de código abierto, bibliotecas, bases de datos, SQL, Python, R, visualización de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. El concepto central en el curso sigue las metodologías en el manejo de datos. Utiliza modelos basados ​​en algoritmos diseñados sistemáticamente.

Principales herramientas y lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos:

• pitón o r
• Matemáticas y Estadística
• Algoritmos
• Visualizaciones de datos
• Chispa, SQL, NoSQL
• Hadoop

La mayoría de los trabajos esperan que un profesional de DS tenga las siguientes habilidades:

• Una buena calificación y comprensión de Estadística, Matemáticas, Fundamentos de Computación y Aprendizaje Automático.
• Experiencia en uno o más de los lenguajes de programación, preferiblemente R o Python.
• Comprensión profunda de las bases de datos.
• Exposición a herramientas de Big Data, como Hadoop, Spark y MapReduce.
• Experiencia en manejo de datos, limpieza de datos, minería, visualización y herramientas de generación de informes.

Conclusión

Este es el momento para que los aspirantes a estudiantes decidan tomar el curso correcto en la corriente de Data Science. Evalúa tus capacidades y decide tomar los cursos que más te convienen. upGrad ofrece varios cursos en Data Science que convierten a los aspirantes elegibles en profesionales listos para la industria en Data Science. Los cursos van desde el Programa Ejecutivo PG en Ciencia de Datos , Certificación PG, hasta Maestría.