Programa del curso de ciencia de datos: todo lo que necesita saber

Las soluciones y los desarrollos tecnológicos precisos e inteligentes de hoy disponibles en el mercado en casi todos los sectores se están actualizando rápidamente; los datos son el corazón de estas actualizaciones. Varios sensores recopilan datos y los transfieren al sistema. Estos datos pasan por múltiples procesos, como la comprensión, el análisis, la conclusión y la extracción de información significativa.

Estos procedimientos utilizan un enfoque científico utilizado y, por lo tanto, se conocen como 'Ciencia de datos'. Es un campo interdisciplinario de tendencia del siglo XXI. Varios métodos científicos, algoritmos y sistemas no estructurados extraen información y conocimientos de datos estructurados y no estructurados. Está estrechamente relacionado con la minería de datos, el big data y el aprendizaje automático.

El tamaño del mercado de la plataforma global de ciencia de datos está aumentando exponencialmente debido a sus aplicaciones en varios campos. Las demandas de sistemas inteligentes están aumentando en múltiplos con la adopción de tecnología avanzada. El valor del tamaño del mercado de la ciencia de datos fue de 3930 millones de dólares estadounidenses (dólar estadounidense) en 2019.

Se estima que se expandirá a una CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del 26,9 % entre 2020 y 2027. Las crecientes inversiones en investigación, desarrollo y avances tecnológicos en ciencia de datos están provocando un crecimiento tan rápido del mercado.

El campo de la ciencia de datos es emocionante y atrae la atención de profesionales y principiantes. Los profesionales de TI se están inclinando por hacer una carrera en el dominio de la ciencia de datos en evolución.

Evolución de la ciencia de datos

El análisis de datos comenzó en la década de 1960 y se parece a la ciencia de datos. El término ciencia de datos se utilizó por primera vez en 1985 en la conferencia impartida en la Academia de Ciencias de China en Beijing por CF Jeff Wu como una palabra alternativa para las estadísticas. En 1992, tres aspectos hicieron la introducción exitosa de un campo nuevo, interdisciplinario y emergente de la ciencia de datos:

• Recopilación de datos
• Diseño de datos
• Análisis de los datos

Estos conceptos y argumentos teóricos se convirtieron en ciencia de datos moderna en 2001 para expandir las estadísticas en áreas técnicas. Aunque han pasado 20 años, no hay consenso sobre la definición de ciencia de datos. Todavía es una palabra de moda para muchos profesionales y principiantes.

Programa del curso de ciencia de datos

La investigación en profundidad está mejorando nuestra comprensión y conocimiento en Data Science y, por lo tanto, el material de estudio se actualiza todos los días para Data Science. Existen numerosos cursos, talleres, programas de capacitación y títulos disponibles para la ciencia de datos en manos de instituciones, universidades y organizaciones.

Con los avances, se actualiza el plan de estudios del curso de ciencia de datos. Algunos estudiantes de primer año quieren comenzar sus carreras en ciencia de datos y buscan cursos introductorios que incluyan conceptos, práctica y proyectos que les brinden el conjunto de habilidades para comenzar a trabajar en empresas de ciencia de datos.

La mayoría de las organizaciones/institutos ofrecen un plan de estudios de ciencia de datos . Si vemos el plan de estudios del curso de upGrad para ciencia de datos, incluye:

• Los conceptos de análisis de datos en Excel, Python y SQL.
• Sesiones introductorias a la aplicación de Python para Data Science.
• Asignaciones para fortalecer las ideas de los principiantes. Python es una herramienta de programación ampliamente utilizada para la ciencia de datos y, por lo tanto, es parte del programa de estudios de ciencia de datos de todas las organizaciones .
• Conceptos y prácticas sobre tecnologías modernas como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, inteligencia comercial, análisis de datos e ingeniería de datos.
• Los proyectos en tiempo real para candidatos optan por ser científicos de datos, analistas y desarrolladores. Estos proyectos ayudan a los candidatos a comprender claramente las tecnologías y su relevancia con la ciencia de datos y, finalmente, cómo usarlas en el desarrollo y crecimiento empresarial en tiempo real.

upGrad ha creado uno de los programas de estudios de ciencia de datos más adecuados para profesionales. Este curso se imparte en línea con el ritmo del alumno y diferentes formatos, como la certificación o el Diploma de posgrado.

El curso contiene sesiones preparatorias que cubren el análisis de datos y la introducción al lenguaje de programación utilizado en la ciencia de datos. Varios conjuntos de herramientas como Python, MySQL y Excel se centran en conjuntos de herramientas de datos que ayudan a los candidatos a visualizar, programar y resolver tareas asignadas como parte del curso de ciencia de datos.

Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 -on-1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.

Los profesionales de TI (tecnología de la información) tienen experiencia en la resolución lógica de varios problemas y en el desarrollo de los algoritmos más adecuados. Para cambiar su carrera a la ciencia de datos, necesitan mejorar sus habilidades analíticas y aplicar un lenguaje de programación específico para la ciencia de datos. Hay cursos desarrollados especialmente para profesionales que buscan actualizarse y mejorar sus habilidades para trabajar en proyectos de ciencia de datos.

Los profesionales que estén dispuestos a trabajar en ciencia de datos deben centrarse en mejorar sus capacidades y conocimientos y buscar un curso adecuado. Su interés radica en el temario del curso más que en otros aspectos menos relevantes del sistema. Los profesionales deben elegir un curso de ciencia de datos que se concentre en la ciencia de datos.