Critères d'éligibilité au cours de science des données : programme, compétences et sujets

La science des données est un domaine dans le domaine interdisciplinaire. Il s'agit de l'approche scientifique dans le traitement d'énormes besoins en données. La science des données concerne diverses techniques et théories scientifiques issues de plusieurs domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique, des sciences de l'information et de la connaissance du domaine.

Admissibilité à la science des données

Dernièrement, la science des données a été très demandée dans l'industrie. Pour faire face à la demande, les étudiants ont commencé à se réjouir d'étudier les matières du DS. Les industries ont commencé à améliorer les compétences de leur personnel pour rester compétitives. Plusieurs instituts et prestataires de cours ont sélectionné les besoins de l'industrie et conçu des cours appropriés en science des données.

Demande en science des données

Selon le rapport du Bureau of Labor Statistics des États-Unis, l'augmentation des besoins en Data Science créera environ 11,5 millions d'offres d'emploi d'ici 2026. Le Forum économique mondial prédit que d'ici 2022, le métier de data scientist serait le plus émergent au monde. .

Comme le suggère la croissance, après les États-Unis, l'Inde est considérée comme le deuxième pôle le plus important pour les développements de la science des données. Selon les tendances actuelles de l'emploi dans l'industrie, la science des données est une profession hautement employable et attrayante. La demande a donc entraîné une augmentation rapide des fournisseurs de cours de Data Science.

Qui est éligible?

Toute personne, qu'elle soit débutante ou professionnelle, désireuse d'apprendre la Data Science peut opter pour celle-ci. Les ingénieurs, les professionnels du marketing, les logiciels et les professionnels de l'informatique peuvent suivre des programmes à temps partiel ou externes en science des données. Pour les cours réguliers en science des données, les matières de base du niveau secondaire sont l'exigence minimale.

La science des données, en gros, est un amalgame de concepts issus des mathématiques, de l'informatique et des statistiques. Les étudiants doivent être titulaires d'un diplôme dans l'un des domaines des sciences, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques (formation STEM).

Avoir étudié la programmation informatique au lycée est un atout supplémentaire. Les étudiants étudient les fondamentaux, ainsi que des concepts avancés en science des données. Sur la base de la connaissance des statistiques, de l'apprentissage automatique et de la programmation, les étudiants deviennent des experts dans la mise en œuvre des méthodologies de science des données dans le monde pratique.

Les étudiants d'autres filières, comme les études commerciales, sont également éligibles à des cours pertinents en science des données. De même, les professionnels des affaires titulaires d'un diplôme de base en administration des affaires, tel que BBA ou MBA, sont également éligibles pour des études supérieures dans le domaine de la science des données.

Ces professionnels travaillent en qualité de cadres dans l'industrie informatique. Ils sont principalement responsables de la création de rapports CRM, du MIS (Système d'information de gestion) et de l'AQD (évaluation de la qualité des données) liée à l'entreprise.

Programme de science des données

La majorité des cours conçus sont des cours de niveau PG et certificat pour les diplômés. Récemment, plusieurs instituts techniques et écoles d'ingénieurs en Inde ont lancé des programmes de niveau universitaire en science des données et en analyse.

Sujets et compétences DS

En général, pour l'admission à un cours DS, les qualifications suivantes sont nécessaires -

• Diplôme - Un diplôme du volet STEM.
• Aucune expérience de codage n'est requise.
• Mathématiques - Ce sujet est au cœur de ML / DS et de l'analyse de données, où le modèle est créé en traitant les données d'algorithmes mathématiques. En général, les mathématiques couvrent largement des sujets d'arithmétique, d'algèbre, de calcul, de probabilité de différenciation, de statistiques, de géométrie et apparentés.
• Statistiques – Les concepts statistiques vous aideront à comprendre les données, à les analyser et à en tirer une conclusion.
• Visualisation des données – Accédez aux données, récupérez-les et effectuez une visualisation et une présentation avec R et Tableau.
• Analyse exploratoire des données - Explorez Excel et les bases de données pour tirer des informations utiles du pool de données et apprendre des attributs et propriétés des données.
• Test d'hypothèses - Formuler et tester des hypothèses qui sont appliquées dans des études de cas pour résoudre des problèmes commerciaux réels.
• Langages de programmation - Bien que le codage ne soit pas le critère d'admission aux cours DS, la connaissance des langages de programmation, tels que Java, Python, Scala ou équivalent, est fortement recommandée.
• Base de données – Une bonne compréhension des bases de données est hautement souhaitable.

La science derrière les données

Le domaine de la science des données met en évidence les processus impliquant des méthodes, des algorithmes et des systèmes pour dériver des connaissances et de l'intelligence à partir d'un pool de données structurées et non structurées. La science des données répond à plusieurs initiatives axées sur les données, telles que l'exploration de données, le Big Data, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Plus en détail, la science des données pourrait être considérée comme un concept qui unifie les statistiques, l'analyse des données et les méthodologies pour analyser et donner un sens aux phénomènes réels à l'aide de données.

Programme de science des données

Les pédagogues ont conçu un programme de cours de science des données pour aider les étudiants à se préparer à l'industrie pour mettre en œuvre les connaissances DS dans l'industrie. Le programme est également adapté aux besoins de l'industrie.

Le programme se concentre sur des domaines spécifiques, tels que les outils open source, les bibliothèques, les bases de données, SQL, Python, R, la visualisation des données, l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Le concept centré dans le cours suit les méthodologies de traitement des données. Il utilise des modèles basés sur des algorithmes conçus systématiquement.

Principaux outils et langages de programmation utilisés en science des données -

• Python ou R
• Mathématiques et statistiques
• Algorithmes
• Visualisations de données
• Étincelle, SQL, NoSQL
• HadoopName

La plupart des emplois s'attendent à ce qu'un professionnel DS ait les compétences suivantes :

• Une bonne note et une bonne compréhension des statistiques, des mathématiques, des bases de l'informatique et de l'apprentissage automatique.
• Expertise dans un ou plusieurs des langages de programmation, de préférence R ou Python.
• Compréhension approfondie des bases de données.
• Exposition aux outils Big Data, comme Hadoop, Spark et MapReduce.
• Expérience dans le traitement des données, le nettoyage des données, l'exploration, la visualisation et les outils de création de rapports.

Conclusion

C'est le moment pour les aspirants étudiants de décider de suivre le bon cours dans la filière Data Science. Évaluez vos capacités et décidez de suivre les cours qui vous conviennent le mieux. upGrad propose divers cours en science des données qui font des aspirants éligibles des professionnels prêts à l'emploi en science des données. Les cours vont du programme exécutif PG en science des données , certification PG, à la maîtrise.