Programme du cours de science des données : tout ce que vous devez savoir

Les développements et solutions technologiques précis et intelligents d'aujourd'hui disponibles sur le marché dans presque tous les secteurs évoluent rapidement ; les données sont au cœur de ces évolutions. Divers capteurs collectent des données et les transfèrent au système. Ces données passent par plusieurs processus tels que la compréhension, l'analyse, la conclusion et l'extraction d'informations significatives.

Ces procédures utilisent une approche scientifique utilisée, et c'est pourquoi on l'appelle 'Data Science'. C'est un domaine interdisciplinaire tendance du 21e siècle. Diverses méthodes scientifiques, algorithmes et systèmes non structurés extraient des informations et des connaissances à partir de données structurées et non structurées. Il est étroitement lié à l'exploration de données, au big data et à l'apprentissage automatique.

La taille du marché de la plate-forme mondiale de science des données augmente de façon exponentielle en raison de ses applications dans divers domaines. Les demandes de systèmes intelligents se multiplient avec l'adoption de technologies de pointe. La valeur de la taille du marché de la science des données était de 3,93 milliards USD (dollar américain) en 2019.

On estime qu'il se développera à un TCAC (taux de croissance annuel composé) de 26,9 % entre 2020 et 2027. L'augmentation des investissements dans la recherche, le développement et les avancées technologiques en science des données entraîne une croissance aussi rapide du marché.

Le domaine de la science des données est passionnant et attire l'attention des professionnels et des débutants. Les professionnels de l'informatique envisagent de faire carrière dans le domaine en évolution de la science des données.

Évolution de la science des données

L'analyse des données a commencé dans les années 1960, ce qui ressemble à la science des données. Le terme science des données a été utilisé pour la première fois en 1985 dans la conférence donnée à l' Académie chinoise des sciences de Pékin par CF Jeff Wu comme un mot alternatif pour les statistiques. En 1992, trois aspects ont permis l'introduction réussie d'un nouveau domaine interdisciplinaire et émergent de la science des données :

• Collecte de données
• Conception de données
• L'analyse des données

Ces concepts et arguments théoriques se sont transformés en science des données moderne en 2001 pour étendre les statistiques dans les domaines techniques. Bien que cela fasse maintenant 20 ans, il n'y a pas de consensus sur la définition de la science des données. C'est encore un mot à la mode pour de nombreux professionnels ainsi que pour les débutants.

Syllabus du cours de science des données

Des recherches approfondies améliorent notre compréhension et nos connaissances en science des données, et donc le matériel d'étude continue de se mettre à jour quotidiennement pour la science des données. Il existe de nombreux cours, ateliers, programmes de formation et diplômes disponibles pour la science des données détenus par des institutions, des universités et des organisations.

Avec les progrès, le programme du cours de science des données est mis à jour. Certains étudiants de première année veulent commencer leur carrière dans la science des données et recherchent des cours d'introduction qui incluent des concepts, des pratiques pratiques et des projets qui leur fournissent les compétences nécessaires pour commencer à travailler dans des entreprises de science des données.

La plupart des organisations/instituts proposent un programme de cours de science des données . Si nous voyons le programme de cours d'upGrad pour la science des données, il comprend :

• Les concepts d'analyse de données dans Excel, Python et SQL.
• Sessions d'introduction sur l'application Python pour la Data Science.
• Devoirs pour renforcer les idées des débutants. Python est un outil de programmation largement utilisé pour la science des données et fait donc partie du programme de cours de science des données de toutes les organisations .
• Concepts et pratique pratique sur les technologies modernes telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'intelligence d'affaires, l'analyse de données et l'ingénierie des données.
• Les projets en temps réel pour les candidats choisissent d'être des data scientists, des analystes et des développeurs. Ces projets aident les candidats à comprendre clairement les technologies et leur pertinence avec la science des données et enfin, comment les utiliser dans le développement et la croissance des entreprises en temps réel.

upGrad a créé l'un des programmes de cours de science des données les plus adaptés aux professionnels. Ce cours est dispensé en ligne avec le rythme de l'apprenant et différents formats tels que la certification ou le diplôme d'études supérieures.

Le cours contient des sessions préparatoires couvrant l'analyse des données et l'introduction au langage de programmation utilisé en science des données. Diverses boîtes à outils comme Python, MySQL et Excel se concentrent sur des boîtes à outils de données qui aident les candidats à visualiser, programmer et résoudre les devoirs donnés dans le cadre du cours de science des données.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez le programme Executive PG en science des données de IIIT-B & upGrad qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, un mentorat avec des experts de l'industrie, 1 -on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.

Les professionnels de l'informatique (technologies de l'information) ont de l'expérience dans la résolution logique de divers problèmes et dans le développement des algorithmes les mieux adaptés. Pour basculer leur carrière vers la science des données, ils doivent améliorer leurs compétences analytiques et appliquer un langage de programmation spécifiquement pour la science des données. Il existe des cours spécialement conçus pour les professionnels qui cherchent à se mettre à niveau et à améliorer leurs capacités à travailler sur des projets de science des données.

Les professionnels qui souhaitent travailler dans le domaine de la science des données doivent se concentrer sur le perfectionnement de leurs capacités et de leurs connaissances et rechercher un cours approprié. Leur intérêt réside dans le programme du cours plutôt que dans d'autres aspects moins pertinents du système. Les professionnels doivent choisir un cours de science des données qui se concentre sur la science des données.