Criteri di idoneità al corso di scienza dei dati: programma, abilità e materie

La scienza dei dati è un campo nel dominio interdisciplinare. Riguarda l'approccio scientifico nell'elaborazione di enormi requisiti di dati. La scienza dei dati riguarda varie tecniche e teorie scientifiche derivate da diversi campi nel contesto della matematica, statistica, informatica, scienza dell'informazione e conoscenza del dominio.

Idoneità alla scienza dei dati

Ultimamente, la scienza dei dati è stata molto richiesta nel settore. Per far fronte alla domanda, gli studenti hanno iniziato a non vedere l'ora di studiare le materie DS. Le industrie hanno iniziato a migliorare le competenze del proprio personale per rimanere competitive. Diversi istituti e fornitori di corsi hanno selezionato le esigenze del settore e hanno progettato corsi adeguati in Data Science.

Domanda di scienza dei dati

Secondo il rapporto del Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, l'aumento del fabbisogno di Data Science creerà circa 11,5 milioni di posti di lavoro entro il 2026. Il World Economic Forum prevede che entro il 2022 la professione di data scientist sarà la più emergente al mondo .

Come suggerisce la crescita, dopo gli Stati Uniti, l'India è considerata il secondo hub più importante per gli sviluppi della scienza dei dati. Secondo le attuali tendenze lavorative del settore, la scienza dei dati è una professione altamente occupabile e attraente. La domanda, quindi, ha introdotto un rapido aumento dei fornitori di corsi di Data Science.

Chi è idoneo?

Chiunque, sia un principiante che un professionista, desideroso di apprendere la scienza dei dati può optare per esso. Ingegneri, professionisti del marketing, software e professionisti IT possono partecipare a programmi part-time o esterni in Data Science. Per i corsi regolari di Data Science, le materie di base del livello di scuola superiore sono il requisito minimo.

Data Science, in senso lato, è una fusione di concetti di matematica, informatica e statistica. Gli studenti dovrebbero avere una laurea in uno dei campi delle scienze, della tecnologia, dell'ingegneria e della matematica (background STEM).

Avere studiato programmazione informatica al liceo è un ulteriore vantaggio. Gli studenti studiano i fondamenti e i concetti avanzati in Data Science. Sulla base della conoscenza della materia di statistica, apprendimento automatico e programmazione, gli studenti diventano esperti nell'implementazione di metodologie di Data Science nel mondo pratico.

Anche gli studenti di altri flussi, come gli studi aziendali, possono accedere a corsi pertinenti in Data Science. Allo stesso modo, anche i professionisti aziendali in possesso di una laurea di base in Business Administration, come BBA o MBA, possono beneficiare di studi superiori nel dominio della scienza dei dati.

Questi professionisti lavorano in qualità di dirigenti nel settore IT. Sono principalmente responsabili della creazione di report CRM, MIS (Management Information System) e DQA (valutazione della qualità dei dati) relativi al business.

Curriculum di scienza dei dati

La maggior parte dei corsi progettati sono PG e corsi di livello certificato per laureati. Di recente, diversi istituti tecnici e scuole di ingegneria in India hanno lanciato corsi di laurea in Data Science e Analytics.

Soggetti e abilità di DS

In generale, per l'ammissione ad un corso di DS sono necessari i seguenti titoli:

• Laurea - Una laurea dal flusso STEM.
• Non è richiesta alcuna esperienza di codifica.
• Matematica – Questo argomento è il cuore di ML/DS e analisi dei dati, in cui il modello viene creato elaborando i dati di algoritmi matematici. In generale, la matematica copre ampiamente argomenti di aritmetica, algebra, calcolo, probabilità di differenziazione, statistica, geometria e affini.
• Statistiche : i concetti statistici ti aiuteranno a comprendere i dati, analizzare e trarre conclusioni dai dati.
• Visualizzazione dei dati : accedi, recupera i dati ed esegui la visualizzazione e la presentazione con R e Tableau.
• Analisi esplorativa dei dati : esplora Excel e i database per ricavare informazioni utili dal pool di dati e apprendere dagli attributi e dalle proprietà dei dati.
• Test di ipotesi : formulare e testare ipotesi che vengono applicate nei casi di studio per risolvere problemi aziendali reali.
• Linguaggi di programmazione – Sebbene la codifica non sia il criterio di ammissione ai corsi DS, è altamente raccomandata la conoscenza dei linguaggi di programmazione, come Java, Python, Scala o equivalenti.
• Database – È altamente auspicabile una buona conoscenza dei database.

La scienza dietro i dati

Il campo della scienza dei dati mette in evidenza i processi che coinvolgono metodi, algoritmi e sistemi per derivare conoscenza e intelligenza da un pool di dati strutturati e non strutturati. Data Science si rivolge a diverse iniziative basate sui dati, come Data Mining, Big Data, Machine Learning e Intelligenza Artificiale.

Più in dettaglio, la scienza dei dati potrebbe essere vista come un concetto che unifica le statistiche, l'analisi dei dati e le metodologie per analizzare e dare un senso ai fenomeni reali con l'aiuto dei dati.

Programma di scienza dei dati

Gli educatori hanno progettato un programma del corso di Data Science per aiutare gli studenti a prepararsi al settore per implementare la conoscenza di DS nel settore. Il curriculum è inoltre sintonizzato per soddisfare le esigenze del settore.

Il programma si concentra su aree specifiche, come strumenti open source, librerie, database, SQL, Python, R, visualizzazione dei dati, analisi dei dati e apprendimento automatico. Il concetto centrale del corso segue le metodologie nella gestione dei dati. Utilizza modelli basati su algoritmi progettati sistematicamente.

Principali strumenti e linguaggi di programmazione utilizzati nella scienza dei dati -

• Python o R
• Matematica e Statistica
• Algoritmi
• Visualizzazioni dei dati
• Spark, SQL, NoSQL
• Hadoop

La maggior parte dei lavori si aspetta che un professionista DS abbia le seguenti abilità:

• Un buon voto e comprensione di statistica, matematica, fondamenti di informatica e apprendimento automatico.
• Competenza in uno o più linguaggi di programmazione, preferibilmente R o Python.
• Conoscenza approfondita dei database.
• Esposizione a strumenti per Big Data, come Hadoop, Spark e MapReduce.
• Esperienza in strumenti di data wrangling, pulizia dei dati, mining, visualizzazione e reporting.

Conclusione

Questo è il momento per gli aspiranti studenti di decidere se seguire il corso giusto nel flusso di Data Science. Valuta le tue capacità e decidi di seguire i corsi più adatti a te. upGrad offre vari corsi in Data Science che rendono gli aspiranti idonei professionisti pronti per il settore in Data Science. I corsi spaziano dall'Executive PG Program in Data Science , PG Certification, ai Master.