Programma del corso di Data Science: tutto ciò che devi sapere

Gli sviluppi tecnologici precisi e intelligenti di oggi e le soluzioni disponibili sul mercato in quasi tutti i settori si stanno aggiornando rapidamente; i dati sono il cuore di questi aggiornamenti. Vari sensori raccolgono dati e li trasferiscono al sistema. Questi dati passano attraverso molteplici processi come la comprensione, l'analisi, la conclusione e l'estrazione di informazioni significative.

Queste procedure utilizzano un approccio scientifico utilizzato, e quindi è noto come "Scienza dei dati". È un campo interdisciplinare di tendenza del 21° secolo. Vari metodi scientifici, algoritmi e sistemi non strutturati estraggono approfondimenti e conoscenze da dati strutturati e non strutturati. È strettamente correlato al data mining, ai big data e all'apprendimento automatico.

Le dimensioni del mercato della piattaforma globale di data science stanno aumentando in modo esponenziale a causa delle sue applicazioni in vari campi. Le richieste di sistemi intelligenti stanno aumentando a più riprese con l'adozione di tecnologie avanzate. Il valore della dimensione del mercato della scienza dei dati è stato di 3,93 miliardi di dollari (Dollaro degli Stati Uniti) nel 2019.

Si stima che si espanda a un CAGR (Compound Annual Growth Rate) del 26,9% tra il 2020 e il 2027. I crescenti investimenti nella ricerca, sviluppo e progressi tecnologici nella scienza dei dati stanno causando una crescita del mercato così rapida.

Il campo della scienza dei dati è entusiasmante e attira l'attenzione di professionisti e matricole. I professionisti IT tendono a fare carriera nel dominio in continua evoluzione della scienza dei dati.

Evoluzione della scienza dei dati

L'analisi dei dati è iniziata negli anni '60 e ha una somiglianza con la scienza dei dati. Il termine scienza dei dati è stato utilizzato per la prima volta nel 1985 nella conferenza tenuta all'Accademia cinese delle scienze di Pechino da CF Jeff Wu come parola alternativa per la statistica. Nel 1992, tre aspetti hanno consentito l'introduzione di successo di un nuovo campo interdisciplinare ed emergente della scienza dei dati:

• Raccolta dati
• Progettazione dei dati
• Analisi dei dati

Questi concetti e argomenti teorici si sono trasformati nella moderna scienza dei dati nel 2001 per espandere le statistiche nelle aree tecniche. Sebbene siano passati 20 anni, non c'è consenso sulla definizione di scienza dei dati. È ancora una parola d'ordine per molti professionisti e matricole.

Programma del corso di scienza dei dati

Una ricerca approfondita sta migliorando la nostra comprensione e conoscenza in Data Science, e quindi il materiale di studio continua ad aggiornarsi ogni giorno per Data Science. Sono disponibili numerosi corsi, workshop, programmi di formazione e lauree per la scienza dei dati tenuti da istituzioni, università e organizzazioni.

Con i progressi, il programma del corso di scienza dei dati viene aggiornato. Alcuni neofiti vogliono iniziare la loro carriera nella scienza dei dati e cercano corsi introduttivi che includano concetti, esercitazioni pratiche e progetti che forniscano loro le competenze per iniziare a lavorare nelle aziende di scienza dei dati.

La maggior parte delle organizzazioni/istituti offre un programma del corso di Data science . Se vediamo il programma del corso di upGrad per la scienza dei dati, include:

• I concetti di analisi dei dati in Excel, Python e SQL.
• Sessioni introduttive sull'applicazione Python per Data Science.
• Compiti per rafforzare le idee dei principianti. Python è uno strumento di programmazione ampiamente utilizzato per la scienza dei dati ed è quindi parte del programma dei corsi di scienza dei dati di tutte le organizzazioni .
• Concetti e pratica pratica sulle moderne tecnologie come machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, business intelligence, analisi dei dati e ingegneria dei dati.
• I progetti in tempo reale per i candidati scelgono di essere data scientist, analisti e sviluppatori. Questi progetti aiutano i candidati a comprendere chiaramente le tecnologie e la loro rilevanza con la scienza dei dati e, infine, come utilizzarle nello sviluppo e nella crescita del business in tempo reale.

upGrad ha creato uno dei programmi di corso di data science più adatti ai professionisti. Questo corso viene erogato online con il ritmo dello studente e diversi formati come la certificazione o il diploma post-laurea.

Il corso contiene sessioni preparatorie che riguardano l'analisi dei dati e l'introduzione al linguaggio di programmazione utilizzato nella scienza dei dati. Vari toolkit come Python, MySQL ed Excel sono incentrati su toolkit di dati che aiutano i candidati a visualizzare, programmare e risolvere compiti assegnati come parte del corso di scienza dei dati.

Se sei curioso di conoscere la scienza dei dati, dai un'occhiata al programma Executive PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1 -on-1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.

I professionisti dell'IT (Information Technology) hanno esperienza nella risoluzione logica di vari problemi e nello sviluppo degli algoritmi più adatti. Per trasformare la propria carriera nella scienza dei dati, devono aggiornare le proprie capacità analitiche e applicare un linguaggio di programmazione specifico per la scienza dei dati. Ci sono corsi sviluppati in particolare per i professionisti che desiderano aggiornare se stessi e le proprie capacità per lavorare su progetti di scienza dei dati.

I professionisti disposti a lavorare nella scienza dei dati dovrebbero concentrarsi sull'aggiornamento delle proprie capacità e conoscenze e sulla ricerca di un corso adatto. Il loro interesse risiede nel programma del corso piuttosto che in altri aspetti meno rilevanti del sistema. I professionisti devono scegliere un corso di scienza dei dati che si concentri sulla scienza dei dati.