登録するアップグレードに関する最高のデータサイエンス修士プログラム

基本的に、データサイエンティストの役割には、主に問題解決が含まれます。 データサイエンティストは、ビジネス上の問題を精緻化し、関連データを収集する反復プロセスに従って、中小企業にとって最も効果的なソリューションを見つけます。 データサイエンスはほぼすべての業界に浸透しているため、データサイエンティストは今日人気があります。

新たな分野として、データサイエンスは、データを処理して実用的な洞察に形作ることを愛する人々にとって、刺激的で儲かるキャリアオプションです。 ただし、問題は、データサイエンスのキャリアを成功させるために、どこから始め、どの経路を選択するかを知ることにあります。

この記事では、データサイエンティストの仕事のさまざまな側面を調べ、upGradで最高のデータサイエンス修士課程のいくつかを見ていきます。

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データサイエンティストとは誰ですか？

データサイエンティストは、テクノロジーとビジネスサイエンスに精通した分析の専門家です。 まず、洞察を処理および抽出するためのデータの収集に焦点を当てています。 次に、分析スキルとビジネス感覚を使用して、日常のビジネス問題に対する実行可能な解決策を見つけます。

当然のことながら、この仕事には強力な分析能力と批判的思考能力が必要です。 したがって、数学と統計はデータサイエンスの2つの中心的な柱です。

データサイエンティストの役割と責任は次のとおりです。

• さまざまなソースからデータを収集し、整理して、クリーンアップします。
• 生データの前処理（構造化および非構造化の両方）。
• 最新の分析ツールと手法を使用してデータを分析します。
• 現代のビジネス上の課題に対処するための高度なモデルを設計する
• 予測モデルとMLアルゴリズムを作成する
• 適切なデータ視覚化手法を使用して、洞察を提示します。
• データアナリスト、データエンジニア、およびBIチームと協力して、革新的なビジネス戦略を考案および開発します。

データサイエンティストになるために必要なスキル

データサイエンティストの仕事は高度に分析的であるため、候補者は計算、アルゴリズムの理解、統計的解釈、および分析的思考に熟練している必要があります。

以下は、データサイエンティストの仕事の説明に適合する資格です。

教育資格：

• コンピュータサイエンスまたはエンジニアリングの学士号/理学士号を取得している必要があります
• データサイエンスの卒業証書または認定を取得する必要があります
• データサイエンスまたは関連分野の修士号を取得する必要があります

他のスキル：

• データマイニングとデータ視覚化の豊富な経験
• オペレーションズリサーチと機械学習のニュアンスを理解する必要があります
• Python、R、SQL、Java、Scala、Python、C++に精通している
• BIツール（Tableauなど）およびHadoopなどのビッグデータフレームワークに習熟していること
• 分析的思考アプローチと強力なビジネス洞察力が必要です
• 数学、確率、統計に精通している
• 優れたプレゼンテーションとコミュニケーションスキルが必要です

データサイエンティストの役割のための主要な雇用主

IT、eコマース、ヘルスケア、電気通信、銀行および金融の各セクターは、データサイエンティストの仕事の主要な雇用主です。 これらの分野の企業は、顧客グループの行動を効率的に理解して、顧客のニーズに応える最高の製品や製品に焦点を当てようとすることがよくあります。

これらとは別に、石油・ガスおよび運輸部門もビッグデータをますます活用して、従業員、販売、運用、および対象者にプラスの影響を与えています。

データサイエンティストを採用している他の部門は次のとおりです。

• NHS
• 官公庁
• 研究機関や大学

関連する経験があれば、最近はコンサルタント会社で働くこともできます。 コンサルタント会社は、クライアントと向き合う役割をより多く提供します。そこでは、累積的な範囲のビジネスのプロジェクトに取り組みます。

データサイエンティストの労働時間

あなたの毎日の労働時間、仕事と私生活のバランスはあなたが働いている雇用主のタイプに依存します。 ただし、コア稼働時間は、基本的に週5日の10時間シフト（たとえば、午前10時から午後6時、または午前9時から午後5時）です。 それにもかかわらず、プロジェクトで要求された場合、データサイエンティストは、通常の営業時間を超えて余分なシフトを行う必要がある場合があります。

今日、世界中の多くの組織が、データサイエンティストがより柔軟な作業スケジュールで離れた場所から作業することを許可しています。

upGradで最高のデータサイエンスコース：

IIITBのデータサイエンスの理学修士

• 期間：18ヶ月
• 60以上のケーススタディとプロジェクトがあります
• タイムリーで体系的な疑問解決セッション

UOAのデータサイエンスの修士号

• 期間：24ヶ月
• 30以上のライブセッション
• 1対1のフィードバックと専任の専門家によるメンターシップ

CaltechCTMEデータ分析証明書プログラム

• 期間：7ヶ月
• カリフォルニア工科大学工学部およびコンピューター学部が実施するマスタークラスを提供します

プロフェッショナル証明書–データSc。 ＆メリーランド大学のビジネス分析

• 期間：9ヶ月
• 学習者は、米国の一流大学が実施する講義を利用できます

学生は、すべての業界専門家とのいくつかの絶頂プロジェクトにさらされます

なぜupGradからデータサイエンスプログラムを追求するのですか？

配置サポート：

• upGradは、世界で最も繁栄しているキャリアポータルへのアクセスを提供し、月に約5000以上の求人があります。
• ここのコースでは、貴重なトレーニング、メンターシップセッションを提供し、履歴書作成ツールを紹介することで、面接の準備を整えます。
• ここで収集した情報により、業界をリードする専門家によるキャリアカウンセリングセッションの助けを借りて、情報に基づいた選択を行うことができます。

疑問の解決

• upGradのデータサイエンスプログラムは、業界の専門家や有能な仲間による体系的な疑問解決セッションを提供します。
• 学生からの質問には、専門家によって検証された回答が回答され、質の高い学習が保証されます。
• メンターは、学習者によって提出されたすべてのプロジェクトと課題について、個別のフィードバックを提供します。

学習サポート

• UpGradは、業界のメンター、仲間、ティーチングアシスタントを通じて比類のないガイダンスを提供します。
• カリキュラムには、すべての提出物に対する1対1の個別のフィードバックが付属しています。

ネットワーキング

• upGradコースの最大の利点は、キャリア構築に役立つ有益なセッションを提供することです。
• 学習者がネットワークを構築できるようにする業界の専門家によって実施されるワークショップがあります。
• カリキュラムには、ピアツーピアのコラボレーションを促進するためのインタラクティブなグループアクティビティが含まれています。

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結論

結論–データサイエンティストは複数のセクターにわたって高い需要があります。 これは、企業が技術的および分析的に熟練した人材を必要とし、コミュニケーションスキルが強化されているためです。

データサイエンティストは、ビジネスの成長に役立つすべてを予測します。 たとえば、企業が消費者の選択を理解し、環境への耐性を高めるのに役立ちます。 データサイエンティストとして、企業が直面する問題を解決するための革新的で想像力に富んだパターンを見つける必要があります。

役割と責任には、さまざまなソースからの膨大なデータセットの抽出、分析、および解釈が含まれます。 次に、アルゴリズム計算の作成、データマイニングへの飛び込み、機械学習または人工知能の組み込み、統計ツールの使用、そして最終的に企業にとってアクセス可能なソリューションの作成の一部が行われます。 データサイエンティストがデータを解釈すると、技術的および非技術的な利害関係者に結果を提示します。

この分野は、学び成長するための計り知れない機会を約束します。 しかし、もちろん、多額の年俸が一番上にあります！