등록할 upGrad의 최고의 데이터 과학 석사 프로그램

핵심적으로 데이터 과학자의 역할은 주로 문제 해결과 관련이 있습니다. 데이터 과학자는 비즈니스 문제를 수정하고 관련 데이터를 수집하는 반복적인 프로세스를 따라 중소기업을 위한 가장 효과적인 솔루션을 찾습니다. 데이터 과학이 거의 모든 산업에 침투했기 때문에 데이터 과학자는 오늘날 대중적인 수요가 있습니다.

새롭게 부상하는 분야인 데이터 과학은 데이터를 처리하고 이를 실행 가능한 통찰력으로 만드는 것을 좋아하는 사람들에게 흥미롭고 수익성 있는 직업 옵션입니다. 그러나 문제는 어디서 시작해야 하고 성공적인 데이터 과학 경력을 쌓기 위해 어떤 경로를 선택해야 하는지 아는 데 있습니다.

이 기사에서 우리는 데이터 과학자의 직업의 다양한 측면을 살펴보고 upGrad에서 최고의 데이터 과학 석사 과정 중 일부를 살펴볼 것입니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 소프트웨어 개발 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

인기 있는 소프트웨어 엔지니어링 과정 살펴보기

데이터 과학자는 누구입니까?

데이터 과학자는 기술 및 비즈니스 과학에 능숙한 분석 전문가입니다. 첫째, 처리 및 통찰력 추출을 위한 데이터 수집에 중점을 둡니다. 그런 다음 분석 기술과 비즈니스 통찰력을 사용하여 일상적인 비즈니스 문제에 대한 실행 가능한 솔루션을 찾습니다.

당연히 이 직업은 강력한 분석력과 비판적 사고 능력을 요구합니다. 따라서 수학과 통계는 데이터 과학의 두 가지 핵심 기둥입니다.

데이터 과학자의 역할과 책임은 다음과 같습니다.

• 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 정리하고 정리합니다.
• 원시 데이터의 사전 처리(정형 및 비정형 모두).
• 최신 분석 도구 및 기술을 사용하여 데이터를 분석합니다.
• 현대의 비즈니스 과제를 해결하기 위한 고급 모델 설계
• 예측 모델 및 ML 알고리즘 생성
• 적절한 데이터 시각화 기술을 사용하여 통찰력을 제시합니다.
• 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 BI 팀과 협력하여 혁신적인 비즈니스 전략을 구상하고 개발합니다.

데이터 과학자가 되기 위해 필요한 능력

데이터 과학자의 직업은 고도로 분석적이므로 후보자는 계산, 알고리즘 이해, 통계적 해석 및 분석적 사고에 능숙해야 합니다.

다음은 데이터 과학자 직업에 대한 설명에 맞는 자격입니다.

교육 자격:

• 컴퓨터 과학 또는 공학 학사/BSc 학위가 있어야 합니다.
• 데이터 과학 졸업장 또는 자격증이 있어야 합니다.
• 데이터 과학 또는 관련 분야에서 석사 학위를 취득해야 합니다.

다른 기술들:

• 데이터 마이닝 및 데이터 시각화에 대한 풍부한 경험
• 운영 연구 및 머신 러닝의 뉘앙스를 이해해야 합니다.
• Python, R, SQL, Java, Scala, Python 및 C++에 능숙
• Tableau와 같은 BI 도구 및 Hadoop과 같은 빅 데이터 프레임워크에 대한 능숙함
• 분석적 사고 방식과 강력한 비즈니스 통찰력이 있어야 합니다.
• 수학, 확률 및 통계에 능숙한 자
• 프레젠테이션 및 커뮤니케이션 능력이 우수해야 함

데이터 과학자의 역할에 대한 최고의 고용주

IT, 전자 상거래, 의료, 통신, 은행 및 금융 부문은 데이터 과학자의 작업을 주도하는 고용주입니다. 이 분야의 기업은 고객의 요구에 맞는 최상의 제품과 제품에 집중하기 위해 고객 그룹의 행동을 효율적으로 이해하려고 합니다.

이 외에도 석유 및 가스 및 운송 부문은 직원, 영업, 운영 및 대상 고객에게 긍정적인 영향을 미치기 위해 빅 데이터를 점점 더 활용하고 있습니다.

데이터 과학자를 고용하는 다른 부서는 다음과 같습니다.

• NHS
• 관공서
• 연구 기관 및 대학

관련 경험이 있으면 요즘에는 컨설팅 회사에서도 일할 수 있습니다. 컨설팅은 더 많은 고객 대면 역할을 제공하여 누적 범위의 비즈니스를 위한 프로젝트에서 작업하게 됩니다.

데이터 과학자의 근무 시간

귀하의 일일 근무 시간, 일과 개인 생활의 균형은 귀하가 일하는 고용주의 유형에 따라 다릅니다. 그러나 핵심 근무 시간은 기본적으로 주 5일 동안 10시간 교대(예: 오전 10시-오후 6시 또는 오전 9시-오후 5시)입니다. 그럼에도 불구하고 데이터 과학자는 프로젝트에서 요구하는 경우 정규 근무 시간 외에 추가 교대 근무를 해야 할 수도 있습니다.

오늘날 전 세계적으로 많은 조직에서 데이터 과학자가 원격 위치에서 보다 유연한 작업 일정으로 작업할 수 있습니다.

upGrad의 최고의 데이터 과학 과정:

IIITB의 데이터 과학 석사

• 기간: 18개월
• 60개 이상의 사례 연구 및 프로젝트가 있습니다.
• 시기 적절하고 체계적인 의심 해결 세션

UOA에서 데이터 과학 석사

• 기간: 24개월
• 30개 이상의 라이브 세션
• 일대일 피드백 및 전담 전문가 멘토링

Caltech CTME 데이터 분석 인증 프로그램

• 기간: 7개월
• Caltech 공학 및 컴퓨터 학부의 마스터 클래스 제공

전문 인증서 – 데이터 Sc. & University of Maryland의 비즈니스 분석

• 기간: 9개월
• 학습자는 미국 최고의 대학에서 진행하는 강의를 이용할 수 있습니다.

학생들은 모든 산업 전문가와 함께 여러 관석 프로젝트에 노출됩니다.

upGrad에서 데이터 과학 프로그램을 추구하는 이유는 무엇입니까?

배치 지원:

• upGrad는 매달 거의 5000개 이상의 일자리가 있는 세계에서 가장 번영하는 직업 포털에 대한 액세스를 제공합니다.
• 여기에 있는 과정은 귀중한 교육, 멘토링 세션을 제공하고 이력서 작성 도구를 보여줌으로써 면접 준비가 되도록 합니다.
• 여기에서 수집한 정보는 업계 최고의 전문가가 제공하는 직업 상담 세션의 도움을 받아 정보에 입각한 선택을 하는 데 능숙해집니다.

의심 해결

• upGrad의 데이터 과학 프로그램은 업계 전문가와 유능한 동료의 체계적인 의심 해결 세션을 제공합니다.
• 학생들이 묻는 질문에 전문가가 검증한 답변을 통해 양질의 학습을 보장합니다.
• 멘토는 학습자가 제출한 모든 프로젝트 및 과제에 대해 개인화된 피드백을 제공합니다.

학습 지원

• UpGrad는 업계 멘토, 동료 및 조교를 통해 비할 데 없는 지침을 제공합니다.
• 커리큘럼에는 모든 제출물에 대한 일대일 맞춤 피드백이 제공됩니다.

네트워킹

• upGrad 과정의 가장 좋은 점은 경력 구축에 도움이 되는 유익한 세션을 제공한다는 것입니다.
• 학습자가 네트워크를 형성할 수 있도록 업계 전문가가 진행하는 워크숍이 있습니다.
• 교과 과정에는 피어 투 피어 협업을 촉진하기 위한 대화식 그룹 활동이 포함됩니다.

소프트웨어 개발과 관련된 인기 기사 읽기

결론

결론 - 데이터 과학자는 여러 부문에서 수요가 많습니다. 이는 기업이 기술 및 분석적으로 숙련된 인력을 필요로 하고 향상된 커뮤니케이션 기술을 가지고 있기 때문입니다.

데이터 과학자는 비즈니스 성장에 도움이 되는 모든 것을 예측합니다. 예를 들어, 기업이 소비자 선택을 이해하고 환경 회복력을 높이는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학자는 비즈니스가 직면한 문제를 해결하기 위해 혁신적이고 상상력이 풍부한 패턴을 찾아야 합니다.

역할과 책임에는 다양한 소스에서 방대한 데이터 세트를 추출, 분석 및 해석하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 알고리즘 계산을 수행하고, 데이터 마이닝에 뛰어들고, 기계 학습 또는 인공 지능을 통합하고, 통계 도구를 사용하고, 마지막으로 회사에서 접근 가능한 솔루션을 만드는 부분이 나옵니다. 데이터 과학자가 데이터를 해석하면 결과를 기술 및 비기술 이해 관계자에게 제공합니다.

이 분야는 배우고 성장할 수 있는 엄청난 기회를 약속합니다. 그러나 물론, 막대한 연봉이 최우선 순위입니다!