데이터 과학 과정 적격성 기준: 강의 계획서, 기술 및 과목

데이터 과학은 학제 간 영역의 한 분야입니다. 방대한 데이터 요구 사항을 처리하는 과학적 접근 방식에 관한 것입니다. 데이터 과학은 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학 및 도메인 지식의 맥락에서 여러 분야에서 파생된 다양한 과학 기술 및 이론과 관련이 있습니다.

데이터 과학 자격

최근 데이터 과학은 업계에서 큰 수요가 있습니다. 수요에 대처하기 위해 학생들은 DS 과목을 공부하기를 고대하기 시작했습니다. 업계는 경쟁력을 유지하기 위해 직원의 기술을 업그레이드하기 시작했습니다. 여러 기관과 과정 제공업체에서 업계 요구 사항을 선택하고 데이터 과학에 적합한 과정을 설계했습니다.

데이터 과학 수요

미국 노동 통계국의 보고서에 따르면 데이터 과학 수요의 증가는 2026년까지 약 1,150만 개의 일자리를 창출할 것입니다. 세계 경제 포럼(World Economic Forum)은 2022년까지 데이터 과학자라는 직업이 세계에서 가장 많이 부상할 것이라고 예측합니다. .

성장에서 알 수 있듯이 인도는 미국 다음으로 데이터 과학 개발의 두 번째로 중요한 허브로 간주됩니다. 현재 업계의 직업 동향에 따라 데이터 과학은 고용 가능성이 높고 매력적인 직업입니다. 따라서 수요는 데이터 과학 과정 제공자의 급격한 증가를 가져왔습니다.

자격이 있는 사람은 누구입니까?

데이터 과학을 배우고자 하는 초보자든 전문가든 누구든지 선택할 수 있습니다. 엔지니어, 마케팅 전문가, 소프트웨어 및 IT 전문가는 데이터 과학에서 시간제 또는 외부 프로그램을 수강할 수 있습니다. 데이터 과학의 정규 과정의 경우 기본 고등학교 수준의 과목이 최소 요구 사항입니다.

데이터 과학은 느슨하게 수학, 컴퓨터 과학 및 통계의 개념을 융합한 것입니다. 학생들은 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM 배경) 분야 중 하나에서 학위를 취득해야 합니다.

고등학교에서 컴퓨터 프로그래밍을 공부한 것은 추가적인 이점입니다. 학생들은 데이터 과학의 기초와 고급 개념을 공부합니다. 통계, 기계 학습 및 프로그래밍의 주제 지식을 바탕으로 학생들은 실제 세계에서 데이터 과학 방법론을 구현하는 전문가가 됩니다.

비즈니스 연구와 같은 다른 분야의 학생들도 데이터 과학 관련 과정을 수강할 수 있습니다. 마찬가지로, BBA 또는 MBA와 같이 경영학에서 기본 학위를 소지한 비즈니스 전문가도 데이터 과학 영역에서 더 높은 수준의 연구를 수행할 자격이 있습니다.

이 전문가들은 IT 업계의 경영진의 자격으로 일합니다. CRM 보고서, MIS(Management Information System), 비즈니스 관련 DQA(Data Quality Assessment)를 주로 담당합니다.

데이터 과학 커리큘럼

설계된 과정의 대부분은 졸업생을 위한 PG 및 인증 수준 과정입니다. 최근에 인도의 여러 기술 기관과 공학 대학에서 데이터 과학 및 분석 분야의 학위 프로그램을 시작했습니다.

DS 과목 및 기술

일반적으로 DS 과정에 입학하려면 다음 자격이 필요합니다.

• 학위 – STEM 스트림의 졸업.
• 코딩 경험이 필요하지 않습니다.
• 수학 – 이 과목은 ML/DS 및 데이터 분석의 핵심으로, 수학적 알고리즘의 데이터를 처리하여 모델을 생성합니다. 일반적으로 수학은 산술, 대수, 미적분, 미분 확률, 통계, 기하학 및 관련 주제를 광범위하게 다룹니다.
• 통계 – 통계 개념은 데이터를 이해하고, 분석하고, 데이터에서 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 시각화 – R 및 Tableau를 사용하여 데이터에 액세스하고 데이터를 검색하고 시각화 및 프레젠테이션을 수행합니다.
• 탐색적 데이터 분석 – Excel 및 데이터베이스를 탐색하여 데이터 풀에서 유용한 통찰력을 도출하고 데이터 속성 및 속성에서 학습합니다.
• 가설 테스트 – 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 사례 연구에 적용되는 가설을 공식화하고 테스트합니다.
• 프로그래밍 언어 – 코딩이 DS 과정 입학의 기준은 아니지만 Java, Python, Scala 또는 이에 상응하는 프로그래밍 언어에 대한 지식을 적극 권장합니다.
• 데이터베이스 – 데이터베이스에 대한 충분한 이해가 매우 바람직합니다.

데이터 이면의 과학

데이터 과학 분야는 정형 및 비정형 데이터 풀에서 지식과 인텔리전스를 도출하는 방법, 알고리즘 및 시스템과 관련된 프로세스를 강조합니다. 데이터 과학은 데이터 마이닝, 빅 데이터, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 여러 데이터 중심 이니셔티브를 충족합니다.

좀 더 구체적으로 말하면 데이터 사이언스는 데이터의 도움으로 실제 현상을 분석하고 이해하기 위해 통계, 데이터 분석, 방법론을 통합하는 개념으로 볼 수 있습니다.

데이터 과학 강의 계획서

교육 학자 들은 학생들이 업계에서 DS 지식을 구현할 준비가 되도록 데이터 과학 과정 강의 계획서 를 설계했습니다. 커리큘럼도 업계의 요구 사항에 맞게 조정됩니다.

강의 계획서는 오픈 소스 도구, 라이브러리, 데이터베이스, SQL, Python, R, 데이터 시각화, 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 특정 영역에 중점을 둡니다. 이 과정의 중심 개념은 데이터 처리 방법론을 따릅니다. 체계적으로 설계된 알고리즘을 기반으로 하는 모델을 사용합니다.

데이터 과학에서 사용되는 주요 도구 및 프로그래밍 언어 –

• 파이썬 또는 R
• 수학 및 통계
• 알고리즘
• 데이터 시각화
• 스파크, SQL, NoSQL
• 하둡

대부분의 직업은 DS 전문가가 다음과 같은 기술을 갖기를 기대합니다 –

• 통계, 수학, 컴퓨터 기초 및 기계 학습에 대한 좋은 점수와 이해.
• 하나 이상의 프로그래밍 언어, 가급적이면 R 또는 Python에 대한 전문 지식.
• 데이터베이스에 대한 철저한 이해.
• Hadoop, Spark 및 MapReduce와 같은 빅 데이터 도구에 대한 노출.
• 데이터 랭글링, 데이터 정리, 마이닝, 시각화 및 보고 도구에 대한 경험.

결론

이것은 지망생들이 데이터 과학 스트림에서 올바른 과정을 수강하기로 결정할 때입니다. 자신의 능력을 평가하고 가장 적합한 과정을 선택하십시오. upGrad 는 자격을 갖춘 지망자들이 데이터 과학 분야에서 업계 준비가 된 전문가가 되도록 다양한 데이터 과학 과정을 제공합니다. 과정 은 데이터 과학의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램 , PG 인증에서 석사까지 다양합니다.