데이터 과학 코스 계획: 알아야 할 모든 것

오늘날 거의 모든 부문에서 시장에서 사용할 수 있는 정확하고 스마트한 기술 개발 및 솔루션이 빠르게 업그레이드되고 있습니다. 데이터는 이러한 업그레이드의 핵심입니다. 다양한 센서가 데이터를 수집하여 시스템으로 전송합니다. 이 데이터는 의미 있는 정보의 이해, 분석, 결론 및 추출과 같은 여러 프로세스를 거칩니다.

이러한 절차는 사용되는 과학적 접근 방식을 사용하므로 '데이터 과학'이라고 합니다. 21세기의 최신 학제간 분야입니다. 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 비정형 시스템은 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력과 지식을 추출합니다. 데이터 마이닝, 빅 데이터, 머신 러닝과 밀접한 관련이 있습니다.

글로벌 데이터 사이언스 플랫폼의 시장 규모는 다양한 분야에서의 응용으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 첨단 기술의 도입으로 지능형 시스템에 대한 요구가 여러 배로 증가하고 있습니다. 2019년 데이터 사이언스 시장 규모의 가치는 39억 3,000만 달러(미국 달러)였습니다.

2020년에서 2027년 사이에 26.9%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 확장될 것으로 예상됩니다. 데이터 과학 연구, 개발 및 기술 발전에 대한 투자 증가로 인해 이러한 빠른 시장 성장이 이루어지고 있습니다.

데이터 과학 분야는 흥미롭고 전문가와 신입생의 관심을 끌고 있습니다. IT 전문가는 진화하는 데이터 과학 영역에서 경력을 쌓기 위해 기울고 있습니다.

데이터 과학의 진화

데이터 분석은 데이터 과학과 유사한 1960년대에 시작되었습니다. 데이터 과학이라는 용어는 1985년 CF Jeff Wu가 베이징 중국과학원에서 강의한 강의에서 통계의 대체어로 처음 사용되었습니다. 1992년에 세 가지 측면에서 새로운 학제간 및 신흥 데이터 과학 분야가 성공적으로 도입되었습니다.

• 데이터 수집
• 데이터 디자인
• 데이터 분석

이러한 이론적 개념과 주장은 2001년 현대 데이터 과학으로 전환되어 기술 영역의 통계를 확장했습니다. 20년이 지났지만 데이터 사이언스의 정의에 대해서는 합의가 이루어지지 않고 있습니다. 그것은 여전히 ​​​​신입생뿐만 아니라 많은 전문가들에게 유행어입니다.

데이터 과학 코스 계획

심층 연구는 데이터 과학에 대한 우리의 이해와 지식을 향상시키고 있으므로 데이터 과학에 대한 연구 자료는 매일 업데이트됩니다. 기관, 대학 및 조직에서 개최하는 데이터 과학에 사용할 수 있는 다양한 과정, 워크샵, 교육 프로그램 및 학위가 있습니다.

발전과 함께 데이터 과학 과정 강의 계획표 가 업데이트됩니다. 일부 신입생은 데이터 과학 분야에서 경력을 시작하고 데이터 과학 회사에서 일하기 시작하는 데 필요한 기술을 제공하는 개념, 실습 및 프로젝트가 포함된 입문 과정을 찾고 있습니다.

대부분의 조직/기관은 데이터 과학 과정 요강을 제공합니다 . upGrad의 데이터 과학 강의 계획서를 보면 다음이 포함됩니다.

• Excel, Python 및 SQL에서 데이터 분석의 개념.
• 데이터 과학을 위한 Python 응용 프로그램에 대한 소개 세션입니다.
• 초보자의 아이디어를 강화하기 위한 과제. Python은 데이터 과학에 널리 사용되는 프로그래밍 도구이므로 모든 조직의 데이터 과학 과정 강의 계획서의 일부입니다 .
• 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석 및 데이터 엔지니어링과 같은 현대 기술에 대한 개념 및 실습.
• 후보자를 위한 실시간 프로젝트는 데이터 과학자, 분석가 및 개발자를 선택합니다. 이러한 프로젝트는 응시자가 기술과 데이터 과학과의 관련성을 명확하게 이해하고 마지막으로 실시간 비즈니스 개발 및 성장에서 기술을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

upGrad는 전문가에게 가장 적합한 데이터 과학 과정 강의 계획서 를 만들었습니다 . 이 과정은 학습자의 속도와 인증 또는 대학원 디플로마와 같은 다양한 형식으로 온라인으로 제공됩니다.

이 과정에는 데이터 분석 및 데이터 과학에 사용되는 프로그래밍 언어 소개를 다루는 준비 세션이 포함되어 있습니다. Python, MySQL 및 Excel과 같은 다양한 툴킷은 응시자가 데이터 과학 과정의 일부로 주어진 과제를 시각화, 프로그래밍 및 해결하는 데 도움이 되는 데이터 툴킷에 중점을 둡니다.

데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크샵, 업계 전문가와의 멘토링, 1 - 업계 멘토와 일대일, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

IT(Information Technology) 전문가는 다양한 문제를 논리적으로 해결하고 가장 적합한 알고리즘을 개발한 경험이 있습니다. 데이터 과학으로 경력을 전환하려면 분석 기술을 업그레이드하고 특히 데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어를 적용해야 합니다. 자신과 데이터 과학 프로젝트에서 작업할 수 있는 능력을 업그레이드하려는 전문가를 위해 특별히 개발된 과정이 있습니다.

데이터 과학 분야에서 일하고자 하는 전문가는 자신의 능력과 지식을 향상시키고 적합한 과정을 찾는 데 집중해야 합니다. 그들의 관심은 시스템의 덜 관련성이 있는 다른 측면보다는 코스 계획에 있습니다. 전문가는 데이터 과학 에 중점을 둔 데이터 과학 과정 을 선택해야 합니다.