Najlepsze programy magisterskie Data Science na uaktualnieniu do rejestracji

W swej istocie rola naukowców zajmujących się danymi polega głównie na rozwiązywaniu problemów. Analitycy danych śledzą iteracyjny proces dopracowywania problemów biznesowych i gromadzenia odpowiednich danych, aby znaleźć najskuteczniejsze rozwiązania dla małych i dużych firm. Ponieważ nauka o danych przeniknęła niemal do każdej branży, obecnie popularni są naukowcy zajmujący się danymi.

Jako rozwijająca się dziedzina, nauka o danych jest ekscytującą i lukratywną opcją kariery dla tych, którzy lubią analizować dane i przekształcać je w praktyczne spostrzeżenia. Jednak haczyk polega na tym, aby wiedzieć, od czego zacząć i jakie ścieżki wybrać, aby zbudować udaną karierę naukową o danych.

W tym artykule przyjrzymy się różnym aspektom pracy analityka danych i przyjrzymy się niektórym z najlepszych kursów magisterskich z zakresu data science na temat upGrad.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poznaj nasze popularne kursy inżynierii oprogramowania

Kim jest analityk danych?

Analitycy danych to eksperci analityczni wykwalifikowani w dziedzinie technologii i nauk biznesowych. Po pierwsze, skupiają się na gromadzeniu danych do przetwarzania i wydobywania spostrzeżeń. Następnie wykorzystują swoje umiejętności analityczne i zmysł biznesowy, aby znaleźć realne rozwiązania codziennych problemów biznesowych.

Oczywiście praca wymaga solidnych umiejętności analitycznego i krytycznego myślenia. Dlatego matematyka i statystyka to dwa podstawowe filary nauki o danych.

Role i obowiązki analityka danych obejmują:

• Zbieraj dane z różnych źródeł, organizuj je i czyść.
• Wstępne przetwarzanie surowych danych (zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych).
• Analizuj dane przy użyciu najnowszych narzędzi i technik analitycznych.
• Projektuj zaawansowane modele, aby sprostać współczesnym wyzwaniom biznesowym
• Twórz modele predykcyjne i algorytmy ML
• Użyj odpowiednich technik wizualizacji danych, aby przedstawić swoje spostrzeżenia.
• Współpracuj z analitykami danych, inżynierami danych i zespołem BI, aby tworzyć i rozwijać innowacyjne strategie biznesowe.

Umiejętności wymagane do zostania naukowcem danych

Praca data scientist jest wysoce analityczna, a zatem kandydat musi posiadać umiejętności w zakresie obliczeń, rozumienia algorytmicznego, interpretacji statystycznej i myślenia analitycznego.

Poniżej znajdują się kwalifikacje, które pasują do opisu stanowiska naukowca danych:

Kwalifikowalność edukacyjna:

• Powinien mieć tytuł licencjata / licencjata z informatyki lub inżynierii
• Powinien mieć dyplom lub certyfikat data science
• Powinien zdobyć tytuł magistra w dziedzinie data science lub pokrewnej dziedziny

Inne umiejętności:

• Duże doświadczenie w eksploracji danych i wizualizacji danych
• Powinien rozumieć niuanse badań operacyjnych i uczenia maszynowego
• Znajomość Pythona, R, SQL, Java, Scala, Pythona i C++
• Biegła znajomość narzędzi BI (takich jak Tableau) i frameworków Big Data, takich jak Hadoop
• Musi mieć analityczne podejście do myślenia i silną orientację biznesową
• Wysoko wykwalifikowani w matematyce, prawdopodobieństwie i statystyce
• Powinien mieć doskonałe umiejętności prezentacji i komunikacji

Wiodący pracodawcy w roli data scientist

Sektory IT, e-commerce, opieka zdrowotna, telekomunikacja oraz bankowość i finanse są wiodącymi pracodawcami na stanowiska naukowców zajmujących się danymi. Firmy z tych dziedzin często starają się skutecznie zrozumieć zachowanie swoich grup odbiorców, aby skoncentrować się na najlepszej ofercie i produktach spełniających potrzeby ich klientów.

Poza tym sektory ropy i gazu oraz transportu w coraz większym stopniu wykorzystują duże zbiory danych, aby pozytywnie wpłynąć na swoich pracowników, sprzedaż, operacje i grupę docelową.

Niektóre inne działy zatrudniające analityków danych to:

• NHS
• Biura rządowe
• Instytucje badawcze i uczelnie

Mając odpowiednie doświadczenie, w dzisiejszych czasach można nawet pracować w firmie doradczej. Konsultacje oferują bardziej rolę zorientowaną na klienta, w której będziesz pracować nad projektami dla skumulowanego zakresu firm.

Godziny pracy analityka danych

Twój dobowy czas pracy, równowaga pracy i życia osobistego zależą od typu pracodawcy, dla którego pracujesz. Jednak podstawowe godziny pracy to zasadniczo 10-godzinna zmiana (na przykład 10-18 lub 9-17) przez pięć dni w tygodniu. Mimo to czasami analitycy danych mogą potrzebować pracować na dodatkowe zmiany poza zwykłymi godzinami pracy, jeśli projekt tego wymaga.

Obecnie wiele organizacji na całym świecie umożliwia analitykom danych pracę ze zdalnych lokalizacji w bardziej elastycznym harmonogramie pracy.

Najlepsze kursy nauki o danych na upGrad:

Master of Science in Data Science z IIITB

• Czas trwania: 18 miesięcy
• Ma ponad 60 studiów przypadków i projektów
• Terminowe i systematyczne sesje rozwiązywania wątpliwości

MS w Data Science z UOA

• Czas trwania: 24 miesiące
• Ponad 30 sesji na żywo
• Indywidualna informacja zwrotna i dedykowany mentoring ekspercki

Program certyfikacji Caltech CTME Data Analytics

• Czas trwania: 7 miesięcy
• Oferuje kursy mistrzowskie prowadzone przez Wydział Inżynierii i Informatyki Caltech

Certyfikat Zawodowy – Data Sc. i analityki biznesowej z University of Maryland

• Czas trwania: 9 miesięcy
• Uczniowie mogą korzystać z wykładów prowadzonych przez czołowy uniwersytet w USA

Studenci są narażeni na kilka projektów zwieńczenia ze wszystkimi ekspertami z branży

Dlaczego warto realizować programy do nauki danych od upGrad?

Wsparcie w zakresie rozmieszczenia:

• upGrad daje dostęp do najlepiej prosperującego portalu kariery na świecie z prawie 5000+ ofertami pracy miesięcznie.
• Kursy tutaj przygotowują Cię do rozmowy kwalifikacyjnej, zapewniając wartościowe szkolenia, sesje mentorskie i udostępniając narzędzia do budowania CV.
• Informacje, które tu zbierasz, sprawiają, że jesteś biegły w dokonywaniu świadomych wyborów za pomocą sesji doradztwa zawodowego prowadzonych przez wiodących ekspertów branżowych.

Rozstrzyganie wątpliwości

• Programy do nauki danych na upGrad zapewniają systematyczne sesje rozwiązywania wątpliwości przez ekspertów branżowych i kompetentnych współpracowników.
• Na pytania zadawane przez studentów odpowiadają odpowiedzi, które są weryfikowane przez ekspertów, co zapewnia wysoką jakość nauki.
• Mentorzy przekazują spersonalizowane informacje zwrotne na temat wszystkich projektów i zadań przesłanych przez uczniów.

Wsparcie w nauce

• UpGrad zapewnia niezrównane wskazówki za pośrednictwem mentorów branżowych, rówieśników i asystentów nauczania.
• Program nauczania zawiera indywidualną informację zwrotną na temat wszystkich zgłoszeń.

Sieć

• Najlepszą częścią kursów upGrad jest to, że zapewniają sesje informacyjne, które pomagają w budowaniu kariery.
• Istnieją warsztaty prowadzone przez ekspertów branżowych, które umożliwiają uczącym się nawiązywanie kontaktów.
• Program nauczania obejmuje interaktywne zajęcia grupowe w celu wspierania współpracy peer-to-peer.

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

Wniosek

Podsumowując – naukowcy zajmujący się danymi są bardzo poszukiwani w wielu sektorach. Dzieje się tak, ponieważ firmy potrzebują ludzi z umiejętnościami technicznymi i analitycznymi oraz mają lepsze umiejętności komunikacyjne.

Analitycy danych przewidują wszystko, co pomaga rozwijać się biznesowi. Na przykład pomagają firmie zrozumieć wybory konsumentów i pomagają im stać się bardziej odpornymi na środowisko. Jako naukowiec zajmujący się danymi, trzeba znaleźć innowacyjne i pomysłowe wzorce rozwiązywania problemów, z którymi borykają się firmy.

Role i obowiązki obejmują wydobywanie, analizowanie i interpretowanie ogromnych zbiorów danych z różnych źródeł. Potem przychodzi czas na wykonywanie obliczeń algorytmicznych, zanurzenie się w eksplorację danych, włączenie uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji, wykorzystanie narzędzi statystycznych i wreszcie stworzenie dostępnego rozwiązania dla firmy. Gdy analitycy danych zinterpretują dane, przedstawiają wyniki zainteresowanym stronom technicznym i nietechnicznym.

Dziedzina ta obiecuje ogromne możliwości uczenia się i rozwoju. Ale oczywiście wysokie roczne pensje są wisienką na torcie!