Kryteria kwalifikacyjne kursów z nauki o danych: program nauczania, umiejętności i przedmioty

Data Science to dziedzina z dziedziny interdyscyplinarnej. Chodzi o naukowe podejście do przetwarzania ogromnych wymagań dotyczących danych. Nauka o danych dotyczy różnych technik i teorii naukowych wywodzących się z kilku dziedzin w kontekście matematyki, statystyki, informatyki, informatyki i wiedzy dziedzinowej.

Kwalifikowalność do nauki o danych

Ostatnio Data Science cieszy się dużym zainteresowaniem w branży. Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, studenci zaczęli z niecierpliwością oczekiwać studiowania przedmiotów DS. Branże zaczęły podnosić umiejętności swoich pracowników, aby zachować konkurencyjność. Kilka instytutów i dostawców kursów wybrało potrzeby branży i zaprojektowało odpowiednie kursy z zakresu Data Science.

Popyt na badania danych

Według raportu amerykańskiego Biura Statystyki Pracy, wzrost potrzeb Data Science stworzy około 11,5 miliona miejsc pracy do 2026 r. Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje, że do 2022 r. zawód naukowca danych będzie najbardziej rozwijającym się na świecie .

Jak sugeruje wzrost, Indie są postrzegane jako drugi, po Stanach Zjednoczonych, najbardziej znaczący ośrodek rozwoju Data Science. Zgodnie z obecnymi trendami w branży, Data Science jest wysoce atrakcyjnym zawodem. Popyt spowodował więc szybki wzrost liczby dostawców kursów Data Science.

Kto się nadaje?

Każdy, niezależnie od tego, czy jest to nowicjusz, czy profesjonalista, chcący uczyć się Data Science, może się na to zdecydować. Inżynierowie, specjaliści ds. marketingu, oprogramowanie i specjaliści IT mogą brać udział w programach w niepełnym wymiarze godzin lub w programach zewnętrznych w dziedzinie Data Science. W przypadku regularnych kursów z zakresu Data Science, podstawowym wymogiem są podstawowe przedmioty na poziomie szkoły średniej.

Nauka o danych, luźno, jest połączeniem pojęć z matematyki, informatyki i statystyki. Studenci powinni mieć dyplom z jednej z dziedzin nauki, technologii, inżynierii i matematyki (wykształcenie STEM).

Dodatkową korzyścią jest studiowanie programowania komputerowego w liceum. Studenci studiują podstawy, a także zaawansowane koncepcje w Data Science. Opierając się na wiedzy przedmiotowej z zakresu statystyki, uczenia maszynowego i programowania, studenci stają się ekspertami we wdrażaniu metodologii Data Science w praktycznym świecie.

Studenci z innych kierunków, takich jak studia biznesowe, mogą również uczestniczyć w odpowiednich kursach z zakresu Data Science. Podobnie, profesjonaliści biznesowi posiadający wykształcenie podstawowe w Business Administration, takie jak BBA lub MBA, również kwalifikują się do wyższych studiów w dziedzinie Data Science.

Specjaliści ci pracują w charakterze kierowników w branży IT. Są oni głównie odpowiedzialni za tworzenie raportów CRM, MIS (Management Information System) oraz DQA (ocena jakości danych) związanych z biznesem.

Program nauczania nauki o danych

Większość opracowanych kursów to kursy dla absolwentów na poziomie PG i Certificate. Niedawno kilka instytutów technicznych i szkół inżynierskich w Indiach uruchomiło programy studiów w zakresie Data Science i Analytics.

Przedmioty i umiejętności w DS

Ogólnie rzecz biorąc, do przyjęcia na kurs DS wymagane są następujące kwalifikacje:

• Stopień – podziałka ze strumienia STEM.
• Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu.
• Matematyka – ten przedmiot jest sercem ML/DS i analizy danych, gdzie model tworzony jest poprzez przetwarzanie danych algorytmów matematycznych. Ogólnie rzecz biorąc, matematyka obejmuje zagadnienia z arytmetyki, algebry, rachunku różniczkowego, prawdopodobieństwa różniczkowania, statystyki, geometrii i pokrewnych.
• Statystyka – koncepcje statystyczne pomogą Ci zrozumieć dane, przeanalizować i wyciągnąć z nich wnioski.
• Wizualizacja danych — uzyskuj dostęp, pobieraj dane oraz wykonuj wizualizację i prezentację za pomocą R i Tableau.
• Eksploracyjna analiza danych — Przeglądaj program Excel i bazy danych, aby uzyskać przydatne informacje z puli danych i uczyć się na podstawie atrybutów i właściwości danych.
• Testowanie hipotez — formułuj i testuj hipotezy, które są stosowane w studiach przypadków w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
• Języki programowania – chociaż kodowanie nie jest kryterium przyjęcia na kursy DS, wysoce zalecana jest znajomość języków programowania, takich jak Java, Python, Scala lub równoważne.
• Baza danych — bardzo pożądane jest dobre zrozumienie baz danych.

Nauka kryjąca się za danymi

Pole Data Science podkreśla procesy obejmujące metody, algorytmy i systemy służące do pozyskiwania wiedzy i inteligencji z puli ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Data Science obsługuje kilka inicjatyw opartych na danych, takich jak Data Mining, Big Data, Machine Learning i Artificial Intelligence.

Bardziej szczegółowo, Data Science może być postrzegana jako koncepcja, która łączy statystykę, analizę danych i metodologie analizy i nadawania sensu rzeczywistym zjawiskom za pomocą danych.

Syllabus analizy danych

Pedagodzy opracowali program kursu Data Science, aby pomóc uczniom przygotować się do wdrożenia wiedzy DS w branży. Program nauczania jest również dostosowany do potrzeb branży.

Program koncentruje się na konkretnych obszarach, takich jak narzędzia open-source, biblioteki, bazy danych, SQL, Python, R, wizualizacja danych, analiza danych i uczenie maszynowe. Koncepcja centryczna w kursie jest zgodna z metodologiami przetwarzania danych. Wykorzystuje modele oparte na systematycznie projektowanych algorytmach.

Główne narzędzia i języki programowania używane w Data Science –

• Python lub R
• Matematyka i statystyka
• Algorytmy
• Wizualizacje danych
• Spark, SQL, NoSQL
• Hadoop

Większość stanowisk oczekuje, że specjalista ds. DS będzie miał następujące umiejętności:

• Dobra ocena i zrozumienie statystyki, matematyki, podstaw komputerowych i uczenia maszynowego.
• Znajomość jednego lub więcej języków programowania, najlepiej R lub Python.
• Dogłębne zrozumienie baz danych.
• Kontakt z narzędziami Big Data, takimi jak Hadoop, Spark i MapReduce.
• Doświadczenie w zarządzaniu danymi, czyszczeniu danych, eksploracji, wizualizacji i narzędziach do raportowania.

Wniosek

To czas, w którym początkujący studenci mogą zdecydować się na podjęcie odpowiedniego kursu w strumieniu Data Science. Oceń swoje możliwości i zdecyduj się na kursy, które najbardziej Ci odpowiadają. upGrad oferuje różne kursy z zakresu Data Science, które sprawiają, że kwalifikujący się aspiranci są specjalistami z branży Data Science. Kursy obejmują zakres od Executive PG Program in Data Science , PG Certification, po magisterskie.