Syllabus kursu nauki o danych: wszystko, co musisz wiedzieć

Dzisiejsze precyzyjne i inteligentne rozwiązania technologiczne i rozwiązania dostępne na rynku w prawie każdym sektorze szybko się unowocześniają; dane są sercem tych aktualizacji. Różne czujniki zbierają dane i przesyłają je do systemu. Dane te przechodzą przez wiele procesów, takich jak zrozumienie, analiza, wnioskowanie i wydobywanie znaczących informacji.

Procedury te wykorzystują zastosowane podejście naukowe i dlatego są znane jako „nauka o danych”. To modna interdyscyplinarna dziedzina XXI wieku. Różne metody naukowe, algorytmy i systemy nieustrukturyzowane wydobywają spostrzeżenia i wiedzę z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Jest ściśle związany z eksploracją danych, big data i uczeniem maszynowym.

Wielkość rynku globalnej platformy do nauki danych rośnie wykładniczo ze względu na jej zastosowania w różnych dziedzinach. Wraz z przyjęciem zaawansowanej technologii zapotrzebowanie na inteligentne systemy rośnie wielokrotnie. Wartość wielkości rynku data science wyniosła 3,93 miliarda USD (dolar amerykański) w 2019 roku.

Szacuje się, że w latach 2020-2027 wzrośnie o 26,9% CAGR (złożona roczna stopa wzrostu). Rosnące inwestycje w badania, rozwój i postęp technologiczny w dziedzinie nauki o danych powodują tak szybki wzrost rynku.

Dziedzina data science jest ekscytująca i przyciąga uwagę profesjonalistów i nowicjuszy. Specjaliści IT skłaniają się ku zrobieniu kariery w rozwijającej się dziedzinie nauki o danych.

Ewolucja nauki o danych

Analiza danych rozpoczęła się w latach 60. XX wieku, co przypomina naukę o danych. Termin nauka o danych został użyty po raz pierwszy w 1985 roku w wykładzie wygłoszonym w Chińskiej Akademii Nauk w Pekinie przez CF Jeffa Wu jako alternatywne słowo dla statystyki. W 1992 roku udało się wprowadzić trzy aspekty nowej, interdyscyplinarnej i powstającej dziedziny nauki o danych:

• Zbieranie danych
• Projektowanie danych
• Analiza danych

Te teoretyczne koncepcje i argumenty przekształciły się w nowoczesną naukę o danych w 2001 roku, aby rozszerzyć statystykę w obszarach technicznych. Choć minęło już 20 lat, nie ma zgody co do definicji nauki o danych. To wciąż modne hasło zarówno dla wielu profesjonalistów, jak i odświeżaczy.

Sylabus kursu nauki o danych

Dogłębne badania poprawiają nasze zrozumienie i wiedzę w zakresie Data Science, dlatego materiał badawczy jest codziennie aktualizowany dla Data Science. Istnieje wiele kursów, warsztatów, programów szkoleniowych i stopni naukowych z zakresu nauki o danych prowadzonych przez instytucje, uniwersytety i organizacje.

Wraz z postępami aktualizowany jest program kursu nauki o danych. Niektórzy nowicjusze chcą rozpocząć swoją karierę w naukach o danych i szukać kursów wprowadzających, które obejmują koncepcje, praktyczną praktykę i projekty, które zapewnią im umiejętności potrzebne do rozpoczęcia pracy w firmach zajmujących się analizą danych.

Większość organizacji/instytutów oferuje sylabus kursu Data science . Jeśli spojrzymy na program kursu upGrad dotyczący nauki o danych, zawiera on:

• Koncepcje analizy danych w Excelu, Pythonie i SQL.
• Sesje wprowadzające do aplikacji Pythona dla Data Science.
• Zadania wzmacniające pomysły początkujących. Python jest szeroko stosowanym narzędziem programistycznym do nauki o danych, a zatem jest częścią programu nauczania wszystkich organizacji dotyczących nauki o danych .
• Koncepcje i praktyczne ćwiczenia dotyczące nowoczesnych technologii, takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe, inteligencja biznesowa, analiza danych i inżynieria danych.
• Projekty w czasie rzeczywistym dla kandydatów wybierają analityków danych, analityków i programistów. Projekty te pomagają kandydatom w jasnym zrozumieniu technologii i ich istotności dla nauki o danych, a także w sposobie wykorzystania ich w rozwoju i wzroście biznesu w czasie rzeczywistym.

Firma upGrad stworzyła jeden z najbardziej odpowiednich sylabusów kursów z zakresu nauki o danych dla profesjonalistów. Ten kurs jest dostarczany online w tempie ucznia i w różnych formatach, takich jak certyfikacja lub dyplom ukończenia studiów podyplomowych.

Kurs zawiera sesje przygotowawcze obejmujące analizę danych oraz wprowadzenie do języka programowania używanego w data science. Różne zestawy narzędzi, takie jak Python, MySQL i Excel, koncentrują się na zestawach narzędzi danych, które pomagają kandydatom wizualizować, programować i rozwiązywać zadania wykonywane w ramach kursu nauki o danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

Specjaliści IT (Information Technology) mają doświadczenie w rozwiązywaniu różnych problemów logicznie i opracowywaniu najlepszych odpowiednich algorytmów. Aby zmienić swoją karierę w naukę o danych, muszą podnieść swoje umiejętności analityczne i zastosować język programowania przeznaczony specjalnie do nauki o danych. Istnieją kursy opracowane specjalnie dla profesjonalistów, którzy chcą poprawić siebie i swoje umiejętności pracy nad projektami data science.

Specjaliści, którzy chcą pracować w data science, powinni skupić się na podnoszeniu swoich umiejętności i wiedzy oraz poszukiwaniu odpowiedniego kursu. Interesuje się programem kursu, a nie innymi mniej istotnymi aspektami systemu. Specjaliści muszą wybrać kurs nauki o danych, który koncentruje się na nauce o danych.