Przyszłość technologii Data Science w Indiach

Data science to modne hasło w dzisiejszym świecie innowacji naukowych i technologicznych. Aplikacje do nauki danych są szerokie i zróżnicowane, a przyszłość oczekuje dużego zapotrzebowania na specjalistów od nauki danych w różnych aspektach świata IT.

Według Światowego Forum Ekonomicznego szacuje się, że do roku 2025 każdego dnia na całym świecie będzie tworzonych prawie 463 eksabajty danych. Ilość generowanych danych jest prawie równa 212 765 957 płyt DVD dziennie. Przy tak ogromnej ilości danych nagromadzonych każdego dnia konieczne staje się badanie i analizowanie nieprzetworzonych danych generowanych z różnych źródeł; w tym miejscu nauka o danych pracuje nad uproszczeniem zadania.

Co to jest nauka o danych?

Zanim zrozumiemy zapotrzebowanie na naukę danych w przyszłości , kluczowe znaczenie ma przede wszystkim zrozumienie, czym jest nauka o danych.

Nauka o danych to proces gromadzenia danych, po którym następuje przechowywanie, segregacja i analiza danych w celu odzyskania wartości z ogromnych nieustrukturyzowanych danych, pomagając firmom i organizacjom w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

Nauka o danych to również naukowe badanie danych, które wymaga różnych narzędzi i modeli, w tym narzędzi uczenia maszynowego, modeli statystycznych i matematycznych oraz sztucznej inteligencji. Nauka o danych zajmuje się również przetwarzaniem i wizualizacją danych oraz eksploracją i analizą danych.

Zapoznaj się z naszymi kursami online z zakresu nauki o danych, aby podnieść swoje umiejętności

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami online z zakresu nauki o danych

Kariera w branży data science w Indiach

Kandydaci studiujący nauki o danych i przedmioty pokrewne dobrze wiedzą, w jaki sposób nauka o danych i sztuczna inteligencja mocno wkroczyły w różne branże, takie jak opieka zdrowotna, podróże, e-commerce, edukacja, giełda itp.

Jeśli pracujesz w Indiach jako analityk danych, możesz poznać wiele innych ról, w tym:

• Analityk danych
• Architekt danych
• Administrator bazy danych
• Inżynier danych
• Analityk wywiadu gospodarczego

Niektóre z wiodących firm z dużym zapotrzebowaniem na analityków danych to giganci tacy jak Apple, Microsoft, Google, Amazon, IBM, Accenture itp.

Zostań naukowcem danych

Informatycy i studenci, którzy aspirują do zostania naukowcami danych, rozpoczęli kurs informatyki lub informatyki. Niektórzy zdobyli również tytuł magistra w tej dziedzinie i rozszerzyli kursy nauki o danych, aby podnieść swój zestaw umiejętności.

Fascynujące jest to, że wielu specjalistów i studentów spoza branży IT interesuje się uczeniem maszynowym, analizą danych, big data i sztuczną inteligencją, dostrzegając wzrost możliwości.

Zostanie naukowcem zajmującym się danymi nie jest tak łatwe, jak się wydaje. Oto kilka obszarów, które eksperci ds. analizy danych powinni doskonalić:

• Eksploracyjna analiza danych (EDA)
• Ramy Big Data
• Znajomość Pythona i innych języków programowania
• Statystyka
• Statystyczne i logiczne podejście do myślenia
• Znajomość przetwarzania danych, eksploracji danych, ładowania danych i transformacji danych
• Głęboka nauka

Dodatkową zaletą jest posiadanie dobrych umiejętności komunikacyjnych.

Najważniejsze umiejętności w zakresie analizy danych, których można nauczyć się podnosić umiejętności

Zakres i przyszłość data science w Indiach

Wdrożenie nauki o danych i analityki, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji sprawiło, że zarządzanie danymi jest bardzo wygodne, a większość z nich trafia do Indii. Oczekuje się, że nauka o danych będzie rosła w różnych sektorach z większymi możliwościami. Przy tak wielu zaangażowanych branżach i starających się je włączyć, zapotrzebowanie na badania danych w przyszłości jest nieuniknione.

Jak nauka o danych wpłynęła na różne indyjskie sektory?

Wiele indyjskich sektorów chętnie zaakceptowało i wdrożyło analizę danych w swojej codziennej działalności, obejmując istotne aspekty operacyjne i określając zachowania klientów.

Oto kilka indyjskich sektorów, w których nauka o danych ma ogromny wpływ:

• Opieka zdrowotna – przyjęcie nauki o danych przez branżę opieki zdrowotnej miało miejsce dawno temu w Indiach. Specjaliści medyczni mogą sprawdzać i monitorować systemy kliniczne, rozliczenia i historię medyczną oraz nie tylko dzięki najnowszej technologii analizy danych bez konieczności żonglowania niezliczonymi rekordami danych.

Dzięki wdrożeniu nauki o danych lekarze i specjaliści medyczni mogą dokładniej kierować swoimi pacjentami, obserwując wzorce danych pacjenta, co prowadzi do szybszego powrotu do zdrowia. Wiele osób korzysta teraz z telemedycyny, w której można przeprowadzać wizyty lekarskie i konsultacje online. Telemedycyna to zorientowana na dane i technologiczna platforma oferująca płynne działanie.

• Branża handlu detalicznego i e-commerce – Jest to jedna z najszybciej rozwijających się i dynamicznie rozwijających się branż wykorzystujących analitykę danych. Dzięki analizie predykcyjnej branża e-commerce i retail może z powodzeniem przeprowadzać pozyskiwanie i utrzymywanie klientów. Najwięksi giganci handlu elektronicznego, tacy jak Flipkart i Amazon, wykorzystują metodologie oparte na danych do udanych kampanii biznesowych. Sektory te w dużej mierze opierają się na uczeniu maszynowym, aby zrozumieć preferencje klientów i ponownie kierować reklamy.
• Finanse i bankowość – Zadowolenie klienta jest najważniejszym aspektem każdej firmy w każdym sektorze, a zrozumienie wzorców transakcji jest istotnym wskaźnikiem zapewniającym satysfakcję klienta. Dzięki wdrożeniu data science można budować znaczące relacje z klientami i znajdować odpowiednie rozwiązania problemów klientów.

Przeczytaj nasze popularne artykuły o Data Science

Sektor bankowy zaakceptował zaktualizowaną technologię określania wzorców transakcji debetowych i kredytowych, aby zminimalizować ryzyko oszustw, zabezpieczyć dane bankowości internetowej itp. Istnieje również ogromna poprawa sposobu komunikacji opartej na preferencjach klientów.

• Rolnictwo – Wraz z dostarczaniem żywności ludności liczącej prawie 1,3 miliarda ludzi, wiele artykułów rolnych jest eksportowanych do obcych krajów. Nauka o danych i sztuczna inteligencja odegrały kluczową rolę w rozwiązywaniu różnych problemów rolniczych, takich jak monitorowanie zdrowia upraw, zwalczanie warunków pogodowych i dostarczanie sugestii dotyczących poprawy typowych problemów z uprawami.

Data Science oferuje również doskonałą pomoc i wsparcie dla rolników poprzez szkolenia i właściwy rozwój umiejętności na niedoświadczonych obszarach.

• Edukacja – Różne rodzaje problemów dotykają sektor edukacji w Indiach. Metody i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji i nauce o danych mogą rozwiązać te problemy. Jednym z najlepszych przykładów jest nauka online. Nawet bez podstawowej infrastruktury szkolnej uczniowie mogą uczyć się poprzez naukę online. W zależności od stylu uczenia się dziecka możliwe jest opracowanie odpowiednich materiałów edukacyjnych i dydaktycznych poprzez sztuczną inteligencję.
• Energia – Mieszkańcy Indii stali się bardziej świadomi zasobów energetycznych – odnawialnych i nieodnawialnych. Przy pomocy Sztucznej Inteligencji możliwe jest właściwe magazynowanie i dystrybucja odnawialnych źródeł energii.
• Infrastruktura miejska – Wiele projektów inteligentnych miast jest z powodzeniem realizowanych w Indiach. Będziesz zaskoczony, gdy dowiesz się, że w wielu z tych projektów wykorzystywane są badania danych i sztuczna inteligencja. Głównymi obszarami zainteresowania tych projektów są planowanie urbanistyczne, cyberataki, usługi dostarczania obywatelom, bezpieczeństwo publiczne itp. Nauka o danych była w stanie rozwiązać wiele z tych problemów.

Wniosek

Eksperci, którzy uważają, że data science jest przyszłością , mają rację. Wraz z wykorzystaniem i wdrażaniem różnych innowacji technologicznych, takich jak sztuczna inteligencja, nauka o danych i uczenie maszynowe, nadchodzą ogromne zmiany, które mają na celu przekształcenie całego świata.

Nauka o danych jest stosowana i wdrażana w różnych dziedzinach. Nauka o danych, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja przyczyniają się do wyższego poziomu inteligentnego podejmowania decyzji dla firm i organizacji. W rezultacie w różnych branżach rośnie zapotrzebowanie na biegłych analityków danych i analityków danych.

Rozpoczęcie programu certyfikatów zawodowych w zakresie nauki o danych w celu podejmowania decyzji biznesowych

Kandydaci zainteresowani podjęciem kursu z zakresu Data Science nie mają lepszej alternatywy niż wybór programu upGrad Professional Certificate Program in Data Science do podejmowania decyzji biznesowych . Jest to podstawowy kurs nauki o danych, który nie wymaga doświadczenia w kodowaniu. Aby wziąć udział w kursie, musisz mieć tytuł licencjata z minimum 50% i roczny staż pracy.

Kurs obejmuje Excel, Python i Tableau. Kandydaci mogą wziąć udział w ponad pięciu eksperckich sesjach coachingowych, trzech projektach branżowych i zwieńczeniu! Indywidualne sesje mentorskie i narzędzie do tworzenia profili oparte na sztucznej inteligencji. Dostępna jest również całodobowa pomoc dla studentów.