Critérios de elegibilidade para o curso de ciência de dados: programa, habilidades e disciplinas

Data Science é um campo no domínio interdisciplinar. É sobre a abordagem científica no processamento de grandes requisitos de dados. A ciência dos dados pertence a várias técnicas e teorias científicas derivadas de vários campos no contexto da matemática, estatística, ciência da computação, ciência da informação e conhecimento de domínio.

Elegibilidade da ciência de dados

Ultimamente, Data Science tem sido uma grande demanda na indústria. Para lidar com a demanda, os alunos começaram a ansiar por estudar as disciplinas de SD. As indústrias começaram a atualizar as habilidades de sua equipe para se manterem competitivas. Vários institutos e provedores de cursos escolheram as necessidades do setor e projetaram cursos adequados em Data Science.

Demanda de ciência de dados

De acordo com o relatório do Bureau of Labor Statistics dos EUA, o aumento das necessidades de Data Science criará aproximadamente 11,5 milhões de vagas de emprego até 2026. O Fórum Econômico Mundial prevê que, até 2022, a profissão de cientista de dados será a mais emergente do mundo .

Como o crescimento sugere, depois dos Estados Unidos, a Índia é vista como o segundo centro mais proeminente para o desenvolvimento da Ciência de Dados. De acordo com as tendências atuais de emprego da indústria, a Ciência de Dados é uma profissão altamente empregável e atraente. A demanda, portanto, introduziu um rápido aumento nos provedores de cursos de Ciência de Dados.

Quem é elegível?

Qualquer pessoa, seja um novato ou um profissional, disposto a aprender Data Science pode optar por ele. Engenheiros, profissionais de marketing, software e profissionais de TI podem fazer programas de meio período ou externos em ciência de dados. Para os cursos regulares de Data Science, as disciplinas de nível básico do ensino médio são o requisito mínimo.

A Ciência de Dados, vagamente, é uma amálgama de conceitos de Matemática, Ciência da Computação e Estatística. Os alunos devem ter uma licenciatura em uma das áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática (background STEM).

Ter estudado programação de computadores no ensino médio é um benefício adicional. Os alunos estudam os fundamentos, bem como conceitos avançados em Ciência de Dados. Com base no conhecimento de estatística, aprendizado de máquina e programação, os alunos se tornam especialistas na implementação de metodologias de Data Science no mundo prático.

Alunos de outras vertentes, como estudos de negócios, também são elegíveis para cursos relevantes em Ciência de Dados. Da mesma forma, profissionais de negócios com formação básica em Administração de Empresas, como BBA ou MBA, também são elegíveis para estudos superiores no domínio da Ciência de Dados.

Esses profissionais trabalham na qualidade de Executivos na indústria de TI. Eles são os principais responsáveis ​​por fazer relatórios de CRM, MIS (Sistema de Informações Gerenciais) e DQA (Avaliação de Qualidade de Dados) relacionados a negócios.

Currículo de Ciência de Dados

A maioria dos cursos projetados são cursos de nível PG e certificado para graduados. Recentemente, vários institutos técnicos e faculdades de engenharia na Índia lançaram programas de graduação em Ciência de Dados e Análise.

Disciplinas e Habilidades do DS

Em geral, para a admissão em um curso de DS, são necessárias as seguintes qualificações –

• Grau – Uma graduação do fluxo STEM.
• Nenhuma experiência de codificação é necessária.
• Matemática – Esta disciplina é o coração de ML/DS e Análise de Dados, onde o modelo é criado pelo processamento de dados de algoritmos matemáticos. Em geral, a matemática cobre amplamente tópicos em aritmética, álgebra, cálculo, probabilidade de diferenciação, estatística, geometria e afins.
• Estatísticas – Os conceitos estatísticos ajudarão você a entender os dados, analisar e obter uma conclusão a partir dos dados.
• Visualização de dados – acesse, recupere dados e execute visualização e apresentação com R e Tableau.
• Análise Exploratória de Dados – Explore o Excel e os bancos de dados para obter insights úteis do conjunto de dados e aprender com os atributos e propriedades dos dados.
• Teste de hipóteses – Formular e testar hipóteses que são aplicadas em estudos de caso para resolver problemas reais de negócios.
• Linguagens de Programação – Embora a codificação não seja o critério para admissão nos cursos de DS, é altamente recomendado o conhecimento sobre linguagens de programação, como Java, Python, Scala ou equivalente.
• Banco de dados – Uma boa compreensão dos bancos de dados é altamente desejável.

A ciência por trás dos dados

O campo Data Science destaca os processos que envolvem métodos, algoritmos e sistemas para derivar conhecimento e inteligência de um conjunto de dados estruturados e não estruturados. Data Science atende a diversas iniciativas orientadas a dados, como Data Mining, Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.

Mais detalhadamente, a Data Science pode ser vista como um conceito que unifica estatísticas, análise de dados e metodologias para analisar e dar sentido aos fenômenos reais com a ajuda de dados.

Programa de Ciência de Dados

Os educadores projetaram um programa de curso de Ciência de Dados para ajudar a preparar os alunos para a indústria para implementar o conhecimento de DS na indústria. O currículo também é ajustado para atender às necessidades da indústria.

O programa se concentra em áreas específicas, como ferramentas de código aberto, bibliotecas, bancos de dados, SQL, Python, R, visualização de dados, análise de dados e aprendizado de máquina. O conceito centrado no curso segue as metodologias de manipulação de dados. Ele usa modelos baseados em algoritmos sistematicamente projetados.

Principais Ferramentas e Linguagens de Programação usadas em Ciência de Dados –

• Python ou R
• Matemática e Estatística
• Algoritmos
• Visualizações de dados
• Spark, SQL, NoSQL
• Hadoop

A maioria dos empregos espera que um profissional de DS tenha as seguintes habilidades –

• Uma boa nota e compreensão de Estatística, Matemática, Fundamentos de Computação e Aprendizado de Máquina.
• Conhecimento em uma ou mais linguagens de programação, preferencialmente R ou Python.
• Conhecimento profundo de bancos de dados.
• Exposição a ferramentas de Big Data, como Hadoop, Spark e MapReduce.
• Experiência em data wrangling, limpeza de dados, mineração, visualização e ferramentas de relatórios.

Conclusão

Este é o momento para os alunos aspirantes decidirem fazer o curso certo no fluxo de Data Science. Avalie suas capacidades e decida fazer os cursos que mais lhe agradam. O upGrad oferece vários cursos em Ciência de Dados que tornam os aspirantes profissionais qualificados para a indústria em Ciência de Dados. Os cursos variam de Programa PG Executivo em Ciência de Dados , Certificação PG, até Mestrado.