Criterii de eligibilitate pentru cursul de știință a datelor: programa, abilități și subiecte

Știința datelor este un domeniu în domeniul interdisciplinar. Este vorba despre abordarea științifică în prelucrarea unor cerințe uriașe de date. Știința datelor se referă la diferite tehnici și teorii științifice derivate din mai multe domenii în contextul matematicii, statisticii, informaticii, științei informației și cunoștințelor de domeniu.

Eligibilitatea pentru știința datelor

În ultimul timp, știința datelor a fost la mare căutare în industrie. Pentru a face față cererii, studenții au început să aștepte cu nerăbdare să studieze disciplinele DS. Industriile au început să-și îmbunătățească abilitățile personalului pentru a rămâne competitive. Mai multe institute și furnizori de cursuri au ales nevoile industriei și au conceput cursuri adecvate în știința datelor.

Cererea de știință a datelor

Potrivit raportului Biroului de Statistică a Muncii din SUA, creșterea nevoilor de Data Science va crea aproximativ 11,5 milioane de locuri de muncă deschise până în 2026. Forumul Economic Mondial prevede că până în 2022, profesia de data scientist va fi cea mai emergentă din lume. .

După cum sugerează creșterea, după Statele Unite, India este privită ca fiind al doilea cel mai important centru pentru dezvoltarea științei datelor. Conform tendințelor actuale ale industriei de muncă, știința datelor este o profesie extrem de atractivă și care poate fi angajată. Prin urmare, cererea a introdus o creștere rapidă a furnizorilor de cursuri Data Science.

Cine este eligibil?

Oricine, fie un nou venit sau un profesionist, care dorește să învețe Data Science poate opta pentru aceasta. Inginerii, profesioniștii în marketing, software-ul și profesioniștii IT pot urma programe externe sau cu jumătate de normă în Data Science. Pentru cursurile obișnuite de Data Science, materiile de bază la nivel de liceu sunt cerința minimă.

Știința datelor, în general, este o amalgamare de concepte din matematică, informatică și statistică. Studenții ar trebui să aibă o diplomă într-unul dintre domeniile în știință, tehnologie, inginerie și matematică (fond STEM).

A fi studiat programarea computerelor în liceu este un beneficiu suplimentar. Elevii studiază elementele fundamentale, precum și conceptele avansate în Data Science. Pe baza cunoștințelor subiectului de statistică, învățare automată și programare, studenții devin experți în implementarea metodologiilor Data Science în lumea practică.

Studenții din alte fluxuri, cum ar fi studiile de afaceri, sunt, de asemenea, eligibili pentru cursuri relevante în Știința datelor. În mod similar, profesioniștii din afaceri care au o diplomă de bază în Administrarea Afacerilor, cum ar fi BBA sau MBA, sunt, de asemenea, eligibili pentru studii superioare în domeniul Știința datelor.

Acești profesioniști lucrează în calitatea de directori din industria IT. Aceștia sunt în principal responsabili pentru realizarea de rapoarte CRM, MIS (Management Information System) și DQA (Data Quality Assessment) legate de afaceri.

Curriculum Data Science

Majoritatea cursurilor concepute sunt cursuri de nivel PG și certificat pentru absolvenți. Recent, mai multe institute tehnice și colegii de inginerie din India au lansat programe la nivel de licență în Știința datelor și Analytics.

Subiecte și abilități DS

În general, pentru admiterea la un curs DS, sunt necesare următoarele calificări -

• Gradul – O absolvire a fluxului STEM.
• Nu este necesară experiența în codificare.
• Matematică – Acest subiect este inima ML/DS și Analiza datelor, unde modelul este creat prin procesarea datelor algoritmilor matematici. În general, matematica acoperă subiecte în aritmetică, algebră, calcul, probabilitate de diferențiere, statistică, geometrie și conexe.
• Statistici – Conceptele statistice vă vor ajuta să înțelegeți datele, să analizați și să trageți o concluzie din date.
• Vizualizarea datelor – Accesați, preluați date și efectuați vizualizare și prezentare cu R și Tableau.
• Analiza exploratorie a datelor – Explorați Excel și bazele de date pentru a obține informații utile din grupul de date și pentru a învăța din atributele și proprietățile datelor.
• Testarea ipotezelor – Formulați și testați ipoteze care sunt aplicate în studii de caz pentru a rezolva probleme reale de afaceri.
• Limbaje de programare – Deși codarea nu este criteriul de admitere la cursurile DS, cunoștințele despre limbaje de programare, cum ar fi Java, Python, Scala sau echivalent, sunt foarte recomandate.
• Baza de date – O bună înțelegere a bazelor de date este foarte de dorit.

Știința din spatele datelor

Domeniul Data Science evidențiază procesele care implică metode, algoritmi și sisteme pentru a obține cunoștințe și inteligență dintr-un grup de date structurate și nestructurate. Data Science se adresează mai multor inițiative bazate pe date, cum ar fi Data Mining, Big Data, Machine Learning și Artificial Intelligence.

Mai în detaliu, Data Science ar putea fi privită ca un concept care unifică statisticile, analiza datelor și metodologiile pentru a analiza și a da sens fenomenelor reale cu ajutorul datelor.

Programa de știință a datelor

Educatorii au conceput o programă de curs de știință a datelor pentru a ajuta studenții să fie pregătiți pentru industrie pentru a implementa cunoștințele DS în industrie. Curriculumul este, de asemenea, adaptat pentru a se potrivi nevoilor industriei.

Programa se concentrează pe domenii specifice, cum ar fi instrumente open-source, biblioteci, baze de date, SQL, Python, R, vizualizarea datelor, analiza datelor și învățarea automată. Conceptul centrat din curs urmează metodologiile în manipularea datelor. Utilizează modele bazate pe algoritmi proiectați sistematic.

Instrumente majore și limbaje de programare utilizate în știința datelor -

• Python sau R
• Matematică și Statistică
• Algoritmi
• Vizualizări de date
• Spark, SQL, NoSQL
• Hadoop

Cele mai multe locuri de muncă se așteaptă ca un profesionist DS să aibă următoarele abilități -

• O notă bună și înțelegere a statisticii, matematicii, fundamentele computerului și învățarea automată.
• Experiență în unul sau mai multe dintre limbaje de programare, de preferință R sau Python.
• Înțelegerea temeinică a bazelor de date.
• Expunerea la instrumentele Big Data, cum ar fi Hadoop, Spark și MapReduce.
• Experiență în instrumentele de dispută, curățare a datelor, extragere, vizualizare și raportare a datelor.

Concluzie

Acesta este momentul pentru studenții aspiranți să decidă să urmeze cursul potrivit în fluxul Știința datelor. Evaluează-ți capacitățile și decideți să urmați cursurile care vi se potrivesc cel mai mult. upGrad oferă diverse cursuri în știința datelor, care fac aspiranții eligibili pregătiți pentru industrie în știința datelor. Cursurile variază de la Executive PG Program in Data Science , PG Certification, la Masters.