Критерии отбора на курс по науке о данных: программа, навыки и предметы

Опубликовано: 2021-02-04

Наука о данных — это область в междисциплинарной области. Речь идет о научном подходе к обработке огромных требований к данным. Наука о данных относится к различным научным методам и теориям, полученным из нескольких областей в контексте математики, статистики, информатики, информатики и предметных знаний.

Оглавление

Соответствие науке о данных

В последнее время наука о данных пользуется большим спросом в отрасли. Чтобы справиться со спросом, студенты с нетерпением ждут изучения предметов DS. Отрасли промышленности начали повышать квалификацию своего персонала, чтобы оставаться конкурентоспособными. Несколько институтов и поставщиков курсов выбрали отраслевые потребности и разработали подходящие курсы по науке о данных.

Спрос на науку о данных

Согласно отчету Бюро статистики труда США, к 2026 году рост потребностей в науке о данных приведет к созданию примерно 11,5 миллионов вакансий. Всемирный экономический форум прогнозирует, что к 2022 году профессия специалиста по данным станет самой развивающейся в мире. .

Как показывает рост, после США Индия считается вторым по значимости центром разработок в области науки о данных. Согласно текущим тенденциям в отрасли, наука о данных — очень востребованная и привлекательная профессия. Таким образом, спрос привел к резкому увеличению числа поставщиков курсов по науке о данных.

Кто имеет право?

Любой, будь то новичок или профессионал, желающий изучать науку о данных, может выбрать его. Инженеры, специалисты по маркетингу, специалисты по программному обеспечению и ИТ-специалисты могут заниматься неполный рабочий день или внешние программы в области науки о данных. Минимальным требованием для обычных курсов по науке о данных являются базовые предметы уровня средней школы.

Наука о данных, в широком смысле, представляет собой объединение концепций математики, информатики и статистики. Студенты должны иметь степень в одной из областей науки, технологий, инженерии и математики (фон STEM).

Изучение компьютерного программирования в средней школе является дополнительным преимуществом. Студенты изучают основы, а также передовые концепции науки о данных. Основываясь на предметных знаниях статистики, машинного обучения и программирования, студенты становятся экспертами в применении методологий Data Science в практическом мире.

Студенты из других направлений, таких как бизнес-исследования, также имеют право на соответствующие курсы по науке о данных. Точно так же бизнес-профессионалы, имеющие базовую степень в области делового администрирования, такую ​​как BBA или MBA, также имеют право на получение высшего образования в области науки о данных.

Эти специалисты работают в качестве руководителей в ИТ-индустрии. Они в основном отвечают за создание отчетов CRM, MIS (Информационная система управления) и DQA, связанных с бизнесом (Оценка качества данных).

Учебная программа по науке о данных

Большинство разработанных курсов представляют собой курсы уровня PG и сертификаты для выпускников. Недавно несколько технических институтов и инженерных колледжей в Индии запустили программы на получение степени в области науки о данных и аналитики.

Предметы и навыки DS

В общем, для поступления на курс DS необходимы следующие квалификации:

  • Степень - окончание потока STEM.
  • Опыт кодирования не требуется.
  • Математика . Этот предмет лежит в основе ML/DS и анализа данных, где модель создается путем обработки данных математических алгоритмов. В целом математика широко охватывает темы арифметики, алгебры, исчисления, вероятности дифференцирования, статистики, геометрии и смежных областей.
  • Статистика . Статистические концепции помогут вам понять данные, проанализировать их и сделать вывод на их основе.
  • Визуализация данных . Получите доступ к данным, извлеките их, а также выполните визуализацию и представление с помощью R и Tableau.
  • Исследовательский анализ данных . Исследуйте Excel и базы данных, чтобы извлечь полезную информацию из пула данных и изучить атрибуты и свойства данных.
  • Проверка гипотез. Формулируйте и проверяйте гипотезы, которые применяются в тематических исследованиях для решения реальных бизнес-задач.
  • Языки программирования . Хотя программирование не является критерием для поступления на курсы DS, настоятельно рекомендуется знание языков программирования, таких как Java, Python, Scala или эквивалентных.
  • База данных — очень желательно хорошее понимание баз данных.

Наука за данными

Область науки о данных освещает процессы, включающие методы, алгоритмы и системы для получения знаний и информации из пула структурированных и неструктурированных данных. Наука о данных обслуживает несколько инициатив, основанных на данных, таких как интеллектуальный анализ данных, большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект.

Более подробно, науку о данных можно рассматривать как концепцию, объединяющую статистику, анализ данных и методологии для анализа и понимания реальных явлений с помощью данных.

Программа по науке о данных

Педагоги разработали программу курса Data Science, чтобы помочь студентам подготовиться к внедрению знаний DS в отрасли. Учебная программа также адаптирована к потребностям отрасли.

Программа фокусируется на конкретных областях, таких как инструменты с открытым исходным кодом, библиотеки, базы данных, SQL, Python, R, визуализация данных, анализ данных и машинное обучение. Центральная концепция курса следует методологиям обработки данных. Он использует модели, основанные на систематически разработанных алгоритмах.

Основные инструменты и языки программирования, используемые в науке о данных —

  • Питон или R
  • Математика и статистика
  • Алгоритмы
  • Визуализация данных
  • Искра, SQL, NoSQL
  • Хадуп

Большинство вакансий предполагают, что профессионал DS должен обладать следующими навыками:

  • Хорошая оценка и понимание статистики, математики, компьютерных основ и машинного обучения.
  • Знание одного или нескольких языков программирования, предпочтительно R или Python.
  • Глубокое понимание баз данных.
  • Использование инструментов больших данных, таких как Hadoop, Spark и MapReduce.
  • Опыт работы с данными, очисткой данных, майнингом, визуализацией и инструментами отчетности.

Заключение

Это время для аспирантов, чтобы выбрать правильный курс в потоке Data Science. Оцените свои возможности и решите пройти курсы, которые вам больше всего подходят. upGrad предлагает различные курсы по науке о данных, которые делают подходящих кандидатов готовыми к работе профессионалами в области науки о данных. Курсы варьируются от программы Executive PG в науке о данных , сертификации PG до магистратуры.

Как стать Data Scientist и какой должна быть карьера?

Наука о данных — это область, которая вознаграждает вас почти лучше, чем любая другая область, но требует от вас следовать определенному карьерному пути, чтобы стать достойным специалистом по данным.
1. Степень бакалавра. Прежде всего, вы должны получить степень бакалавра в области компьютерных наук (CS), информационных технологий (IT) или математики.
2. Работа начального уровня . После получения степени вы должны получить работу начального уровня в качестве аналитика данных или младшего специалиста по данным, чтобы получить опыт, прежде чем приступать к большим играм.
3. Степень магистра. Наука о данных — это область, в которой требуется как минимум степень магистра или доктора наук, чтобы получить большие возможности. Вы также можете получить степень магистра параллельно с работой начального уровня.
4. Получите повышение. Как только вы закончите учебу, вы можете начать подавать заявки на более высокие возможности.

Какие важные навыки необходимы, чтобы стать специалистом по данным?

Данные стали неотъемлемой частью нашей жизни, и поэтому нам нужен кто-то, кто может ими управлять. Для этого и существуют специалисты по данным. Но есть определенные навыки, которыми вы должны овладеть, чтобы стать полноправным специалистом по данным, и эти навыки упомянуты ниже.
1. Вероятность и статистика. Математические основы, такие как статистика, вероятность и линейная алгебра, составляют наиболее важную часть науки о данных.
2. Бизнес-аналитика: вы будете нести ответственность за принятие решений на различных уровнях, поэтому вы должны хорошо разбираться в новейших инструментах бизнес-аналитики.
3. Языки программирования: Python и R считаются наиболее эффективными и мощными языками для науки о данных.
4. Алгоритмы машинного обучения. Методы регрессии, алгоритм наивного Байеса и деревья регрессии — вот некоторые из основных алгоритмов машинного обучения, на которых вам нужно сосредоточиться.
5. Манипуляция данными . Манипулирование данными и их визуализация становятся решающими, когда дело доходит до анализа ваших наборов данных.

Стоит ли быть специалистом по данным в 2021 году?

В Индии специалист по данным зарабатывает в среднем около 698 412 фунтов стерлингов в год. Новичок или специалист по данным начального уровня с опытом работы менее 1 года зарабатывает около 5 000 000 фунтов стерлингов в год, в то время как специалист по данным с опытом работы не менее 4 лет. зарабатывает 6 10 811 фунтов стерлингов в год.
Специалист по данным среднего уровня с опытом работы от 5 до 9 лет зарабатывает 10 04 082 фунтов стерлингов в год в Индии. Заработная плата резко возрастает с ростом вашего опыта работы в качестве специалистов по данным старшего уровня и составляет более 17 00 000 фунтов стерлингов в год в Индии!