Программа курса Data Science: все, что вам нужно знать

Сегодняшние точные и интеллектуальные технологические разработки и решения, доступные на рынке почти во всех секторах, быстро обновляются; данные являются сердцем этих обновлений. Различные датчики собирают данные и передают их в систему. Эти данные проходят несколько процессов, таких как понимание, анализ, заключение и извлечение значимой информации.

В этих процедурах используется научный подход, поэтому они известны как «наука о данных». Это трендовая междисциплинарная область 21 века. Различные научные методы, алгоритмы и неструктурированные системы извлекают информацию и знания из структурированных и неструктурированных данных. Он тесно связан с интеллектуальным анализом данных, большими данными и машинным обучением.

Размер рынка глобальной платформы для обработки данных растет в геометрической прогрессии благодаря ее приложениям в различных областях. С внедрением передовых технологий спрос на интеллектуальные системы многократно возрастает. Объем рынка науки о данных в 2019 году составил 3,93 миллиарда долларов США (долларов США).

По оценкам, в период с 2020 по 2027 год он будет увеличиваться на 26,9% (среднегодовой темп роста) на уровне 26,9%. Рост инвестиций в исследования, разработки и технологические достижения в области науки о данных вызывает такой быстрый рост рынка.

Область науки о данных интересна и привлекает внимание профессионалов и новичков. ИТ-специалисты склоняются к тому, чтобы сделать карьеру в развивающейся области науки о данных.

Эволюция науки о данных

Анализ данных начался в 1960-х годах и имеет сходство с наукой о данных. Термин «наука о данных» был впервые использован в 1985 году в лекции, прочитанной в Китайской академии наук в Пекине CF Джеффом Ву, как альтернативное слово для статистики. В 1992 году три аспекта способствовали успешному внедрению новой, междисциплинарной и развивающейся области науки о данных:

• Сбор информации
• Дизайн данных
• Анализ данных

Эти теоретические концепции и аргументы превратились в современную науку о данных в 2001 году для расширения статистики в технических областях. Хотя прошло уже 20 лет, нет единого мнения об определении науки о данных. Это все еще модное слово для многих профессионалов, а также новичков.

Программа курса по науке о данных

Углубленные исследования улучшают наше понимание и знания в области науки о данных, и поэтому учебный материал для науки о данных постоянно обновляется каждый день. Существует множество курсов, семинаров, учебных программ и степеней по науке о данных, проводимых учреждениями, университетами и организациями.

По мере продвижения программа курса по науке о данных обновляется. Некоторые первокурсники хотят начать свою карьеру в науке о данных и ищут вводные курсы, которые включают концепции, практические занятия и проекты, которые дают им набор навыков, чтобы начать работать в компаниях, занимающихся наукой о данных.

Большинство организаций/институтов предлагают программу курса по науке о данных . Если мы увидим программу курса upGrad по науке о данных, она включает в себя:

• Концепции анализа данных в Excel, Python и SQL.
• Вводные занятия по приложению Python для науки о данных.
• Задания для закрепления идей начинающих. Python является широко используемым инструментом программирования для науки о данных и, таким образом, является частью программы курсов по науке о данных во всех организациях .
• Концепции и практическая работа с современными технологиями, такими как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, бизнес-аналитика, анализ данных и разработка данных.
• Кандидаты на проекты в реальном времени выбирают специалистов по обработке и анализу данных, аналитиков и разработчиков. Эти проекты помогают кандидатам четко понимать технологии и их актуальность для науки о данных и, наконец, как использовать их для развития и роста бизнеса в режиме реального времени.

upGrad создал одну из наиболее подходящих программ курсов по науке о данных для профессионалов. Этот курс проводится онлайн в удобном для учащегося темпе и в различных форматах, таких как сертификация или диплом последипломного образования.

Курс содержит подготовительные занятия, посвященные анализу данных и знакомству с языком программирования, используемым в науке о данных. Различные наборы инструментов, такие как Python, MySQL и Excel, ориентированы на наборы инструментов для работы с данными, которые помогают кандидатам визуализировать, программировать и решать задания, данные в рамках курса по науке о данных.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Специалисты в области ИТ (информационных технологий) имеют опыт логического решения различных задач и разработки наиболее подходящих алгоритмов. Чтобы переключиться на науку о данных, им необходимо улучшить свои аналитические навыки и применить язык программирования специально для науки о данных. Существуют курсы, разработанные специально для профессионалов, которые хотят улучшить себя и свои способности для работы над проектами по науке о данных.

Профессионалы, которые хотят работать в области науки о данных, должны сосредоточиться на повышении квалификации и поиске подходящего курса. Их интерес заключается в программе курса, а не в других менее важных аспектах системы. Профессионалы должны выбрать курс по науке о данных, который концентрируется на науке о данных.