เกณฑ์คุณสมบัติหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล: หลักสูตร ทักษะ & วิชา

Data Science เป็นสาขาหนึ่งในโดเมนสหวิทยาการ เป็นเรื่องเกี่ยวกับแนวทางทางวิทยาศาสตร์ในการประมวลผลข้อกำหนดข้อมูลขนาดใหญ่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับเทคนิคและทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ต่างๆ ที่ได้มาจากหลายสาขาในบริบทของคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาการสารสนเทศ และความรู้โดเมน

คุณสมบัติของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Data Science เป็นที่ต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรม เพื่อรับมือกับความต้องการ นักเรียนได้เริ่มตั้งตารอที่จะศึกษาวิชา DS อุตสาหกรรมต่างๆ เริ่มยกระดับทักษะของพนักงานเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ สถาบันและผู้ให้บริการหลักสูตรหลายแห่งเลือกความต้องการของอุตสาหกรรมและออกแบบหลักสูตรที่เหมาะสมใน Data Science

ความต้องการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตามรายงานของสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา ความต้องการด้าน Data Science ที่เพิ่มขึ้นจะสร้างตำแหน่งงานได้ประมาณ 11.5 ล้านตำแหน่งภายในปี 2026 World Economic Forum คาดการณ์ว่าภายในปี 2022 อาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเติบโตมากที่สุดในโลก .

ตามการเติบโตที่แนะนำ หลังจากที่สหรัฐอเมริกา อินเดียถูกมองว่าเป็นศูนย์กลางที่โดดเด่นที่สุดเป็นอันดับสองสำหรับการพัฒนา Data Science ตามแนวโน้มงานในอุตสาหกรรมในปัจจุบัน Data Science เป็นอาชีพที่มีโอกาสได้งานทำและมีความน่าสนใจสูง ความต้องการดังกล่าวจึงทำให้ผู้ให้บริการหลักสูตร Data Science เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ใครมีสิทธิ์บ้าง?

ใครก็ตาม ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่หรือมืออาชีพที่เต็มใจที่จะเรียนรู้ Data Science ก็สามารถเลือกใช้ได้ วิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด ซอฟต์แวร์ และผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีสามารถใช้โปรแกรมนอกเวลาหรือโปรแกรมภายนอกใน Data Science สำหรับหลักสูตรปกติใน Data Science วิชาพื้นฐานระดับมัธยมปลายเป็นข้อกำหนดขั้นต่ำ

Data Science เป็นการรวมตัวกันของแนวคิดจากคณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และสถิติ นักศึกษาควรได้รับปริญญาในสาขาวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์อย่างใดอย่างหนึ่ง (ภูมิหลัง STEM)

การเรียนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในโรงเรียนมัธยมศึกษาตอนปลายจะเป็นประโยชน์เพิ่มเติม นักศึกษาจะได้ศึกษาพื้นฐาน ตลอดจนแนวคิดขั้นสูงใน Data Science จากความรู้เรื่องสถิติ แมชชีนเลิร์นนิง และการเขียนโปรแกรม นักศึกษาจะกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในการนำระเบียบวิธี Data Science ไปปฏิบัติจริง

นักศึกษาจากสายอื่นๆ เช่น การศึกษาทางธุรกิจ ก็มีสิทธิ์ได้รับหลักสูตรที่เกี่ยวข้องใน Data Science ในทำนองเดียวกัน นักธุรกิจที่มีวุฒิการศึกษาขั้นพื้นฐานด้านบริหารธุรกิจ เช่น BBA หรือ MBA ก็มีสิทธิ์ได้รับการศึกษาระดับสูงในโดเมน Data Science

ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ทำงานในฐานะผู้บริหารในอุตสาหกรรมไอที พวกเขาส่วนใหญ่รับผิดชอบในการทำรายงาน CRM, MIS (ระบบข้อมูลการจัดการ) และ DQA ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ (การประเมินคุณภาพข้อมูล)

หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตรที่ออกแบบส่วนใหญ่เป็นหลักสูตร PG และระดับประกาศนียบัตรสำหรับผู้สำเร็จการศึกษา เมื่อเร็วๆ นี้ สถาบันเทคนิคและวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์หลายแห่งในอินเดียได้เปิดตัวหลักสูตรระดับปริญญาในสาขา Data Science and Analytics

วิชาและทักษะ DS

โดยทั่วไป สำหรับการเข้าศึกษาในหลักสูตร DS จำเป็นต้องมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้ –

• องศา – สำเร็จการศึกษาจากกระแส STEM
• ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ด
• คณิตศาสตร์ – วิชานี้เป็นหัวใจสำคัญของ ML/DS และการวิเคราะห์ข้อมูล โดยที่แบบจำลองจะถูกสร้างขึ้นโดยการประมวลผลข้อมูลของอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ โดยทั่วไป คณิตศาสตร์ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ อย่างกว้างๆ ในด้านเลขคณิต พีชคณิต แคลคูลัส ความน่าจะเป็นในการสร้างความแตกต่าง สถิติ เรขาคณิต และพันธมิตร
• สถิติ – แนวคิดทางสถิติจะช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูล วิเคราะห์ และได้ข้อสรุปจากข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล – เข้าถึง ดึงข้อมูล ดำเนินการสร้างภาพและนำเสนอด้วย R และ Tableau
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิง สำรวจ – สำรวจ Excel และฐานข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากกลุ่มข้อมูลและเรียนรู้จากแอตทริบิวต์และคุณสมบัติของข้อมูล
• การทดสอบสมมติฐาน – กำหนดและทดสอบสมมติฐานที่ใช้ในกรณีศึกษาเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่แท้จริง
• ภาษาการเขียนโปรแกรม – แม้ว่าการเขียนโค้ดจะไม่ใช่เกณฑ์สำหรับการเข้าศึกษาในหลักสูตร DS แต่ขอแนะนำให้ใช้ความรู้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรม เช่น Java, Python, Scala หรือเทียบเท่า
• ฐานข้อมูล – ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับฐานข้อมูลเป็นสิ่งที่พึงปรารถนาอย่างยิ่ง

วิทยาศาสตร์เบื้องหลังข้อมูล

สาขาวิชา Data Science เน้นย้ำถึงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับวิธีการ อัลกอริธึม และระบบต่างๆ เพื่อให้ได้มาซึ่งความรู้และความชาญฉลาดจากแหล่งรวมของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง Data Science รองรับความคิดริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหลายอย่าง เช่น Data Mining, Big Data, Machine Learning และ Artificial Intelligence

ในรายละเอียดมากขึ้น Data Science อาจถูกมองว่าเป็นแนวคิดที่รวมสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีการในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจปรากฏการณ์จริงด้วยความช่วยเหลือของข้อมูล

หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักการศึกษาได้ออกแบบ หลักสูตร Data Science เพื่อช่วยให้นักศึกษามีความพร้อมที่จะนำความรู้ DS ไปใช้ในอุตสาหกรรม หลักสูตรนี้ยังปรับให้เข้ากับความต้องการของอุตสาหกรรมอีกด้วย

หลักสูตรมุ่งเน้นไปที่พื้นที่เฉพาะ เช่น เครื่องมือโอเพนซอร์ส, ไลบรารี, ฐานข้อมูล, SQL, Python, R, การสร้างภาพข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง แนวคิดที่เป็นศูนย์กลางในหลักสูตรเป็นไปตามวิธีการในการจัดการข้อมูล ใช้แบบจำลองตามอัลกอริทึมที่ออกแบบอย่างเป็นระบบ

เครื่องมือหลักและภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้ใน Data Science –

• Python หรือ R
• คณิตศาสตร์และสถิติ
• อัลกอริทึม
• การแสดงข้อมูล
• Spark, SQL, NoSQL
• Hadoop

งานส่วนใหญ่คาดหวังว่าผู้เชี่ยวชาญด้าน DS จะมีทักษะดังต่อไปนี้ –

• เกรดที่ดีและความเข้าใจในสถิติ คณิตศาสตร์ พื้นฐานคอมพิวเตอร์ และการเรียนรู้ของเครื่อง
• ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา โดยเฉพาะ R หรือ Python
• ความเข้าใจฐานข้อมูลอย่างถ่องแท้
• การเปิดรับเครื่องมือ Big Data เช่น Hadoop, Spark และ MapReduce
• ประสบการณ์ในการโต้แย้งข้อมูล การล้างข้อมูล การขุด การสร้างภาพ และเครื่องมือการรายงาน

บทสรุป

นี่เป็นเวลาสำหรับนักศึกษาที่ต้องการตัดสินใจเลือกหลักสูตรที่ถูกต้องในสตรีม Data Science ประเมินความสามารถของคุณและตัดสินใจเลือกหลักสูตรที่เหมาะกับคุณมากที่สุด upGrad เปิดสอนหลักสูตรต่างๆ ในสาขา Data Science ซึ่งจะทำให้ผู้ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมพร้อมสำหรับอุตสาหกรรมในด้าน Data Science หลักสูตรมีตั้งแต่ Executive PG Program in Data Science , PG Certification ไปจนถึง Masters