หลักสูตร Data Science Course: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

การพัฒนาและโซลูชั่นทางเทคโนโลยีที่แม่นยำและชาญฉลาดในปัจจุบันที่มีอยู่ในตลาดในเกือบทุกภาคส่วนกำลังอัพเกรดอย่างรวดเร็ว ข้อมูลคือหัวใจของการอัพเกรดเหล่านี้ เซ็นเซอร์ต่างๆ รวบรวมข้อมูลและถ่ายโอนไปยังระบบ ข้อมูลนี้ต้องผ่านกระบวนการต่างๆ เช่น การทำความเข้าใจ การวิเคราะห์ การสรุป และการแยกข้อมูลที่มีความหมาย

ขั้นตอนเหล่านี้ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์จึงเรียกว่า 'วิทยาศาสตร์ข้อมูล' เป็นสาขาสหวิทยาการที่กำลังมาแรงแห่งศตวรรษที่ 21 วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และระบบที่ไม่มีโครงสร้างจะดึงข้อมูลเชิงลึกและความรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง มันมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการทำเหมืองข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ และการเรียนรู้ของเครื่อง

ขนาดตลาดของแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลกกำลังเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณเนื่องจากมีการใช้งานในด้านต่างๆ ความต้องการระบบอัจฉริยะเพิ่มขึ้นหลายเท่าด้วยการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง มูลค่าขนาดตลาดของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ที่ 3.93 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ดอลลาร์สหรัฐฯ) ในปี 2562

คาดว่าจะขยายตัวที่ CAGR (อัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น) ที่ 26.9% ระหว่างปี 2020 ถึง 2027 การลงทุนที่เพิ่มขึ้นในการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การพัฒนา และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้ตลาดเติบโตอย่างรวดเร็ว

สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลน่าตื่นเต้นและได้รับความสนใจจากมืออาชีพและนักศึกษาใหม่ ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีกำลังโน้มเอียงไปสู่การประกอบอาชีพในโดเมนวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังพัฒนา

วิวัฒนาการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มต้นขึ้นในทศวรรษที่ 1960 ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล คำว่า data science ถูกใช้ครั้งแรกในปี 1985 ในการบรรยายที่ Chinese Academy of Sciences ในกรุงปักกิ่ง โดย CF Jeff Wu เป็นคำทางเลือกสำหรับสถิติ ในปีพ.ศ. 2535 ได้มีการแนะนำสามด้านที่ประสบความสำเร็จของสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลใหม่ที่เป็นสหวิทยาการและที่กำลังเกิดขึ้นใหม่:

• การเก็บรวบรวมข้อมูล
• การออกแบบข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล

แนวคิดและข้อโต้แย้งทางทฤษฎีเหล่านี้กลายเป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่ในปี 2544 เพื่อขยายสถิติในด้านเทคนิค แม้ว่าจะเป็นเวลา 20 ปีแล้ว แต่ก็ยังไม่มีความเห็นเป็นเอกฉันท์เกี่ยวกับคำจำกัดความของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ยังคงเป็นคำศัพท์สำหรับมืออาชีพหลายคนและนักศึกษาใหม่

หลักสูตร Data Science หลักสูตร

การวิจัยเชิงลึกกำลังปรับปรุงความเข้าใจและความรู้ของเราใน Data Science และทำให้เอกสารการศึกษาอัปเดตทุกวันสำหรับ Data Science มีหลักสูตร เวิร์กช็อป โปรแกรมการฝึกอบรม และองศาต่างๆ มากมายสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จัดโดยสถาบัน มหาวิทยาลัย และองค์กรต่างๆ

ด้วยความก้าวหน้า หลักสูตร Data Science จึงมีการปรับปรุง นักศึกษาใหม่บางคนต้องการเริ่มต้นอาชีพในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและมองหาหลักสูตรเบื้องต้นที่ประกอบด้วยแนวคิด การปฏิบัติจริง และโครงการที่จัดเตรียมชุดทักษะเพื่อเริ่มทำงานในบริษัทวิทยาศาสตร์ข้อมูล

องค์กร/สถาบันส่วนใหญ่เปิด สอน หลักสูตร Data Science หากเราเห็นรายวิชาของ upGrad สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ประกอบไปด้วย:

• แนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูลใน excel, Python และ SQL
• เซสชั่นเบื้องต้นเกี่ยวกับแอปพลิเคชันของ Python สำหรับ Data Science
• งานที่มอบหมายเพื่อเสริมสร้างความคิดของผู้เริ่มต้น Python เป็นเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล และเป็นส่วนหนึ่งของ หลักสูตรหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กร ทั้งหมด
• แนวคิดและการปฏิบัติจริงเกี่ยวกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ การวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรรมข้อมูล
• โครงการแบบเรียลไทม์สำหรับผู้สมัครเลือกที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และนักพัฒนา โครงการเหล่านี้ช่วยให้ผู้สมัครเข้าใจเทคโนโลยีและความเกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างชัดเจน และสุดท้ายคือวิธีใช้งานในการพัฒนาและการเติบโตของธุรกิจแบบเรียลไทม์

upGrad ได้สร้างหนึ่งใน หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่เหมาะสมที่สุด สำหรับมืออาชีพ หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นทางออนไลน์ด้วยฝีเท้าของผู้เรียนและรูปแบบต่างๆ เช่น ประกาศนียบัตรหรือประกาศนียบัตรบัณฑิต

หลักสูตรประกอบด้วยช่วงเตรียมการที่ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลและการแนะนำภาษาโปรแกรมที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ชุดเครื่องมือต่างๆ เช่น Python, MySQL และ Excel มุ่งเน้นที่ชุดเครื่องมือข้อมูลที่ช่วยให้ผู้สมัครเห็นภาพ การเขียนโปรแกรม และแก้ปัญหาการบ้านที่ได้รับมอบหมายให้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

ผู้เชี่ยวชาญด้านไอที (เทคโนโลยีสารสนเทศ) มีประสบการณ์ในการแก้ปัญหาต่างๆ อย่างมีตรรกะ และพัฒนาอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุด ในการเปลี่ยนอาชีพของตนเป็นวิทยาการข้อมูล พวกเขาจำเป็นต้องยกระดับทักษะการวิเคราะห์และใช้ภาษาโปรแกรมสำหรับวิทยาการข้อมูลโดยเฉพาะ มีหลักสูตรที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะสำหรับมืออาชีพที่ต้องการยกระดับตนเองและความสามารถในการทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญที่ยินดีทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรเน้นที่การเพิ่มทักษะความสามารถและความรู้และมองหาหลักสูตรที่เหมาะสม ความสนใจของพวกเขาอยู่ในหลักสูตรมากกว่าด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องน้อยกว่าของระบบ ผู้เชี่ยวชาญต้องเลือก หลักสูตร Data Science ที่เน้น Data Science