Veri Bilimi Kursu Uygunluk Kriterleri: Müfredat, Beceriler ve Konular

Veri Bilimi, disiplinlerarası alanda bir alandır. Büyük veri gereksinimlerinin işlenmesinde bilimsel yaklaşımla ilgilidir. Veri bilimi, matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi ve alan bilgisi bağlamında çeşitli alanlardan türetilen çeşitli bilimsel teknikler ve teorilerle ilgilidir.

Veri Bilimi Uygunluğu

Son zamanlarda, Veri Bilimi sektörde büyük talep görüyor. Taleple başa çıkmak için öğrenciler, DS konularını incelemeyi dört gözle beklemeye başladılar. Endüstriler, rekabetçi kalabilmek için çalışanlarının becerilerini geliştirmeye başladı. Birkaç enstitü ve kurs sağlayıcı, endüstrinin ihtiyaçlarını seçti ve Veri Biliminde uygun kurslar tasarladı.

Veri Bilimi Talebi

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu'nun raporuna göre, Veri Bilimi ihtiyaçlarının artması 2026 yılına kadar yaklaşık 11,5 milyon iş fırsatı yaratacak. Dünya Ekonomik Forumu, 2022 yılına kadar veri bilimcisi mesleğinin dünyada en çok ortaya çıkan meslek olacağını tahmin ediyor. .

Büyümenin gösterdiği gibi, Amerika Birleşik Devletleri'nden sonra Hindistan, Veri Bilimi gelişmeleri için ikinci en önemli merkez olarak görülüyor. Mevcut endüstri iş trendlerine göre, Veri Bilimi oldukça istihdam edilebilir ve çekici bir meslektir. Bu nedenle talep, Veri Bilimi kursu sağlayıcılarında hızlı bir artış sağladı.

Kimler uygun?

İster yeni gelen ister profesyonel olsun, Veri Bilimi öğrenmek isteyen herkes bunu tercih edebilir. Mühendisler, Pazarlama Uzmanları, Yazılım ve BT uzmanları, Veri Biliminde yarı zamanlı veya harici programlar alabilir. Veri Bilimindeki normal kurslar için, temel lise düzeyindeki dersler minimum gereksinimdir.

Veri Bilimi, gevşek bir şekilde, Matematik, Bilgisayar Bilimi ve İstatistik kavramlarının bir birleşimidir. Öğrenciler bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik alanlarından birinde (STEM arka planı) bir dereceye sahip olmalıdır.

Lisede bilgisayar programlama eğitimi almış olmak ek bir avantajdır. Öğrenciler, Veri Bilimindeki temel kavramların yanı sıra ileri düzey kavramları da incelerler. İstatistik, makine öğrenimi ve programlama konu bilgisine dayanarak öğrenciler, pratik dünyada Veri Bilimi metodolojilerini uygulamada uzman olurlar.

İşletme çalışmaları gibi diğer akışlardan gelen öğrenciler de Veri Bilimi ile ilgili kurslar için uygundur. Benzer şekilde, BBA veya MBA gibi İşletme Yönetimi alanında temel bir dereceye sahip işletme uzmanları da Veri Bilimi alanında daha yüksek çalışmalar için uygundur.

Bu profesyoneller, BT endüstrisindeki Yöneticiler sıfatıyla çalışmaktadır. Çoğunlukla CRM raporları, MIS (Yönetim Bilgi Sistemi) ve işle ilgili DQA (Veri Kalite Değerlendirmesi) yapmaktan sorumludurlar.

Veri Bilimi Müfredatı

Tasarlanan kursların çoğu, mezunlar için PG ve sertifika düzeyinde kurslardır. Son zamanlarda, Hindistan'daki birkaç teknik enstitü ve mühendislik koleji, Veri Bilimi ve Analitiği alanında lisans düzeyinde programlar başlattı.

DS Konuları ve Becerileri

Genel olarak, bir DS kursuna kabul için aşağıdaki nitelikler gereklidir:

• Derece - STEM akışından bir mezuniyet.
• Kodlama deneyimi gerekmez.
• Matematik – Bu konu, matematiksel algoritmaların verileri işlenerek modelin oluşturulduğu ML/DS ve Veri Analizinin kalbidir. Genel olarak matematik, aritmetik, cebir, hesap, türev alma olasılığı, istatistik, geometri ve müttefik konularını geniş bir şekilde kapsar.
• İstatistikler – İstatistiksel kavramlar, verileri anlamanıza, analiz etmenize ve verilerden bir sonuç çıkarmanıza yardımcı olacaktır.
• Veri Görselleştirme – R ve Tableau ile verilere erişin, verileri alın ve görselleştirme ve sunum gerçekleştirin.
• Keşifsel Veri Analizi – Veri havuzundan faydalı öngörüler elde etmek ve veri özniteliklerinden ve özelliklerinden öğrenmek için Excel'i ve veritabanlarını keşfedin.
• Hipotez Testi – Gerçek iş problemlerini çözmek için vaka çalışmalarında uygulanan hipotezleri formüle edin ve test edin.
• Programlama Dilleri – DS kurslarına kabul için kodlama kriteri olmasa da, Java, Python, Scala veya eşdeğeri gibi programlama dilleri hakkında bilgi sahibi olunması şiddetle tavsiye edilir.
• Veritabanı – Veritabanlarının iyi anlaşılması son derece arzu edilir.

Verinin Arkasındaki Bilim

Veri Bilimi alanı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bir veri havuzundan bilgi ve zeka elde etmek için yöntemleri, algoritmaları ve sistemleri içeren süreçleri vurgular. Veri Bilimi, Veri Madenciliği, Büyük Veri, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka gibi çeşitli veri odaklı girişimlere hizmet vermektedir.

Daha ayrıntılı olarak, Veri Bilimi, istatistikleri, veri analizini ve verilerin yardımıyla gerçek fenomenleri analiz etmek ve anlamlandırmak için metodolojileri birleştiren bir kavram olarak görülebilir.

Veri Bilimi Müfredatı

Eğitimciler , öğrencilerin DS bilgilerini sektörde uygulamaya hazır hale getirmelerine yardımcı olmak için bir Veri Bilimi ders müfredatı tasarladı. Müfredat ayrıca endüstrinin ihtiyaçlarına göre ayarlanmıştır.

Müfredat, açık kaynak araçları, kitaplıklar, veritabanları, SQL, Python, R, veri görselleştirme, veri analizi ve makine öğrenimi gibi belirli alanlara odaklanır. Kurstaki merkezli konsept, veri işlemedeki metodolojileri takip eder. Sistematik olarak tasarlanmış algoritmalara dayalı modeller kullanır.

Veri Biliminde Kullanılan Başlıca Araçlar ve Programlama Dilleri –

• Python veya R
• Matematik ve İstatistik
• algoritmalar
• Veri Görselleştirmeleri
• Kıvılcım, SQL, NoSQL
• Hadoop

Çoğu İş Bir DS Profesyonelinden Aşağıdaki Becerilere Sahip Olmasını Bekler –

• İstatistik, Matematik, Bilgisayar temelleri ve Makine Öğrenimi konularında iyi bir not ve anlayış.
• Tercihen R veya Python olmak üzere bir veya daha fazla programlama dilinde uzmanlık.
• Veritabanlarının tam olarak anlaşılması.
• Hadoop, Spark ve MapReduce gibi Büyük Veri araçlarına maruz kalma.
• Veri tartışma, veri temizleme, madencilik, görselleştirme ve raporlama araçlarında deneyim.

Çözüm

Bu, aday öğrencilerin Veri Bilimi akışında doğru kursu almaya karar vermelerinin zamanıdır. Yeteneklerinizi değerlendirin ve size en uygun kursları almaya karar verin. upGrad , Veri Biliminde uygun adayları Veri Biliminde endüstriye hazır profesyoneller yapan çeşitli kurslar sunar. Kurslar , Veri Biliminde Yönetici PG Programı , PG Sertifikasyonundan Yüksek Lisanslara kadar uzanmaktadır.