Veri Bilimi Kursu Müfredatı: Bilmeniz Gereken Her Şey

Günümüzün hassas ve akıllı teknolojik gelişmeleri ve hemen hemen her sektörde piyasada bulunan çözümler hızla yenilenmekte; veriler, bu yükseltmelerin kalbidir. Çeşitli sensörler verileri toplar ve sisteme aktarır. Bu veriler, anlama, analiz etme, sonuçlandırma ve anlamlı bilgileri çıkarma gibi birden çok süreçten geçer.

Bu prosedürler kullanılan bilimsel bir yaklaşımı kullanır ve bu nedenle 'Veri Bilimi' olarak bilinir. 21. yüzyılın trend olan disiplinlerarası bir alanıdır. Çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve yapılandırılmamış sistemler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden içgörüler ve bilgiler çıkarır. Veri madenciliği, büyük veri ve makine öğrenimi ile yakından ilgilidir.

Küresel veri bilimi platformunun pazar boyutu, çeşitli alanlardaki uygulamaları nedeniyle katlanarak artıyor. Akıllı sistemlere olan talepler, ileri teknolojinin benimsenmesiyle katlanarak artmaktadır. Veri biliminin pazar büyüklüğünün değeri 2019'da 3,93 milyar ABD Doları (ABD Doları) idi.

2020 ve 2027 arasında %26,9'luk bir CAGR (Bileşik Yıllık Büyüme Oranı) ile büyüyeceği tahmin ediliyor. Veri bilimi araştırma, geliştirme ve teknolojik gelişmelere yapılan artan yatırımlar, bu kadar hızlı pazar büyümesine neden oluyor.

Veri bilimi alanı heyecan vericidir ve profesyonellerin ve yeni başlayanların dikkatini çeker. BT uzmanları, gelişen veri bilimi alanında kariyer yapmaya yöneliyor.

Veri Biliminin Evrimi

Veri analizi, veri bilimi ile benzerlik gösteren 1960'larda başladı. Veri bilimi terimi ilk olarak 1985 yılında CF Jeff Wu tarafından Pekin'deki Çin Bilimler Akademisi'nde verilen derste istatistik için alternatif bir kelime olarak kullanılmıştır. 1992'de, yeni, disiplinler arası ve gelişmekte olan bir veri bilimi alanının başarılı bir şekilde tanıtılması üç açıdan gerçekleşti:

• Veri toplama
• veri tasarımı
• Veri analizi

Bu teorik kavramlar ve argümanlar, istatistikleri teknik alanlarda genişletmek için 2001 yılında modern veri bilimine dönüştü. Aradan 20 yıl geçmesine rağmen veri biliminin tanımı konusunda bir fikir birliği yoktur. Hala birçok profesyonel ve yeni başlayanlar için bir moda kelimedir.

Veri Bilimi Kursu Müfredatı

Derinlemesine araştırma, Veri Bilimi konusundaki anlayışımızı ve bilgimizi geliştiriyor ve bu nedenle çalışma materyali Veri Bilimi için her gün güncellenmeye devam ediyor. Veri bilimi için kurumlar, üniversiteler ve kuruluşlar tarafından düzenlenen çok sayıda kurs, çalıştay, eğitim programı ve derece bulunmaktadır.

Gelişmelerle birlikte, veri bilimi ders müfredatı güncellenir. Bazı yeni başlayanlar, kariyerlerine veri biliminde başlamak ve kavramları, uygulamalı uygulamaları ve kendilerine veri bilimi şirketlerinde çalışmaya başlamak için gerekli becerileri sağlayan projeleri içeren giriş kursları aramak ister.

Çoğu kuruluş/enstitü bir Veri bilimi ders programı sunar . upGrad'ın veri bilimi ders programını görürsek, şunları içerir:

• Excel, Python ve SQL'de veri analizi kavramları.
• Python'un Veri Bilimi uygulamasına giriş oturumları.
• Yeni başlayanların fikirlerini güçlendirmek için ödevler. Python, veri bilimi için yaygın olarak kullanılan bir programlama aracıdır ve bu nedenle tüm kuruluşların veri bilimi ders müfredatının bir parçasıdır .
• Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarla görme, iş zekası, veri analitiği ve veri mühendisliği gibi modern teknolojilere ilişkin kavramlar ve uygulamalı uygulama.
• Adaylar için gerçek zamanlı projeler, veri bilimcileri, analistler ve geliştiriciler olmayı tercih ediyor. Bu projeler, adayların teknolojileri ve bunların veri bilimi ile alakalarını ve son olarak bunları gerçek zamanlı iş geliştirme ve büyümede nasıl kullanacaklarını net bir şekilde anlamalarına yardımcı olur.

upGrad, profesyoneller için en uygun veri bilimi ders programlarından birini oluşturdu . Bu kurs, öğrencinin hızına göre ve sertifika veya Yüksek Lisans Diploması gibi farklı formatlarla çevrimiçi olarak verilir.

Kurs, veri analizini ve veri biliminde kullanılan programlama diline girişi kapsayan hazırlık oturumlarını içerir. Python, MySQL ve Excel gibi çeşitli araç takımları, adayların veri bilimi kursunun bir parçası olarak verilen ödevleri görselleştirmelerine, programlamalarına ve çözmelerine yardımcı olan veri araç takımlarına odaklanır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

BT (Bilgi Teknolojisi) uzmanları, çeşitli sorunları mantıksal olarak çözme ve en uygun algoritmaları geliştirme konusunda deneyime sahiptir. Kariyerlerini veri bilimine dönüştürmek için analitik becerilerini geliştirmeleri ve programlama dilini özellikle veri bilimi için uygulamaları gerekiyor. Özellikle kendilerini ve veri bilimi projelerinde çalışma yeteneklerini geliştirmek isteyen profesyoneller için geliştirilmiş kurslar vardır.

Veri biliminde çalışmak isteyen profesyoneller, yeteneklerini ve bilgilerini geliştirmeye ve uygun bir kurs aramaya odaklanmalıdır. İlgi alanları, sistemin daha az ilgili yönlerinden ziyade ders müfredatında yatmaktadır. Profesyoneller, veri bilimine odaklanan bir veri bilimi kursu seçmelidir .