upGrad 上的最佳数据科学硕士课程注册

在其核心，数据科学家的角色主要涉及解决问题。 数据科学家遵循提炼业务问题和收集相关数据的迭代过程，为小型和大型公司找到最有效的解决方案。 由于数据科学已经渗透到几乎所有行业，因此数据科学家在今天很受欢迎。

作为一个新兴领域，数据科学对于那些喜欢处理数据并将其转化为可操作的见解的人来说是一个令人兴奋且利润丰厚的职业选择。 然而，关键在于知道从哪里开始以及选择什么途径来建立成功的数据科学职业。

在本文中，我们将研究数据科学家工作的各个方面，并查看一些关于 upGrad 的最佳数据科学硕士课程。

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谁是数据科学家？

数据科学家是精通技术和商业科学的分析专家。 首先，他们专注于收集数据以进行处理和提取见解。 然后，他们利用自己的分析技能和商业敏锐度为日常业务问题找到可行的解决方案。

自然，这项工作需要强大的分析和批判性思维能力。 因此，数学和统计学是数据科学的两大核心支柱。

数据科学家的角色和职责包括：

• 从不同的来源收集数据，组织和清理它。
• 原始数据（结构化和非结构化）的预处理。
• 使用最新的分析工具和技术分析数据。
• 设计先进模型以应对现代业务挑战
• 创建预测模型和机器学习算法
• 使用适当的数据可视化技术来展示他们的见解。
• 与数据分析师、数据工程师和 BI 团队合作，构思和开发创新的业务战略。

成为数据科学家所需的技能

数据科学家的工作是高度分析的，因此，候选人必须精通计算、算法理解、统计解释和分析思维。

以下是符合数据科学家工作描述的资格：

教育资格：

• 应具有计算机科学或工程学士学位/理学学士学位
• 应该有数据科学文凭或证书
• 应获得数据科学或相关领域的硕士学位

其它的技巧：

• 丰富的数据挖掘和数据可视化经验
• 应该了解运筹学和机器学习的细微差别
• 精通 Python、R、SQL、Java、Scala、Python 和 C++
• 精通BI工具（如Tableau）和Hadoop等大数据框架
• 必须具有分析思维方法和强大的商业头脑
• 精通数学、概率和统计
• 应具备出色的演讲和沟通技巧

担任数据科学家角色的主要雇主

IT、电子商务、医疗保健、电信以及银行和金融部门是数据科学家工作的主要雇主。 这些领域的公司经常寻求有效地了解其受众群体的行为，以专注于满足其客户需求的最佳产品和服务。

除此之外，石油和天然气和运输部门也越来越多地利用大数据来积极影响他们的员工、销售、运营和目标受众。

雇用数据科学家的其他一些部门是：

• NHS
• 政府机关
• 研究机构和大学

有了相关经验，如今甚至可以为咨询公司工作。 咨询公司提供更多面向客户的角色，您将在其中为一系列业务开展项目。

数据科学家的工作时间

您的日常工作时间、工作和个人生活的平衡取决于您工作的雇主类型。 但是，核心工作时间本质上是每周 5 天的 10 小时轮班（例如，上午 10 点至下午 6 点，或上午 9 点至下午 5 点）。 尽管如此，如果项目需要，有时数据科学家可能需要在正常办公时间之外加班。

如今，世界各地的许多组织都允许数据科学家以更灵活的工作时间表在远程位置工作。

upGrad 上最好的数据科学课程：

IIITB 数据科学理学硕士

• 持续时间：18个月
• 它有60多个案例研究和项目
• 及时和系统的疑难解答会议

UOA 数据科学硕士

• 持续时间：24个月
• 超过30场直播
• 一对一反馈和专门的专家指导

加州理工学院 CTME 数据分析证书课程

• 持续时间：7个月
• 提供由加州理工学院工程和计算机学院举办的大师班

专业证书 - 数据 SC。 马里兰大学商业分析

• 持续时间：9个月
• 学习者可以利用美国顶尖大学举办的讲座

学生与所有行业专家一起接触几个顶点项目

为什么要攻读 upGrad 的数据科学课程？

安置支持：

• upGrad 可以访问世界上最繁荣的职业门户网站，每月提供近 5000 多个职位空缺。
• 这里的课程通过提供有价值的培训、指导课程和让您接触简历构建工具，让您为面试做好准备。
• 您在此处收集的信息使您能够在领先的行业专家的职业咨询课程的帮助下熟练地做出明智的选择。

疑点解决

• upGrad 上的数据科学课程由行业专家和有能力的同行提供系统的疑难解答课程。
• 学生提出的问题由专家验证的回答来回答，从而确保学习质量。
• 导师会对学习者提交的所有项目和作业提供个性化的反馈。

学习支持

• UpGrad 通过行业导师、同行和助教提供无与伦比的指导。
• 该课程附带对所有提交的一对一的个性化反馈。

联网

• upGrad 课程最好的部分是它们提供有助于职业发展的信息性课程。
• 有行业专家举办的研讨会，允许学习者建立网络。
• 课程包括互动小组活动，以促进对等合作。

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结论

底线——数据科学家在多个领域的需求量很大。 之所以如此，是因为企业需要技术和分析技能娴熟的人员，并具有增强的沟通技巧。

数据科学家预测有助于企业发展的一切。 例如，它们帮助公司了解消费者的选择，并帮助他们变得更具环境弹性。 作为一名数据科学家，必须找到创新和富有想象力的模式来解决企业面临的问题。

角色和职责包括从各种来源提取、分析和解释大量数据集。 然后是进行算法计算，深入数据挖掘，结合机器学习或人工智能，使用统计工具，最后为公司制定可访问的解决方案。 一旦数据科学家解释了数据，他们就会将结果呈现给技术和非技术利益相关者。

该领域提供了巨大的学习和成长机会。 但是，当然，高额的年薪是最重要的！