数据科学课程资格标准：教学大纲、技能和科目

数据科学是跨学科领域的一个领域。 它是关于处理大量数据需求的科学方法。 数据科学涉及从数学、统计学、计算机科学、信息科学和领域知识等多个领域衍生的各种科学技术和理论。

数据科学资格

最近，数据科学在行业中的需求量很大。 为应付需求，学生开始期待学习DS科目。 各行各业开始提升员工的技能以保持竞争力。 一些机构和课程提供者选择了行业需求并设计了合适的数据科学课程。

数据科学需求

根据美国劳工统计局的报告，到 2026 年，数据科学需求的上升将创造大约 1150 万个职位空缺。世界经济论坛预测，到 2022 年，数据科学家这一职业将成为世界上最新兴的职业.

正如增长所表明的那样，印度被视为仅次于美国的第二大数据科学发展中心。 根据当前的行业工作趋势，数据科学是一个具有高度就业能力和吸引力的职业。 因此，这种需求导致数据科学课程提供者迅速增加。

谁有资格？

任何愿意学习数据科学的人，无论是新手还是专业人士，都可以选择它。 工程师、营销专业人士、软件和 IT 专业人士可以参加数据科学的兼职或外部项目。 对于数据科学的常规课程，基本高中水平科目是最低要求。

粗略地说，数据科学是数学、计算机科学和统计学概念的融合。 学生应拥有科学、技术、工程和数学领域之一的学位（STEM 背景）。

在高中学习过计算机编程是一个额外的好处。 学生学习数据科学的基础知识和高级概念。 基于统计学、机器学习和编程的学科知识，学生成为在实际世界中实施数据科学方法的专家。

来自其他领域的学生，如商业研究，也有资格参加数据科学的相关课程。 同样，拥有工商管理基础学位的商业专业人士，如 BBA 或 MBA，也有资格在数据科学领域进行高等教育。

这些专业人员以 IT 行业高管的身份工作。 他们主要负责制作CRM报告、MIS（管理信息系统）和业务相关的DQA（数据质量评估）。

数据科学课程

设计的大多数课程都是针对毕业生的 PG 和证书级别的课程。 最近，印度的几所技术学院和工程学院推出了数据科学和分析方面的学位课程。

DS 科目和技能

一般而言，要入读 DS 课程，必须具备以下资格 -

• 学位 -从 STEM 流毕业。
• 无需编码经验。
• 数学——该主题是 ML/DS 和数据分析的核心，其中模型是通过处理数学算法的数据创建的。 一般来说，数学广泛涵盖算术、代数、微积分、微分概率、统计学、几何和相关的主题。
• 统计——统计概念将帮助您理解数据、分析数据并从数据中得出结论。
• 数据可视化——使用 R 和 Tableau 访问、检索数据并执行可视化和演示。
• 探索性数据分析——探索 Excel 和数据库，从数据池中获得有用的见解，并从数据属性和属性中学习。
• 假设检验——制定并检验应用于案例研究以解决实际业务问题的假设。
• 编程语言——尽管编码不是进入 DS 课程的标准，但强烈建议您了解编程语言，如 Java、Python、Scala 或同等语言。
• 数据库——对数据库有很好的理解是非常可取的。

数据背后的科学

数据科学领域强调涉及方法、算法和系统的过程，以从结构化和非结构化数据池中获取知识和智能。 数据科学迎合了多种数据驱动的计划，例如数据挖掘、大数据、机器学习和人工智能。

更详细地说，数据科学可以被视为一个概念，它统一了统计数据、数据分析和方法，以借助数据分析和理解真实现象。

数据科学大纲

教育工作者设计了数据科学课程大纲，以帮助学生为在行业中实施 DS 知识做好行业准备。 课程也根据行业需求进行了调整。

教学大纲侧重于特定领域，例如开源工具、库、数据库、SQL、Python、R、数据可视化、数据分析和机器学习。 课程中的中心概念遵循数据处理的方法。 它使用基于系统设计算法的模型。

数据科学中使用的主要工具和编程语言 -

• Python 或 R
• 数学和统计
• 算法
• 数据可视化
• 火花，SQL，NoSQL
• Hadoop

大多数工作都希望 DS 专业人员具备以下技能 -

• 对统计学、数学、计算机基础知识和机器学习有良好的成绩和理解。
• 精通一种或多种编程语言，最好是 R 或 Python。
• 对数据库有透彻的了解。
• 接触大数据工具，如 Hadoop、Spark 和 MapReduce。
• 具有数据整理、数据清理、挖掘、可视化和报告工具方面的经验。

结论

现在是有抱负的学生决定在数据科学流中选择正确课程的时候了。 评估您的能力并决定参加最适合您的课程。 upGrad提供各种数据科学课程，使符合条件的有志者成为数据科学行业的专业人士。 课程范围从数据科学执行 PG 计划、PG 认证到硕士。