数据科学课程大纲：你需要知道的一切

当今市场上几乎所有领域的精确和智能技术发展和解决方案都在快速升级； 数据是这些升级的核心。 各种传感器收集数据并将其传输到系统。 这些数据经过多个过程，例如理解、分析、得出结论和提取有意义的信息。

这些程序使用所使用的科学方法，因此被称为“数据科学”。 它是 21 世纪趋势性的跨学科领域。 各种科学方法、算法和非结构化系统从结构化和非结构化数据中提取见解和知识。 它与数据挖掘、大数据和机器学习密切相关。

由于其在各个领域的应用，全球数据科学平台的市场规模呈指数级增长。 随着先进技术的采用，对智能系统的需求成倍增长。 2019 年数据科学的市场规模为 39.3 亿美元（美元）。

预计 2020 年至 2027 年期间，其复合年增长率（CAGR）将达到 26.9%。对数据科学研究、开发和技术进步的投资不断增加，导致市场如此快速增长。

数据科学领域令人兴奋，并吸引了专业人士和新生的注意力。 IT 专业人员倾向于在不断发展的数据科学领域从事职业。

数据科学的演变

数据分析始于 1960 年代，与数据科学相似。 数据科学一词于 1985 年首次在CF Jeff Wu 在北京的中国科学院演讲中被用作统计数据的替代词。 1992年，三个方面成功地引入了一个新的、跨学科的、新兴的数据科学领域：

• 数据采集
• 数据设计
• 数据分析

这些理论概念和论点在 2001 年转变为现代数据科学，以扩展技术领域的统计数据。 尽管到现在已经 20 年了，但对数据科学的定义还没有达成共识。 对于许多专业人士和新生来说，这仍然是一个流行词。

数据科学课程大纲

深入的研究正在提高我们对数据科学的理解和知识，因此数据科学的学习材料每天都在更新。 机构、大学和组织为数据科学提供了许多课程、研讨会、培训计划和学位。

随着进步，数据科学课程大纲也更新了。 一些新生希望开始他们的数据科学职业生涯，并寻找包括概念、动手实践和项目在内的入门课程，这些课程为他们提供开始在数据科学公司工作的技能。

大多数组织/机构都提供数据科学课程大纲。 如果我们看到 upGrad 的数据科学课程大纲，它包括：

• Excel、Python 和 SQL 中的数据分析概念。
• 关于 Python 数据科学应用的介绍性会议。
• 加强初学者想法的作业。 Python 是一种广泛使用的数据科学编程工具，因此是所有组织的数据科学课程大纲的一部分。
• 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、商业智能、数据分析和数据工程等现代技术的概念和实践。
• 候选人的实时项目选择成为数据科学家、分析师和开发人员。 这些项目帮助候选人清楚地了解技术及其与数据科学的相关性，以及如何在实时业务发展和增长中使用它们。

upGrad 为专业人士创建了最适合的数据科学课程大纲之一。 本课程根据学习者的进度和不同的格式（例如认证或研究生文凭）在线提供。

该课程包含准备课程，涵盖数据分析和数据科学中使用的编程语言的介绍。 Python、MySQL 和 Excel 等各种工具包都专注于数据工具包，可帮助考生可视化、编程和解决作为数据科学课程的一部分给出的作业。

如果您想了解数据科学，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学执行 PG 计划，该计划是为在职专业人士创建的，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、行业专家的指导、1与行业导师一对一，400 多个小时的学习和顶级公司的工作协助。

IT（信息技术）专业人员具有逻辑解决各种问题和开发最合适算法的经验。 要将他们的职业转向数据科学，他们需要提升自己的分析技能并应用专门用于数据科学的编程语言。 有专门为希望提升自己和他们从事数据科学项目的能力的专业人士开发的课程。

愿意从事数据科学工作的专业人士应专注于提高他们的能力和知识，并寻找合适的课程。 他们的兴趣在于课程大纲，而不是系统的其他不太相关的方面。 专业人士必须选择专注于数据科学的数据科学课程。