upGrad 上的最佳數據科學碩士課程註冊

在其核心，數據科學家的角色主要涉及解決問題。 數據科學家遵循提煉業務問題和收集相關數據的迭代過程，為小型和大型公司找到最有效的解決方案。 由於數據科學已經滲透到幾乎所有行業，因此數據科學家在今天很受歡迎。

作為一個新興領域，數據科學對於那些喜歡處理數據並將其轉化為可操作的見解的人來說是一個令人興奮且利潤豐厚的職業選擇。 然而，關鍵在於知道從哪裡開始以及選擇什麼途徑來建立成功的數據科學職業。

在本文中，我們將研究數據科學家工作的各個方面，並查看一些關於 upGrad 的最佳數據科學碩士課程。

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誰是數據科學家？

數據科學家是精通技術和商業科學的分析專家。 首先，他們專注於收集數據以進行處理和提取見解。 然後，他們利用自己的分析技能和商業敏銳度為日常業務問題找到可行的解決方案。

自然，這項工作需要強大的分析和批判性思維能力。 因此，數學和統計學是數據科學的兩大核心支柱。

數據科學家的角色和職責包括：

• 從不同的來源收集數據，組織和清理它。
• 原始數據（結構化和非結構化）的預處理。
• 使用最新的分析工具和技術分析數據。
• 設計先進模型以應對現代業務挑戰
• 創建預測模型和機器學習算法
• 使用適當的數據可視化技術來展示他們的見解。
• 與數據分析師、數據工程師和 BI 團隊合作，構思和開發創新的業務戰略。

成為數據科學家所需的技能

數據科學家的工作是高度分析的，因此，候選人必須精通計算、算法理解、統計解釋和分析思維。

以下是符合數據科學家工作描述的資格：

教育資格：

• 應具有計算機科學或工程學士學位/理學學士學位
• 應該有數據科學文憑或證書
• 應獲得數據科學或相關領域的碩士學位

其它的技巧：

• 豐富的數據挖掘和數據可視化經驗
• 應該了解運籌學和機器學習的細微差別
• 精通 Python、R、SQL、Java、Scala、Python 和 C++
• 精通BI工具（如Tableau）和Hadoop等大數據框架
• 必須具有分析思維方法和強大的商業頭腦
• 精通數學、概率​​和統計
• 應具備出色的演講和溝通技巧

擔任數據科學家角色的主要雇主

IT、電子商務、醫​​療保健、電信以及銀行和金融部門是數據科學家工作的主要雇主。 這些領域的公司經常尋求有效地了解其受眾群體的行為，以專注於滿足其客戶需求的最佳產品和服務。

除此之外，石油和天然氣和運輸部門也越來越多地利用大數據來積極影響他們的員工、銷售、運營和目標受眾。

僱用數據科學家的其他一些部門是：

• NHS
• 政府機關
• 研究機構和大學

有了相關經驗，如今甚至可以為諮詢公司工作。 諮詢公司提供更多面向客戶的角色，您將在其中為一系列業務開展項目。

數據科學家的工作時間

您的日常工作時間、工作和個人生活的平衡取決於您工作的雇主類型。 但是，核心工作時間本質上是每週 5 天的 10 小時輪班（例如，上午 10 點至下午 6 點，或上午 9 點至下午 5 點）。 儘管如此，如果項目需要，有時數據科學家可能需要在正常辦公時間之外加班。

如今，世界各地的許多組織都允許數據科學家以更靈活的工作時間表在遠程位置工作。

upGrad 上最好的數據科學課程：

IIITB 數據科學理學碩士

• 持續時間：18個月
• 它有60多個案例研究和項目
• 及時和系統的疑難解答會議

UOA 數據科學碩士

• 持續時間：24個月
• 超過30場直播
• 一對一反饋和專門的專家指導

加州理工學院 CTME 數據分析證書課程

• 持續時間：7個月
• 提供由加州理工學院工程和計算機學院舉辦的大師班

專業證書 - 數據 SC。 馬里蘭大學商業分析

• 持續時間：9個月
• 學習者可以利用美國頂尖大學舉辦的講座

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為什麼要攻讀 upGrad 的數據科學課程？

安置支持：

• upGrad 可以訪問世界上最繁榮的職業門戶網站，每月提供近 5000 多個職位空缺。
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疑點解決

• upGrad 上的數據科學課程由行業專家和有能力的同行提供系統的疑難解答課程。
• 學生提出的問題由專家驗證的回答來回答，從而確保學習質量。
• 導師會對學習者提交的所有項目和作業提供個性化的反饋。

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• UpGrad 通過行業導師、同行和助教提供無與倫比的指導。
• 該課程附帶對所有提交的一對一的個性化反饋。

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• 課程包括互動小組活動，以促進對等合作。

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結論

底線——數據科學家在多個領域的需求量很大。 之所以如此，是因為企業需要技術和分析技能嫻熟的人員，並具有增強的溝通技巧。

數據科學家預測有助於企業發展的一切。 例如，它們幫助公司了解消費者的選擇，並幫助他們變得更具環境彈性。 作為一名數據科學家，必須找到創新和富有想像力的模式來解決企業面臨的問題。

角色和職責包括從各種來源提取、分析和解釋大量數據集。 然後是進行算法計算，深入數據挖掘，結合機器學習或人工智能，使用統計工具，最後為公司製定可訪問的解決方案。 一旦數據科學家解釋了數據，他們就會將結果呈現給技術和非技術利益相關者。

該領域提供了巨大的學習和成長機會。 但是，當然，高額的年薪是最重要的！