數據科學課程資格標準：教學大綱、技能和科目

數據科學是跨學科領域的一個領域。 它是關於處理大量數據需求的科學方法。 數據科學涉及從數學、統計學、計算機科學、信息科學和領域知識等多個領域衍生的各種科學技術和理論。

數據科學資格

最近，數據科學在行業中的需求量很大。 為應付需求，學生開始期待學習DS科目。 各行各業開始提升員工的技能以保持競爭力。 一些機構和課程提供者選擇了行業需求並設計了合適的數據科學課程。

數據科學需求

根據美國勞工統計局的報告，到 2026 年，數據科學需求的上升將創造大約 1150 萬個職位空缺。世界經濟論壇預測，到 2022 年，數據科學家這一職業將成為世界上最新興的職業.

正如增長所表明的那樣，印度被視為僅次於美國的第二大數據科學發展中心。 根據當前的行業工作趨勢，數據科學是一個具有高度就業能力和吸引力的職業。 因此，這種需求導致數據科學課程提供者迅速增加。

誰有資格？

任何願意學習數據科學的人，無論是新手還是專業人士，都可以選擇它。 工程師、營銷專業人士、軟件和 IT 專業人士可以參加數據科學的兼職或外部項目。 對於數據科學的常規課程，基本高中水平科目是最低要求。

粗略地說，數據科學是數學、計算機科學和統計學概念的融合。 學生應擁有科學、技術、工程和數學領域之一的學位（STEM 背景）。

在高中學習過計算機編程是一個額外的好處。 學生學習數據科學的基礎知識和高級概念。 基於統計學、機器學習和編程的學科知識，學生成為在實際世界中實施數據科學方法的專家。

來自其他領域的學生，如商業研究，也有資格參加數據科學的相關課程。 同樣，擁有工商管理基礎學位的商業專業人士，如 BBA 或 MBA，也有資格在數據科學領域進行高等教育。

這些專業人員以 IT 行業高管的身份工作。 他們主要負責製作CRM報告、MIS（管理信息系統）和業務相關的DQA（數據質量評估）。

數據科學課程

設計的大多數課程都是針對畢業生的 PG 和證書級別的課程。 最近，印度的幾所技術學院和工程學院推出了數據科學和分析方面的學位課程。

DS 科目和技能

一般而言，要入讀 DS 課程，必須具備以下資格 -

• 學位 -從 STEM 流畢業。
• 無需編碼經驗。
• 數學——該主題是 ML/DS 和數據分析的核心，其中模型是通過處理數學算法的數據創建的。 一般來說，數學廣泛涵蓋算術、代數、微積分、微分概率、統計學、幾何和相關的主題。
• 統計——統計概念將幫助您理解數據、分析數據並從數據中得出結論。
• 數據可視化——使用 R 和 Tableau 訪問、檢索數據並執行可視化和演示。
• 探索性數據分析——探索 Excel 和數據庫，從數據池中獲得有用的見解，並從數據屬性和屬性中學習。
• 假設檢驗——制定並檢驗應用於案例研究以解決實際業務問題的假設。
• 編程語言——儘管編碼不是進入 DS 課程的標準，但強烈建議您了解編程語言，如 Java、Python、Scala 或同等語言。
• 數據庫——對數據庫有很好的理解是非常可取的。

數據背後的科學

數據科學領域強調涉及方法、算法和系統的過程，以從結構化和非結構化數據池中獲取知識和智能。 數據科學迎合了多種數據驅動的計劃，例如數據挖掘、大數據、機器學習和人工智能。

更詳細地說，數據科學可以被視為一個概念，它統一了統計數據、數據分析和方法，以藉助數據分析和理解真實現象。

數據科學大綱

教育工作者設計了數據科學課程大綱，以幫助學生為在行業中實施 DS 知識做好行業準備。 課程也根據行業需求進行了調整。

教學大綱側重於特定領域，例如開源工具、庫、數據庫、SQL、Python、R、數據可視化、數據分析和機器學習。 課程中的中心概念遵循數據處理的方法。 它使用基於系統設計算法的模型。

數據科學中使用的主要工具和編程語言 -

• Python 或 R
• 數學和統計
• 算法
• 數據可視化
• 火花，SQL，NoSQL
• Hadoop

大多數工作都希望 DS 專業人員具備以下技能 -

• 對統計學、數學、計算機基礎知識和機器學習有良好的成績和理解。
• 精通一種或多種編程語言，最好是 R 或 Python。
• 對數據庫有透徹的了解。
• 接觸大數據工具，如 Hadoop、Spark 和 MapReduce。
• 具有數據整理、數據清理、挖掘、可視化和報告工具方面的經驗。

結論

現在是有抱負的學生決定在數據科學流中選擇正確課程的時候了。 評估您的能力並決定參加最適合您的課程。 upGrad提供各種數據科學課程，使符合條件的有志者成為數據科學行業的專業人士。 課程範圍從數據科學執行 PG 計劃、PG 認證到碩士。