數據科學課程大綱：你需要知道的一切

當今市場上幾乎所有領域的精確和智能技術發展和解決方案都在快速升級； 數據是這些升級的核心。 各種傳感器收集數據並將其傳輸到系統。 這些數據經過多個過程，例如理解、分析、得出結論和提取有意義的信息。

這些程序使用所使用的科學方法，因此被稱為“數據科學”。 它是 21 世紀趨勢性的跨學科領域。 各種科學方法、算法和非結構化系統從結構化和非結構化數據中提取見解和知識。 它與數據挖掘、大數據和機器學習密切相關。

由於其在各個領域的應用，全球數據科學平台的市場規模呈指數級增長。 隨著先進技術的採用，對智能係統的需求成倍增長。 2019 年數據科學的市場規模為 39.3 億美元（美元）。

預計 2020 年至 2027 年期間，其複合年增長率（CAGR）將達到 26.9%。對數據科學研究、開發和技術進步的投資不斷增加，導致市場快速增長。

數據科學領域令人興奮，並吸引了專業人士和新生的注意力。 IT 專業人員傾向於在不斷發展的數據科學領域從事職業。

數據科學的演變

數據分析始於 1960 年代，與數據科學相似。 數據科學一詞於 1985 年首次在CF Jeff Wu 在北京的中國科學院演講中被用作統計數據的替代詞。 1992年，三個方面成功地引入了一個新的、跨學科的、新興的數據科學領域：

• 數據採集
• 數據設計
• 數據分析

這些理論概念和論點在 2001 年轉變為現代數據科學，以擴展技術領域的統計數據。 儘管到現在已經 20 年了，但對數據科學的定義還沒有達成共識。 對於許多專業人士和新生來說，這仍然是一個流行詞。

數據科學課程大綱

深入的研究正在提高我們對數據科學的理解和知識，因此數據科學的學習材料每天都在更新。 機構、大學和組織為數據科學提供了許多課程、研討會、培訓計劃和學位。

隨著進步，數據科學課程大綱也更新了。 一些新生希望開始他們的數據科學職業生涯，並尋找包括概念、動手實踐和項目在內的入門課程，為他們提供開始在數據科學公司工作的技能。

大多數組織/機構都提供數據科學課程大綱。 如果我們看到 upGrad 的數據科學課程大綱，它包括：

• Excel、Python 和 SQL 中的數據分析概念。
• 關於 Python 數據科學應用的介紹性會議。
• 加強初學者想法的作業。 Python 是一種廣泛使用的數據科學編程工具，因此是所有組織的數據科學課程大綱的一部分。
• 機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、商業智能、數據分析和數據工程等現代技術的概念和實踐實踐。
• 候選人的實時項目選擇成為數據科學家、分析師和開發人員。 這些項目幫助候選人清楚地了解技術及其與數據科學的相關性，以及如何在實時業務發展和增長中使用它們。

upGrad 為專業人士創建了最適合的數據科學課程大綱之一。 本課程根據學習者的進度和不同的格式（例如認證或研究生文憑）在線提供。

該課程包含準備課程，涵蓋數據分析和數據科學中使用的編程語言的介紹。 Python、MySQL 和 Excel 等各種工具包都專注於數據工具包，可幫助考生可視化、編程和解決作為數據科學課程的一部分給出的作業。

如果您想了解數據科學，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學執行 PG 計劃，該計劃是為在職專業人士創建的，提供 10 多個案例研究和項目、實用的實踐研討會、與行業專家的指導、1與行業導師一對一，400 多個小時的學習和頂級公司的工作協助。

IT（信息技術）專業人員具有邏輯解決各種問題和開發最合適算法的經驗。 要將他們的職業轉向數據科學，他們需要提升自己的分析技能並應用專門用於數據科學的編程語言。 有專門為希望提升自己和他們從事數據科學項目的能力的專業人士開發的課程。

願意從事數據科學工作的專業人士應專注於提高他們的能力和知識，並尋找合適的課程。 他們的興趣在於課程大綱，而不是系統的其他不太相關的方面。 專業人士必須選擇專注於數據科學的數據科學課程。