Что охватывает курс по науке о данных?

В современном мире «данные — новая нефть». Следовательно, все, что связано с этим, получает огромные положительные отзывы и распространяется по всему миру. Среди них наука о данных не имеет себе равных по сравнению с аналогичными аспектами ее области.

В связи с этим для ученых, аналитиков, аналитиков и разработчиков, менеджеров по аналитике, статистиков и т. Д. Открылись различные вакансии и возможности. Среди других профессий — архитектор, архитектор инфраструктуры, инженерия машинного обучения, архитектор приложений, машина. Ученый-учёный и архитектор предприятия.

Предпосылки для участия в курсе Data Science:

Хотя любой может пройти курс специализации или сертификации в области науки о данных, вы должны соответствовать определенным требованиям, чтобы убедиться, что вы понимаете предмет и свободно в нем говорите.

Таким образом, некоторые основные предпосылки включают в себя:

• Вероятностный анализ и расчеты
• Описательная и убедительная статистика
• Линейная алгебра, исчисление, дискретная математика и оптимизация, а также теоретические аспекты математики для машинного обучения
• Навыки программирования и умеренные знания в области вычисления и анализа данных, включая Excel, Python, язык запросов к базам данных (SQL и NoSQL), технологии больших данных, программирование на R, таблицы и т. Д.

Навыки, приобретенные во время курсов:

Он помогает формулировать различные алгоритмы и программное обеспечение, чтобы помочь компаниям, отраслям и предприятиям эффективно анализировать свои данные. Таким образом, эти курсы сосредоточены на аспектах, которые могут помочь им в выполнении необходимой работы.

На различных курсах приобретаются следующие сложные навыки:

• Регрессионный анализ
• Машинное обучение
• Анализ и очистка данных
• Регулярное выражение
• Кластерный анализ
• Преобразование данных
• Студия
• Программирование R.
• Отладка данных
• Манипуляция данными
• GitHub

Эти курсы также предлагают набор навыков межличностного общения. Некоторые из них:

• Трудовая этика
• Логическое объяснение
• Возьми инициативу в свои руки
• Тайм-менеджмент
• Отношение и навыки решения проблем
• Справиться со стрессом
• Уверенность
• Повышенная ловкость
• Креативность
• Принимать решение
• командная работа
• Критическое мышление
• Адаптивность
• Навыки межличностного общения

Преимущества работы в области науки о данных:

Благодаря их широкому охвату и популярности на мировом информационном рынке предложения о работе и доходы, связанные с этими профессиями, резко возросли. Этими преимуществами может воспользоваться любой, кто прошел сертификационный или специализированный курс.

Таким образом, некоторые из этих бесчисленных преимуществ:

• Универсальность: Наука о данных — это обширная область с гибкими и многозадачными приложениями. Используемый в нескольких секторах, включая электронную коммерцию, банковское дело, здравоохранение, финансы, транспорт, консалтинговые услуги и т. Д., Он предлагает широкий спектр возможностей трудоустройства.
• Много позиций: Как показывает его универсальность, это совсем не маленькое поле. Он предоставляет широкие возможности трудоустройства с отдельными областями для отдельных лиц, используя преимущества своего обширного охвата и областей применения.
• Задача: Из-за популярности и моды многие компании, предприятия и отрасли ищут ученых и специалистов, связанных с наукой о данных, для сотрудничества с ними. Это приводит к взрывному росту спроса на рабочую силу.
• Доход: Все вакансии в области обработки данных имеют хорошую репутацию, хорошо оплачиваются и имеют дополнительные стимулы. Согласно Glassdoor, специалист по данным может заработать в США около 166 000 долларов. В Индии их доход может исчисляться тысячами рупий. Уже один этот факт делает их чрезвычайно прибыльными и ценными профессиями.
• Безопасная карьера: Работа в сфере аналитики данных очень безопасна и стабильна. Это очень рутинная работа, которая дает значительные преимущества. Более того, с этим почти не связаны внезапные трудовые конфликты или увольнения.