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.

Из-за этого 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. Поэтому в этих курсах основное внимание уделяется аспектам, которые помогут им выполнять необходимую работу.

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

  • Творческий подход

  • 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 приложений.

  • Запрос: Из-за его популярности и моды многие компании, предприятия и отрасли ищут ученых и специалистов по обработке данных для сотрудничества. 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 быть в тысячах 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. Кроме того, с этим почти не связаны внезапные трудовые конфликты или увольнения.