Data Science Career Path: Ein umfassender Karriereleitfaden

Lernpfade beziehen sich auf eine Liste spezifischer Kurse, die sich auf einen bestimmten Beruf oder ein bestimmtes Karriereinteresse beziehen. Welchen Weg Sie wählen, hängt direkt von den Fähigkeiten ab, die Sie benötigen, um in Ihrer jeweiligen Karriere erfolgreich zu sein. Das Beherrschen und Entwickeln von Fähigkeiten im Bereich Data Science ist der Data Science-Lernpfad. Es ist ein stark nachgefragter Weg, den viele Studenten einschlagen, um ihr Ziel zu erreichen, Data Scientists zu werden.

Das hochstrukturierte Modul bietet den Studierenden eine Sammlung umfassender und wertvoller Ressourcen, von denen sowohl Fachleute als auch diejenigen profitieren, die zum ersten Mal in das Feld einsteigen. Für einen Studenten, der mit Data Science oder seinem Lernpfad nicht vertraut ist, ist es leicht, sich von den verfügbaren Optionen verwirren zu lassen. Dieser Blogbeitrag soll Ihnen helfen, die Grundlagen zu verstehen, um Ihre Verwirrung zu beseitigen und Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Was ist Datenwissenschaft?

Neugierig Was ist Data Science? Wenn Sie die Begriffe wörtlich betrachten, bedeutet dies, dass die Wissenschaft, die sich mit dem Studium von Daten beschäftigt, Data Science ist. Die Realität ist weit entfernt von dieser einfachen Erklärung. Bereits im Jahr 2010 erstellte Hugh Conway, der Arbeitsökonomie-Experte der USA, das Venn-Diagramm, das die komplizierte und umfassende Natur der Datenwissenschaft erfasst. Schauen Sie es sich unten an:

Quelle

Wie Sie im obigen Diagramm sehen können, gibt es drei große Bereiche oder Kreise, die Data Science abdecken:

1. Mathematik und Statistikwissen
2. Umfangreiche Erfahrung
3. Hacking-Fähigkeiten

Data Science liegt dort, wo sich die drei Kreise überschneiden und zusammenfließen. Das Treffen des ersten und dritten Zirkels Mathematik und Statistik und Hacking Skills ist der Bereich Machine Learning. Die Negativität rund um Hacking hat sich nun in ethisches und unethisches Hacking verwandelt.

Ein Data Scientist muss über ethische Hacking-Fähigkeiten verfügen und über umfangreiche Erfahrung in mathematischer und statistischer Analyse verfügen. Während traditionelle Forschung und maschinelles Lernen wichtige Werkzeuge sind, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass ein Datenwissenschaftler seine Erfahrung nutzt, um von ethisch zu unethisch zu werden. Erfahren Sie mehr über die Voraussetzungen für Data Science.

Was bedeutet das in der realen Welt?

• Sie können Big Data nicht ohne die Hilfe von Data Science und seinen Zweigen verwalten, lesen oder analysieren. Tools, Algorithmen, Prinzipien und Anwendungen werden einzeln oder in Kombination verwendet, um zufällige Datencluster zu interpretieren.
• Die Wissenschaft erfordert das Erlernen der Prozesse zum Sammeln, Vorbereiten, Bereinigen und Analysieren der Daten.
• Als Data Scientist ist es Ihre Aufgabe, wichtige Informationen aus einem gesammelten Datensatz zu extrahieren, indem Sie Stimmungsanalysen, prädiktive Analysen und maschinelles Lernen anwenden.
• Die Informationen werden dann verwendet, um Unternehmen anzuleiten, Strategien zu entwickeln, die Marketingfachleuten und Managern helfen, Unternehmensziele zu erreichen.

Was macht ein Data Scientist?

Unternehmen erwarten von Data Scientists, dass sie ein Problem lösen oder eine Antwort auf eine Anfrage geben, indem sie die oben genannten Prozesse befolgen. Sobald sie wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, können sie Roboteranalysen und Sprachen wie Java verwenden, um mit der Erstellung und Erforschung von Programmen zu beginnen, die ein Unternehmen letztendlich dazu bringen, seine Ziele und Ziele zu erreichen.

Datenwissenschaftler wenden auch verschiedene Methoden an, wie z. B. Online-Experimente, um ein nachhaltiges Wachstum für Unternehmen sicherzustellen. Darüber hinaus können sie Unternehmen auch helfen, indem sie personalisierte Datenprodukte entwickeln, die die Unternehmen verstehen, verfolgen und einzigartige Muster, Kundenanforderungen und andere Aktivitäten verfolgen und überwachen. Das ultimative Ziel ist immer, Unternehmen dabei zu helfen, produktive und profitable Entscheidungen zu treffen. Erfahren Sie mehr über das Berufsbild des Data Scientists.

Was können Sie vom Data Science Learning Path erwarten?

Eine starke Karriere für den zukünftigen Umfang der Datenwissenschaft erfordert, dass Sie wichtige Fähigkeiten in drei Abteilungen erwerben, nämlich Programmierung, Analytik und Domänenwissen. Der Lernpfad hilft Ihnen, die folgenden Fähigkeiten zu erwerben:

• Gute Kenntnisse in Scala, SAS, R und Python
• Verschiedene analytische Funktionen verstehen
• Erfahrung in der Programmierung von SQL-Datenbanken
• Arbeiten mit unstrukturierten Daten aus Videos und Social-Media-Plattformen
• Maschinelles Lernen für vorausschauende Berichte und Mustererkennung
• Das Programm umfasst schließende und deskriptive Statistik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellbildung und Feinabstimmung

Das Hauptaugenmerk der Datenwissenschaftler liegt auf der statistischen Forschung und Analyse, die zur Auswahl des richtigen maschinellen Lernansatzes verwendet wird, wonach der Algorithmus modelliert und zum Testen prototypisiert wird.

Quelle

Mithilfe datenorientierter Technologien wie SQL und Hadoop und umfassender Nutzung von verteilter Architektur, Datenvisualisierung und statistischer Analyse extrahieren Data Scientists die Bedeutung von Datensätzen. Der Lernpfad zielt darauf ab, qualifizierte Fachleute hervorzubringen, die Experten im Umgang mit diesen Aspekten sind. Sie werden darin geschult, ihre Rollen zu jedem beliebigen Zeitpunkt im Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts nach Bedarf zu wechseln.

Wie ist der Data Science Learning Path aufgebaut?

Data Science kann als Zusammenschluss verschiedener übergeordneter Disziplinen wie Software Engineering, Data Analytics, Data Engineering, Predictive Analytics, Machine Learning und so weiter verstanden werden. Der Lernpfad sollte all dies und noch viel mehr beinhalten, um sicherzustellen, dass Sie sich als kompetenter Data Scientist herausstellen. Nachfolgend finden Sie eine Liste, die die Struktur des Lernpfads kurz zusammenfasst.

Beginnend mit Data Science und Python

Der Weg zum Data Scientist beginnt mit dem Erlernen der Begriffe und des Jargons, die mit Data Science verbunden sind. Dazu gehört, die Rolle von Data Scientists zu verstehen und sich mit Programmiersprachen wie Python vertraut zu machen. Erfahren Sie mehr über die Sprachen für Data Science.

Mathematik und Statistik

Hier erkunden Sie die Grundlagen von Data Science. Zu den Schlüsselkonzepten, die in diesem Abschnitt behandelt werden, gehören Wahrscheinlichkeit, Grundlagen der linearen Algebra und Inferenzstatistik. Sie lernen auch, wie Sie EDA oder explorative Datenanalysen durchführen.

Empfehlungssysteme und Matrixalgebra

Sie fragen sich vielleicht, was Matrix Algebra in der Liste macht und warum Sie es überhaupt wissen müssen. Nun, um ernsthaft etwas über die Funktionsweise von Empfehlungsmaschinen zu lernen, ist Matrixalgebra absolut entscheidend. Dieser Abschnitt behandelt diese beiden Trendkonzepte, die in Bezug zueinander verstanden werden müssen. Dieses Thema umfasst auch Empfehlungs-Engine-Projekte und Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität wie PCA oder Hauptkomponentenanalyse.

Grundlagen des maschinellen Lernens

Dieser Abschnitt führt Sie in die Grundlagen und den Kern des maschinellen Lernens ein. Sie lernen grundlegende Algorithmen und Techniken kennen, darunter logistische und lineare Regression, SVM oder Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Naive Bayes und so weiter.

Ensemble-Lernen

Mit diesem Kurs machen Sie einen fortgeschritteneren Schritt in die Welt des maschinellen Lernens. Die Themen hier bieten Ihnen ein klares Verständnis dessen, was Ensembling ist, zusammen mit verschiedenen Ensembling-Techniken. Sie müssen auch an Datensätzen arbeiten, um praktische Erfahrungen bei der Lösung praktischer Probleme zu sammeln.

Deep Learning und neuronale Netze

Deep Learning ist ein wichtiger Abschnitt des Learning Path of Data Science. Angesichts des astronomischen Anstiegs bei der Einführung von Deep-Learning-Anwendungen ist dieses Wissen entscheidend, um ein erfahrener Datenwissenschaftler zu werden. Sie werden in Keras eingeführt, ein beliebtes Framework für Deep Learning. Es gibt andere Frameworks wie PyTorch, aus denen Sie nach Belieben auswählen können.

Lesen Sie auch: Data Scientist Gehalt in Indien

NLP oder Natural Language Processing

NLP gilt als das heißeste Feld der Branche. Unternehmen stolpern übereinander, um sich das beste NLP-Talent zu sichern. Daher gab es nie einen besseren Zeitpunkt, um sich mit NLP zu beschäftigen. Es gibt ein Framework zur Verarbeitung natürlicher Sprache, in das Sie in diesem Abschnitt eingeführt werden. Von BERT (Google) bis RoBERTa (Facebook) lernen Sie, mit einigen der modernsten Frameworks zu arbeiten.

Computer Vision

Dieses Deep-Learning-Feld ist sehr gefragt. In diesem Abschnitt werden Sie sich mit einer Reihe von Problemen im Zusammenhang mit Computer Vision auseinandersetzen und dabei praktische Erfahrungen sammeln.

Zeitfolgen

Dies ist eines der komplexeren Themen im Lernpfad. Dieses Thema allein verdient einen eigenen Abschnitt, weshalb Sie sich mit verschiedenen praktischen Projekten auseinandersetzen müssen, um sicherzustellen, dass Sie die praktische Anwendung verstehen. Wenn Sie sich mit verschiedenen Konzepten in Zeitreihen vertraut machen, lernen Sie auch deren Funktion in der realen Welt kennen.

Fazit

Die Struktur des Data-Science-Programms soll es Ihnen erleichtern, ein echtes Talent im Bereich Data Science zu werden, was es einfacher macht, den besten Arbeitgeber auf dem Markt zu ergattern. Registrieren Sie sich noch heute, um Ihre Lernpfadreise mit upGrad zu beginnen!

Wenn Sie neugierig sind, mehr über Data Science zu erfahren, schauen Sie sich das PG Diploma in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten, 1- on-1 mit Mentoren aus der Branche, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.