upGrad StudentRutujaMowadeによるデータサイエンスプログラムのレビュー

公開: 2018-05-08

Rutuja Mowadeは、Quoraの質問に対するこの回答を書きました。「IIIT-BとupGradが提供するデータサイエンスのPGディプロマプログラムに参加する価値はありますか?」
私は数ヶ月前に同様のジレンマにあったので、私は今あなたの考え方を完全に理解することができます。 このデータサイエンスの世界の初心者であることは、私の最大の関心事の1つは、私の行動計画についてでした。 ですから、インターネットで入手できるコース資料を使用して計画を立て、仕事と一緒にあなた自身の推定期限を厳密に守ってください、私を信じてください、それはみんなのコーヒーではありません! 大学を含むさまざまなプラットフォームが提供するシラバスを通過した後、最終的に、IIIT-BおよびupGradPGDDSプログラムを選択しました。
PGプログラムに参加する価値があるかどうかという質問に戻りますが、私の答えは「はい」です。 コースである理由は、すべての概念がゼロから教えられるように設計されています。 課題やグループのケーススタディを通じて、概念の基盤を強化するのに役立ちます。 これは、概念の実際の実装を理解するのに役立ちます。 これらの概念は私を大いに助けました。そのため、このコースから4か月以内にデータ分析分野へのキャリア移行を行うことができました。
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マネージャーになるMBA
行動計画は、年齢に関係なく、生徒の理解を念頭に置いて設計されています。 これは、データ分析の経験がある人、新入生、およびキャリアの移行を探している人に最適です。 すべてが基本から教えられているので、あなたの以前の仕事のバックグラウンドが何であるかは関係ありません。 ラップトップにアクセスできない場合は、そのアプリを使用して学習資料にアクセスできます。
あなたは常に、コースやキャリアに関連するすべての質問に対してあなたの頼りになる人である学生メンターを取得します。 メンターはあなたがコースにうまく対処することを確認します。
キャリアサポートを選択した場合は、キャリアを形成するために業界の専門家と交流することができます。 これらの業界の専門家は、さまざまな業界ドメインの出身です。 upGradは、独自のエキスパートガイドを柔軟に選択できます。 専門家が履歴書の準備と模擬面接を支援し、それによって最良のガイドラインを提供します。 upGradは、新しいオープニングの投稿を続けます。
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ここでの回答のいくつかですでに行われているので、コースでカバーされているトピックについては強調しません。
前学期には、インターンシップのために選択した専門知識(銀行、ヘルスケア、Eコマース)のドメインを選択することができます。
ブランド名は確かにあなたの履歴書に重みを加えます。 彼らはチームプレーヤーとして最高の学習体験を提供するのに役立ちます。 あなたが彼らが提供するすべての学習機会を利用するならば、あなたは確かに最高の利益を得るでしょう。
このコースで私が気に入ったもう1つの点は、タイムラインの柔軟性です。 彼らは知識を共有するだけでなく、生徒が適切に把握してうまく機能していることを確認します。 これにより、自信が持てるようになります。
プログラム料金は約2.25ラックですが、それだけの価値はありますか? 上記のすべての点を考慮すると、私は彼らの学習プラットフォームが非常に標準的であることに気づきました。 さまざまな業界の専門家、IIIT-Bangaloreの教授から学ぶことができます。 プロジェクトまたは割り当ては、ライブプロジェクトに似ています。 また、データサイエンス愛好家として知っておくべき他の重要なフォーラムを紹介することもできます。
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したがって、質の高い知識を得るために本当に自分自身に投資したい場合は、IIIT-BおよびupGradによるデータサイエンスのPGプログラムに必ず参加する必要があります。

データサイエンスは有望なキャリアパスですか?

答えは明白なYESです! データサイエンティストは世界中で高い需要があり、資格のある人材がいないため、データサイエンスは非常にやりがいのあるキャリアパスになっています。 仕事のランキングに影響を与え、2021年にデータサイエンスをキャリアアップさせる3つの経済的要因があります

1.需要:データサイエンスに対する需要が高まっている主な理由は、競合他社がデータ主導の意思決定を採用しているのに採用していない場合、競合他社があなたを追い越して市場シェアを獲得することです。 データサイエンティストの需要は非常に高く、減速の兆候は見られません。そのため、データサイエンティストは上位3つのジョブランキングに含まれています。
2.供給:データサイエンティストは不足しています。これは、データサイエンスの主題が2021年にはまだ比較的若いという事実によるものです。
3.進化する分野:データサイエンスは、世界中でデータの需要が高まっているため、急速に進化しています。 この分野では、ビッグデータ、人工知能(AI)、機械学習(ML)に加えて、ブロックチェーン、エッジコンピューティング、サーバーレスコンピューティングなど、さまざまな手法や手法を活用する新しいテクノロジーが登場しています。データサイエンス業界。

経験がなくてもデータサイエンスを始めるにはどうすればよいですか?

事前の経験がなくてもデータサイエンスを開始するには、以下の手順に従ってください

1.数学のスキルを習得する:数学のスキルには、統計手法、確率分布、多変数微積分、線形代数、仮説テスト、統計モデリング、データ要約、記述分析、回帰分析などが含まれます。
2.いくつかのプログラミング言語を学ぶ:算術を習得した後、データサイエンティストにとって最も重要なプログラミング言語の1つであるSQL、R、Python、およびSASの学習を開始できます。
3.サイドプロジェクトやインターンシップに参加して、スキルセットを現実の世界に適用します。UpworkやFiverrなどのプラットフォーム、ソーシャルメディア、ジョブボードで、パートタイムの仕事やインターンシップを探すことができます。
4.データアナリストとして始める:データサイエンティストとデータアナリストはどちらも人気が高まっていますが、同じものではありません。 開始時の雇用として、データアナリストのポジションは簡単に取得でき、データサイエンスのキャリアの優れた出発点として機能します。

データサイエンティストになるための教育要件は何ですか?

多くの企業にとって、データサイエンスが必要であることが証明されています。 金融、マーケティング、小売、情報技術、銀行は、データを最大限に活用しているビジネスのほんの一部です。 データサイエンティストは需要が高く、誰もが彼らを探しています。 データサイエンティストとしてのキャリアは、あらゆる分野の人々に開かれています。

データサイエンスを学ぶための基本的な要件は、

1.コンピュータ科学、数学、物理学、統計学、社会科学、応用数学および経済学の学士号
2.データサイエンスとエンジニアリングのM.Tech、データサイエンスのPG Diploma、M.Scなどの修士号。 データサイエンスの修士号ビッグデータ分析で。