UpGrad Data Career Roadshow –次の200万の仕事への道
公開: 2018-01-02自動化とAI：これらの流行語は、インドのITセクターを席巻しました。 ITを超えて、データの力を活用することは、デジタル革命全体の根底にあるモットーです。 データサイエンス、機械学習、ビッグデータは次のフロンティアであり、2018年だけで200万人以上の雇用を生み出すと予想されています。
ハーバードビジネスレビューは、データサイエンスを「21世紀で最もセクシーな仕事」であると大胆に宣言しました。
この予言を念頭に置いて、UpGradはBITS PilaniおよびIIIT-Bangaloreと協力して、20以上のイベントで最高の産業界と学界を結集しています。 これで、データキャリアロードショーで機械学習、データサイエンス、ビッグデータの分野で次の100,000以上の仕事への移行を理解し、計画することができます。5つの都市をパンし、 1月6日から2月18日まで生きます。
このロードショーの一環として、分析のさまざまな側面に焦点を当てたいくつかの連続したイベントを実施し、将来に備えた分析的な若い労働力のためにインド全土に交流ポイントを作成します。
イベントは、経験の観点から、すべてのステージの聴衆を対象に計画されています。
10のワークショップ：オフラインワークショップは、デリー、バンガロール、ハイデラバード、チェンナイ、ムンバイ、プネの6つの都市にまたがっています。 ですから、あなたがこれらの都市のいずれかにいるなら、私たちはあなたと交流することを楽しみにしています！
5つのウェビナー：これらのオンラインウェビナーは、業界の専門家によって実施され、この時代の解雇と自動化におけるスキルアップの必要性を強調することを目的としています。 志願者が業界の実務家、専門家、リーダーと交流する方法を提供します。 これは彼らが彼らのキャリアについて彼らを悩ませている質問に最終的に答えるのを助けるでしょう。
4つの炉辺談話：炉辺談話は、スキルアップの方法と、ITからデータに移行するために必要なスキルに焦点を当てます。KarthikeyanShankaran（LatentView Analysisのディレクター）とShankar Radhakrishnanとともに、データと分析で今後5年間に出現し人気のあるキャリアです。 （ディレクター– Impetusのビッグデータエンジニアリング）。
また、UpGradの専門家であるRohit Sharma、Mayank Kumar、Phalgun Kompalliと炉辺談話をする機会もあります。彼らは、キャリアの成長のための適切なガイダンスとインプットを提供するために、1対1のチャットを行います。
2つのパネルディスカッション：これらのイベントを通じて、データサイエンス、機械学習、ビッグデータで利用できるさまざまな役割と、業界が求めているスキルや才能の種類について人々を教育したいと考えています。 パネルは次のような質問に答えます。
- これらの役割のそれぞれにおいて、企業はどのようなスキルを見ていますか？
- 採用プロセスとは何ですか/採用マネージャーは何を求めていますか？
1つのキャリアツアー： UpGradのデータプログラムに登録することで習得できるスキルについて、有名な学部から詳細な洞察を得ることができます。 講演者はまた、ソフトウェア/ IT分野からデータセクターへの移行方法についても取り上げ、チーフアドミッションカウンセラーが実施する1対1のキャリアカウンセリングで締めくくります。
データサイエンス、機械学習、ビッグデータの違いは何ですか？
「分析は、富と雇用創出の観点から、インドにとって大きなチャンスであり、この可能性を捉える準備をする必要があります。 この追求において、私たちはこのロードショーと、専門家が成功する分析キャリアを構築するのを支援するUpGradIIIT-BPGディプロマプログラムを発表できることを嬉しく思います。」
– IIIT-Bangalore、S。Sadagopanディレクター
データ分野でのキャリアのあらゆる側面を理解するのに役立つ、5つの都市にわたる特別なイベントをキュレーションしました。 さまざまな分野の業界アプリケーションから、移行プロセス、業界が要求するスキル、業界最高の企業からのリアルタイムの洞察まで。 来て、参加して、データの次の200万の仕事へのゲートウェイに入りましょう！
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世界のトップ大学からオンラインでデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。
目次
ビッグデータとは何ですか？どこに適用できますか？
ビッグデータは、大量のデータを保存、分析、管理するための一連のテクノロジーであり、この情報爆発の混乱の中でパターンを見つけてインテリジェントなソリューションを構築するためのマクロツールです。
今日の世界では、ビッグデータは小売、ヘルスケア、教育、eコマース、メディアとエンターテインメント、金融、テレコム、旅行業界、自動車、農業、環境保護などのほぼすべての分野に適用できます。
データサイエンスは有望なキャリアですか？
はい、データサイエンスは素晴らしいキャリアであり、将来的に成長する余地がたくさんあります。 需要は大きく、給与は競争力があり、福利厚生も豊富です。そのため、LinkedInはデータサイエンティストを「最も有望なキャリア」と呼んでいます。
データサイエンスのポジションは、テクノロジー業界で最も需要が高く、最も急速に成長しているポジションの1つです。 データサイエンティストのポジションは2012年以来650％増加しており、この傾向は減速の兆候を示していません。 データサイエンティストの給与は、需要と並行して上昇しています。 データサイエンティストは、平均して6桁の収益を期待できます。 需要はまた、都市から都市へ、さらには世界中で、はるかに容易に移動する機会につながります。
データサイエンスと機械学習は関連する用語ですか？
機械学習とデータサイエンスは、最近人気の流行語です。 これらの2つの名前は頻繁に同じ意味で使用されますが、同義ではありません。 機械学習はデータサイエンスに含まれていますが、さまざまな技術を備えた幅広い分野です。
データサイエンスは、大量のデータと処理能力を使用して洞察を生成する学際的な分野です。 機械学習は、現代のデータサイエンスで最も魅力的なツールの1つです。 機械学習により、コンピューターはアクセス可能な膨大な量のデータから自分で学習することができます。
機械学習のキャリアオプションは何ですか？
機械学習は、人工知能の下位分野である重要なトピックであり、その技術的成果と魅力的なキャリアオプションのおかげで、最近多くの関心を集めています。
機械学習のキャリアの機会は次のとおりです。機械学習エンジニア、データサイエンティスト、自然言語処理（NPL）サイエンティスト、ビジネスインテリジェンス開発者、人間中心の機械学習デザイナー、ソフトウェアエンジニア、ソフトウェア開発者、計算言語学者。