upGrad 학생 Rutuja Mowade의 데이터 과학 프로그램 검토

게시 됨: 2018-05-08

Rutuja Mowade는 "IIIT-B 및 upGrad에서 제공하는 데이터 과학의 PG 디플로마 프로그램에 갈 가치가 있습니까?"라는 Quora 질문에 대한 답변을 썼습니다.
저도 몇 달 전에 비슷한 딜레마에 빠져 있었기 때문에 지금 당신의 마음을 완전히 이해할 수 있습니다. 이 데이터 과학 세계를 처음 접하는 사람으로서 가장 큰 관심사 중 하나는 행동 계획에 관한 것이었습니다. 따라서 인터넷에서 제공되는 강의 자료를 사용하여 계획을 세우고 직업과 함께 자신의 예상 마감일을 엄격히 준수하십시오. 저를 믿으십시오. 모든 사람의 커피 한 잔은 아닙니다! 대학을 비롯한 다양한 플랫폼에서 제공하는 강의 계획서를 거친 후 마침내 IIIT-B & upGrad PGDDS 프로그램을 선택했습니다.
이제 PG 프로그램에 갈 가치가 있는지 질문으로 돌아가서 제 대답은 예입니다. 코스가 되는 이유는 모든 개념을 처음부터 가르치는 방식으로 설계되었습니다. 과제 및 그룹 사례 연구를 통해 개념 기반을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이것은 개념의 실제 구현을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 개념은 저에게 많은 도움이 되었습니다. 그 덕분 에 이 과정을 마친 후 4개월 이내에 데이터 분석 분야로 경력을 전환할 수 있었습니다.
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행동 계획은 연령에 관계없이 학생들의 이해를 염두에 두고 설계되었습니다. 데이터 분석에 약간의 경험이 있는 사람, 신입생 및 경력 전환을 원하는 사람에게 가장 좋습니다. 모든 것이 기본부터 가르쳐지기 때문에 이전 작업 배경이 무엇이든 상관 없습니다. 노트북에 액세스할 수 없는 경우 해당 앱을 사용하여 학습 자료에 액세스할 수 있습니다.
코스 또는 경력과 관련된 모든 질문에 대해 항상 연락하는 학생 멘토가 있습니다. 멘토는 당신이 코스에 잘 대처할 수 있는지 확인합니다.
경력 지원을 선택하는 경우 경력을 형성하기 위해 업계 전문가와 상호 작용할 수 있습니다. 이 산업 전문가들은 다양한 산업 영역에서 왔습니다. upGrad는 자신만의 전문가 가이드를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 전문가가 이력서 준비 및 모의면접을 도와 최상의 가이드라인을 제공합니다. upGrad는 새로운 소식을 계속해서 알려드립니다.
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여기에 있는 답변 중 일부에서 이미 수행되었으므로 이 과정에서 다루는 주제에 대해서는 강조하지 않겠습니다.
지난 학기 동안 인턴십을 위해 원하는 전문 분야(은행, 의료, 전자 상거래)에 대한 도메인을 선택하게 됩니다.
브랜드 이름은 확실히 이력서에 무게를 더합니다. 그들은 팀 플레이어로서 최고의 학습 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 그들이 제공하는 모든 학습 기회를 활용한다면 분명히 최고의 혜택을 얻을 것입니다.
이 과정에서 제가 마음에 들었던 또 다른 점은 일정의 유연성입니다. 그들은 지식을 공유할 뿐만 아니라 학생들이 적절한 파악으로 잘 수행하고 있는지 확인합니다. 이것은 당신이 훨씬 자신감을 느끼게 합니다.
프로그램 비용은 약 2.25 lac입니다. 그만한 가치가 있습니까? 위의 모든 점을 고려할 때 나는 그들의 학습 플랫폼이 상당히 표준적이라는 것을 알았습니다. 다양한 업계 전문가, IIIT-Bangalore의 교수들로부터 배울 수 있습니다. 프로젝트 또는 할당은 라이브 프로젝트와 유사합니다. 또한 데이터 과학 애호가로서 알아야 할 다른 중요한 포럼을 소개함으로써 도움을 줍니다.
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따라서 양질의 지식을 얻기 위해 자신에게 투자하고 싶다면 반드시 IIIT-B 및 upGrad의 데이터 과학 PG 프로그램에 가야 합니다.

데이터 과학은 유망한 진로입니까?

대답은 분명한 YES입니다! 데이터 과학자는 전 세계적으로 수요가 높으며 자격을 갖춘 인재가 없기 때문에 데이터 과학은 매우 보람 있는 경력 경로가 됩니다. 직업 순위에 영향을 미치고 데이터 과학을 2021년에 떠오르는 직업으로 만드는 세 가지 경제적 요인이 있습니다.

1. 수요: 데이터 과학에 대한 수요가 증가하는 주요 이유는 경쟁자가 데이터 기반 의사 결정을 사용하지 않는 동안 귀하를 추월하고 시장 점유율을 차지할 것이기 때문입니다. 데이터 과학자에 대한 수요는 폭발적이며 둔화될 기미가 보이지 않기 때문에 상위 3개 직업 순위에 포함됩니다.
2. 공급 : 데이터 사이언티스트가 부족한데, 이는 2021년 데이터 사이언스의 주제가 아직 상대적으로 어리기 때문이다.
3. 진화하는 분야 : 데이터 사이언스는 전 세계적으로 증가하는 데이터 수요로 인해 빠르게 진화하고 있습니다. 빅 데이터, 인공 지능(AI), 기계 학습(ML)과 함께 블록체인, 에지 컴퓨팅, 서버리스 컴퓨팅과 같은 일부 새로운 기술과 함께 다양한 사례와 기술을 활용하는 기타 기술을 포함하여 이 분야에서 새롭고 흥미로운 도메인이 등장하고 있습니다. 데이터 과학 산업.

사전 경험 없이 데이터 과학을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

사전 경험 없이 데이터 과학을 시작하려면 아래에 언급된 단계를 따르십시오.

1. 수학 기술 습득: 수학 기술에는 통계적 방법, 확률 분포, 다변수 미적분학, 선형 대수학, 가설 테스트, 통계 모델링, 데이터 요약, 기술 분석, 회귀 분석 등이 포함됩니다.
2. 프로그래밍 언어 배우기 : 산술을 마스터한 후 데이터 과학자에게 가장 중요한 프로그래밍 언어 중 하나인 SQL, R, Python 및 SAS를 배울 수 있습니다.
3. 사이드 프로젝트나 인턴십을 통해 자신의 기술을 현실 세계에 적용하십시오. Upwork 또는 Fiverr와 같은 플랫폼은 물론 소셜 미디어 및 구인 게시판에서 아르바이트 또는 인턴십을 찾을 수 있습니다.
4. 데이터 분석가로 시작: 데이터 과학자와 데이터 분석가는 인기가 높아지고 있지만 같은 것은 아닙니다. 초기 고용으로서 데이터 분석가 직위는 더 쉽게 얻을 수 있으며 데이터 과학 경력을 위한 훌륭한 발판이 될 수 있습니다.

데이터 과학자가 되기 위한 교육 요건은 무엇인가요?

많은 기업에서 데이터 과학은 필요성이 입증되었습니다. 금융, 마케팅, 소매, 정보 기술 및 은행 업무는 데이터를 최대한 활용하는 비즈니스의 일부일 뿐입니다. 데이터 과학자는 수요가 많으며 모두가 그들을 찾고 있습니다. 데이터 과학자로서의 경력은 모든 계층의 사람들에게 열려 있습니다.

데이터 과학을 배우기 위한 기본 요구 사항은

1. 컴퓨터 과학, 수학, 물리학, 통계, 사회 과학, 응용 수학 및 경제학 학사 학위
2. M. Tech in Data Science and Engineering, PG Diploma in Data Science, M.Sc. 데이터 과학 석사 빅 데이터 분석에서.