upGrad Student Rutuja Mowade Przegląd Programu Nauki o Danych

Opublikowany: 2018-05-08

Rutuja Mowade napisała tę odpowiedź na pytanie Quora „Czy warto iść na program PG Diploma in Data Science oferowany przez IIIT-B i upGrad?”
Mogę teraz całkowicie zrozumieć twoje nastawienie, ponieważ kilka miesięcy temu miałem podobny dylemat. Będąc nowicjuszem w świecie nauki o danych, jedną z moich największych trosk był plan działania. Więc uwierz mi, uwierz mi, że nie jest to kawa dla każdego! Po przejściu programu nauczania dostarczanego przez różne platformy, w tym uczelnie, w końcu zdecydowałem się na program IIIT-B i upGrad PGDDS.
Wracając do twojego pytania, czy warto iść na program PG, moja odpowiedź brzmi TAK. Powodem jest to, że kurs jest zaprojektowany w taki sposób, że wszystkie koncepcje są nauczane od podstaw. Pomaga wzmocnić bazę koncepcyjną dzięki zadaniom i grupowym analizom przypadków. Pomaga to w zrozumieniu praktycznej realizacji pojęć. Te koncepcje bardzo mi pomogły, dzięki czemu mogłem przejść zawodowo do dziedziny analityki danych w ciągu 4 miesięcy tego kursu.
Rozpoczęcie kariery jako analityk danych w Indiach: historia Abhinaya Bandaru

MBA, aby zostać menedżerem
Plan działania został opracowany z myślą o zrozumieniu uczniów niezależnie od ich wieku. Najlepiej dla osób, które mają pewne doświadczenie w analityce danych, nowicjuszy, a także dla tych, którzy szukają zmiany kariery. Nie ma znaczenia, jakie jest Twoje wcześniejsze doświadczenie zawodowe, ponieważ wszystkiego uczy się od podstaw. Jeśli nie masz dostępu do swoich laptopów, możesz użyć ich aplikacji, aby uzyskać dostęp do materiałów do nauki.
Zawsze otrzymujesz mentora studenta, który jest twoją osobą na wszystkie pytania związane z kursem lub karierą. Mentor dba o to, abyś dobrze poradził sobie z kursem.
Jeśli zdecydujesz się na wsparcie kariery, możesz skontaktować się z ekspertem branżowym, aby ukształtować swoją karierę. Ci eksperci branżowi pochodzą z różnych dziedzin przemysłu. upGrad zapewnia elastyczność wyboru własnego przewodnika eksperta. Eksperci pomagają w przygotowaniu CV i próbnych rozmowach kwalifikacyjnych, zapewniając w ten sposób najlepsze wskazówki. upGrad informuje Cię o nowych otwarciach.
Jak Ashutosh awansował i przeszedł do nauki o danych?

Nie będę podkreślał tematów poruszanych w kursie, ponieważ zostało to już zrobione w niektórych odpowiedziach tutaj.
W ostatnim semestrze możesz wybrać domenę dla wybranej przez siebie ekspertyzy (bankowość, opieka zdrowotna, e-commerce) na staż.
Nazwa marki z pewnością dodaje wagi Twojemu życiorysowi. Pomagają w zapewnieniu najlepszych doświadczeń edukacyjnych jako gracz zespołowy. Jeśli wykorzystasz każdą okazję do nauki, jaką zapewniają, z pewnością odniesiesz najlepsze korzyści.
Kolejną rzeczą, która podobała mi się w tym kursie, jest elastyczność terminów. Nie tylko dzielą się wiedzą, ale także upewniają się, że uczniowie dobrze radzą sobie z odpowiednim zrozumieniem. To sprawia, że ​​czujesz się dużo pewniej.
Opłata programowa wynosi około 2,25 lacs, czy warto? Biorąc pod uwagę wszystkie powyższe punkty, uznałem, że ich platforma edukacyjna jest dość standardowa. Możesz uczyć się od różnych ekspertów branżowych, profesorów z IIIT-Bangalore. Projekty lub zadania są podobne do projektów na żywo. Pomagają również, wprowadzając na inne ważne fora, które powinieneś znać jako entuzjasta nauki o danych.
Uczeń analizy danych: Historia Thulasiram

Tak więc, jeśli naprawdę chcesz zainwestować w siebie, aby uzyskać wysokiej jakości wiedzę, z pewnością powinieneś wybrać program PG w Data Science według IIIT-B i upGrad.

Czy data science to obiecująca ścieżka kariery?

Odpowiedź brzmi jednoznacznie TAK! Na całym świecie istnieje duże zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi, a brak wykwalifikowanych talentów sprawia, że ​​nauka o danych jest niezwykle satysfakcjonującą ścieżką kariery. Istnieją trzy czynniki ekonomiczne, które wpływają na rankingi stanowisk i sprawiają, że Data Science stanie się rozwijającą się karierą w 2021 r

1. Popyt: Głównym powodem rosnącego zapotrzebowania na Data Science jest to, że jeśli Twoi konkurenci będą podejmować decyzje oparte na danych, a Ty tego nie zrobisz, wyprzedzą Cię i zdobędą Twój udział w rynku. Popyt na Data Scientists jest szalony i nie wykazuje oznak spowolnienia, dlatego znajdują się w pierwszej trójce rankingów stanowisk.
2. Podaż: Brakuje naukowców zajmujących się danymi, a wynika to z faktu, że w 2021 r. przedmiot nauki o danych jest wciąż stosunkowo młody.
3. Dziedzina ewoluująca: Data Science rozwija się szybko ze względu na rosnące zapotrzebowanie na dane na całym świecie. W tej dziedzinie pojawiają się nowe i ekscytujące domeny, w tym Big Data, sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), a także niektóre nowsze technologie, takie jak Blockchain, Edge Computing, Serverless Computing i inne, które wykorzystują różne praktyki i techniki z Branża Data Science.

Jak rozpocząć naukę danych bez wcześniejszego doświadczenia?

Aby rozpocząć pracę w Data Science bez wcześniejszego doświadczenia, wykonaj poniższe czynności

1. Opanuj swoje umiejętności matematyczne: umiejętności matematyczne obejmują metody statystyczne, rozkład prawdopodobieństwa, rachunek wielu zmiennych, algebrę liniową, testowanie hipotez, modelowanie statystyczne, podsumowania danych, analizę opisową, analizę regresji itp.
2. Naucz się kilku języków programowania : Po opanowaniu arytmetyki możesz rozpocząć naukę SQL, R, Python i SAS, które są jednymi z najważniejszych języków programowania dla naukowców zajmujących się danymi.
3. Zastosuj swoje umiejętności w świecie rzeczywistym, podejmując projekty poboczne lub staż: Możesz szukać pracy w niepełnym wymiarze godzin lub stażu na platformach takich jak Upwork lub Fiverr, a także w mediach społecznościowych i tablicach ogłoszeń.
4. Zacznij jako analityk danych: naukowcy zajmujący się danymi i analitycy danych to nie to samo, chociaż obaj zyskują na popularności. Na początku pracy stanowiska analityka danych mogą być łatwiejsze do zdobycia i mogą służyć jako doskonała odskocznia do kariery naukowej.

Jakie są wymagania edukacyjne, aby zostać naukowcem danych?

Dla wielu firm nauka o danych okazała się potrzebna. Finanse, marketing, handel detaliczny, informatyka i bankowość to tylko niektóre z firm, które w pełni wykorzystują swoje dane. Naukowcy zajmujący się danymi są bardzo poszukiwani i wszyscy ich szukają. Kariera jako Data Scientist jest otwarta dla ludzi ze wszystkich środowisk.

Podstawowym wymogiem do nauki Data Science jest posiadanie

1. Licencjat z informatyki, matematyki, fizyki, statystyki, nauk społecznych, matematyki stosowanej i ekonomii
2. Tytuł magistra, taki jak M. Tech in Data Science and Engineering, PG Diploma in Data Science, mgr inż. w Data Science, mgr inż. w Big Data Analytics.