upGrad 学生 Rutuja Mowade 对数据科学项目的回顾

已发表: 2018-05-08

Rutuja Mowade 为 Quora 的一个问题写了这个答案“IIIT-B 和 upGrad 提供的数据科学 PG 文凭课程值得去吗?”
我现在可以完全理解你的心态,因为几个月前我也处于类似的困境中。 作为这个数据科学世界的新手,我最关心的问题之一就是我的行动计划。 因此,使用互联网上提供的课程材料制定计划,并严格按照您自己预计的截止日期和工作来执行,相信我,这不是每个人的一杯咖啡! 在浏览了包括大学在内的各个平台提供的教学大纲后,我最终选择了 IIIT-B 和 upGrad PGDDS 课程。
现在回到你的问题是否值得参加 PG 计划,我的回答是肯定的。 原因是课程的设计方式是所有概念都是从头开始教授的。 它有助于通过作业和小组案例研究使您的概念基础更加强大。 这有助于理解概念的实际实现。 这些概念对我帮助很大,因此我能够在本课程的 4 个月内完成向数据分析领域的职业过渡。
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行动计划的设计牢记学生的理解,无论其年龄大小。 它最适合在数据分析方面有一定经验的人、应届生以及正在寻求职业转变的人。 你以前的工作背景是什么并不重要,因为一切都是从基础开始教授的。 如果您无法使用笔记本电脑,则可以使用他们的应用程序访问学习材料。
您总是会得到一位学生导师,他是您解决与课程或职业相关的所有问题的首选人。 Mentor 确保您顺利完成课程。
如果您选择职业支持,那么您可以与行业专家互动以塑造您的职业生涯。 这些行业专家来自不同的行业领域。 upGrad 提供了选择您自己的专家指南的灵活性。 专家帮助您准备简历和模拟面试,从而为您提供最佳指导。 upGrad 让您随时了解新的职位空缺。
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我不会强调课程中涵盖的主题,因为它已经在此处的一些答案中完成。
在上个学期,您可以选择一个领域来满足您所选择的专业知识(银行、医疗保健、电子商务)进行实习。
品牌名称肯定会增加您的简历的分量。 他们帮助您作为团队成员提供最佳的学习体验。 如果您利用他们提供的每一个学习机会,那么您肯定会获得最大的收益。
我喜欢这门课程的另一件事是时间表的灵活性。 他们不仅分享知识,而且确保学生在正确掌握的情况下表现良好。 这让你感到非常自信。
节目费大约 2.25 lacs,值得吗? 综合以上几点,我发现他们的学习平台非常标准。 您可以向 IIIT-Bangalore 的各种行业专家、教授学习。 项目或任务类似于实时项目。 他们还通过介绍您作为数据科学爱好者应该知道的其他重要论坛来帮助您。
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因此,如果您真的想投资自己以获得高质量的知识,那么您肯定应该选择 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学 PG 课程。

数据科学是一条有前途的职业道路吗?

答案是肯定的! 全球对数据科学家的需求量很大,而合格人才的缺乏使数据科学成为一条非常有价值的职业道路。 影响工作排名并使数据科学成为 2021 年上升职业的三个经济因素

1. 需求:对数据科学的需求增加的主要原因是,如果你的竞争对手采用数据驱动的决策而你没有,他们将超越你并抢占你的市场份额。 对数据科学家的需求是疯狂的,并且没有放缓的迹象,这就是为什么他们在前三名的工作排名中。
2. 供给:数据科学家供不应求,这是因为数据科学这个学科在 2021 年还比较年轻。
3. 不断发展的领域:由于全球对数据的需求不断增加,数据科学正在迅速发展。 该领域正在涌现出令人兴奋的新领域,包括大数据、人工智能 (AI)、机器学习 (ML),以及一些较新的技术,例如区块链、边缘计算、无服务器计算以及其他利用各种实践和技术的技术。数据科学行业。

在没有任何经验的情况下如何开始数据科学?

要在没有任何经验的情况下开始数据科学,请按照以下步骤操作

1. 掌握数学技能:数学技能包括统计方法、概率分布、多元微积分、线性代数、假设检验、统计建模、数据总结、描述性分析、回归分析等
2. 学习一些编程语言:掌握了算术之后,就可以开始学习 SQL、R、Python 和 SAS,它们是数据科学家最重要的编程语言之一。
3. 通过参加副业或实习将你的技能应用到现实世界中:你可以在 Upwork 或 Fiverr 等平台以及社交媒体和工作板上寻找兼职工作或实习机会。
4. 从数据分析师开始:数据科学家和数据分析师不是一回事,尽管他们都越来越受欢迎。 作为开始的工作,数据分析师的职位更容易获得,并且可以作为数据科学职业的绝佳跳板。

成为数据科学家的教育要求是什么?

对于许多企业来说,数据科学已被证明是一种需求。 金融、营销、零售、信息技术和银行业只是充分利用其数据的企业中的一小部分。 数据科学家的需求量很大,每个人都在寻找他们。 数据科学家的职业对各行各业的人开放。

学习数据科学的基本要求是

1. 计算机科学、数学、物理、统计学、社会科学、应用数学和经济学学士学位
2. 数据科学与工程技术硕士、数据科学PG文凭、理学硕士等硕士学位。 数据科学硕士,硕士在大数据分析。