upGrad 學生 Rutuja Mowade 對數據科學項目的回顧

已發表: 2018-05-08

Rutuja Mowade 為 Quora 的一個問題寫了這個答案“IIIT-B 和 upGrad 提供的數據科學 PG 文憑課程值得去嗎?”
我現在可以完全理解你的心態,因為幾個月前我也處於類似的困境中。 作為這個數據科學世界的新手,我最關心的問題之一就是我的行動計劃。 因此,使用互聯網上提供的課程材料製定計劃,並嚴格按照您自己預計的截止日期和工作來執行,相信我,這不是每個人的一杯咖啡! 在瀏覽了包括大學在內的各個平台提供的教學大綱後,我最終選擇了 IIIT-B 和 upGrad PGDDS 課程。
現在回到你的問題是否值得參加 PG 計劃,我的回答是肯定的。 原因是課程的設計方式是所有概念都是從頭開始教授的。 它有助於通過作業和小組案例研究使您的概念基礎更加強大。 這有助於理解概念的實際實現。 這些概念對我幫助很大,因此我能夠在本課程的 4 個月內完成向數據分析領域的職業過渡。
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行動計劃的設計牢記學生的理解,無論其年齡大小。 它最適合在數據分析方面有一定經驗的人、應屆生以及正在尋求職業轉變的人。 你以前的工作背景是什麼並不重要,因為一切都是從基礎開始教授的。 如果您無法使用筆記本電腦,則可以使用他們的應用程序訪問學習材料。
您總是會得到一位學生導師,他是您解決與課程或職業相關的所有問題的首選人。 Mentor 確保您順利完成課程。
如果您選擇職業支持,那麼您可以與行業專家互動以塑造您的職業生涯。 這些行業專家來自不同的行業領域。 upGrad 提供了選擇您自己的專家指南的靈活性。 專家幫助您準備簡歷和模擬面試,從而為您提供最佳指導。 upGrad 讓您隨時了解新的職位空缺。
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我不會強調課程中涵蓋的主題,因為它已經在此處的一些答案中完成。
在上個學期,您可以選擇一個領域來滿足您所選擇的專業知識(銀行、醫療保健、電子商務)進行實習。
品牌名稱肯定會增加您的簡歷的分量。 他們幫助您作為團隊成員提供最佳的學習體驗。 如果您利用他們提供的每一個學習機會,那麼您肯定會獲得最大的收益。
我喜歡這門課程的另一件事是時間表的靈活性。 他們不僅分享知識,而且確保學生在正確掌握的情況下表現良好。 這讓你感到非常自信。
節目費大約 2.25 lacs,值得嗎? 綜合以上幾點,我發現他們的學習平台非常標準。 您可以向 IIIT-Bangalore 的各種行業專家、教授學習。 項目或任務類似於實時項目。 他們還通過介紹您作為數據科學愛好者應該知道的其他重要論壇來幫助您。
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因此,如果您真的想投資自己以獲得高質量的知識,那麼您肯定應該選擇 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學 PG 課程。

數據科學是一條有前途的職業道路嗎?

答案是肯定的! 全球對數據科學家的需求量很大,而合格人才的缺乏使數據科學成為一條非常有價值的職業道路。 影響工作排名並使數據科學成為 2021 年上升職業的三個經濟因素

1. 需求:對數據科學的需求增加的主要原因是,如果你的競爭對手採用數據驅動的決策而你沒有,他們將超越你並搶占你的市場份額。 對數據科學家的需求是瘋狂的,並且沒有放緩的跡象,這就是為什麼他們在前三名的工作排名中。
2. 供給:數據科學家供不應求,這是因為數據科學這個學科在 2021 年還比較年輕。
3. 不斷發展的領域:由於全球對數據的需求不斷增加,數據科學正在迅速發展。 該領域正在湧現出令人興奮的新領域,包括大數據、人工智能 (AI)、機器學習 (ML),以及一些較新的技術,例如區塊鏈、邊緣計算、無服務器計算,以及其他利用各種實踐和技術的技術。數據科學行業。

在沒有任何經驗的情況下如何開始數據科學?

要在沒有任何經驗的情況下開始數據科學,請按照以下步驟操作

1. 掌握數學技能:數學技能包括統計方法、概率分佈、多元微積分、線性代數、假設檢驗、統計建模、數據總結、描述性分析、回歸分析等
2. 學習一些編程語言:掌握了算術之後,就可以開始學習 SQL、R、Python 和 SAS,它們是數據科學家最重要的編程語言之一。
3. 通過參加副業或實習將你的技能應用到現實世界中:你可以在 Upwork 或 Fiverr 等平台以及社交媒體和工作板上尋找兼職工作或實習機會。
4. 從數據分析師開始:數據科學家和數據分析師不是一回事,儘管他們都越來越受歡迎。 作為開始的工作,數據分析師的職位更容易獲得,並且可以作為數據科學職業的絕佳跳板。

成為數據科學家的教育要求是什麼?

對於許多企業來說,數據科學已被證明是一種需求。 金融、營銷、零售、信息技術和銀行業只是充分利用其數據的企業中的一小部分。 數據科學家的需求量很大,每個人都在尋找他們。 數據科學家的職業對各行各業的人開放。

學習數據科學的基本要求是

1. 計算機科學、數學、物理、統計學、社會科學、應用數學和經濟學學士學位
2. 數據科學與工程技術碩士、數據科學PG文憑、理學碩士等碩士學位。 數據科學碩士,碩士在大數據分析。