In der heutigen Welt sind “Daten das neue Öl”. Daher erhält alles, was relevant ist, weltweit große positive Reaktionen und Kommunikation. Unter diesen ist die Datenwissenschaft im Vergleich zu ähnlichen Aspekten ihres Bereichs beispiellos geworden.
Aus diesem Grund wurden viele Beschäftigungsmöglichkeiten und -möglichkeiten für Wissenschaftler, Analysten, Analysten und Entwickler von Business Intelligence (BI), Analytics-Manager, Statistiker usw. eröffnet. Andere Karrieren umfassen Architekt, Infrastrukturingenieur, maschinelles Lernen, Anwendungsingenieur, Wissenschaftler für maschinelles Lernen und Unternehmensingenieur.
Voraussetzungen für die Teilnahme an einem Data Science-Kurs:
Obwohl es für jeden möglich ist, ein Hauptfach oder einen Kurs in Data Science zu belegen, müssen Sie bestimmte Anforderungen erfüllen, um sicherzustellen, dass das Thema reibungslos verstanden und verstanden wird.
Einige primitive Voraussetzungen sind also:
- Wahrscheinlichkeitsanalyse und -berechnung
- Deskriptive und Inferenzstatistik
- Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, diskrete Mathematik, Optimierung und theoretische Aspekte der Mathematik für maschinelles Lernen
- Kenntnisse in der Programmierung und moderate Erfahrung in Datenberechnung und -analyse, einschließlich Excel, Python, Datenbankabfragesprache (SQL und NoSQL), Big Data-Technologien, R- und Tableau-Programmierung usw.
Durch Kurse erworbene Fähigkeiten:
Es hilft bei der Formulierung verschiedener Algorithmen und Programme, um Unternehmen, Branchen und Unternehmen die effiziente Analyse ihrer Daten zu erleichtern. Daher konzentrieren sich diese Kurse auf Aspekte, die ihnen helfen, die gewünschte Arbeit auszuführen.
Die schwierigen Fähigkeiten, die durch die verschiedenen Kurse erworben werden, sind:
- Regressionsanalyse
- Maschinelles Lernen
- Datenanalyse und Desinfektion
- Regulärer Ausdruck
- Cluster-Analyse
- Datenkontroverse
- Rustodio
- R-Programmierung
- Debuggen von Daten
- Datenverarbeitung
- GitHub
Diese Kurse bieten auch eine Reihe von Soft Skills. Einige davon:
- Geschäftsethik
- Logisches Denken
- Initiative ergreifen
- Zeitmanagement
- Problemlösungseinstellung und -fähigkeit
- Stressbewältigung
- Selbstvertrauen
- Erhöhte Geschicklichkeit
- Kreativität
- Entscheidung
- Gemeinschaftsarbeit
- Kritisches Denken
- Anpassung
- Fähigkeiten
Vorteile einer Data Science-Karriere:
Aufgrund der weiten Verbreitung und Beliebtheit auf dem globalen Informationsmarkt sind die Stellenangebote und das mit diesen Berufen verbundene Einkommen gestiegen. Jeder, der ein Zertifikat oder einen Spezialkurs absolviert hat, hat Anspruch auf diese Vorteile.
Zu diesen unzähligen Vorteilen gehören:
- Vielseitigkeit: Data Science ist ein weites Feld mit flexiblen und vielseitigen Anwendungen. Es wird in vielen Sektoren eingesetzt, darunter E-Commerce, Bankwesen, Gesundheitswesen, Finanzen, Transport, Beratung usw., und bietet eine vielfältige Liste von Jobs.
- Fülle von Positionen: Wie seine Vielseitigkeit beweist, ist es keineswegs ein kleines Feld. Es bietet zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten mit eigenen Bereichen für Einzelpersonen, die ihren breiten Anwendungsbereich und ihre Anwendungen nutzen.
- bitten: Aufgrund seiner beliebten und trendigen Natur suchen viele Unternehmen, Unternehmen und Branchen nach Wissenschaftlern und Fachleuten, die mit Data Science verbunden sind. Es führt zu einer Explosion der Nachfrage nach Arbeitsplätzen.
- Einkommen: Alle Jobs, die mit Data Science verbunden sind, sind seriös, gut bezahlt und mit zusätzlichen Anreizen ausgestattet. Laut Glassdoor kann ein Datenwissenschaftler in den USA etwa 166.000 US-Dollar verdienen. In Indien kann ihr Einkommen in einem Ort von Rupien liegen. Allein diese Tatsache macht sie zu sehr profitablen und lohnenswerten Berufen.
- Sichere Karriere: Data-Science-Jobs sind sehr sicher und stabil. Es beinhaltet eine sehr routinemäßige Arbeit, die erhebliche Vorteile bietet. Hinzu kommt, dass damit kaum plötzliche Arbeitskonflikte oder Entlassungen verbunden sind.