Beginnt Data Science Eine Lohnende Karriere Und Spielt Data Science Eine Sehr Gefragte Rolle?

Beginnt Data Science Eine Lohnende Karriere Und Spielt Data Science Eine Sehr Gefragte Rolle?

December 6, 2022, by Paulus Nägelein, Werdegang

Ich bin traurig, wenn ich solche Fragen sehe.

Die Menschen sollten ihrer Leidenschaft folgen, aber in Wirklichkeit prüfen sie, wo die besseren Möglichkeiten sind, wo sie mehr Geld verdienen. Welches Feld ihnen auch immer bessere Möglichkeiten oder besseres Geld bietet, sie entscheiden sich dafür.

Was ist, wenn Sie sich leidenschaftlich für ein Gebiet in der Informatik interessieren, das nicht viele Möglichkeiten bietet, werden Sie sich nicht dafür entscheiden?

Data Science wurde heute so sehr hochgespielt. Heute verdienen viele Institute Geld, indem sie Data Science in ihre Kursliste aufnehmen.

Leider lassen sich auch Studenten von solchen Instituten leicht täuschen.

Data Science entwickelt sich zweifellos zu einer der gefragtesten Fähigkeiten in der sich schnell verändernden Branche. In allen wichtigen Branchen suchen Personalvermittler nach Fachleuten, die datengesteuert sind und Daten analysieren können, um umsetzbare Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen. Die steigende Nachfrage scheint endlos zu sein, da bis zum Jahr 2025 weltweit ein Mangel an mindestens einer halben Million Data Scientists erwartet wird. Daher könnte das Erlernen von Data Science Ihre Chance auf eine vielversprechende Karriere sein.

Jetzt gibt es unzählige Möglichkeiten, Data Science zu lernen – Sie könnten sich an einer Universität einschreiben, sich für einen Boo entscheiden

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Data Science entwickelt sich zweifellos zu einer der gefragtesten Fähigkeiten in der sich schnell verändernden Branche. In allen wichtigen Branchen suchen Personalvermittler nach Fachleuten, die datengesteuert sind und Daten analysieren können, um umsetzbare Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen. Die steigende Nachfrage scheint endlos zu sein, da bis zum Jahr 2025 weltweit ein Mangel an mindestens einer halben Million Data Scientists erwartet wird. Daher könnte das Erlernen von Data Science Ihre Chance auf eine vielversprechende Karriere sein.

Jetzt gibt es unzählige Möglichkeiten, Data Science zu lernen – Sie können sich an einer Universität einschreiben, sich für ein Bootcamp-Programm entscheiden oder sich sogar an kurzfristigen Online-Kursen versuchen, die von unabhängigen Organisationen und Plattformen angeboten werden. Bevor Sie jedoch zu dem Teil springen, an dem Sie anfangen, Kurse zu vergleichen und einen Anruf entgegenzunehmen, lassen Sie uns zunächst verstehen, welche Fähigkeiten Sie lernen müssten.

Verstehen, welche Fähigkeiten erworben werden müssen

Ein Data-Science-Profi zu werden, ist leichter gesagt als getan. Es gibt eine Menge Fähigkeiten, die Sie Ihrer Tasche hinzufügen müssten, um sich als Data Scientist zu qualifizieren. Aber zu Beginn gibt es drei absolut notwendige technische Fähigkeiten, die Sie lernen müssen -

  1. Eine Programmiersprache wie Python oder R zur Nutzung der Datensätze (ich empfehle Python). Wenn dies Ihre erste Erfahrung mit einer Programmiersprache ist, würde ich Ihnen wärmstens empfehlen, mit Python zu beginnen.
  2. Für die Datenverarbeitung und -manipulation ist SQL
  3. Ein bisschen maschinelles Lernen und die Grundlagen der Statistik. Um gut zurechtzukommen und zu verstehen, wie das Datenökosystem funktioniert, würde ich empfehlen, Ihre statistischen Grundlagen aufzufrischen und ein wenig maschinelles Lernen zu lernen (nicht erforderlich, wenn Sie sich für einen Universitätskurs oder ein vollwertiges Bootcamp anmelden).

Sich für den richtigen Kurs entscheiden

Die Suche nach dem richtigen Kurs wird Sie noch mehr verwirren – besonders wenn Sie Anfänger sind und keine Ahnung haben, was das Richtige für Sie ist. Wie ich bereits erwähnt habe, finden Sie möglicherweise Hunderte von Plattformen, die Bootcamp- und Kurzzeitkurse anbieten. Mein Tipp: Immatrikulieren Sie sich für einen Studiengang, der von einer Universität angeboten wird. Das Lernen in einer Klassenzimmerumgebung und die Zusammenarbeit mit Kollegen wird sicherlich den inneren Datenenthusiasten in Ihnen hervorbringen.

Wenn Sie sich jedoch mit Vollzeitprogrammen nicht wohlfühlen, können Sie sich sicherlich für Teilzeit-Online-Kurse entscheiden, die von Universitäten angeboten werden und ähnliche Karriereergebnisse bieten.

Da ich gesehen habe, wie sich mehrere Studenten mit diesen spezialisierten Programmen zu erfolgreichen Datenexperten entwickelt haben, empfehle ich dringend die von der Universität akkreditierten Studien- und Diplomprogramme von LEARNXT im Bereich Datascience. Derzeit bietet die Plattform drei Kurse an -

  1. MBA in Datenwissenschaft
  2. MSc in Angewandter Datenwissenschaft
  3. PG Diplom in Angewandter Datenwissenschaft

Einer der größten Vorteile von LEARNXT ist das hybride Lernangebot – Sie können sich für das Teilzeit-Lernprogramm am Wochenende entscheiden, wenn Sie mit dem Vollzeitprogramm nicht zufrieden sind. Abgesehen davon, hier sind noch ein paar weitere Vorteile -

  • Sie werden von erstklassigen Dozenten von IITs und renommierten globalen Universitäten unterrichtet
  • Mehr als 50 % der Zeit wird für Projekte und Aufgaben aufgewendet
  • Lebenslanger Zugriff auf die Kursunterlagen auf der KI-basierten Plattform StudyNxt
  • Zugang zu Diensten des Karriereportals CareerNxt

Aufbau grundlegender Fähigkeiten (nicht-technisch)

Der Erwerb technischer Fähigkeiten ist entscheidend, um in Zukunft Data Scientist zu werden. Sie sollten jedoch Ihrem kritischen Denken und Ihren Problemlösungsfähigkeiten ebenso viel Bedeutung beimessen wie der Liebe zum Detail. Wenn Sie mit Datensätzen spielen, bei denen selbst eine einzige Dezimalstelle enorme Auswirkungen haben könnte, müssen Sie aufmerksam, schnell und rational vorgehen. Ich bitte Sie nicht, einen Schalter umzulegen, da diese Fähigkeiten Zeit brauchen, aber beginnen Sie, daran zu arbeiten, während Sie Ihre technischen Fähigkeiten in Ihre Tasche stecken.

Gut üben und begeistern

Last but not least, PRAXIS. Üben Sie so viel Sie können, denn Data Science ist keine Fähigkeit, die Sie aus Büchern herausholen können – sie kann nur mit der Zeit erworben und verbessert werden, wenn Sie üben. Der Kurs, den Sie wählen, wird Sie sicherlich mit realen Datenherausforderungen aussetzen, aber hin und wieder können Sie zu Plattformen wie Kaggle gehen und deren Foren besuchen, um an den neuesten Problemen zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Daten zu verbessern.

Alles Gute für deine Lernreise und deine Zukunft als Data Scientist!

Gute Frage! Data Science und Big Data sind derzeit wahrscheinlich die heißesten Begriffe in der Technologiebranche.

Lassen Sie uns zuerst verstehen, was Big Data ist?

Big Data ist eine Sammlung von Daten, die Sie nicht innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens mit dem herkömmlichen Datenbanksystem speichern oder verarbeiten können. Es gibt viele Missverständnisse bei der Bezugnahme auf den Begriff Big Data. Wir verwenden den Begriff Big Data, um uns auf Daten zu beziehen, die entweder Gigabyte oder Terabyte oder Petabyte oder alles, was größer ist, haben. Damit ist der Begriff Big Data aber noch nicht vollständig definiert. Bereits kleine Datenmengen können als Big Data bezeichnet werden d

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Gute Frage! Data Science und Big Data sind derzeit wahrscheinlich die heißesten Begriffe in der Technologiebranche.

Lassen Sie uns zuerst verstehen, was Big Data ist?

Big Data ist eine Sammlung von Daten, die Sie nicht innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens mit dem herkömmlichen Datenbanksystem speichern oder verarbeiten können. Es gibt viele Missverständnisse bei der Bezugnahme auf den Begriff Big Data. Wir verwenden den Begriff Big Data, um uns auf Daten zu beziehen, die entweder Gigabyte oder Terabyte oder Petabyte oder alles, was größer ist, haben. Damit ist der Begriff Big Data aber noch nicht vollständig definiert. Auch kleine Datenmengen können je nach Kontext, in dem sie verwendet werden, als Big Data bezeichnet werden.

Wenn Sie nicht gerne lesen, finden Sie hier ein Video von IntelliPaat, das Sie sich ansehen können. Ich würde Ihnen jedoch empfehlen, die Antwort für eine detaillierte Erklärung durchzugehen.

Zum Beispiel:

Wenn Sie versuchen, eine Datei mit einer Größe von 100 MB per E-Mail anzuhängen, können wir dies nicht tun, da das E-Mail-System einen Anhang dieser Größe nicht unterstützt. Daher können diese 100 MB Daten in Bezug auf das E-Mail-System als Big Data bezeichnet werden.

Wenn Sie verstehen möchten, welche Art von Daten Sie als Big Data klassifizieren können, haben Sie dafür 5 V. Zu den 5 Vs von Big Data gehören:

  • Volumen

Heutzutage haben die meisten Daten, die generiert werden, ein sehr hohes Volumen. Und in den letzten zehn Jahren wurden diese Daten mit der Entwicklung der Technologie immer größer.

  • Geschwindigkeit

Aufgrund der Popularität vieler webbasierter Anwendungen werden auch die von ihnen generierten Daten immer schneller. Auf YouTube werden beispielsweise jede Minute etwa 300 Stunden Video hochgeladen. Stellen Sie sich nun vor, wie viele Inhalte jeden Tag hochgeladen werden.

  • Vielfalt

Verschiedene Arten von Daten werden aus verschiedenen Quellen generiert. Und wir bearbeiten diese verschiedenen Arten von Dateien gleichzeitig. Diese Daten umfassen eine Vielzahl von Dateien wie Tabellenspalten, Bilder, Videos, Audio, Protokolltabellen und mehr.

  • Richtigkeit

Nicht alle Daten sind sauber und genau. Manchmal haben wir alle Daten, die unvollständig oder nicht zeitgemäß sind.

  • Wert

Die generierten Daten sollten einen gewissen Wert haben. Es sollte kein Kauderwelsch sein.

Wie extrahieren Sie aussagekräftige Daten aus den oben genannten Daten?

Dies nutzt Data Science. Mithilfe von Data Science können Sie diese Daten analysieren, um daraus aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Lassen Sie uns nun über Data Science sprechen. Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist das Studium oder die Verarbeitung von Daten, die zu aussagekräftigen Erkenntnissen für eine Person oder ein Unternehmen führen. Zum Beispiel: Das Unternehmen möchte basierend auf historischen Verkaufsdaten vorhersagen, wie viele Verkäufe es im nächsten Monat machen kann?

Um Fragen wie diese zu beantworten, ist also der Einsatz von Data Science erforderlich.

Data Science ist das Studium von Daten, diese Daten können auch in Form von Big Data vorliegen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data der Treibstoff ist, den Data Science benötigt, um zu aussagekräftigen Erkenntnissen zu gelangen.

Nehmen wir ein Beispiel, bei dem Big Data und Data Science zusammenarbeiten:

Hier kommt die Rolle von Data Science ins Spiel. Data Science vereint viele Fähigkeiten wie Statistik, Mathematik und betriebswirtschaftliches Wissen und hilft der Organisation, Wege zu finden, um:

  • Kosten reduzieren,
  • Eintritt in einen neuen Markt,
  • Erschließung einer anderen demografischen Gruppe,
  • Messung der Effektivität einer Marketingkampagne,
  • Einführung eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung usw.

Unabhängig von der Branche spielt Data Science also wahrscheinlich eine Schlüsselrolle für den zukünftigen Erfolg Ihres Unternehmens.

Datenanalyse

Data Analytics bezieht sich auf die quantitativen und statistischen Methoden, die verwendet werden, um aus den Daten aussagekräftige Informationen abzuleiten. Die Daten werden extrahiert, gespeichert und analysiert, um verschiedene Verhaltensmuster und Trends zu untersuchen.

Sie fragen sich, wie es sich von Data Science unterscheidet?

Data Science ist ein Oberbegriff, der Data Analytics umfasst.

Hoffe das hat deine Frage beantwortet. Bitte kommentieren Sie, wenn Sie Fragen haben.

Erfahrung zu sammeln ist natürlich der erste Schritt, um einem Job in Data Science näher zu kommen. Aaron Mefford hat bereits einige Möglichkeiten erwähnt, wie man Erfahrungen sammeln kann: Projekte machen, sich ehrenamtlich für eine gemeinnützige Organisation engagieren (siehe auch DrivenData oder DataKind), vielleicht ein Bootcamp machen, …

Ich denke, abgesehen von all den großartigen Vorschlägen, die bereits gegeben wurden, gibt es zwei weitere Dinge zu beachten, wenn Sie die Frage stellen, die Sie stellen.

1. Konzentrieren Sie sich auf relevante Erfahrungen.

Je nachdem, welche Art von Job Sie im Sinn haben, müssen Sie überlegen, welche Art von Erfahrung Sie sammeln möchten

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Erfahrung zu sammeln ist natürlich der erste Schritt, um einem Job in Data Science näher zu kommen. Aaron Mefford hat bereits einige Möglichkeiten erwähnt, wie man Erfahrungen sammeln kann: Projekte machen, sich ehrenamtlich für eine gemeinnützige Organisation engagieren (siehe auch DrivenData oder DataKind), vielleicht ein Bootcamp machen, …

Ich denke, abgesehen von all den großartigen Vorschlägen, die bereits gegeben wurden, gibt es zwei weitere Dinge zu beachten, wenn Sie die Frage stellen, die Sie stellen.

1. Konzentrieren Sie sich auf relevante Erfahrungen.

Je nachdem, welche Art von Job Sie im Sinn haben, müssen Sie überlegen, welche Art von Erfahrung Sie aufbauen möchten – wenn Sie nach einem Job als Data Scientist suchen, sollten Sie sich etwas auf andere Dinge konzentrieren als wenn Sie nach einem Job als Dateningenieur suchen.

Der beste Weg, dies zu tun, ist, sich Stellenbeschreibungen aus der Branche anzusehen, in die Sie gehen möchten (oder, wenn Sie keine Präferenz haben, kennen Sie vielleicht bereits einige Unternehmen, für die Sie arbeiten möchten) und zu studieren, was sie sind Fragen Sie genau nach einem Skill-Set in Ihrem zukünftigen/Traumjob.

2. Haben Sie keine Angst, Ihre Erwartungen zu verwalten.

Seien wir ehrlich. Sie haben wahrscheinlich hohe Erwartungen an den Arbeitsmarkt, an die Data-Science-Branche, … Das ist nicht falsch, aber achten Sie darauf, Ihre Erwartungen etwas zu managen:

  • Immer wenn eine Stelle frei wird, bewerben sich viele Leute, wenn sie das Gefühl haben, dass die Beschreibung auf sie zutrifft. Die Jobs in Data Science sind Jobs, die nicht nur viel (theoretisches) Wissen, sondern auch praktisches Wissen erfordern, und in dieser Hinsicht ist die relevantere Erfahrung in der Regel umso besser.
  • Außerdem kann es Dinge geben, die in der Stellenbeschreibung nicht erwähnt werden, die aber für das betreffende Unternehmen nett sind. Das gibt es überall, nicht nur in der Datenwissenschaft. Deshalb wäre mein Rat für die beiden oben genannten Punkte: Scheuen Sie sich nicht davor, sich in anderen Bereichen zu profilieren, wie z.
  • Einige Unternehmen suchen beispielsweise nach Datenwissenschaftlern, während sie eigentlich nach Datenanalysten, Geschäftsanalysten usw. suchen. Sehen Sie sich diese Infografik an, um die Rollen in der Datenwissenschaft kennenzulernen und zu erfahren, wie Sie nach dem Job suchen Sie wirklich wollen: Die Data-Science-Industrie: Wer macht was (Infografik)

3. Netzwerk

Ich denke, es ist gut, sich vor Augen zu halten, dass die Bewerbung um einen Job in der Datenwissenschaft so ziemlich wie eine Bewerbung auf einen Job überall ist: Unternehmen werden immer von Ihnen erwarten, der bestmögliche Kandidat zu sein.

Abgesehen davon haben Sie vielleicht auch von anderen Leuten gehört, dass sie einen Job „via-via“ bekommen haben: Sie kannten jemanden, der jemanden kannte, der suchte … Und das bringt mich zum letzten Punkt: viele Berufsanfänger, die bekommen wollen einen Job in der Data-Science-Branche haben wenig bis gar kein Netzwerk.

Aus diesem Grund sollten Sie sich auch auf die Teilnahme an Konferenzen (The Periodic Table of Data Science), Meetups (We are what we do | Meetup), Datenbiere, … konzentrieren. Jede Art von gesellschaftlichen Veranstaltungen, die es da draußen geben könnte! Abgesehen davon, dass diese Art von Veranstaltungen aus pädagogischer Sicht äußerst wertvoll sind, werden Sie sich mit Fachleuten unterhalten, die bereits einen Job haben und vielleicht an Sie denken, wenn eine neue Stelle frei wird!

—-

Abgesehen von diesen 3 Punkten denke ich, dass der Satz, den ich wiederholen möchte, lautet: „Bewerbung für einen Job in Data Science ist so ziemlich wie eine Bewerbung für einen Job fast überall“ - Das bedeutet, dass die üblichen Hinweise für Vorstellungsgespräche auch gelten: Stellen Sie sicher, dass Ihr Lebenslauf aktuell ist, dass Sie ein Motivationsschreiben haben, dass Sie wissen, wie man mit den „klassischen“ Interviewfragen umgeht, die Informationen über Ihre Persönlichkeit und Ihren Charakter sammeln, …. :)

Um ehrlich zu sein, Daten sind überall. Es wird ständig generiert und heutzutage, dank des Aufkommens eines Bereichs wie Data Sciences, dass diese gigantische Datenmenge gesammelt, organisiert und in Informationen umgewandelt wird, um Unternehmen und vielen anderen Dingen bei der besseren Entscheidungsfindung zu helfen.

Im Zeitalter der Digitalisierung werden Daten im Überfluss verfügbar sein.

Und so kommen immer mehr Unternehmen dazu, die Vorteile dieser Daten optimal zu nutzen, die ihnen helfen, schneller zu wachsen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieses Feld hat genug Dynamik über gewonnen

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Um ehrlich zu sein, Daten sind überall. Es wird ständig generiert und heutzutage, dank des Aufkommens eines Bereichs wie Data Sciences, dass diese gigantische Datenmenge gesammelt, organisiert und in Informationen umgewandelt wird, um Unternehmen und vielen anderen Dingen bei der besseren Entscheidungsfindung zu helfen.

Im Zeitalter der Digitalisierung werden Daten im Überfluss verfügbar sein.

Und so kommen immer mehr Unternehmen dazu, die Vorteile dieser Daten optimal zu nutzen, die ihnen helfen, schneller zu wachsen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieser Bereich hat in den letzten Jahren aufgrund der Fülle bzw. Explosion der verfügbaren Daten genügend an Dynamik gewonnen.

Viele Menschen stürzen sich direkt in das Feld, um in diesem Bereich eine großartige Karriere zu machen. Viele von ihnen wissen jedoch nicht einmal, was es damit auf sich hat. Daher können sie in diesem Bereich nicht lange überleben.

Wenn Sie also wirklich eine große Karriere hier für sich selbst machen möchten, stellen Sie sicher, dass Sie tatsächlich eine immense Leidenschaft dafür haben, darüber zu lernen, und tun Sie dies kontinuierlich.

Außerdem ist es sehr wichtig zu wissen, was genau einen guten Data Scientist ausmacht, der absolut futuristisch und seinem Job extrem verpflichtet ist.

Nachfolgend finden Sie einige Hinweise, die Ihnen helfen, hier eine großartige Karriere zu machen, mit allen Informationen zu den Anforderungen und dem Lernpfad, den Sie befolgen müssen, um auch einen großartigen Lernprozess zu haben.

Data Scientists sind Big Data Wrangler. Sie nehmen eine riesige Menge unordentlicher Datenpunkte (unstrukturiert und strukturiert) und bereinigen, massieren und organisieren sie mit ihren beeindruckenden Fähigkeiten in Mathematik, Statistik und Programmierung. Dann setzen sie all ihre analytischen Fähigkeiten ein, um verborgene Lösungen für geschäftliche Herausforderungen aufzudecken und sie dem Unternehmen zu präsentieren.

Data Scientists nutzen im Grunde ihr Wissen über Statistik und Modellierung, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse über alles umzuwandeln, von der Produktentwicklung über die Kundenbindung bis hin zu neuen Geschäftsmöglichkeiten.

Erforderliche Fähigkeiten für einen Data Scientist

Ein Data Scientist muss sowohl über technische als auch über nichttechnische Fähigkeiten verfügen, um seine Arbeit effektiv ausführen zu können.

Die wichtigen technischen Fähigkeiten sind in 3 Stufen in Data Science eingebunden. Sie beinhalten:

1. Datenerfassung und Vorverarbeitung

2. Datenanalyse & Mustererkennung

3. Präsentation & Visualisierung

Tools zum Ziehen und Vorverarbeiten von Daten

1. SQL

2. Kein SQL

3. Big-Data-Technologien

4. UNIX

5. Pythonschlange

Tools für Datenanalyse und Musterabgleich

1. SAS

2. MongoDB

3.R

4. Maschinelles Lernen mit Python

Tools für die Visualisierung

1. Tafel

2. D3.js

3. (SAS-Tochter)

4.R

Sie können also deutlich sehen, dass es sehr wichtig ist, einige Kenntnisse über die oben erwähnten grundlegenden Computersprachen und sogar Matlab, Scala, Perl JavaScript usw. zu haben, um eine reibungslosere Lernerfahrung zu haben.

Neben den Informatikkenntnissen müssen Sie auch Kenntnisse in Mathematik und Statistik mit den grundlegenden Themen haben, die Sie kennen müssen:

Lineare Algebra

Logistikregression

Wahrscheinlichkeitstheorie

Graphentheorie

Optimierungstheorie

Satz von Bayes

Inferenzstatistik

Beschreibende Statistik

Multivariate Kalkül

Differentialrechnung usw.

Abgesehen von diesen technischen Fähigkeiten müssen Sie jedoch auch an einigen Ihrer sozialen Fähigkeiten arbeiten, um Ihre Karriere zu unterstützen und Ihnen zu helfen, die Leiter in diesem Bereich schneller zu erklimmen.

Zu den Menschenkenntnissen gehören:

Die Berufsqualifikationen

Analytische Fähigkeiten

Führungskompetenz

Kommunikationsfähigkeit

Fähigkeit zur Problemlösung

Entscheidungsfähigkeit

Teamgeist

Führungsqualitäten

Fähigkeit, jedes Mal etwas Neues zu lernen

Kreativität

Innovative Denkweise

Anpassungsfähigkeit an neue Technologien usw.

Daher sind Sie im Folgenden absolut bereit, Data Sciences zu lernen, um einen großartigen Lernprozess zu haben.

Datenwissenschaften lernen

Hier wird dringend empfohlen, dass Sie das Thema nach dem zweistufigen Prozess lernen, nämlich dem Selbstlernen + der Expertenführungsmethode.

Beim Selbstlernen sollten Sie sich möglichst ausführlich mit dem Thema auseinandersetzen.

Zum Glück haben Sie heutzutage viel Material zur Verfügung, einige sogar kostenlos in Form von Websites, Blogs, YouTube-Videos usw.

Hier ist eine Liste aller möglichen Ressourcen, die Sie wie ich verwenden könnten:

Digital Vidya-Blogs zu Datenwissenschaften

MIT-Nachrichten

Google Nachrichten

Statistiken und Bots auf Medium

Reddit usw.

Es ist auch sehr wichtig, dass Sie Ihre Fähigkeiten ausgiebig üben und sich nicht nur auf theoretisches Wissen als solches verlassen.

Und dafür haben Sie viele YouTube-Videos, die Ihnen viele Tutorials bieten, und gleichzeitig können Sie sogar die Projekte und Wettbewerbe auf Kaggle aufnehmen.

Annäherung an die Experten

Wenn Sie nun anfangen, Ihre Fähigkeiten zu üben, werden Sie zwangsläufig auf viele komplexe Probleme und Zweifel stoßen, für die Sie eine fachkundige Anleitung benötigen, um Ihnen aus dieser Situation zu helfen.

Und daher würde ich Ihnen wärmstens empfehlen, sich einem Institut anzuschließen, das Ihnen nicht nur mit unzähligen Informationen zum Thema hilft, sondern auch mit vielen Live-Projekten, um Ihre Fähigkeiten unter ihrer Anleitung zu üben und auch ihre Anleitung und 100%ige Vermittlungsunterstützung zu erhalten würde Ihnen helfen, in diesem riesigen Feld Fuß zu fassen.

Versuchen Sie, an der kostenlosen Online-Demo-Sitzung teilzunehmen, die vom Digital Vidya Institute auf seiner Website durchgeführt wird, um mehr über seinen Kurs zu erfahren.

Beim Erlernen von Data Science hilft Ihnen keiner der Kurse, ganz von vorne zu beginnen. Wenn Sie Anfänger sind und keine Vorkenntnisse in diesem Bereich haben, werden Sie durch diese beiden Kurse verwirrt.

DataCamp basiert auf Praxis, es hat viele Übungsaufgaben, die Ihnen praktische Erfahrungen vermitteln, und es wird empfohlen, es nach Ihrem theoretischen Studium in diesem Bereich zu absolvieren, wonach Sie in der Lage sein werden, das Gelernte in die Praxis umzusetzen .

Der Data Science-Spezialisierungskurs von Coursera ist nichts für Anfänger. Wenn Sie nur ein Anfänger im Bereich Data Science und Analyse sind

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Beim Erlernen von Data Science hilft Ihnen keiner der Kurse, ganz von vorne zu beginnen. Wenn Sie Anfänger sind und keine Vorkenntnisse in diesem Bereich haben, werden Sie durch diese beiden Kurse verwirrt.

DataCamp basiert auf Praxis, es hat viele Übungsaufgaben, die Ihnen praktische Erfahrungen vermitteln, und es wird empfohlen, es nach Ihrem theoretischen Studium in diesem Bereich zu absolvieren, wonach Sie in der Lage sein werden, das Gelernte in die Praxis umzusetzen .

Der Data Science-Spezialisierungskurs von Coursera ist nichts für Anfänger. Wenn Sie nur ein Anfänger auf dem Gebiet der Datenwissenschaft und -analyse sind, ist dies nicht die erste Ressource, auf die Sie sich konzentrieren sollten. Sie benötigen ein anständiges Verständnis für Statistik und verschiedene Techniken des maschinellen Lernens, damit Sie das Beste aus diesen Kursen herausholen können, sobald Sie Ihre Grundlagen geklärt haben.

Die Kurse vermitteln Ihnen kein vertieftes Wissen oder die Details der Algorithmen des maschinellen Lernens, weshalb ich Ihnen empfehlen werde, zuerst die Mathematik hinter dem maschinellen Lernen zu verstehen, indem Sie zuerst diesen Kurs besuchen - Mathematik für maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist großartig und vermittelt Ihnen die gesamte erforderliche Mathematik, die hinter maschinellen Lernalgorithmen steckt.

Informationen zum Erlernen von Statistiken finden Sie in diesen Kursen – Elementary Statistics Course Online | Udacity, es hat zwei Teile davon, die Inferenz- und beschreibende Statistiken sind, die Ihre Grundlagen vollständig klären werden.

Nachdem Sie sich mit diesen Kursen vertraut gemacht haben, können Sie an den auf Udacity verfügbaren Data-Science-Kursen teilnehmen, die mit den Grundlagen beginnen und die Programmiersprache Python verwenden.

Stellen Sie auch sicher, dass Sie eine Hochburg in der Programmierung haben, wenn Sie dies nicht tun, stellen Sie bitte sicher, dass Sie Ihre Grundlagen in der gleichen Sprache vervollständigen, entweder R oder Python, für welche Sprache Sie sich auch entschieden haben, obwohl ich raten würde, sich für Python zu entscheiden. da die meisten Kurse in Python sind.

Nachdem Sie Ihre Grundlagen und Mathematik erledigt haben, können Sie auf DataCamp üben, der besten Plattform dafür, und später den Spezialisierungskurs von Coursera besuchen.

Wenn Sie sich darauf freuen, einen ausführlichen Kurs über Data Science zu absolvieren, entscheiden Sie sich für das Data Science-Programm von Digital Vidya, da es Ihnen immens helfen wird. Die praktischen Aufgaben, Projekte und Fallstudien helfen Ihnen dabei, sich von anderen abzuheben. Außerdem erhalten Sie nach Abschluss des Kurses eine Einstufungshilfe.

Ich hoffe das hilft.

Dass Data Science heutzutage dank des Hypes um die Stelle als Data Scientist zu den attraktivsten Karrieremöglichkeiten gehört, ist bekannt. Es hat sowohl bei Berufstätigen als auch bei Studienanfängern ein erhöhtes Interesse am Bereich Data Science geweckt. Um der steigenden Nachfrage nach Data-Science-Experten gerecht zu werden, haben viele Institutionen damit begonnen, einen Data-Science-Master-Abschluss anzubieten. Wenn auch Sie vorhaben, einen solchen Abschluss zu erlangen, sollten Sie diese zehn Fakten berücksichtigen, bevor Sie Zeit, Mühe und Geld investieren.

#1. Vor dem Eintritt in eine Data Science

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Dass Data Science heutzutage dank des Hypes um die Stelle als Data Scientist zu den attraktivsten Karrieremöglichkeiten gehört, ist bekannt. Es hat sowohl bei Berufstätigen als auch bei Studienanfängern ein erhöhtes Interesse am Bereich Data Science geweckt. Um der steigenden Nachfrage nach Data-Science-Experten gerecht zu werden, haben viele Institutionen damit begonnen, einen Data-Science-Master-Abschluss anzubieten. Wenn auch Sie vorhaben, einen solchen Abschluss zu erlangen, sollten Sie diese zehn Fakten berücksichtigen, bevor Sie Zeit, Mühe und Geld investieren.

#1. Bevor Sie sich für einen Data Science-Masterstudiengang anmelden, sollten Sie sicherstellen, dass Sie wirklich daran interessiert sind, was das Programm beinhalten würde. Beispielsweise kann ein Fachmann versuchen, eine Gelegenheit zu finden, um etwas Erfahrung in der Arbeit mit Daten zu sammeln, um mehr Aufmerksamkeit zu erlangen, während ein Student möglicherweise versucht, einen Statistikkurs zu belegen.

#2. Heutzutage werden viele Data-Science-Masterstudiengänge online unterrichtet, was bedeutet, dass es einfacher denn je geworden ist, die Fähigkeiten zu erlernen, die erforderlich sind, um ein Data-Science-Profi zu werden. Sie können viel Flexibilität genießen, wenn Sie lernen, wann Sie möchten, in Ihrem eigenen Tempo arbeiten, einen Kursplan auswählen, der am besten zu Ihnen passt usw.

#3. Ein Data-Science-Master-Abschluss ist sicherlich ein effektiver Weg, um Data-Science-Fähigkeiten zu entwickeln, aber keine Voraussetzung, um Ihre Karriere in Data Science zu beginnen. Es ist möglich, ohne einen Master-Abschluss in Data Science in das Feld einzusteigen.

#4. Ein Data-Science-Master-Abschluss ist sehr wichtig, wenn Sie sich auf eine Stelle bewerben, aber kein Master-Abschluss wird Sie davon abhalten, diesen Job zu bekommen. Beispielsweise verlangen einige Technologiegiganten von den Bewerbern möglicherweise einen Master-Abschluss in Data Science, während andere Unternehmen diese strengen Kriterien möglicherweise nicht erfüllen.

#5. Während Data-Science-Experten bereits sehr gefragt sind, könnte ein Data-Science-Master-Abschluss Ihre Chancen noch verbessern. Abgesehen davon sind Sie besser in der Lage, Ihre Vorteile auszuhandeln.

#6. Wenn Sie sich wirklich für einen Master in Data Science bewerben möchten, sollten Sie sich zunächst für den Weg entscheiden, den Sie einschlagen möchten. Wenn Sie bereit sind, an die Schule zurückzukehren, kann Ihnen der Erwerb eines solchen Abschlusses in hohem Maße dabei helfen, den Weg zu definieren.

#7. Einige der Data-Science-Masterstudiengänge befinden sich noch in der Entwicklung des richtigen Curriculums, das Informatik, Mathematik und Statistik verbindet, und es gibt eine breite Palette in Bezug auf Wissensbreite, Programmqualität usw. Außerdem abgesehen von Sie erfordern eine Investition von mindestens ein bis zwei Jahren und können Tausende von Dollar kosten.

#8. Einige Data Science-Masterstudiengänge, insbesondere die neueren, riskieren möglicherweise, den Studenten zu viel zu versprechen und bei zukünftigen Beschäftigungen zu wenig zu liefern.

#9. Wenn Sie ein vollständiges datenwissenschaftliches Bachelor-Studium absolvieren können, das statistische, rechnerische und berufliche Praxisaspekte umfasst, ist es möglicherweise umfassender als ein datenwissenschaftlicher Masterstudiengang.

#10. Wenn Sie promovieren möchten, sollten Sie nicht über ein Data-Science-Masterstudium hinausblicken.

Letzter Imbiss

Wahrscheinlich haben Sie bereits verstanden, dass es an Ihnen liegt, ob Sie sich für einen Data Science-Masterstudiengang entscheiden. Berücksichtigen Sie die oben genannten Informationen gründlich und treffen Sie eine fundierte Entscheidung in Übereinstimmung mit Ihren zukünftigen Zielen.

Data Science erlebt weltweit einen Anstieg an Arbeitsplätzen. Indien ist ein solches Land, das ebenfalls eine Datenexplosion erlebt. Der Bereich der Datenwissenschaft im Land und der Bedarf an IT-Fachleuten, ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu verbessern, nehmen zu.

Ein Datenwissenschaftler ist ein Computerexperte, der über Fähigkeiten zum Sammeln, Analysieren und Verarbeiten einer großen Menge strukturierter und unstrukturierter Daten verfügt. In Zeiten von Computern sammeln die meisten Unternehmen im täglichen Betrieb eine beträchtliche Menge an Daten.

Data Scientists spielen nicht nur eine zentrale Rolle in der Geschäftsanalyse, sondern sind es auch

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Data Science erlebt weltweit einen Anstieg an Arbeitsplätzen. Indien ist ein solches Land, das ebenfalls eine Datenexplosion erlebt. Der Bereich der Datenwissenschaft im Land und der Bedarf an IT-Fachleuten, ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu verbessern, nehmen zu.

Ein Datenwissenschaftler ist ein Computerexperte, der über Fähigkeiten zum Sammeln, Analysieren und Verarbeiten einer großen Menge strukturierter und unstrukturierter Daten verfügt. In Zeiten von Computern sammeln die meisten Unternehmen im täglichen Betrieb eine beträchtliche Menge an Daten.

Data Scientists spielen nicht nur eine zentrale Rolle in der Geschäftsanalyse, sondern sind auch effektiv beim Aufbau von Datenprodukten und Softwareplattformen. Mit der Anwendung von Data Science können Branchen Trends auf dem Markt analysieren, sorgfältige Entscheidungen treffen und die verschiedenen damit verbundenen Risiken analysieren.

Data Science hat das schnelle Wachstum der Industrien erleichtert und ihre Verluste minimiert. Dies hat zu einem Anstieg der Nachfrage nach mehreren Data Scientists geführt. Dies hat folglich dazu beigetragen, dass Data Science zu einem Beruf der Zukunft geworden ist.

Wie kann man als Datenwissenschaftler in Indien wachsen? Der schnellste und einfachste Weg ist, ein bekannter Datenanalyst zu werden und sich mit allem weiterzubilden, was erforderlich ist, um ein Datenwissenschaftler zu werden. Der günstigere und beste Weg ist, einen Data Science-Online-Kurs in Indien zu wählen. Wenn Sie nach einem Programm in Data Science suchen, ist ein Online-Zertifizierungskurs wie das von Hero Vired angebotene integrierte Programm in Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz eine ausgezeichnete Wahl für eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich.

Dieses Data-Science-Programm hilft Ihnen, Ihr Wissen mit den fortschrittlichsten Technologien zu erweitern. Es bietet einen perfekten Rahmen für ein weiteres Studium, wenn Sie sich für eine Weiterbildung entscheiden.

Data Science ist heute eine der am schnellsten wachsenden Branchen.

Wie Googles Chefökonom Hal Varian es ausdrückt: „Die Fähigkeit, Daten aufzunehmen – sie zu verstehen, zu verarbeiten, einen Wert daraus zu ziehen, sie zu visualisieren, sie zu kommunizieren – das wird eine enorm wichtige Fähigkeit sein die nächsten Jahrzehnte.“

Laut IBM wird die jährliche Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, Datenentwicklern und Dateningenieuren bis 2020 fast 700.000 erreichen.

Also, was genau ist Data Science?

Laienhaft ausgedrückt ist Data Science ein Pool von Werkzeugen und Techniken, mit denen Daten untersucht und ausgewertet werden. Sein Hauptziel ist es, zu extrahieren

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Data Science ist heute eine der am schnellsten wachsenden Branchen.

Wie Googles Chefökonom Hal Varian es ausdrückt: „Die Fähigkeit, Daten aufzunehmen – sie zu verstehen, zu verarbeiten, einen Wert daraus zu ziehen, sie zu visualisieren, sie zu kommunizieren – das wird eine enorm wichtige Fähigkeit sein die nächsten Jahrzehnte.“

Laut IBM wird die jährliche Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, Datenentwicklern und Dateningenieuren bis 2020 fast 700.000 erreichen.

Also, was genau ist Data Science?

Laienhaft ausgedrückt ist Data Science ein Pool von Werkzeugen und Techniken, mit denen Daten untersucht und ausgewertet werden. Sein Hauptziel ist es, wertvolle Informationen zu extrahieren, um tragfähige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wenn Sie ein aufstrebender Data Scientist sind und mehr über Data Science erfahren möchten, müssen Sie an einem Data Science-Kurs teilnehmen, die erforderlichen Fähigkeiten erwerben und Data Science gründlich verstehen. Data Science-Jobs erfordern umfangreiches technisches Wissen, und um die Interviews zu bestehen, sollten Sie sich unbedingt darüber im Klaren sein, was Data Science ist.

Um es Ihnen leicht zu machen, haben wir die Frage beantwortet: "Was ist Data Science?" - in dem unten angegebenen Video.

Hoffentlich hilft Ihnen dieses Video und gibt Ihnen konstruktive Einblicke in Data Science, seine Bedeutung, seinen Umfang und seine Karrieremöglichkeiten.

Wünsche dir viel Glück!

1 Ansicht

Besonders ein Job, der in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat, ist der des Data Scientists. Data Science ist der Weg, auf dem Sie Ihre Fähigkeiten, Fertigkeiten und Ihre Arbeit zeigen können.

Das MLR Institute of Technology bietet einen Bachelor-Abschluss in solchen Studiengängen als Teil des Informatikingenieurwesens an.

Die Abteilung ist aktiv an F&E- sowie Beratungsprojekten beteiligt und unterhält Kooperationen mit mehreren Branchen, akademischen Instituten und F&E-Organisationen im Land.

Auch Forschungsgebiete der Abteilung hat sich grob in die folgenden Kategorien eingeteilt: Artificial Intel

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Besonders ein Job, der in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat, ist der des Data Scientists. Data Science ist der Weg, auf dem Sie Ihre Fähigkeiten, Fertigkeiten und Ihre Arbeit zeigen können.

Das MLR Institute of Technology bietet einen Bachelor-Abschluss in solchen Studiengängen als Teil des Informatikingenieurwesens an.

Die Abteilung ist aktiv an F&E- sowie Beratungsprojekten beteiligt und unterhält Kooperationen mit mehreren Branchen, akademischen Instituten und F&E-Organisationen im Land.

Auch die Forschungsgebiete der Abteilung sind grob in die folgenden Kategorien eingeteilt: Künstliche Intelligenz, Big Data, IOT, (Internet der Dinge), MAD (Entwicklung mobiler Anwendungen), Informatik, Informationsabrufsysteme und Sprachen.

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