数据科学是一个可以通向许多不同道路的领域,所以根据你现有的技能选择正确的课程,并在更广泛的数据科学领域中选择一个专业是至关重要的。
在数据科学的世界里,有四个核心部分:获取信息,组织数据,发现有趣的知识,并展示结果以帮助告知未来的行动。数据科学家是有才能的人,他们通过控制非结构化信息来实现这四个关键支柱。
虽然对一些人来说,数据科学似乎令人生畏,但许多人没有意识到的是,对很多人来说,数据科学是多么容易获得、多么重要、多么有助于职业发展、多么有利可图。如果你喜欢数学和统计学,喜欢实用的商业思维,或者只是喜欢用有意义的方式表达想法,从而产生影响,那么数据科学是给你的.
选择正确的学习路径
要想在这个领域取得成功,通过选择理想的学习路径来学习正确的技能是很重要的——无论是参加一门数据科学课程还是攻读一个完整的学位项目。
Noodle公司数据科学总监希瓦·德瓦拉康达(Siva Devarakonda)说。拥有电气工程背景的Ai,参加数据科学课程对于启动他的数据科学职业生涯至关重要。“你不能从零开始教别人;它需要通过数据科学课程,然后让你接触到各种你以前可能没有考虑过的领域,”Devarakonda说。
问问自己以下几个关键问题,看看哪条学习道路最适合你:
- 基本技能要求是什么?
你的职业道路应该广泛地涉及数学、统计学、编程、数据管理、机器学习,数据可视化和通信。在此基础上,您可以专门研究数据科学的某个特定领域对你和/或你的公司都有意义。
- 你目前的技能水平是什么?
理解你已经知道的,以及你仍然需要学习的,是很重要的确定获得正确技能的路径。你对数学有多熟悉统计原则?你是否已经掌握了一些编程语言?这些都是关键问题自我评价。取我们的测试找出答案。
- 你的目标是什么角色?
在数据科学领域,你不一定要成为数据科学家。Devarakonda说:“想要进入数据科学领域的人应该真正考虑如何推动价值。”“有很多机会和差距可以利用数据。”
其中四个职位包括数据管理员、数据工程师、数据科学家和数据分析师:
- 一个数据管理员管理组织收集的数据。这个角色只需要最少的技术培训和一些基本的法律专业知识,确保数据处理、政策和指导方针与组织的那些一致,并遵守更广泛的政策和监管义务,如通用数据保护条例(GDPR)。
- 数据工程师负责数据库和大规模处理系统或架构的开发、构建、维护和测试。他们还将数据整理成规范化的形状,这样数据科学家就可以使用它了。
- 数据科学家通过帮助企业解释数据,无论是通过发现机会、降低成本、专注目标工作和/或制定前瞻性战略,都能使企业做出更好的决策。数据科学家还可以帮助组织选择正确的问题来解决。
- 与数据科学家紧密合作,取得成功数据分析师收集数据,组织数据,并以图表、图形和表格的形式表示信息,以便更广泛的组织能够轻松地消化这些信息。
- 你有时间和思想空间来做这件事吗?
考虑在你的职业生涯中专注于数据科学所需要的时间和精力。如果你全职工作,在空闲时间按照自己的节奏学习课程,或者报名参加短期工作新兵训练营可能是最好的选择。
- 你能负担得起吗?
在线课程可以让你以合理的成本进入一些世界上最好的大学。有了技术支持的在线学习,获得新技能和推进你的职业生涯比以往任何时候都更划算、更灵活。而且,你的雇主可能会资助你继续深造,因为他知道这最终会给公司带来好处。无论你的预算是多少,都有选择。
获得一个学位
如果你发现自己正在基于上述问题的答案更深入地研究数据科学,那就考虑攻读一个学位吧。以下两个顶级在线学位旨在为学习者提供来雷电竞竞猜平台自全球顶级数据科学家的世界级数据科学教育。
伊利诺伊大学
伊利诺伊大学提供计算机科学硕士学位,包括数据科学课程。这灵活和经济的硕士学位是为了让学生可以按照自己的节奏在网上完全完成,以平衡个人和职业承诺。拥有数据科学计算机科学硕士学位(MCS-DS)的学生将学习其中一所大学的研究生课程排名前五的计算机科学程序和一流的图书馆和信息研究在全国的项目中,排名按《美国新闻与世界报道》.
除了学习如何科学地对待数据本身(数据管理),作为一个完整的计算机科学硕士学位,MCS-DS还教授数据科学背后的算法和过程,让学生学习如何利用计算能力,特别是云计算,作为一种科学工具,对日益庞大的数据集进行大数据探索。这个学位让有一些技术背景的学生能够接触到将大数据转化为有意义的见解所需的计算和统计知识。同时,学生在计算机科学的四个核心领域建立专业知识——数据可视化、机器学习、数据挖掘和云计算——他们还学习统计和信息科学的关键技能。大多数学习者在不到三年的时间内完成学位,尽管可以在一年或(如果需要的话)多达五年的时间内完成。2月15日前申请加入2019年夏季班。
密歇根大学
密歇根大学正在开发一种数据科学应用硕士项目,专为那些想通过编程、统计、数据分析、信息可视化和机器学习等实践项目成为数据科学家的人设计。应用数据科学硕士学位课程是完全在线和基于项目的,允许学习者获得当今数据驱动的工作场所所需的技能,并在就业时获得有意义的学位。
利用来自顶级公司的真实行业数据集,学生将建立一个项目组合,从第一天起就向雇主展示技能。学生将学习系统和技术,以帮助他们的组织克服数据过载,做出获胜的决定。建立数据伦理和说服性沟通方面的知识,学生将踏上成为不断变化的数据科学领域领导者的道路。密歇根大学信息学院的毕业生,在美国信息系统信息学校中排名第一在他们选择的领域有98%的就业率,并在谷歌、Facebook和亚马逊成为数据科学家。申请将于2019年1月开放。
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