Courses in Data Science

Courses in Data Science

Since 2010, Data Scene in Asia has really flourished. Awareness among working professionals, freshers and undergrads is on rising. Job opportunities is increasing at a great pace.  All skills are basically divided into two categories, ones that can be learnt online and ones that can only be learnt in a classroom model. In my personal opinion you can learn how to play a guitar by following an online video, whereas having all the materials available online to become a doctor, you still cannot become a doctor watching videos. I personally equate Data Analytics with practitioner-centric profession like doctor etc.

As the program is more purpose focused on building domain knowledge whereas a course is more tool focused. Opting for a course is often seen to meet a short term goal because as the tools get updated your skill gets outdated. 
You must have already googled and come across a plethora of institutes offering data analytics courses. Some are way expensive while some are reasonable. But, one very important thing to keep in mind while enrolling is to know the worth of it in terms of knowledge and what at the end of the course you are developing within yourself.

Some points to consider while choosing a program

Emphasis is more on practice and not just theory.
Project is based on industry-relevant problem statements and not the age-old assignments
Learnings and Projects are collaborative and performed in teams
You get real industry tools and focus is on test-driven development

What essential skills are required for becoming a data scientist?

A data scientist is required to do the following task—

Extract and clean data (using R/Python)
Analyze data using statistics
Present data using tools like Tableau
Build predictive models using machine learning algorithms
Depending on your experience and your skills, you can be required to do one or all of the above tasks. Plus, of course, your salary varies according to the responsibilities you are assigned. If you‘re doing all of the above tasks, you, are obviously paid the most. But, get your hopes high, as a beginner you are mostly required to extract data, clean it, and analyze it. While you gradually learn other things.

From the industry perspective, you need to have the following skills, to make a career in data science—

You should know R, Python.
Statistical analysis
Machine learning algorithms like Linear Regression, Logistical Regression, etc

In addition to these, if you learn to use tools like Rapid Miner, Tableau, etc getting a job is easier.

To accelerate your learning, even more, do make sure that you read books with doing courses with hands-on experience, including doing projects.


Data Science Specialization - The Coursera Data Science Specialization will give you a fundamental understanding of data science with the R programming language

Machine Learning Specialization - In Coursera's Machine Learning Specialization, you'll gain the ability to utilize machine learning techniques to real-world problems. Python is the preferred language of choice in these courses. Since this specialization is geared towards Scientists and Software Developers wanting to branch into data science, you're expected to have programming experience and math skills.

Applied Data Science with Python Specialization - This specialization focuses primarily on working with machine learning through Python, and it gives a strong introduction to commonly used ML toolkits, like matplotlib, pandas, nltk, sci-kit-learn, and networks.

Statistics with R Specialization - You'll be learning how to use statistical inference, modeling, and visualization techniques in R to create analysis reports. By the end, you'll have a few portfolio projects to showcase your new data analytics skills.

Recommender Systems Specialization - Recommender Systems used to be a course in the Machine Learning Specialization, but now it's broken off into its own master series. You're going to learn both how to apply the most popular recommender algorithms and also what metrics to look at when deciding which algorithm to use.

Genomic Data Science Specialization - This course uses both Python and R and by the end of the course, you will understand how to analyze and interpret data.

Big Data Specialization - The Big Data Specialization will show you how to process, analyze, and interpret large amounts of complex data using the most recent big data tech, such as Hadoop and Spark.

Data Mining Specialization - In this course, you will learn how to recognize data patterns, retrieve and visualize data and apply algorithms to structured and unstructured data.

Data Analysis and Interpretation Specialization - This specialization focuses on bringing complete data beginners from knowing almost nothing to being able to answer questions about datasets using machine learning and predictive algorithms. This course is project-based.

Microsoft Also Offers a Professional Certification - Microsoft Professional Program Certificate in Data Science

Once you have learnt the skills, the next thing I would advise you to do is to work on projects and build your portfolio. The reason I am asking you to do this is because—-companies are hesitant to allow access to their data to freshers.

डाटा साइंस में पाठ्यक्रम

2010 के बाद से, एशिया में डेटा दृश्य वास्तव में विकसित हुआ है। कामकाजी पेशेवरों, फ्रेशर्स और अंडरगार्मेंट्स के बीच जागरूकता बढ़ रही है। नौकरी के अवसर बड़ी तेजी से बढ़ रहे हैं। सभी कौशल मूल रूप से दो श्रेणियों में विभाजित हैं, जिन्हें ऑनलाइन सीखा जा सकता है और जिन्हें केवल कक्षा मॉडल में सीखा जा सकता है। मेरी निजी राय में आप ऑनलाइन वीडियो का पालन करके गिटार बजाना सीख सकते हैं, जबकि डॉक्टर बनने के लिए ऑनलाइन सभी सामग्री उपलब्ध होने के बावजूद, आप अभी भी वीडियो देखने वाले डॉक्टर नहीं बन सकते। मैं व्यक्तिगत रूप से चिकित्सक इत्यादि जैसे चिकित्सक-केंद्रित पेशे के साथ डेटा एनालिटिक्स की बराबरी करता हूं।

चूंकि कार्यक्रम अधिक उद्देश्य डोमेन ज्ञान के निर्माण पर केंद्रित है, जबकि एक कोर्स अधिक उपकरण केंद्रित है। पाठ्यक्रम के लिए चयन करना अक्सर एक लघु अवधि के लक्ष्य को पूरा करने के लिए देखा जाता है क्योंकि जैसे ही उपकरण अपडेट होते हैं आपका कौशल पुराना हो जाता है।

आप पहले से ही googled और डेटा एनालिटिक्स पाठ्यक्रमों की पेशकश करने वाले संस्थानों के ढेरों में आए होंगे। कुछ तरीके महंगे हैं जबकि कुछ उचित हैं। लेकिन, नामांकन करते समय ध्यान रखने वाली एक बहुत ही महत्वपूर्ण बात यह है कि ज्ञान के संदर्भ में इसके मूल्य को जानना और आप अपने भीतर जो पाठ्यक्रम विकसित कर रहे हैं, उसके अंत में क्या करना है।

एक कार्यक्रम चुनते समय कुछ बिंदुओं पर विचार करना चाहिए

जोर अभ्यास पर अधिक है और न केवल सिद्धांत पर।

परियोजना उद्योग-संबंधित समस्या बयानों पर आधारित है न कि सदियों पुराने असाइनमेंट्स पर

शिक्षण और परियोजनाएं सहयोगी हैं और टीमों में प्रदर्शन किया जाता है

आपको वास्तविक उद्योग उपकरण मिलते हैं और परीक्षण-संचालित विकास पर ध्यान केंद्रित किया जाता है

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए क्या आवश्यक कौशल आवश्यक हैं?

निम्नलिखित कार्य करने के लिए एक डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता होती है-

अर्क और स्वच्छ डेटा (आर / पायथन का उपयोग करके)

आंकड़ों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करें

झांकी जैसे उपकरणों का उपयोग करके वर्तमान डेटा

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके पूर्वानुमान मॉडल बनाएं

आपके अनुभव और आपके कौशल के आधार पर, आपको उपरोक्त सभी कार्यों में से एक या सभी कार्य करने की आवश्यकता हो सकती है। इसके अलावा, निश्चित रूप से, आपका वेतन आपके द्वारा सौंपी गई जिम्मेदारियों के अनुसार भिन्न होता है। यदि आप उपरोक्त सभी कार्यों को कर रहे हैं, तो आपको स्पष्ट रूप से सबसे अधिक भुगतान किया जाता है। लेकिन, अपनी आशाओं को उच्च प्राप्त करें, एक शुरुआत के रूप में आपको ज्यादातर डेटा निकालने, उसे साफ करने और उसका विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। जबकि आप धीरे-धीरे अन्य चीजें सीखते हैं।

उद्योग के दृष्टिकोण से, आपको डेटा विज्ञान में अपना करियर बनाने के लिए, निम्न कौशल रखने की आवश्यकता है-

आपको आर, पायथन को जानना चाहिए।

सांख्यिकीय विश्लेषण

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, आदि

इनके अतिरिक्त, यदि आप रैपिड माइनर, झांकी आदि जैसे उपकरणों का उपयोग करना सीखते हैं, तो नौकरी पाना आसान हो जाता है।

अपने सीखने में तेजी लाने के लिए, और भी अधिक, यह सुनिश्चित करें कि आप प्रोजेक्ट्स करने के साथ-साथ हाथों से अनुभव के साथ कोर्स कर रहे हैं।


डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन - कोर्टेरा डेटा साइंस स्पेशलाइज़ेशन आपको आर प्रोग्रामिंग भाषा के साथ डेटा साइंस की एक बुनियादी समझ देगा

मशीन लर्निंग स्पेशलाइजेशन - कौरसेरा की मशीन लर्निंग स्पेशलाइजेशन में, आप मशीन लर्निंग तकनीकों को वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए उपयोग करने की क्षमता हासिल करेंगे। इन पाठ्यक्रमों में पसंद की पसंदीदा भाषा पायथन है। चूंकि यह विशेषज्ञता वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए तैयार है, जो डेटा विज्ञान में शाखा करना चाहते हैं, आपको प्रोग्रामिंग अनुभव और गणित कौशल की उम्मीद है।

पायथन स्पेशलाइजेशन के साथ एप्लाइड डेटा साइंस - यह विशेषज्ञता मुख्य रूप से पायथन के माध्यम से मशीन सीखने के साथ काम करने पर केंद्रित है, और यह आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एमएल टूलकिट्स, जैसे कि मेटप्लोटलिब, पांडा, एनएलटीके, विज्ञान-किट-लर्न और नेटवर्क का एक मजबूत परिचय देता है।

R विशेषज्ञता के साथ आंकड़े - आप विश्लेषण रिपोर्ट बनाने के लिए R में सांख्यिकीय निष्कर्ष, मॉडलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग करना सीखेंगे। अंत तक, आपके पास अपने नए डेटा एनालिटिक्स कौशल दिखाने के लिए कुछ पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट होंगे।

अनुशंसित सिस्टम विशेषज्ञता - मशीन सीखने की विशेषज्ञता में एक कोर्स हुआ करता था, लेकिन अब यह अपनी मास्टर श्रृंखला में टूट गया है। आप दोनों को सबसे लोकप्रिय सिफारिश करने वाले एल्गोरिदम को लागू करने के बारे में जानने जा रहे हैं और यह भी तय करना है कि किस एल्गोरिदम का उपयोग करते समय यह देखना है कि क्या मैट्रिक्स है।

जीनोमिक डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन - यह कोर्स पायथन और आर दोनों का उपयोग करता है और पाठ्यक्रम के अंत तक, आप समझ जाएंगे कि डेटा का विश्लेषण और व्याख्या कैसे करें।

बिग डेटा स्पेशलाइज़ेशन - बिग डेटा स्पेशलाइज़ेशन आपको दिखाएगा कि कैसे सबसे हाल के बड़े डेटा तकनीक, जैसे कि Hadoop और Spark का उपयोग करके बड़ी मात्रा में जटिल डेटा को संसाधित, विश्लेषण और व्याख्या करना है।

डेटा माइनिंग स्पेशलाइज़ेशन - इस कोर्स में, आप सीखेंगे कि डेटा पैटर्न को कैसे पहचाना जाए, डेटा को पुनः प्राप्त और कल्पना करें और संरचित और असंरचित डेटा पर एल्गोरिदम लागू करें।

डेटा एनालिसिस और इंटरप्रिटेशन स्पेशलाइज़ेशन - यह स्पेशलाइज़ेशन डेटा का उपयोग करने वाले डेटा के बारे में सवालों के जवाब देने में सक्षम होने से लगभग कुछ भी नहीं जानने से पूरा डेटा शुरुआती लाने पर केंद्रित है


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