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有数据科学教育的方面

在提起 教育会议 by 2017年三月二号

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有数据科学教育的方面。

数据科学不再局限于硅谷现象,而是几乎每个领域都成为业务最重要的方面之一。 从零售到银行业,每个行业的公司都在利用数据来改善客户体验并增加利润。 这增加了对合格数据科学家的需求。 当一篇文章在 “哈佛商业评论” 数据科学被称为21st世纪最受欢迎的工作之一,它不仅仅是智能文字游戏。 一份报告 Gartner公司 据估计,大数据预计在未来三年内将产生多达600万个新工作岗位,这个数字仅对美国有所估计。

有数据科学教育的方面

有数据科学教育的方面

行业需求刺激了无数 数据科学课程 在网络空间发展。 然而,当谈到哪些方面为良好的数据科学教育做出了贡献时,定义往往模糊不清。 谷歌搜索'数据科学课程'产生56.2百万的结果,并且鉴于门户网站提供免费或付费培训,几乎任何人都可以掌握数据科学职业所需的工具和技能。 但是,这只是整个过程的一部分; 对于未来的数据科学家来说,考虑以下几个方面也很重要 数据科学 教育:

现实问题解决:

虽然掌握数据科学课程的所有技能非常重要,但数据科学的目的是利用大数据分析来解决业务问题。 它需要找到人们在现实世界中面临的挑战的答案。 例如,问题可能包括:哪些业务决策可以改进? 企业如何衡量其业务的改进? 哪些决策会影响未来的表现? 什么是部署限制? 数据科学教育使学生能够在继续应用数据和统计技术之前回答这些问题。

客户流失是现实问题解决的一个例子。 每个企业都专注于留住最好的客户,解决问题的方式是预测一部分客户可能的磨损事件。 数据科学家需要以这样一种方式对损耗风险进行预测,即企业有足够的时间来实施有效的风险缓解策略。

思考超越数字:

虽然数据科学家经过培训可以成为优秀的问题解决者,但他们也被教导要找出能产生有意义见解的正确挑战。 然而,碰巧其解决方案对组织最有价值的挑战可能经常需要非数学思维框架。 虽然数据科学家通常是抽象的思考者,并且在技术和学术思维方面处理问题,但他们必须以能够有效传达给业务受众的方式思考和概念化他们的解决方案。

牢记这些参数,数据科学教育使个人不仅能够善于数字,而且能够精通业务部署有利于消费者的解决方案。 因此,数据科学家能够将高技术信息转化为商业人士可以理解的语言至关重要。 同样,他们也应该能够将业务需求转换为分析调查。 因此,

数据科学教育使后端数据科学家能够超越基础研发,并从客户的角度思考。

统计思维:

了解统计知识是数据科学工具包的最前沿。 它还涉及开发算法及其应用的密集知识,并且是数据科学家的核心职责之一。 然而,部署统计思维既是一门艺术,也是科学。 数据科学课程使数据科学家能够通过实施算法对任何数据进行建模,从而得出具有统计意义的建议和预测。 他们不仅可以检测数据中的差异,还可以从行业报告中获取改变游戏规则的见解。

统计灵活性同样重要 技术 敏锐,因为这是结果和预测以惊人的速度变化的领域。 数据科学家团队一起工作,分享经验和知识,以确保分析见解符合市场需求。 因此,作为一名数据科学家,重要的是要知道即使资源有限,如何着手解决问题。 数据科学使学生能够操纵数据并将其应用于最能解决手头挑战的算法。

虽然数据科学领域的职业需要良好的技术技能基础,但它还需要更深入地了解可应用这些技术技能的各种方案。 数据科学它是每个人都在谈论的新的和即将到来的领域之一,而且职业机会是无穷无尽的。 在最近的一项研究中, IBM 宣布,数据科学家,数据工程师和数据开发人员的年度需求将由7,00,00达到2020。

什么时候 的SAS 调查数据科学家认识到哪些特性使得优秀的数据科学家,强大的逻辑和分析技能成为榜单的首选。 值得注意的是,只有41百分比的受访者具备这些技能。 虽然每个公司在数据科学家方面都有自己的招聘参数,但上述方面是任何数据科学角色的共同先决条件。

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