زمان مطالعه: 5 دقیقه 0 از 5

چطوری در سال 2024 یک دانشمند داده دیتاساینس شویم

چگونه به یک دانشمند داده تبدیل شویم

علم داده، علم به کارگیری تکنیک های تحلیلی برای به دست آوردن بینش معنادار از مجموعه داده های عظیم، چه ساختار یافته و چه بدون ساختار است. تصمیم گیری مهم تجاری و برنامه ریزی استراتژیک را تسهیل می کند.

یک دانشمند داده یک دارایی ضروری برای هر سازمانی است، به خصوص زمانی که با مجموعه داده های عظیم سروکار دارد.از درک رفتار مشتری در چندین نقطه تماس دیجیتال و آفلاین تا تجزیه و تحلیل استراتژی های رقبا، دانشمندان داده می توانند تصمیمات تجاری را با پشتوانه حقایق و اعداد هدایت کنند.

از منظری گسترده تر، این نیز مشابه کاری است که یک تحلیلگر تجاری انجام می دهد. اما اگر دقت کنید، علم داده و تجزیه و تحلیل تجاری دو مفهوم متفاوت هستند.

تجزیه و تحلیل تجاری به تصمیمات تجاری محدود می شود، در حالی که علم داده شامل تولید، مدیریت و استفاده موثر از داده ها برای اهداف فنی و تجاری است.

اطلاعات بیشتر درباره تفاوت این دو با یکدیگر در اینجا موجود است: علوم داده در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری.

در مورد علم داده چه باید بدانیم؟

برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، چند نکته وجود دارد که باید بدانید:

• هدف: علم داده روشی علمی برای تصمیم گیری از طریق تجزیه و تحلیل داده ها به جای کار بر روی شهود یا «احساس درونی» است. علم داده منجر به پاسخگویی بهتر، شفافیت و افزایش کارایی و اثربخشی فرآیندهای تجاری می شود.

•  اصطلاحات: داده به اطلاعات اشاره دارد. می تواند ساختارمند یا بدون ساختار و در هر قالبی باشد. هر چیزی که اطلاعات را در خود نگه دارد، داده است. علم به درک پدیده‌های طبیعت با روش‌های خاص اشاره دارد. کنار هم قرار دادن؛ علم داده به معنای روشی علمی برای درک داده‌ها برای ایجاد فرآیندهای منطقی است که نتایج مشابهی را در آزمایش ارائه می‌کند و می‌تواند برای درک بهتر دنیای اطراف شما استفاده شود.

مولفه های علم داده مؤلفه های متعدد به درک چیستی علم داده کمک می کنند.

مهارت های برنامه نویسی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

توجه: این مقاله عمدتاً آمار مربوط به دانشمندان داده در هند را پوشش می‌دهد.

مقدمه «چگونه یک دانشمند داده شویم» با درک چرخه زندگی یک تمرین معمولی ساخت مدل و ابزارهای مرتبط با هر مرحله انجام می شود.

چرخه عمر تمرین ساختمان نمونه

مراحل ساخت مدل به چه معناست؟ ابزارهای مورد نیاز مرحله 01 درک مشکل کسب و کار برای داشتن درک اولیه از مشکل کسب و کار، به یک هوش تجاری خوب جدول و ExcelStep 02Data Collection جمع آوری داده های مرتبط برای حل مشکل کسب و کار با استفاده از زبان های علم برنامه نویسی مانند SQL + Big Data TossDatate نیاز دارید.

هنگامی که داده های مربوطه را دارید، داده کاوی و کاوش را برای شناسایی ویژگی های مورد علاقه انجام می دهید.شما باید روابطی را که صفات با یکدیگر دارند درک کنید. دانستن آمار در این مرحله حیاتی است

R، SASSstep 04 Data Modelingسپس با ایجاد یک مدل پیش بینی شروع می کنید.در اینجا دانش الگوریتم ها و ریاضیات پشت آنها بسیار مهم است.

مهارت های برنامه نویسی در این مرحله زمانی که شما باید مدل ها را توسعه دهید مرتبط می شوند

Python و RStep 05Model Evaluation پس از ایجاد مدل، باید مدل را ارزیابی و اعتبار سنجی کنید. در اینجا داشتن درک پس مدل‌سازی ضروری است ابزارهایی مانند R و Python برای اعتبارسنجی مدل‌ها استفاده می‌شوند، در حالی که برای ارزیابی، از Tableau و Excel می‌توان برای درک نحوه عملکرد بصری مدل استفاده کرد. اگر همه چیز رضایت‌بخش در نظر گرفته شود، مدل باید به کار گرفته شود ابزارهای مبتنی بر ابر ضروری هستند، و مهارت های برنامه نویسی مرحله 07 تکرار هنگامی که به نتایج رسیدید، به تکنیک های گزارش دهی و داستان سرایی خود نیاز دارید تا توضیح دهید که چه اتفاقی افتاده است و نقشی که مدل شما ایفا کرده است اکسل، SQL و Tableau

در هر مرحله، به مهارت ها و ابزارهای مختلفی نیاز دارید. افرادی که علم داده را به تنهایی یاد می‌گیرند، این اشتباه رایج را انجام می‌دهند که موضوعات مختلف را به‌طور تصادفی یاد می‌گیرند و در درک آن‌ها شکاف ایجاد می‌کنند.

چگونه یک دانشمند داده شویم: فرآیند یادگیری

یک نمای کلی از چگونگی تبدیل شدن به یک دانشمند داده خواهد بود:

• در دوره علوم داده ثبت نام کنید

• انجام کلیه پروژه ها و پایان نامه ها

• برای مصاحبه آماده شوید

• به عنوان یک دانشمند داده شروع به کار کنید و از طریق یادگیری عملی به ارتقاء مهارت خود ادامه دهید

علاقه مند به یادگیری علوم داده همراه با راهنمایی شغلی و پشتیبانی شغلی هستید؟ برای دوره علوم داده 360 ما ثبت نام کنید یا اکنون برای یک نسخه آزمایشی رایگان ثبت نام کنید.

این خلاصه ای از چگونگی تبدیل شدن به یک دانشمند داده است. با این حال، مراحل بسیاری در این مراحل گسترده تر گنجانده شده است. تبدیل شدن به یک دانشمند داده به شدت به یادگیری مفاهیم اصلی علم داده و دانستن اینکه چه زمانی باید از یادگیری خود استفاده کنید، متکی است.

می توان همه چیز را یاد گرفت و همچنان به عنوان یک دانشمند داده شکست خورد. وظیفه شما این است که بیاموزید و درک کنید که کجا و چگونه یادگیری خود را برای حل مشکلات در زمان واقعی به کار ببرید. هنگام استخدام دانشمندان داده، یاد بگیرید که متصدیان به چه چیزی می‌گردند.

همچنین بخوانید: برنامه درسی دوره علوم داده برای مبتدیان

در اینجا یک ترتیب مناسب برای یادگیری گام به گام همه عناصر اصلی علم داده آمده است.

چه چیزی یاد بگیریم چرا؟

• برتری داشتن

شروع با صفحه گسترده به درک درستی از داده ها و تکنیک های تحلیلی اولیه کمک می کند

• SQL

برای درک بهتر مجموعه داده ها و داده ها، انبارداری SQL ضروری است. می‌توانید MYSQL را به‌عنوان ابزار انتخاب کنید، و زمانی که بعداً با داده‌های بزرگ شروع کنید، SQL به شما کمک می‌کند

• VBA

شما باید برنامه نویسی را در مقطعی شروع کنید، و یک مقدمه ملایم می تواند از طریق VBA در MS Excel انجام شود.

• تجسم و گزارش

هنگامی که با برنامه نویسی آشنا شدید، می توانید کمی استراحت کنید و با استفاده از ابزارهایی مانند Tableau، Power BI و غیره در مورد تجسم و ایجاد نمودارها شروع به یادگیری کنید.

• R و آمار

آمار ستون فقرات علم داده است. در این مرحله باید با تئوری آمار شروع کنید و با یادگیری R از آن استفاده عملی کنید

• دستکاری داده ها و برنامه نویسی پایه با استفاده از پایتون

در نهایت می توانید با پایتون شروع کنید و با استفاده از کتابخانه هایی مانند NumPy و پانداها دستکاری داده ها را انجام دهید

• مدل سازی پیش بینی با داده های معمولی

رگرسیون، طبقه بندی، تقسیم بندی و پیش بینی مسائل اساسی هستند که از طریق مدل های پیش بینی حل می شوند.

شما باید در مورد تمام الگوریتم های مربوطه که می توانند تمام این مسائل را حل کنند، یاد بگیرید. این الگوریتم ها شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، خوشه بندی K-means، ARIMA و غیره می باشد.

• فراگیری ماشین

پس از آشنایی با الگوریتم‌هایی که قبلا ذکر شد، می‌توانید با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند ماشین‌های بردار پشتیبان، KNN، Random Forest و غیره شروع کنید.

• حل مسائل پیچیده با استفاده از هوش مصنوعی

شما باید مشکلات مربوط به داده های غیر متعارف، از جمله متن، تصاویر، صدا، ویدئو و غیره را حل کنید.

در اینجا باید دانش الگوریتم های یادگیری عمیق را به دست آورد

• استقرار مدل و محاسبات ابری

در حالت ایده‌آل، شما همچنین باید درباره ایجاد برنامه‌های کاربردی برای استقرار مدل‌های خود بیاموزید.

o درباره AWS، Azure و GCP بیاموزید

• اطلاعات بزرگ

اگر می خواهید وارد حوزه مهندسی داده و معماری داده شوید، آشنایی با کلان داده ضروری است.

شما باید در مورد مبانی داده های بزرگ و تئوری HDFS بیاموزید و ابزارهایی مانند MapReduce، Sqoop، Hive، Spark، Kafka و غیره را بیاموزید.

زمینه برای یک متخصص داده‌های دانشمند در سال 2023

دامنه یا فرصت های شغلی به سه عامل عمده بستگی دارد:

• تقاضا

• عرضه

• رشد

نگاهی به سناریوی فعلی بازار:

• تقاضا

تقاضا برای دانشمندان ماهر داده در حال افزایش است. داده ها، بدون شک، یک کالای بسیار مهم برای هر کسب و کاری است. داده ها هسته اصلی همه چیز هستند، از بهبود تجارب مشتری گرفته تا استفاده از حاشیه سود و دستیابی به اهداف استراتژیک.

در نتیجه، داده‌ها به شکل‌های ساختاریافته و بدون ساختار تولید می‌شوند که نیاز به مدیریت، تجزیه و تحلیل، دستکاری و نمایش‌های بصری دارد.

تقاضا برای دانشمندان داده زیاد است. گزارش ها نشان می دهد که از سال 2012 به بعد، مشاغل علم داده تقریباً 650 درصد افزایش یافته است. حتی شیوع کووید-19 نیز نتوانست این تقاضا را متوقف کند، و بازارهای کار علم داده را به میزان اندکی تحت تأثیر قرار داد تا در عرض یک سال پس از همه‌گیری افزایش یابد.

• عرضه

طبق گزارشی که در جامعه توسط Nasscom Insights منتشر شده است - طبق گزارش‌ها، کمبود جهانی بین 150000 تا 200000 دانشمند داده وجود دارد. در حالی که دانشجویان و متخصصان علاقه مند به سرعت در حال یادگیری مهارت های علم داده هستند، شکاف تقاضا در مقابل عرضه هنوز بسیار زیاد است. این به وضوح نشان می دهد که هیچ زمانی بهتر از اکنون برای حرفه ای شدن در علم داده وجود ندارد - به خصوص زمانی که شرکت ها به دنبال متخصصان داده برای سرپرستی تیم داده خود هستند.

• رشد

• مسیر رشد برای نقش های شغلی علم داده در تاریخ کنونی بسیار بالا است. بر اساس آمار اداره آمار کار ایالات متحده، مشاغل دانشمند داده تا سال 2031 رشد 36 درصدی را تجربه خواهند کرد.

حقوق و دستمزد یک دانشمند داده

عکس

به دلیل تقاضای بالا و مجموعه مهارت های فنی، دانشمندان داده دستمزد خوبی دریافت می کنند.

همچنین بخوانید: حوزه آینده علم داده: شغل، مشاغل و مهارت‌ها

این ما را به بخش بعدی می رساند: حقوق و دستمزد برای دانشمندان داده.

محدوده حقوق یک دانشمند داده

داده‌های زیر مربوط به دسامبر 2022 است. ما این بخش را هر سه ماه یکبار به‌روزرسانی می‌کنیم.

حقوق بر اساس صنعت

ابتدا، اجازه دهید به میانگین حقوق یک دانشمند داده در هند در سراسر صنایع نگاه کنیم:

عکس.

روند حقوق و دستمزد: شهرهای ردیف 1 در مقابل شهرهای ردیف 2

• در ردیف 1، میانگین حقوق متوسط برای مبتدیان از سال 2019 تا 2022 به میزان 33 درصد افزایش یافته است. در ردیف 2، همین بازه شاهد افزایش 28.57 درصدی در میانگین حقوق بود.

• برای متخصصان با تجربه تر، گروه حقوق در ردیف 2 از سال 2019 تا 2022 به میزان 3.76 درصد کاهش یافته است. در ردیف 1، حقوق برای متخصصان با تجربه بالا تنها 3.2 درصد افزایش یافته است، که کمترین میزان در بین تمام گروه های تجربه است.

• حداکثر افزایش حقوق برای افراد حرفه ای با تجربه کمتر است.

افزایش کلی براکت های حقوق در شرکت های ردیف 1 بهتر از ردیف 2 است.

عکس

 افزایش حقوق 20 تا 25 درصدی هنگام تغییر شغل در همان صنعت برای کارکردهای مشابه در سال 2019 مشاهده شد.

• افزایش حقوق برای نقش های علم داده در سال 2022 بین 20 تا 30 درصد باقی ماند.

• نظرسنجی ها نشان می دهد که درآمد مردان در نقش های شغلی علم داده بیشتر از همتایان خود است.

مهارت های دانشمند داده

اکنون که لیست حقوق و دستمزد یک دانشمند داده در هند را می‌دانید، بیایید واجد شرایط بودن برای دانشمند داده شدن را ادامه دهیم و به دنبال آن مهارت‌های برتر را کسب کنیم.

واجد شرایط بودن برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

هیچ معیار دقیق واجد شرایط بودن وجود ندارد. با این حال، مدارک و گواهینامه های خاص می تواند به شما کمک کند به عنوان یک دانشمند داده رشد کنید.

به عنوان مثال، دانشمندان داده معمولاً مدارکی مانند -

• مدرک لیسانس در IT، علوم کامپیوتر، ریاضیات یا تجارت

• مدرک کارشناسی ارشد در علوم داده، علوم کامپیوتر یا رشته های مرتبط

به طور مشابه، بسیاری از گواهینامه ها می توانند اعتباری را به نمایه یک دانشمند داده اضافه کنند. برخی از گواهینامه های برتر عبارتند از:

• متخصص تجزیه و تحلیل خبره (CAP)

• تحلیلگر داده خبره Cloudera (CCA).

• گواهینامه تجزیه و تحلیل داده های حرفه ای گوگل

• SAS Certified Data Scientist

بوت کمپ

بوت کمپ ها همچنین برای به دست آوردن فرصت ها به عنوان یک دانشمند داده مفید هستند. اکثر بوت کمپ ها حدود 12 هفته طول می کشند و مهارت های حیاتی را برای یک دانشمند داده به شما آموزش می دهند. با گواهی Bootcamp می توان مشاغل ابتدایی را دریافت کرد. با این حال، برای کسب درآمد خوب و رشد به عنوان یک دانشمند داده، توصیه می شود که مدرک کارشناسی ارشد داشته باشید.

گواهینامه بسیار توصیه شده: دیپلم PG در علم داده

مهارت های تبدیل شدن به یک دانشمند داده

> مهارت های فنی

دانشمندان داده در درجه اول از داده ها برای کشف الگوها و اطلاعاتی استفاده می کنند که می تواند برای کسب و کار یا سازمان آنها مفید باشد. آنها این کار را با جمع آوری داده ها از منابع مختلف، تجزیه و تحلیل متفاوت و تفسیر اطلاعات موجود در داده ها انجام می دهند.

عکس

دانشمندان داده برای موفقیت در رشته خود به مهارت های مختلفی نیاز دارند. به عنوان مثال، دانشمندان داده باید بتوانند داده ها را از منابع مختلف و در قالب های مختلف جمع آوری کنند.

در زیر برخی از مهارت‌ها و ابزارهای ضروری برای حرفه شما آورده شده است.

• آمار

• SQL

• تجسم داده ها

• رباتیک و هوش مصنوعی

• تحلیل داده ها

• ذخیره سازی و پردازش داده ها

• Python for Data Science

• MongoDB

• برتری داشتن

سایر ابزارهای مهم برای یادگیری:

• ر

• SAS (سیستم تحلیل آماری)

• تابلو

• RapidMiner

• آپاچی اسپارک

• تجزیه و تحلیل ترافیک گوگل

• متلب

• TensorFlow

• BigML

• NumPy

• پانداها

• NLTK

> مهارت های غیر فنی

عکس

چقدر سخت است که یک دانشمند داده شویم

چقدر سخت است که دانشمند داده شوید؟

تبدیل شدن به یک دانشمند داده بسیار دشوار نیست. با این حال، این یک راهپیمایی نیز نیست. برای درک اینکه چرا این کار دشوار است یا چه مشکلاتی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد، باید به جنبه های زیر توجه کنید:

تسلط بر چندین رشته

علم داده یک حوزه چند رشته ای است. بنابراین، شما باید دست خود را در چندین رشته تحصیلی کثیف کنید. این شامل-

• آمار توصیفی و استنباطی

• جبر خطی و کمی حساب دیفرانسیل و انتگرال

• زبان های برنامه نویسی رایج و اصول برنامه نویسی OOPS، حلقه ها و غیره.

• ساختارهای داده، انواع داده، RDBMS

• مهارت های گزارش تصویری، جداول خلاصه و غیره

• درک کسب و کار

تسلط قوی بر تئوری و عملی

علم داده نه یک زمینه صرفا نظری است و نه یک زمینه عملی، و کمی از هر دو است. از نظر تئوری، برای به خاطر سپردن عملکرد، مزایا و معایب الگوریتم های مختلف به حافظه ای عالی نیاز دارید. در عین حال، برای پیاده سازی مدل ها نیز باید مهارت های عملی داشته باشید.

ابزارهای زیادی را یاد بگیرید

جنبه دیگری که علم داده را دشوار می کند، تعداد زیادی از ابزارهایی است که باید بر آنها مسلط شوید. برای هر مرحله از چرخه عمر توسعه مدل باید ابزارهای مختلفی را بدانید. این ابزارها از زبان های برنامه نویسی گرفته تا گزارش، تجسم و نرم افزارهای کلان داده را شامل می شود.

پیشرفت های جدید دائمی

با قرار گرفتن در یک زمینه پویا، باید مراقب باشید و در مورد آخرین پیشرفت ها بیاموزید. این بعد دیگری به پیچیدگی منحنی یادگیری اضافه می کند.

ممکن است مجبور نباشید در مورد یک ابزار یا تکنیک خاص در علم داده عمیق شوید. با این حال، مقدار خوبی از وسعت وجود دارد که باید آن را بپوشانید. اگر صبر و حوصله دارید و می توانید به طور مداوم زمان لازم را صرف کنید، می توان گفت که تبدیل شدن به یک دانشمند داده چندان دشوار نیست.

بهترین دوره های علوم داده در سال 2023

با بیش از 200 ساعت محتوای دوره، تکالیف عملی و دوره های تعیین شده، می توانید به راحتی دوره های آنلاین علوم داده را انتخاب کنید. این 7 دوره صلاحیت دانشمند داده در سال 2023 به بیشترین سؤال پاسخ می دهند، یعنی کجا می توانم علوم داده مطالعه کنم؟

دوره علوم داده 360 – Analytixlabs

این برنامه یکی از گسترده ترین دوره ها در علوم داده است. با تجزیه و تحلیل توصیفی اولیه با استفاده از ابزارهای پرکاربرد مانند Excel، SQL و Tableau شروع می شود. و به تدریج به سمت مدل سازی آماری و یادگیری ماشینی با استفاده از تکنیک ها و ابزارهای پیشرفته مانند R و Python حرکت می کند. این دوره به عنوان برترین دوره داده هند توسط AIM در سال 2020-21 رتبه بندی شد.

• مدت دوره: 500 ساعت / 7 ماه

علم داده و یادگیری ماشین با پایتون – Analytixlabs

این برنامه آموزشی بسیار مورد علاقه شامل تجسم، یادگیری ماشینی، مدیریت داده ها و مدل سازی آماری است. کارشناسان صنعت کلاس‌های آفلاین و آنلاین را با دوره‌هایی که شامل پروژه‌های عملی است، ارائه می‌کنند.

• مدت دوره: 220 ساعت / 4 ماه

تخصص علوم داده - JHU (Coursera)

این برنامه وسعت و عمق تخصص خود را با استفاده از زبان R متعادل می کند. برای حضور در این برنامه به دانش قبلی برنامه نویسی نیاز است و باید به جبر، حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی تسلط داشته باشید.

• مدت دوره: 11 ماه

مقدمه ای بر علم داده - متیس

این دوره که توسط دانشمندان داده از شرکت های سطح بالا تدریس می شود، تقریباً همه چیزهایی را که علم داده مستلزم آن است را پوشش می دهد. علاوه بر این، مربیان یک چارچوب زمانی انعطاف‌پذیر برای کسانی که نیاز به توجه بیشتری دارند ارائه می‌دهند.

• مدت دوره: 6 هفته

CS109 Data Science - هاروارد

این برنامه همچنین موفق می شود بین کاربرد و تئوری تعادل ایجاد کند. این یک برنامه عالی برای مبتدیان است. اگرچه هیچ گواهی ارائه نمی دهد، اما بدون هیچ هزینه ای است.

مدت دوره: 13 هفته

اکنون این سوال مطرح می شود که "کجا می توانم علوم داده را مطالعه کنم؟" پاسخ داده شده است، نگرانی بعدی مدت زمان است زیرا اکثر دوره های علوم داده زمان فشرده و از نظر فکری خسته کننده هستند.

اگرچه یک دوره UG و PG در علم داده حدود 2-3 سال طول می کشد، اما شما همچنین می توانید آنها را در 6-11 ماه با اختصاص روزانه 6-7 ساعت به دوره های ذکر شده در بالا یاد بگیرید.

همچنین ممکن است بخواهید بخوانید: دوره‌های برتر علوم داده و منابع آموزشی رایگان

نتیجه

هر صنعتی می تواند از علم داده بهره مند شود، از خرده فروشی گرفته تا املاک و مستغلات. این صنایع می‌توانند از داده‌های موجود خود استفاده کرده و از آن‌ها برای مزیت رقابتی خود استفاده کنند. بنابراین، اگر شما یک دانشمند داده مشتاق هستید که می خواهید از اختیارات موقعیت خود برای تصمیم گیری برای شرکت ها استفاده کنید، آن را دنبال کنید.

جدای از شوخی، شما یک بازیکن کلیدی با مشخصات شغلی خواهید بود، جایی که غربالی خواهید بود که از طریق آن داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار برای به دست آوردن بینش عبور داده می شود.

شغلی در علم داده گزینه‌ای سودآور است زیرا نیازهای فکری و اقتصادی شما را متقابلاً پاسخ می‌دهد. اگرچه چالش برانگیز است، اما دانشمندان داده تقاضای بیشتری دارند - احتمالاً در دهه آینده منفجر خواهند شد. بنابراین، با کنجکاوی یاد بگیرید و خوش بینی را حفظ کنید. به کار خود ادامه دهید و بقیه بر این اساس نفوذ خواهند کرد.

سوالات متداول

• درآمد دانشمندان داده در هند چقدر است؟

در هند، درآمد دانشمندان داده می تواند به تجربه کاری، موقعیت مکانی و صنعت آنها بستگی داشته باشد. متوسط حقوق برای دانشمندان داده بین 0-3 سال کار قبلی حدود 5 LPA است که برای افرادی که سابقه کار بیش از 12 سال دارند به حدود 35 LPA افزایش می یابد.

پردرآمدترین مکان‌ها برای علم داده دهلی NCR، بمبئی و بنگالورو هستند، در حالی که تجارت الکترونیک، بانکداری، بیمه، خرده‌فروشی و صنایع مخابراتی بالاترین میانگین حقوق با بیش از 20 LPA را ارائه می‌کنند.

• برای اینکه یک دانشمند داده باشید به چه مدارکی نیاز دارید؟

مدارک معمولی دانشمند داده در هند شامل داشتن مدرک MBA یا مهندسی در یک رشته مرتبط با علوم کامپیوتر است. سایر مدارک دانشمند داده شامل اقتصاد و آمار است. مهندسان غیرSTEM و سایر مهندسین نیز می توانند واجد شرایط باشند اگر گواهینامه های مرتبط با علم داده را داشته باشند و بتوانند مهارت های علم داده خود را به طور رضایت بخشی به نمایش بگذارند.

• چه مدت طول می کشد تا دانشمند داده در هند شوید؟

مدت زمان تبدیل شدن به یک دانشمند داده می تواند به روشی که برای تبدیل شدن به یک دانشمند انتخاب می کنید بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر در رشته علوم داده فارغ التحصیل شوید، از یک تا دو سال طول می کشد.

انتخاب یک دوره فشرده به سبک بوت کمپ ارائه شده توسط چند مؤسسه آموزشی آنلاین و آفلاین می تواند از 4 ماه تا 9 ماه طول بکشد.اگر خودتان مطالعه کنید، مدت زمان به سطح عمقی که می خواهید ادامه دهید بستگی دارد، اما حداقل 500 ساعت مطالعه و 300 ساعت تمرین است.

---