21. yüzyılın en "seksi" mesleği, öğrenelim mi?
Bugün, bu "seksi" mesleği öğrenmek için arkadaşlarınızı getirin.
Veri Bilimine Giriş
Veri bilimi, özellikle Amerika Birleşik Devletleri'nde bugün öğrenciler arasında en popüler branştır. İnternet teknolojisinin günümüzde hızla gelişmesiyle birlikte, büyük veri çağı resmen geldi. Büyük verilerin analizi, şirketlerin daha iyi ürün formülasyonu ve promosyon planlaması yapmasına ve böylece şirketlerin en fazla kar elde etmesine yardımcı olabilir. Bu nedenle, büyük şirketler veri bilimi uzmanları arıyor. Xianruo susadı. Ve bu sektördeki lider ülkeden bahsetmişken, Amerika Birleşik Devletleri doğal olarak birçok öğrencinin eğitim alabileceği bir yer haline geldi.
Adından da anlaşılacağı gibi, veri bilimi Verilerle ilgili bilimsel araştırmayı ifade eder . Daha spesifik olmak gerekirse, Veri bilimi, veri madenciliği yaparak, verileri işleyerek ve verileri analiz ederek faydalı bilgiler elde eden teknoloji ve araştırmayı ifade eder. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte her günün her anında büyük miktarda veri üretilir ve depolanır. Bu verilerin insanlar tarafından kullanılacak yararlı bilgi değerine nasıl dönüştürüleceği, tüm süreci gerçekleştirmek için toplama, istatistik, sıralama, analiz ve madencilik gibi bir dizi yöntem ve teknoloji gerektirir. Veri biliminin rolü buna yansır.
Veri bilimi, istatistik, matematik, bilgisayar, yapay zeka, makine öğrenimi, veritabanı, örüntü tanıma, görselleştirme teknolojisi ve diğer çok disiplinli bilgiler dahil olmak üzere birçok alanı içeren disiplinler arası bir konudur. Büyük veri çağının ortaya çıkışı, çeşitli bilimsel alanlara yeni reformlar getirdi.
İş analizinden farkı
Buradaki birçok öğrenci soracak, daha önce bahsettiğim BA (İş Analitiği) iş analizi, iş kararları vermek için veri analizini kullanma bilimi değil mi? Onlar farklı mı? Fark ne?
Aslında ikisi doğası gereği pek farklı değil. Veri bilimi, iş analizinin entegrasyonudur, bu nedenle veri bilimcileri sadece iş analizinden fazlasını yapar. Bir fark varsa, Veri bilimcilerini iş analitiğinin artı versiyonu olarak düşünebilirsiniz.
Profesyonel kurslar
Veri bilimi çalışması esas olarak aşağıdaki üç modüle ayrılmıştır: Veri modeli, veri işleme, veri görselleştirme. Bu ilgili bilgilerin bilgisayar bilimleri, istatistik ve matematik ile yakından ilişkili olduğunu görmek kolaydır. Veri bilimi disiplinler arası bir konu olduğu için, veri bilimini öğrenmek başka birçok yönden öğrenim kursları gerektirir.
1. Matematiksel İstatistik Kursu
Matematik ve istatistik gerekli temellerdir.Dersler olasılık teorisi, algoritmalar, istatistiksel girişim ve modeller, bilimsel hesaplamalar, stokastik süreçler, hesaplamalı modelleme vb. İçerir.
2. Bilgisayar kursları
Temel olarak, bilgisayar sistemleri, makine öğrenimi, veri analizi ve görselleştirme dahil olmak üzere bilgisayar modelleri oluşturmak için verileri nasıl kullanacağınızı öğrenin.
3. Diğer kurslar
Veri bilimi çeşitli endüstrilerde kullanılabildiğinden, yönlendirilmiş kurslar aynı zamanda her okulun özellikleridir. Örneğin, Columbia Üniversitesi'nin MSDS finansal nicel büyük veri analizi, sürdürülebilir kalkınma akıllı şehir büyük veri analizi ve biyolojik bilgi büyük verisine sahiptir; Stanford Üniversitesi veri sunar Tıp kursları, görsel tanıma sinir ağları, coğrafi istatistikler vb. Sürün.
elbette, DS yönünde bir ABD yüksek lisans öğrencisine başvurmak istiyorsanız, ön koşullu kurs her adayın deneyimlemesi gereken bir şeydir. Amerikan okulları tarafından DS yönünde gerekli olan ön koşullu dersler şunları içerir: matematikte matematik, doğrusal cebir, olasılık teorisi, istatistik, matematiksel modelleme vb.; Bilgisayar arka plan bilgisi (Bilgisayara Giriş, SQL, Veritabanı, Programlama); ayrıca, Amerikan okulları ayrıca başvuru sahiplerinin sorunları çözme ve başkalarıyla iletişim kurma becerisine sahip olabileceğini umuyor.
Gelecek yönü
Dünyanın en iyi yönetim danışmanlığı şirketi McKinsey, ayrıntılı bir analiz raporu yayınladı. Raporlama Büyük veri veya veri çalışanları için iş talebinin artacağı tahmin ediliyor.Büyük veri bilimcileri için boşluk 140.000 ile 190.000 arasında ve karar vermek için büyük veriyi nasıl kullanacaklarını bilen analistler ve yöneticiler için boşluk 15'e ulaşacak Milyon.
Büyük veri işleme için en güçlü talebe sahip sektörler şunlardır: bilgisayar yazılımı, İnternet, bilimsel araştırma, BT teknik hizmetleri, biyoteknoloji, ilaçlar vb. Aslında, büyük veri çalışanlarının ellerinden gelenin en iyisini yapabilecekleri alanlar sadece Milli Savunma Bakanlığı'ndan, internet girişimlerinden finans kurumlarına kadar her yerde yeniliği teşvik etmek için büyük veri projelerine ihtiyaç duyulduğu alanlar değil.
aynı, Veri analizi veya veri işleme işleri de çok tatmin edicidir. Silikon Vadisi'nde, giriş seviyesindeki veri bilimcilerin geliri zaten 6 rakam (ABD doları cinsinden).
Veri biliminde üç kariyer yönü: makine öğrenimi, veri analizi ve veri bilimcisi
1. Makine Öğrenimi Mühendisi
Makine öğrenimi mühendisleri, daha yüksek teknik içerikli yönü temsil eder. Asıl iş içeriği, makine öğrenimi sistemleri geliştirmek ve bu sistemleri pratik problemleri çözmek için kullanmaktır. . Genellikle gemi üretim kodu gereklidir ve yapılan şey bir veri ürünüdür.
2. Veri Analisti
İş içeriği genellikle analitik olarak bilinir. Verilerden içgörü alır, yatırım getirisi oranını tahmin eder ve ürün yönlendirmeleri için öneriler sunar. Kullanılan araçlar genellikle SQL dili yazmak, basit analiz için R / Python kullanmak ve grafik yapmak için Tableau / Excel kullanmak gibi daha basittir. .
3. Veri Bilimcisi
Bu tür bir pozisyonun iş içeriği esas olarak gelişmiş modellemedir , Uber'in araç çağırma için ETA'sı, çeşitli fiyatlandırma sistemleri, finans sektöründe Airbnb ve Dolandırıcılık Tespiti gibi karmaşık sorunlar için teknik çözümler tasarlayacak. Hem arz hem de talep tarafında pazar ölçeğinde deneyler. Bu örnekler, SQL yazarak çözülebilecek gibi gelmiyor, kod yazmayı bilerek yapılamıyor ve daha derin bilgi gerektiriyor.
Okul tavsiyesi
01
New York Üniversitesi
"NYU" olarak anılan New York Üniversitesi (New York Üniversitesi), New York'ta dünyaca ünlü özel kapsamlı bir araştırma üniversitesi . New York Üniversitesi 18 kolej ve enstitüden oluşur, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en büyük kar amacı gütmeyen özel yüksek öğrenim kurumlarından biri haline geldi ve aynı zamanda New York'un kalbindeki tek özel okul.
Veri Bilimi Yüksek Lisansı, Veri Bilimi Merkezine aittir ve çalışma süresi 2 yıldır. Başvuranların sayısı en büyüğüdür ve rekabet çetin. Okulun eğitim yönü temel olarak derin öğrenme, doğal dil işleme ve veri tabanını içerir.
02
Rochester Üniversitesi
Rochester Üniversitesi (U of R), Amerika Birleşik Devletleri'nde tanınmış bir özel araştırma üniversitesidir. "Yeni Sarmaşık Birliği" nden biri , Kuzey Amerika Üniversiteleri Birliği (AAU) Üyesi, World University Alliance üyesi.
Rochester Üniversitesi İşletme ve Bilim-Keşif Bilişim ve Veri Bilimleri Yüksek Lisans MBS-Keşif Bilişim ve Veri Bilimleri Akademik sistem, veri yönetimi, istatistik, makine öğrenimi ve hesaplama ve diğer birçok alanı bütünleştiren ve öğrencileri hayatın her kesiminden olmaları için eğiten 1.5-2 yıldır. Tahmine dayalı modelleme uzmanları, veri madenciliği mühendisleri, analistler vb. Temel kurslar, kabaca şu iki kategoride 8 analiz kursunu ve 6 işletme okulu kursunu içerir: istatistik, analitik ve veri madenciliği, veritabanı sistemleri ve programlama, vb.
Rochester Üniversitesi, başvuru sahiplerinin lisans derecesi ile mezun olmalarını ve bilim, mühendislik, matematik veya işletme alanlarında profesyonel bir geçmişe sahip olmalarını gerektirir, ancak istatistik veya veri analizi için herhangi bir ön koşul yoktur.
03
Kolombiya Üniversitesi
Columbia Üniversitesi, büyük veri bilimi ve mühendisliği için dünya lideri bir araştırma odasına sahiptir (Veri Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü), öğrencilerin deneylere ve bilimsel araştırma projelerine katıldığı yer. Veri Biliminde Lisans Yüksek Lisansı (Veri Biliminde Yüksek Lisans) iki yıllık bir akademik sisteme sahiptir.
Başvuru koşulları:
1. Başvuru sahibinin bilim ve mühendislik geçmişine sahip olması gerekir
2. TOEFL minimum gereksinimi 99
3. IELTS minimum 6.5
4. GRE, 310'a ihtiyaç duyar ve bunun matematik 159+ gerektirir.
04
Cornell Üniversitesi
Cornell Üniversitesi Yöneylem Araştırması ve Bilgi Mühendisliği Okulu, Yöneylem Araştırması ve Bilgi Mühendisliği Yüksek Lisansına sahiptir (Yöneylem Araştırması ve Bilgi Mühendisliği Yüksek Lisansı), Okul sistemi 1-1,5 yıl . Bir ders tasarımının tamamlanması gerekmektedir. Bu program, başvuru sahiplerinin lisans düzeyinde vaka analizi, yöneylem araştırması veya istatistik dersleri almasını gerektirir.
Cornell Üniversitesi Veri Bilimi Ana Bilim Dalı Başvuru sahiplerinin TOEFL puanları için bireysel şartlar, 20 yazılı, 15 dinleme, 20 okuma, 22 konuşma ve toplam 100 TOEFL puanı vardır.
