Data-, AI- och molnkurser

Datavetenskap är ett expertområde som fokuserar på att utvinna information från data. Med hjälp av programmeringsfärdigheter, vetenskapliga metoder, algoritmer och mer analyserar dataforskare data för att skapa användbara insikter.

Du behöver lära dig ett programmeringsspråk som Python eller R och behärska principerna för matematik och statistik. Kunskap om dataanalysmetoder och datavetenskapliga verktyg är också viktigt. Det finns många sätt att lära sig datavetenskap. Förutom formella utbildningsmetoder, som en examen eller universitetsstudier, finns det många andra resurser som hjälper dig att lära dig i din egen takt. Förutom onlinekurser och handledningar finns det böcker, videor och mer.

Förutom kunskaper i matematik och statistik behöver data scientists programmeringskunskaper i språk som Python, R och SQL. Dessutom kräver data science förmågan att arbeta med stora datamängder, kunskap om datavisualisering, datahantering och databashantering. Färdigheter inom maskininlärning och djupinlärning kan också vara användbara.

I en professionell kapacitet kan nästan alla branscher använda data science i viss mån. Hälso- och sjukvårdsorganisationer använder data science för att upptäcka och bota sjukdomar, medan finansbolag använder det för att upptäcka och förebygga bedrägerier. Alla typer av branscher använder data science för marknadsföring, till exempel för att bygga rekommendationssystem och analysera kundbortfall.

Ja, data science är bland de snabbast växande sektorerna i USA och världen över. Det är också en av de bäst betalda karriärerna som finns. Enligt data från Payscale tjänar erfarna data scientists i genomsnitt 97 609 dollar och har ett nöjdhetsbetyg på fyra av fem stjärnor i USA.

Det finns några saker att tänka på här. För det första kan det vara konkurrenskraftigt att komma in på en data science-examen, och den kräver ofta genomgående höga betyg. På samma sätt kräver många av de färdigheter som krävs för data science mycket studier och tålamod. Det kan ta flera månader att behärska alla nödvändiga grunder, såväl som mycket praktisk erfarenhet för att säkra en ingångsposition.

Ja, du behöver viss kodningserfarenhet i språk som Python, R, SQL, Java och C/C++. Men på grund av dess relativt enkla syntax är programmeringsspråket Python ofta det föredragna valet bland nybörjare.

För en person utan tidigare kodningserfarenhet och/eller matematisk bakgrund kan det vanligtvis ta 7 till 12 månader av intensiva studier för att nå nivån av en data scientist på ingångsnivå. Det är dock viktigt att komma ihåg att det inte nödvändigtvis gör dig till en riktig data scientist om du bara lär dig den teoretiska grunden inom data science.

När du väl behärskar grunderna i datavetenskap kan du specialisera dig inom en mängd olika områden, inklusive maskininlärning, artificiell intelligens, stordataanalys, affärsanalys och intelligens, datautvinning och mer.