Наука про дані
engineering
50 університетів у 21 країнах
Огляд
Наука про дані — це міждисциплінарна галузь, яка використовує наукові методи, алгоритми та системи для видобування знань з структурованих та неструктурованих даних. Вона поєднує статистику, математику, комп'ютерні науки та галузеву експертизу для аналізу складних наборів даних. З вибухом big data та AI, дата-сайєнтисти є одними з найзатребуваніших фахівців.
Чому варто вивчати Наука про дані
- Найшвидше зростаюча галузь
- Трансформуйте будь-яку галузь
- Виняткова компенсація
- Інновації на передовій
Кар'єрні шляхи
- Дата-сайєнтист
- Інженер машинного навчання
- Науковець-дослідник AI
- Аналітик бізнес-аналітики
- Дата-інженер
Вимоги до вступу
Необхідна сильна математична база (лінійна алгебра, аналіз, ймовірності та статистика). Навички програмування (Python, R) дуже корисні. Переважна підготовка з комп'ютерних наук або статистики. Знання англійської (IELTS 6.5+ або TOEFL 90+). Деякі програми приймають студентів з різним бекграундом з кількісними здібностями.
Країни
- Germany (6)
- Czech Republic (5)
- China (4)
- Ukraine (4)
- Netherlands (4)
- Taiwan (4)
- Hong Kong (3)
- Luxembourg (2)
- Turkey (2)
- Slovakia (2)
- United States (2)
- Spain (2)
- New Zealand (2)
- United Kingdom (1)
- France (1)
- Argentina (1)
- Kenya (1)
- Croatia (1)
- Singapore (1)
- Malaysia (1)
- United Arab Emirates (1)
Університети
- Університет Цінхуа — China
- Мюнхенський університет Людвіга-Максиміліана — Germany
- Національний університет «Львівська політехніка» — Ukraine
- Люксембурзький університет — Luxembourg
- Близькосхідний технічний університет — Turkey
- Словацький технічний університет в Братиславі — Slovakia
- Делфтський технічний університет — Netherlands
- Китайський університет Гонконгу — Hong Kong
- Мюнхенський технічний університет — Germany
- Національний університет Ян Мін Чяо Тун — Taiwan
- Стамбульський технічний університет — Turkey
- Массачусетський технологічний інститут — United States
- Університет науки і технологій Гонконгу — Hong Kong
- Національний університет Цін Хуа — Taiwan
- Політехнічний університет Мадрида — Spain
- Імперський коледж Лондона — United Kingdom
- Політехнічна школа — France
- Гайдельберзький університет — Germany
- Люксембурзька школа фінансів — Luxembourg
- Технічний університет Кошице — Slovakia
Часті запитання
- Яка різниця між наукою про дані та комп'ютерними науками?
- Комп'ютерні науки — ширша галузь. Наука про дані конкретно зосереджена на видобуванні інсайтів з даних за допомогою статистики, ML та доменних знань.
- Чи потрібна PhD, щоб бути дата-сайєнтистом?
- Ні. Багато успішних дата-сайєнтистів мають магістерський або навіть бакалаврський ступінь.
- Які мови програмування використовуються в Data Science?
- Python найпопулярніший, потім R, SQL та Julia. Також важливе знання фреймворків TensorFlow, PyTorch та scikit-learn.
- Data Science — це хайп чи тривала кар'єра?
- Це тривала галузь. У міру зростання обсягів даних потреба в фахівцях, які можуть їх аналізувати, продовжує зростати.
- Чим Data Science відрізняється від AI?
- Data Science ширша, охоплює аналіз даних, візуалізацію та статистику. AI — підмножина, зосереджена на інтелектуальних системах. Вони значно перетинаються.
- Які галузі наймають дата-сайєнтистів?
- Практично всі: технології, фінанси, охорона здоров'я, роздрібна торгівля, виробництво, уряд, розваги, спорт тощо.