トップ10データサイエンスエグゼクティブプログラム

データは貴重な情報になるまで意味がありません。 コンピュータサイエンスでは、構造化データと非構造化データを含む大規模なデータセットを抽出し、隠れたパターンを特定して実行可能な洞察を抽出します。 データサイエンスの重要性は、SiriやAlexaからの推奨を求めるなどの日常的な活動から、自動運転車の運転などのより複雑なアプリケーションまで、その多くの用途にあります。

IDCによると、グローバルデータは2025年までに175ゼタバイトに拡張されます。コンピュータサイエンスにより、企業は複数のソースからの膨大なデータを効率的に理解し、洞察を得て、よりスマートなデータ主導の意思決定を行うことができます。

コンピュータサイエンスの組織的な重要性は絶えず高まっています。 ある調査によると、世界のデータサイエンス市場は2023年までに1,150億ドルに成長すると予想されています。

コンピュータサイエンスは、マーケティング、ヘルスケア、金融、銀行、政策運営など、さまざまな業界で広く使用されています。 これは、コンピュータサイエンスが非常に重要である理由を説明しています。

データサイエンスエグゼクティブプログラムの重要性

キャリアの成長：

あなたがあなたのキャリアを始める方法を探しているなら、あなたのコンピュータサイエンス認定を取得することは重要なステップです。

すでにコンピュータサイエンスのバックグラウンドを持っている場合でも、高度なコンピュータサイエンスコースで専門的な資格を取得すると、キャリアを伸ばし、競合他社との差別化を図り、潜在的な利益を増やすことができます。

ビジネスワイヤは調査を通じて、専門家は一般的に、認証を取得した後、給与が20％から40％の範囲で増加することを確認したことを明らかにしました。

オプションと機会：

この分野では常に多くの選択肢があります。 ヘルスケアから金融、小売、エンターテインメントまで、一部の業界はコンピューターサイエンスの力を利用しています。

今日、ほとんどすべての業界と企業は、データの重要性と熟練したコンピューター科学者の必要性を認識しています。

また、コンピュータサイエンスの認定を取得するためのさまざまな役割と機会を忘れないでください。 コンピューターサイエンティストとしての資格に加えて、コンピューターサイエンスの専門家認定は、ほんの数例を挙げると、データエンジニア、データアーキテクト、研究科学者、またはビジネスアナリストとしての仕事を与えることができます。

構造化された教育プログラム：

構造化された教育プログラムは、論理的かつ体系的にコンピュータサイエンスを学ぶために必要なすべてを学生に提供します。 コンピュータサイエンスは複雑になる可能性があるため、すでにコンピュータサイエンスの経験がある場合でも、この構造を持つことが不可欠です。

ツールについて学ぶ：

コンピュータサイエンスは絶えず進化しており、コンピュータサイエンティストは、作業をより効率的にするために常に新しく革新的なツールを使用しています。 コンピュータサイエンスコースに登録しないと、今日使用されているすべての人気のあるコンピュータサイエンスツールについて学ぶのは難しいかもしれません。

これは、コンピューター科学者にとって重要なスキルです。 さまざまな企業がさまざまなツールを使用しているため、特定のツールのみを使用することに慣れている場合は、スキルを拡張し、そこにあるさまざまなコンピューターサイエンスツールすべてについてさらに学ぶことが重要です。

理論的概念をビジネスに適用する：

実用的な認定コースでは、業界の専門家がこれらの概念を実際のビジネス上の障害に適用する方法を説明します。

最新のトレンドを常に把握してください：

コンピュータサイエンスコースに登録している場合は、ドメインの最新トレンドを常に把握できます。 知識ベースを拡大することになると、新しいスキルを学ぶことが不可欠です。

フルタイムの仕事など、他のことを考えている場合、複数の情報源からこれらのことを学ぶのは難しい場合があります。

一般に、認定機関でコンピュータサイエンスのコースに登録する方が効率的であり、学習体験を向上させることができます。 また、現在および将来の雇用者にとっての資産にもなり得ます。

オンラインデータサイエンスエグゼクティブプログラムを受講するメリット：

最近、ほとんどのコンピュータサイエンスコースがオンラインで利用できます。

これは、新しいスキルを学び、認定を受けることがこれまで以上に便利であることを意味します。

オンラインクラスは、他の学習方法では提供されないレベルの柔軟性を提供します。

自分のペースで仕事をしたり、いつでも勉強したり、他の取り組みに最適なコースプログラムを選択したりできます。

また、世界中のどこでも安定したインターネット接続を備えた互換性のあるデバイスでコースワークを完了することができます。

データサイエンスのトップ10エグゼクティブコース：

それ以上の期限なしで、あなたにとって有益であるかもしれないトップコースに入りましょう。

1.データサイエンスの国際エグゼクティブPGプログラム–セントトーマス大学

データは、今日の世界のビジネスのあらゆる側面に影響を与えます。 データはもはやテクノロジー企業に固有のものではないため、自動車、ヘルスケア、製薬、メディアから政府、スポーツに至るまで、ほぼすべての業界でデータが不可欠です。

この指数関数的なデータの増加に伴い、熟練したデータサイエンティストがデータを効果的かつ効率的に処理および分析することが急務となっています。 組織は、イノベーションと戦略を推進し、機能全体の効率を向上させるために、データサイエンスをますます使用しています。

このプログラムでは、データを増やし、ツールの力を利用してビジネス上の優位性を獲得し、アナリストと同じ言語を話すことを学びます。

セントトーマス大学はミネソタ州で最大の私立大学であり、10,000人を超える学部生と大学院生、および11万人の卒業生がいます。 8つの学校と大学が150の学部の専攻と副専攻と55の大学院プログラムを提供しています。

要点：

セントトーマス大学が共同開発および提供するデータサイエンスの国際エグゼクティブ教育プログラムは、参加者に多くのポイントを提供します。

1. 分析があなたのキャリアと組織の成功にどのように価値を付加するか
2. データ駆動型環境での作業に自信をつける
3. 「良いテスト」と「悪いテスト」を区別する能力を開発する
4. ビジネスの成長を成功させるための実験的なプラットフォームの重要性を理解する
5. データ視覚化ツールを使用して説得力のあるストーリーを伝える方法を学ぶ
6. コンピュータサイエンスの実践的な知識を開発する

プログラムの内容：

1か月目–プログラムを開始する

2か月目–はじめに

3か月目–Pythonプログラミングの旅から始まります

4か月目– Pythonを使用した科学計算–数値Python（NumPy）とSASEnterpriseMinerの紹介

5か月目–パンダ、時系列、ミニプロジェクトの概要

6か月目–プログラミングの側面を学び、予測分析IIを開始します

7か月目–データの視覚化の概要とPowerBIのトレンドについて知る

8か月目– Tableauの概要と、機械学習の基礎から始める

9か月目–リレーショナルデータベース管理システムと分類

10か月目– SQL言語を学び、Capstoneプロジェクトを介して実践的な学習を開始する

このプログラムを受講できるのは誰ですか

取り上げるトピックはさまざまなビジネスに当てはまる可能性がありますが、国際プログラムは、小売、ヘルスケア、IT、マーケティング、金融など、データフローが大きい業界で特に役立ちます。 プログラミングの経験は必要ありません。

リーダーのためのデータサイエンス：

チームを達成し、分析の機能的パフォーマンスを開発するために、データ駆動型科学のスキルアップを目指しています。

マネージャー/エグゼクティブ：

データ駆動型科学を活用して競合他社を凌駕し、データ駆動型戦略を改善することに関心がある

コンサルタント：

問題に対するデータ駆動型ソリューションを実装することにより、クライアントに対する戦略アドバイスを強化することを目指しています

新入生：

データ駆動型の科学と分析の新しいスキルでキャリアを積むつもりの人

プログラム期間：

10か月、オンライン

週に8-10​​時間

プログラムのハイライト：

1. 生データの監視、操作、最適化に使用されるツールとともに、データ駆動型科学のすべての基本と高度な概念を学びます。
2. サンプルデータの探索手順を学習して理解し、意思決定プロセスを最適化するための回帰モデルを作成します。
3. コンピューターアルゴリズムの概念を体験して、ビジネス上の意思決定を最適化し、ビジネスの成果を向上させるのに役立ててください。
4. 実際のプロジェクトや実践的な演習を使用して、実際のシナリオで学んだスキルを実装し、会社の生産性を最大化します。
5. 課題やクイズによる実践的な学習。 実践的に学びましょう。
6. 数十年の経験を持つ業界の専門家がセッションに参加します。
7. あなたの助けのためにLMSとプログラムのサポートを受けて、あなたのコースを追跡してください。
8. 柔軟な支払いが可能

2.コロンビア大学–エグゼクティブ向けデータサイエンスの専門資格

この専門的な科学および分析認定プログラムは、金融、医療、製品開発、販売などの最新のツールとあなたの要求に関する情報を見つけます。 実世界の例を使用して、データサイエンスが企業の計画とパフォーマンスを改善し、医薬品を調整し、キャリアの目標を促進する方法を示します。

コロンビア大学のデータサイエンス研究所の主要な教師チームによる教育であるこのプログラムは、プログラミングの雑草を入力せずにデータサイエンスの基本概念を理解したい人に最適です。

このプログラムは、組織のリーダー、ビジネスマネージャー、医療従事者、およびデータサイエンスのキャリアを考慮に入れるすべての人を対象としており、学生を統計の基本原則に導き、機械とアルゴリズムを学びます。

また、モノのインターネット（IoT）やワイヤレス接続に関連する製品などのテクノロジーや、コンピューターがテキスト、オーディオ、ビデオの山を要約できるようにする技術も登場します。 プログラムによって提供される具体的な例は、学生が重要な概念を含むことを確実にします。

プログラムの内容：

1. 統計的思考
2. 機械学習
3. データ駆動型の科学と分析のためのテクノロジーの実現：モノのインターネット

プログラム期間：

自分のペースで

4ヶ月

週7〜10時間

プログラムのハイライト：

1. データ駆動型科学の歴史、データと分析が今日のさまざまな業界の意思決定にどのように使用されているか、そして将来はどうなるかについての専門家の意見。
2. 統計的思考と条件付き確率への効果的なアプローチ、コンピューターアルゴリズム、データの視覚化など、コンピューター科学者が使用する基本的な方法の実践的な理解
3. モノのインターネット（IoT）のコアコンポーネントと、それほど遠くない将来に私たちの生活と仕事の方法を変革するIoTの可能性。
4. コンピューター科学者が自然言語処理（NLP）、ビデオおよびオーディオ処理を使用して、書籍、科学記事、Twitterフィード、オーディオレコーディング、YouTubeビデオなどから有用な情報を抽出する方法。

3. Kellogg Executive Education –ビッグデータと分析をリードする

このプログラムは、上級リーダーが新しい高度な分析環境で機会を効果的に管理および活用できるように設計されています。 参加者は、コンピューターサイエンスを実際に理解し、分析、コンピューターアルゴリズム、人工知能が解決できる課題を特定できるようになります。

また、人、データ、システム、文化、および組織構造に最も効率的に投資するのにも役立ちます。

この最先端のプログラムは、トップレベルのケロッグ教授と、分析のスケールダウンに成功し、簡単にアクセスできて理解しやすい上級管理職と組織経験を持つ元C-Suite実務家によって主導されています。 現実世界の課題についての形式で洗練された資料を提供します。

各参加者は、組織内のコア分析および人工知能機能に関連する現在のビジネス上の課題について、教師や同僚からフィードバックを受け取る機会があります。

プログラムの内容：

1. アナリティクスがあなたを必要とする理由とアナリティクスが必要な理由
2. ケロッグ分析フレームワーク
3. 良い分析と悪い分析を区別する方法
4. クリエイティブゲームシミュレーション
5. 人工知能による成長とスケーリング
6. アナリティクスで組織の筋を構築する方法
7. アナリティクスをビジネスに適用する方法

プログラム期間：

ライブ仮想プログラムは1週間です

プログラムのハイライト：

1. 分析とAIから役立つ可能性のあるビジネス上の課題を認識します
2. 良い分析と悪い分析を区別する
3. 適切な問題を尋ね、分析とAIの前提条件をテストする方法を学びます
4. データ、分析、AIを使用して、ビジネスの成果を成功に導きます
5. データ分析を推進するために必要なデータサイエンスチームとリソースを統合する
6. 急速に変化する市場を先取りするための経営陣の自信を得る

4.優れた学習-データサイエンスのエグゼクティブコース

データドリブンサイエンスのスキルアップにより、キャリアをパワーアヘッドします。 Python、視覚化、統計、コンピューターアルゴリズムなどの概念に基づいて基盤を構築します。

このエグゼクティブ認定プログラムのカリキュラムは、五大湖の教員や業界をリードする専門家と協力して設計されています。

プログラムの内容：

1. Python
2. 意思決定のための統計的方法
3. データマイニングと処理
4. コンピュータアルゴリズムの研究
5. エンドツーエンドのデータサイエンスプロジェクト
6. SQL
7. Tableauを使用したデータの視覚化

プログラム期間：

5か月間オンライン

プログラムのハイライト：

1. 五大湖からの証明書
2. データサイエンスとビジネス分析の分野の主要な学者や、一流機関の専門家から学びましょう。
3. 隔週のオンラインクラス
4. 十分なプロジェクトを通じて完全な実践的な露出
5. クエリを解決するための専用プログラムマネージャー
6. 個別指導用の小ロット
7. あなたの専門家のネットワークを成長させるために仲間と対話する

5.ジョンズホプキンス大学によるCourseraのエグゼクティブデータサイエンススペシャライゼーション

4つの集中コースでは、コンピュータサイエンスに携わったことがない場合でも、コンピュータサイエンスビジネスを開始して運営するために知っておくべきことを学びます。 コンピュータサイエンスの簡単なコースを受講して、この分野に精通し、リーダーとしての自分の役割を理解してください。

また、補完的なスキルと役割を持つチームを採用、編成、評価、開発する方法についても学びます。 データパイプラインの構造、各段階での目標、およびチームを常に目標に保つ方法を学びます。

最後に、データプロジェクトを混乱させることが多い一般的な課題を克服するのに役立つ実践的なスキルを学びます。

プログラムの内容：

1. クラッシュコース
2. チームの構築
3. データ分析の管理
4. 実生活におけるデータ駆動型科学

プログラム期間：

完了するまでに約2か月

プログラムのハイライト：

1. ドメインに精通し、リーダーとしてのあなたの役割を学びましょう。
2. 補完的なスキルセットと役割を持つチームを募集、収集、評価、形成します。
3. 各段階の目標に従い、チーム全体を目標に保つことで、データ駆動型の科学パイプラインの構造を推進します。
4. プロジェクトを頻繁にクラッシュさせる一般的な課題に勝ちます。
5. 共有可能な専門分野とコース証明書
6. 自習型学習オプション
7. コースのビデオと読み物
8. クイズの練習
9. ピアフィードバックによる段階的な割り当て
10. フィードバック付きの段階的なクイズ
11. 段階的なプログラミングの割り当て

6.ビジネスリーダーのためのUDACITYデータサイエンス

このコースは、ビジネスオーガナイザーとマネージャーに、コンピューターサイエンスをビジネスに統合する際の人的資本、テクノロジー、および管理の課題に最適に対処する方法に関する戦略とガイドラインを提供します。

学生は、ビジネスの多くの機能分野でコンピュータサイエンスの機会を特定するスキルを習得し、コンピュータサイエンスイニシアチブの一環としてそれらの機会に優先順位を付けて実装するためのツールを学びます。

プログラムの内容：

1. 序章
2. ビジネスケース
3. データ駆動型科学の人的資本
4. データインフラストラクチャ戦略
5. CAPSTONEプロジェクト–100日間のデータプランを作成する

プログラム期間：

完了するまでに4〜8週間

プログラムのハイライト：

1. 業界の専門家による実際のプロジェクト
2. テクニカルメンターサポート
3. キャリアサービス
4. 柔軟な学習プログラム
5. パーソナライズされたフィードバック
6. 無制限の送信とフィードバックループ
7. 実用的なヒントと業界のベストプラクティス
8. 改善するための追加の推奨リソース

7.IITRoorkeeによるデータサイエンスのエグゼクティブPG証明書プログラム

このプログラムはオンラインコースです。 このコースでは、最新のテクノロジーと市場動向について説明します。 このコースで提供される最先端のコンテンツは、コンピュータサイエンスの分野でのキャリアを開始するのに役立ちます。

さらに、このコースにはクラウドラボへのアクセスが含まれており、実際の問題を解決するために必要な実践的な経験を提供します。

コースを無事に修了すると、IITルーキー証明書を取得できるようになります。 この証明書を使用して、キャリアを伸ばし、より良い機会を見つけることができます。

プログラムの内容：

1. プログラミングツールと基本概念
2. アプリケーションとランドスケープ
3. エンドツーエンドのプロジェクトの構築
4. 分類
5. トレーニングモデル
6. ベクターマシンのサポート
7. デシジョンツリー
8. アンサンブル学習とランダムフォレスト
9. 次元削減
10. 分析ツール
11. Hadoopの概要
12. 財団と環境
13. Zookeeper
14. HDFS
15. 糸
16. MapReduceの基本
17. MapReduce Advanced
18. Pigを使用したデータの分析
19. Hiveを使用したデータの処理
20. NoSQLとHBase
21. SqoopとFlume、Oozieを使用したデータのインポート
22. Sparkの紹介
23. Scalaの基本
24. Sparkの基本
25. Sparkアプリケーションの作成とデプロイ
26. Sparkデータ処理の一般的なパターン
27. データフォーマットと管理
28. DataFramesとSparkSQL
29. Sparkを使用した機械学習

プログラム期間：

12ヶ月

プログラムのハイライト：

1. IITRoorkeeからのエグゼクティブPG証明書
2. 1週間のイマージョンプログラム
3. 配置適格性テスト
4. 18歳以上のハンズオンプロジェクト
5. タイムリーな疑いの解決
6. クラウドラボへのアクセス

8. IIMバンガロアのコンピュータサイエンスモジュラープログラム（MPDS）

データサイエンスIIMのエグゼクティブプログラムにより、マネージャーやその他の専門家は、コンピューターサイエンスのフレームワークと情報システムを活用して、組織を前向きな道へと導くことができます。 MPDSシリーズは柔軟性を念頭に置いて設計されています。

職場のかなり厳しい要件を考慮に入れて、年間を通じて定期的にモジュールをスケジュールすることにより、参加者は知識とスキルの開発への段階的なアプローチに従うことができます。

プログラムの内容：

モジュールゼロ：基礎（7週間）

モジュール1：コンピューターアルゴリズムの研究（9週間）

モジュール2：ビッグデータ（9週間）

モジュール3：AIとディープラーニング（9週間）

プログラム期間：

10ヶ月

プログラムのハイライト：

1. ダイナミックな規律からビジネスの見通しを促進する
2. 機械学習、ビッグデータ、AIの基礎知識を習得する
3. 個人のラップトップと束を使用して計算上の障害を解決します
4. データ主導の科学イニシアチブのビジネス提案を作成する
5. 組織がデータ主導の意思決定を教え込むことができる方法を認識する

9.IIITバンガロアのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラム

このプログラムは、統計、テクノロジー、およびビジネス知識の適切な組み合わせを提供します。 カリキュラムは、雇用主が必要なものを正確に学習できるように、さまざまな業界リーダーと協力して設計されています。 さらに、upGradを搭載したIIITBangaloreのComputerScience Executive PGプログラムは、フィールドでのキャリアをグラフ化するための追加の信頼性を提供します。 主な重点分野は次のとおりです。

プログラムの内容：

1. コースI–データツールキット：
2. コースII–機械学習：
3. コースIIの後、あなたの経歴とキャリアの願望に従って提供される5つの専門分野の1つから選択してください。
4. I：自然言語処理
5. II：深い理解
6. III：ビジネス分析
7. IV：ビジネスインテリジェンス/データ分析
8. V：データエンジニアリング

プログラム期間：

12ヶ月

プログラムのハイライト：

1. IIIT-Bおよび卒業生ステータスによる認定
2. 業界向け、業界別
3. 専用のキャリアアシスタンス
4. 5つの専門分野
5. パーソナライズされたメンターシップ
6. ブレンディッドラーニング

10.データサイエンスのUpGradの理学修士-アリゾナ大学

世界でトップ100のグローバル大学の1つであるアリゾナ大学から、最新の最先端カリキュラムでデータサイエンスの2年間のフルタイムの修士号を取得してください。

ビデオ、ケースとプロジェクト、課題、ライブセッションの形で、教員や業界のリーダーに参加することによるクラス最高のコンテンツ

プログラムの内容：

コース前の必要条件

コース1-データ分析と視覚化

コース2-高度なデータの視覚化

コース3-データベースの開発と管理

コース4-機械学習の概要

コース5-クラウドでのデータウェアハウジングと分析

コース6-ニューラルネットワーク

コース7-応用自然言語処理

コース8-デジタル情報環境の管理

コース9-情報における倫理的問題

プログラム期間：

24ヶ月

プログラムのハイライト：

1. 1350時間の学習
2. 30以上のライブラーニングセッション
3. ソフトスキルトレーニング
4. 20以上のケーススタディと課題/プロジェクト
5. 業界の専門家によるマスタークラス
6. アリゾナ大学同窓生ステータス
7. 業界メンターと1対1
8. 模擬面接
9. 専任の学生サクセスチーム
10. ツールとレビューを再開
11. 学生サポートは、東部標準時間の深夜0時から午後5時30分まで終日利用できます。

結論 ：

コンピュータサイエンスを勉強することは気が遠くなることがあります。 特にあなたが旅を始めたばかりのとき。 学ぶべきツール– RまたはPython？ どのテクノロジーに注意を払う必要がありますか？ 統計を読むのにどれくらい必要ですか？ コーディングを学ぶ必要がありますか？

コンピュータ科学者の需要は非常に大きいので、何千ものコースや研究があり、自分がやりたいことを見つけて見つけることができます。 努力すれば、研究の内容を見つけることは難しくありません。

申請書に目を通し、適切な申請プロセスに進みます。 コース中は積極的に行動してください。 コース、課題、およびコース中に行われるすべてのディスカッションに従ってください。 コンピュータサイエンスの需要は非常に大きく、雇用主はコンピュータ科学者に多くの時間とお金を費やしています。 したがって、適切な措置を講じることは、より速い成長につながります。

よくある質問

最高のデータサイエンスエグゼクティブプログラムはどれですか？

データサイエンスの最新トレンドを学生に最新の状態に保ち、その指導で実践的な情報を提供するプログラムを探している場合、1つの良いオプションはDigitalVidyaのInternationalExecutive PG DataScienceProgramです。

データサイエンスのPGは良いですか？

大多数の企業が有意義で測定可能なビジネス結果を提供できる専門家を探しているため、データサイエンスは最近需要が高くなっています。 セントトーマスエグゼクティブPGプログラムは、6桁の仕事の準備をします。

データサイエンスに最適な学位はどれですか？

エントリーレベルでデータサイエンスの学位を取得するには、少なくともデータサイエンスの学士号またはコンピュータサイエンスの学位が必要ですが、ほとんどのコンピュータサイエンスの専門家は修士号を必要とします。

データサイエンスのデジタルVidyaのエグゼクティブPGプログラムを受講すると、NASSCOM FutureSkillsからの排他的な証明書に加えて、セントトーマス大学の証明書を取得するのに役立ちます。

データサイエンスのエグゼクティブPGプログラムはどうですか？

Digital VidyaのデータサイエンスにおけるPGプログラムは、実践的な知識とスキルの開発、専門家のネットワークの構築、およびアクセスの加速に取り組む専門家向けに特別に作成された、参加型でありながら厳格な10か月のオンラインプログラムです。

データサイエンスとデータ分析の違いは何ですか？

データサイエンスは、大きなデータセット間の意味のある相関関係の発見に重点を置いています。データ分析は、プルされた洞察の詳細を見つけるために作成されます。 一方、データ分析はデータサイエンスの一分野であり、データサイエンスからの質問に対するより具体的な回答に焦点を当てています。

データサイエンスの学生のためのインターンシップや実習はありますか？

オンラインプロジェクトやコースを修了することは、データサイエンスを学ぶための素晴らしいオプションですが、インターンシップやリアルタイムプロジェクトは非常に重要です。

Digital Vidyaのデータサイエンスの国際エグゼクティブPGプログラムから、セントトーマス大学は、データサイエンスのトレーニングからデータ分析の紹介まで、業界の専門家の指導の下でリアルタイムプロジェクトを理解し、学ぶことができます。 プロジェクトが正常に完了すると、データサイエンスの国際エグゼクティブプログラムで認定されます。 200時間以上の配信があり、125時間以上のライブクラスと、キャップストーンプロジェクト、演習、および課題による実践的な学習があります。

コンピュータ科学者の給料はいくらですか？

コンピューター科学者の給与の中央値は、インドでは年間698,412ルピーです。 1年未満の経験で、初級レベルのコンピューター科学者は年間約50万人を稼ぐことができます。 1〜4年の経験を持つコンピューター科学者は、年間約610,811の収入を期待できます。

データサイエンスエグゼクティブコースの料金はいくらですか？

料金は、コース、期間、サービスに応じて、1,00,000から5,00,000の範囲です。 大学院課程の価格は一般的に高くなります。

12日以降、どうすればデータサイエンティストになることができますか？

データサイエンス証明書、卒業証書、およびUGコースは、クラス12（場合によっては10）の修了後に受講できます。 それにもかかわらず、PGディプロマデータサイエンスコース、およびPGデータサイエンスコースは、関連分野からの卒業と、最低50％の学術的卓越性を必要とします。

Digital Vidyaのデータサイエンスコースを受講できます。このコースには、エキスパートトレーナー、LMS、ケーススタディなどの多くのメリットがあります。

データサイエンスを追求するのは難しいですか？
他のすべての分野と同様に、適切なガイダンスがあれば、データサイエンスはキャリアを追求するのに簡単な分野です。ただし、データサイエンスはサイズが大きいため、初心者が迷子になりやすく、見失いやすく、学習が困難でイライラします。 Digital Vidyaのように、自分のキャリアですぐに優れた成績を収めるのに役立つコースを受講することができます。