COVID-19 期间和之后不断发展的数据科学领域

我们现在生活在前所未有的时代。 这一代人以前从未面临过类似的流行病。 空气中弥漫着不确定性，这在我们生活的方方面面都可以看到。 旅行和旅游、食品和教育等行业受到了严重打击。 没有人愿意在当前的金融环境中投资。 但这种缺乏投资可能会给你带来更大的伤害。 在当前市场上明智地消费已变得至关重要。 这就是为什么仔细检查每条信息变得很重要的原因。 这就是数据科学介入的地方。 COVID 之后的数据科学对每个行业都至关重要，涵盖数据科学当代方面的全面且更新的数据科学课程在这里至关重要。

通过数据科学，即使在不稳定的环境中，公司也可以保持生产力水平。 通过本文，您将了解在 COVID 之后采用数据科学的好处。 但首先，我们必须检查数据科学课程在帮助企业和专业人士对 COVID 之后的数据市场感到好奇方面的有用性和有效性。

COVID期间的数据科学

数据科学是训练有素的数据科学家通过训练机器学习模型来分解数据的过程。 机器学习是通过在机器学习模型中一遍又一遍地运行数据来实现的。 然后，数据科学家会理解并实施这些数据，以获得最佳结果。

当前这批数据科学家面临的问题是不确定性问题。

由于实时数据是动态的，因此大流行带来了数据处理方式的变化。

数据科学家结合技术来确定未来，但此刻，未来变得不确定，这导致数据科学家改变了他们看待数据的方式。

COVID对数据科学的不利影响

1) 竞争加剧

由于在家工作已成为当前气候下的新常态。 公司不一定要雇用来自特定地理区域的员工。

COVID 之后数据科学的这种变化和招聘策略为全球数据科学家带来了竞争。 个人愿意以较低的薪水工作更长的时间，这使得公司可以通过雇用这些人来削减成本。

现在，数据科学家不仅要与附近的个人竞争，还要与世界各地最优秀的数据科学家竞争。

2) 在家学习困难

发展您当前的技能并更新您的技能对于在任何行业取得进展都至关重要。 随着技能组合变得更好，它变得更具货币化。

因此，劳动力中的任何人都必须不断地提高自己的技能。 只有在促进员工成长的环境中才能提高技能，每天都在推动员工。 但在目前的气候下，不可能创造这样的环境。

员工必须在家工作； 他们不能参加培训计划和面对面的研讨会来提高他们的技能。 COVID 夺走了有效学习新技能的机会。

3）与其他团队成员合作变得困难

合作对于任何企业和组织的运作都至关重要。

没有合作，就不可能实现目标。 由于COVID大流行，员工不得不通过无效的渠道进行沟通。 全面表达自己的观点变得极其困难。

不仅如此，任何对项目有疑问的人都会发现很难与正确的信息源进行沟通。 许多员工发现很难理解指令，除非他们亲自解释要做什么。

COVID之后的数据科学

这里重要的是创建新的数据集。 这些数据集应牢记社会在这场大流行期间正在经历的各种变化。 社交距离和封锁等概念已成为人类行为的重要组成部分。

这就是为什么有必要创建新的数据集，牢记这些新概念。 我们需要新的解决方案来应对这种前所未有的局面； 实施旧技术不会获得令人满意的结果。

目前，公司正在收集大量数据。 但有些公司未能挖掘和利用这些数据。 数据科学家已成为每家想要处理数据的公司的必备商品。

学习数据科学课程将为您提供处理复杂数据所需的所有工具。

COVID后数据科学课程的作用

我们必须接受这个新的现实。 社交距离和封锁已成为 COVID 后的常态。

数据科学家现在需要从不同的角度看待数据。 数据科学家需要分析新数据，并在此基础上制定最佳策略来帮助他们的雇主。

需要了解消费者的行为变化； 拥有这些信息将使您能够采取正确的方法。 有抱负的数据科学家还应该考虑到另一波 COVID 浪潮的可能性。

第二波将带来新的挑战，只有通过处理第一波期间收集的数据并反复更改进行预测和评估所需的数据集才能克服这些挑战。

COVID 之后更新的数据科学课程应该能够将所有这些新挑战带到前台。

更新完善且全面的数据科学课程包括-

• 数据科学与分析技术简介
• Python基础
• 蟒蛇 MySQL
• 麻木的
• Pandas DataFrame 和数据分析
• 统计基础
• 使用 Python 进行机器学习
• 回归与分类
• 支持向量机介绍
• 机器学习——聚类介绍
• 推荐系统
• 自然语言处理简介

数据科学家的角色

COVID 之后的数据科学将呈现出不同的景象。 大流行期间对数据科学家的需求并没有减少，而且没有任何理由在大流行结束后会发生变化。

公司不断收集数据，他们需要有人来理解所有这些收集的数据。 这些收集的数据对公司没有用处，除非它被简化到足以由公司实施。 对更明智的业务决策的需求从未如此迫切，并且非常依赖于有洞察力的决策。

该行业一直在寻找具有合适技能的思想领袖来执行手头的给定任务。 新一代数据科学家不仅应该擅长挖掘数据，还应该具备足够的技能来操作数据库管理解决方案。

需要有远见的分析师，他们能够界定和理解问题。 在了解问题后，他们应该能够制定具有成本效益的计划并给出最佳结果。

数据科学家需要了解的关键概念——

• 数据科学和python
• 数据分析管道
• 什么是数据提取
• 数据类型、原始数据和已处理数据以及数据整理
• 分析技术概述
• 分析、商业分析、商业智能
• 环境设置、数据库连接、创建新数据库
• 创建表、插入操作、读取操作、更新操作、连接操作
• 执行事务、数组、数组创建、数据类型对象
• NumPy、索引、基本切片和线性代数中的数据类型对象 (dtype)
• 排序、搜索和计数
• Set 1 (Introduction)高级索引
• 数组迭代、二元运算、数学函数、字符串运算
• 创建 Pandas DataFrame，处理 Pandas DataFrame 中的行和列
• 使用 Pandas 索引和选择数据，Pandas 中的布尔索引
• Pandas DataFrame 中的转换函数
• 遍历 Pandas DataFrame 中的行和列
• 以图形方式显示单个变量
• 位置测量、传播测量、显示关系 - 双变量数据
• 散点图，两个或多个变量的关联度量
• 协方差和相关、概率、联合概率和独立事件
• 条件概率、贝叶斯定理、先验、似然和后验
• 离散随机变量，离散随机变量的概率分布
• 机器学习的应用，监督与无监督学习
• Python 库适用于机器学习、NLP 等。

当前市场中数据科学家的机会

COVID一直是许多人忧郁的原因。 但人们应该在他们无法控制的情况下看到一线希望。

办公室被关闭以减少 COVID 的传播。 员工被要求在家工作。 由于这种新文化，数据科学家可以利用不同地点的新机会，而无需离开他们简陋的住所。

COVID 之后的数据科学允许有抱负的数据科学家在具有适当资格和职业道德的情况下在全国和国外获得高薪工作。

有抱负的数据科学家可以参加数据科学课程以获得数据科学认证。 这门数据科学课程将为他们提供正确的工具来申请一个蓬勃发展的行业的工作； 即使在 COVID 之后也没有受到影响的行业。

总结

尽管大流行对就业市场造成了沉重打击，但数据科学领域仍然没有受到影响。 市场上每天都有很多新的机会。

话虽如此，数据科学家的新时代面临着许多竞争和因在家工作而出现的其他困难。

有抱负的数据科学家可以通过学习数据科学课程来学习在这个受人尊敬的领域找到工作所需的技能。 COVID 之后的数据科学将不再一样。 参加数据科学课程可以帮助您成为专业级的数据科学家。