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データサイエンスの勉強の理由

データサイエンスは比較的新しく新興の分野です。 それはよく知られている研究分野ではないので、それは彼らの大学の選択肢を検討し、CAOを通じてコースを申請している第二レベルの学生のための不

では、データサイエンスをよりよく知ってみましょう。..

データサイエンスは、情報の研究であり、情報がどこから来ているのか、それが何を伝えているのか、それを企業が意思決定を行い、複雑な問題を解決し、結 これは、技術的な能力とビジネスの洞察を組み合わせて、インテリジェンスに基づいて変化を推進する学際的な分野です。

資格のあるデータサイエンティストは何をしていますか? タスクには次のものがあります:

  • さまざまなソースからの大量のデータの収集
  • 正確性を確保するためのデータのクリーニングと検証
  • 洞察を得るためのデータ分析技術の適用
  • データを分析してパターンと傾向を特定する
  • ソリューションと機会を発見するためのデータの解釈
  • 結果を効果的に視覚化し、コミュニケーションする
  • ビジネス上の意思決定をサポート

あなたはこの分野での作業の明確な画像を探しているなら、あなたはデータの分野で働いて確立された専門家のグルー 業界の広い配列全体の科学は、データ科学者が本当にハーバードビジネスレビューで行うと言います。

ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにビッグデータを使用している有名な企業の例は、ストリーミング大手Netflixです。 Netflixは膨大な量のユーザーデータを収集して、購読者に興味のあるコンテンツの種類を把握し、次の番組や映画を視聴するための提案をユーザーに提供します。 もう一つの例は、世界中の施設で機械の故障を予測するためにデータサイエンス技術を使用する石油大手シェルです。

今、あなたはそれが何であるかを理解していることを、ここでは、データサイエンスは、あなたが大学で勉強するための正しい選択かもしれないいくつかの大きな理由があります:

潜在的な収入

大学でデータサイエンスを勉強することは、有利なキャリアにつながることができます。 2019年7月に発表されたHigher Education and Outcomes Reportによると、ICTの卒業生は、他の分野と比較して卒業後5年で最も高い週間収入を得ています(2010年から2016年の間に卒業した学生の目的地の分析に基づく)。

しかし、求人検索サイトGlassdoorによると、データサイエンスは他のITおよび管理職よりも優れた有料技術職の1つであり、アイルランドの平均基本給は€50Kを超えています。 だから、あなたが仕事を入れて喜んでいるなら、それはそれだけの価値があるでしょう。

雇用機会

データサイエンスのフルタイムBSc(優等)学生は、コースの三年目に半年の仕事の配置を完了する機会を持つことになります。 これにより、学生はまだ勉強している間に貴重な経験を積むことができ、翌年に卒業するときに地面を打つことができます。

Nci computingの卒業生は、Microsoft、Intel、Citi、SAP、Irish Life、Vodafone、Workdayなどの確立された企業で多くの学生が仕事の経験を修了しており、非常に求められています。 学生が学生が潜在的な雇用者に印象づけるために彼らの才能および知識を表示できる大学を去る前に大学はショーケースのでき事を催す。 多くの学生は、このイベントで雇用者とのネットワーキングの結果として雇用を得る。

代替入力方法

あなたの去る証明書で数学のH5を確保することを心配している学生のために、彼らはアイルランドの国立大学でデータサイエンスを勉強するために私たちの代替数学試験を完了することができます。 より高いレベルの数学を勉強していない、または必要な成績を達成しない可能性があることを懸念している証明書の学生を残すことは、データサイエ

8月17日(月)から19日(水)まで、試験前に大学で無料の準備クラスが開催され、試験は8月20日(木)に行われます。 あなたは試験のためにあなたの場所を登録するために私たちの学校連絡官カレン*キャンベルに電子メー

Free Fees Initiative

データサイエンスのBSc(Honours)とデータサイエンスコースの高等証明書の両方がFree Fees InitiativeとStudent Grand Scheme(SUSI)の対象となります。

これは、学生がジム料金と一緒に管理費をカバーする寄付金のみを支払うことを意味します。 ただし、SUSI助成金の対象となる学生は、学生貢献料を支払うことはありません。 これらの取り組みは、第三レベルの教育を追求することは、財政上の懸念のために大学を選択肢として検討していない可能性のある学生にとって実

最先端の技術を学ぶ

データサイエンスの卒業生は、彼らが大学を離れるとき、彼らはまっすぐに職場にジャンプする準備ができていることを保証す 学生は、コースを進むにつれて、データモデリング、機械学習、人工知能などの新しい技術の理解を深めることが奨励されます。

この需要の高いスキルセットと専門知識に加えて、NCIキャリアチームは、学生が就職活動を開始する前に、学生をサポートするための貴重なトレーニン これは専門のオンラインプロフィールを造ることの技術的な就職の面接の技術、個人化されたCVの準備および助言を含む。

現代データサイエンティスト画像:モアゼム-ホセイン(Medium.com)

データサイエンティストに対する世界的な需要

世界中で資格のあるデータサイエンティストが急激に不足しています。 求人サイトからの最近の報告によると、データサイエンス分野での応募者の需要は前年比で29%増加していますが、344%の増加が2013年以来驚異的に増加しています(14%)。

世界中でこれらの役割への応募者の需要があることを考えると、これは卒業生にあなたの履歴書とあなたの将来の雇用機会を高めるのに役立つ

さまざまなセクターで働く

この分野に関与していることについての最も良いことの一つは、データ科学者がさまざまな産業やセクターで働くことがで データサイエンスの専門家のためのトップ産業のいくつかは、医療や製薬、金融サービス、製造、物流、通信、自動車産業が含まれています。

データサイエンティストとして、営業やマーケティング、オペレーション、顧客サービスなどのビジネスの主要分野のパフォーマンスを調べ、証拠に基づいて肯定的な変化を推進することで、自分の役割に影響を与えることができます。

未来志向の役割

データは21世紀の産業の原動力です。 データサイエンス分野の知識を開発することを計画している誰もが成功した将来のキャリアのための強力な位置に自分自身を配置しています。

データが未来に燃料を供給することを理解している前向きな企業は、今、データ科学者を雇っています。 それは明日のキャリアであり、機械学習や人工知能などの技術の知識を身につけている人には、雇用主にとって真に価値のある資産になるのを助

社会に貢献する

はい、データサイエンスは世界をより良い場所にすることができます。 効果的な結果を生み出すために、創造的でインテリジェントな方法でデータを評価する専門家に起因する多くの”良いニュース記事”があります。

最近の例には、Covid-19パンデミックの間に、より効率的な接触追跡プロセスを作成するためにオックスフォード大学で協力したデータ科学者と医療専門家のグループが含まれています。 チームは、従来の方法がウイルスの拡散を完全に遅らせるのに十分な速さではないことを示すために数学的モデルを使用しました。 この情報を考えると、彼らはすぐに自己分離するためにそれらを指示する確認されたケースと直接接触している人にテキストメッセージを送信する携帯電話ベースのソリューションを作成しました。

両方の世界のベスト

あなたはビジネスのための才能を持っていると思うなら、あなたはあなたの技術的なスキルを開発したいという欲求を持 ビジネス洞察力と技術的な能力を結合し、成長のための豊富な機会があるのは熟練した専門職です。

計算思考、問題解決とプログラミング、データの視覚化、プロジェクト管理などの概念の範囲の知識を得ることができます。

National College of Irelandでデータサイエンスを学ぶ

学生は、レベル6コースの要件を満たしていない場合にレベル8コースのオファーを受け入れることができるように、両方のデータサイエンスコースをCAOフォームに含めることができます。 詳細については、コースページを参照してくださ:

  • データサイエンスのBSc(優等)(レベル8)
  • データサイエンスの高等証明書(レベル6)

私たちの代替数学試験は、あなたがより高いレベルの数学のエントリの要件を心配している場合でも、コースを追求することができます八月に行われ

コースをさらによく知るためには、データサイエンスのBSc(優等学位)のプログラムディレクターであるArghir-Nicolae Moldovan博士に耳を傾け、プログラムの構造、それが提供す:

NCIでのデータサイエンスの勉強についていくつか質問がありますか? あなたが持っているかもしれない任意のクエリを議論するよりも幸せになります私たちの学校の連絡官、カレン*キャンベル、と連絡を取り

データサイエンスは比較的新しく新興の分野です。 それはよく知られている研究分野ではないので、それは彼らの大学の選択肢を検討し、CAOを通じてコースを申請している第二レベルの学生のための不 では、データサイエンスをよりよく…

データサイエンスは比較的新しく新興の分野です。 それはよく知られている研究分野ではないので、それは彼らの大学の選択肢を検討し、CAOを通じてコースを申請している第二レベルの学生のための不 では、データサイエンスをよりよく…

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