今天的数据在每秒呈指数上生成。没有数据，世界就像一个空的盘子喂养饥饿。今天的每个业务，大或小，依赖于数据来改善和扩展其覆盖范围和利润。现在，每家公司都有在线存在，因为它是最容易实现的，新的和潜在客户的最简单方法。
研究和数据始终是企业理解的主要来源。技术前的时间使数据收集冗长而繁琐的过程。然而，幸福的技术使它成为一块蛋糕。此外，社交媒体是当今世界上可用的大数据的大型贡献者。
你、我和其他每个人生成数据，这些数据由公司收集、分析、解释，然后加以利用，尽其所能，为他们和我们的利益服务。然而，重要的是要理解，即使有大量的数据产生，企业要能够使用它，重要的是有一个健全的数据理解和正确的技能和资格，知道如何使用它。这就是数据科学。
数据科学是一种使用现代高科技工具和方法研究大量数据的专业，基于很少的常见因素分析和解释数据，如识别看不见的模式，根据人们的浏览行为解码重要信息，根据手头的数据预测未来的趋势和事件，并帮助企业做出相应的关键决策。
尽管数据科学进入学术界，特别是在大学水平，是相当新的，大约5-10岁，许多年轻人正在意识到它可以增加他们的职业生涯的价值。
我们问Abhijit Dasgupta博士，主管，数据科学学士，SP Jain全球管理学院，关于谁可以追求学位以及数据科学的职业。他说， ”任何对数学统计数据有兴趣的人都可以追求数据科学的职业生涯。学习高中数学的学生都有资格。”
他进一步表示，申请者将需要STEM领域的任何本科学位(如数据科学/计算机科学/数学/统计/经济学/物理学或工程师学位)。这是基本要求。然而，对于一个成功的应用程序，还必须对Kaggle、Git有良好的了解，并对算法和驱动这些算法的数学有很好的理解)
除了技术要求，我们还问了他在数据科学领域工作对人际交往能力的需求。对此，他回应道:由于数据科学是一个协作和跨学科的主题，预计专业人员将与其他团队成员合作，因此情绪智力要求很高，除了与多语言和多元文化团队成员合作的能力之外。“
在完成本科学位以获得一些工作经验后，有许多学生们更喜欢造成差距。Abhijit Dasgupta博士，却建议道:学生最好在获得本科学位后立即开始他的硕士课程。对于成功的研究生入学来说，有工作经验并没有额外的好处。我建议学生在读完本科课程后立即开始研究生课程。这将帮助学生在公司中寻求更高的薪水和职位，而这可能需要至少3年的时间才能获得本科学位。”
他还建议那些愿意在这一领域从事职业的人选择一个合适的硕士学位。“证书课程不能与硕士学位进行比较。虽然证书课程配备了一个或两项特定技能的学生，但它肯定缺乏学术严谨，认可，硕士学位的可接受性。传统上，硕士学位将需要更多的时间来完成，并且需要学生撰写考试，提交分配，项目和最终论文作为课程作业的一部分，通常不是证书课程的要求，”达斯古普塔博士。
对追求硕士学位的好处来抛出更多亮点，Dasgupta博士提到课程将有更深层次的教学，将涉及大约12-16个受试者，涵盖更深层次，更先进的区域，包括现有技术的人工智能研究，优化，分布式计算和大型系统等。
在成功获得硕士学位后，学生可以在任何公司、政府、研究实验室和/或非营利组织工作。在世界上任何一个国家，数据科学领域都有一些初级科学家/工程师的职位空缺。在数据科学领域工作不仅能保证一个丰富的向上发展的职业轨迹，而且还能带来更高的薪酬回报。
如上所通知Abhijit Dasgupta博士，在印度，一个新的毕业生的薪水将在8-16卢比的薪水范围内，在澳大利亚，它约为50,000美元 - 1万美元，在美国，约为80,000美元 - US $ 140,000。
在数据科学领域有多种职业选择，学生可以在成功完成资格认证后探索。
- 机器学习工程师/科学家
- 计算机视觉工程师/科学家,
- NLP（自然语言过程）工程师/科学家
- 大数据工程师
- 数据分析师
- 业务分析师
- 默默专家
- 顾问
- 软件工程师
这些是新鲜毕业生可以选择的一些职业选择。
当被问及数据科学的替代方案时，Dasgupta博士说,“统计学/数学/计算机科学的程度是数据科学的最近替代学位，以追求作为数据科学家的入门级职业。这里的问题在数学或统计学中，一个人可能不会有技能组合，而在计算机科学的程度上，人们没有足够的比赛统计数学的基础。因此，最好在本科级别地研究数据科学，因为该计划涵盖了统计数学和计算机科学的频谱。”
*对数据科学职业生涯的所有见解是由jain全球管理学院的数据科学学士学位董事Abhijit dasgupta博士分享
