今天的数据每时每刻都在以指数级增长。没有数据，世界就像一个喂饱饥饿者的空盘子。今天的每个企业，无论大小，都依赖于数据来改善和扩大其影响范围和利润。现在，每家公司都有自己的在线业务，因为这是接触现有客户、新客户和潜在客户最简单、最快捷的方式。
研究和数据一直是企业了解客户的主要来源。在技术出现之前，数据收集是一个漫长而乏味的过程。然而，科技的进步使它对所有人来说都是小菜一碟。此外，社交媒体是当今世界大数据的重要贡献者。
你，我和其他每一个人产生的数据，公司收集，分析，解释，然后使用它，尽他们的能力，为他们和我们的利益。然而，重要的是要明白，即使有大量的数据产生，对于能够使用它的公司来说，重要的是要对数据有一个良好的理解，并拥有正确的技能和资格来知道如何使用它。这就是数据科学。
数据科学这是一个使用现代高科技工具和方法来研究大量数据的职业，基于一些常见因素来分析和解释数据，例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，特别是在大学层面，是相当新的，大约5-10年，许多年轻人意识到它可以为他们的职业生涯增加价值。
我们问阿比吉特·达斯古普塔博士，主任，贾殷全球管理学院数据科学学士，谁既可以攻读数据科学的学位，又可以从事数据科学的职业。他说:"任何对数学统计感兴趣的人都可以从事数据科学方面的工作。任何学过高中数学的学生都有资格。”
他进一步指出，一个人将需要在任何STEM领域的本科学位(例如数据科学/计算机科学/数学/统计学/经济学/物理学或工程师学位)。这是一个基本要求。然而，对于一个成功的应用程序来说，你还必须对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。
除了技术要求外，我们还询问了他在数据科学领域工作所需要的人际交往能力。对此，他回应道:由于数据科学是一门协作性和跨学科的学科，专业人员需要与其他团队成员合作，因此除了能够与多语言、多文化的团队成员合作外，情商要求也很高。”
有很多学生喜欢在完成本科学位后休息一段时间来获得一些工作经验。阿比吉特·达斯古普塔博士然而，他建议道:学生最好在获得本科学位后立即开始硕士课程。有工作经验对成功的研究生录取没有额外的好处。我希望学生们在本科课程结束后立即开始研究生课程。这将有助于学生在公司中寻求更高的薪水和职位，而本科学位可能需要至少3年的时间才能实现。”
他还建议那些愿意在该领域从事职业的人选择一个合适的硕士学位。“证书课程无法与硕士学位相提并论。虽然证书课程能让学生掌握一两项特定技能，但它绝对缺乏硕士学位的学术严谨性、认可度和可接受性。传统上，硕士学位需要更多的时间来完成，并要求学生参加考试、提交作业、项目和期末论文，这些都是课程作业的一部分，而证书课程通常不要求这些。”达斯古普塔博士。
为了进一步说明攻读硕士学位的好处，达斯古普塔博士提到该课程将有更深入的教学，将涉及大约12-16个科目，涵盖更深入和更先进的领域，包括人工智能、优化、分布式计算和大规模系统等方面的最新研究。
在顺利获得硕士学位后，学生可以在任何企业、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，数据科学领域的入门级科学家/工程师都有一些职位空缺。数据科学的职业生涯不仅预示着丰富的职业发展轨迹，而且在薪酬方面也有更高的回报。
作为通知阿比吉特·达斯古普塔博士，在印度，应届毕业生的工资在8至16万卢比之间，在澳大利亚，大约是5万至10万澳元，在美国，大约是8万至14万美元。
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(自然语言处理)工程师/科学家
- 大数据工程师
- 数据分析师
- 业务分析师
- 管理信息系统专业
- 顾问
- 软件工程师
这些都是应届毕业生可以选择的一些职业。
当被问及数据科学的替代方案时，达斯古普塔博士说,“统计学/数学/计算机科学学位是数据科学中最接近的替代学位，可以作为数据科学家从事初级职业。这里的问题是，拥有数学或统计学学位的人可能不具备编码方面的技能，而拥有计算机科学学位的人则没有足够的统计数学基础。因此，最好马上在本科阶段学习数据科学，因为这些课程涵盖了统计学-数学和计算机科学的各个领域。”
*所有关于数据科学职业生涯的见解都是由SP Jain全球管理学院数据科学学士、主任Abhijit Dasgupta博士分享的
