Role of Data Science in Education

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Data science is a new science that appeared thanks to a lot of reasons. The first reason is that nowadays, we have enough capacity to gather data and later work with it. The second reason is that society accumulates a lot of information every minute, and gadgets can save and then send it to data centers without any communication between people. But saving data is just one step in the world of science. The main task is how to analyze and show the results and later make a conclusion and prognoses. A team of online essay experts from a professional academic writing company SmartWritingService.com say that requests for academic papers for data science research topics increase extremely. It happens because data science analysts’ knowledge is useful in a lot of spheres, and the demand for such specialists is very high. Data science is an important part of sociology, political forecasting, the theory of games, statistics and others. Students need to study it and use it for future research. That’s why the universities added the courses of big data to be modern and meet requirements. Let’s try to discover the role of data science in education to make your own conclusion about its importance.

Why is data science necessary and how to become good in it?

The improvement of the studying process.

All students are different. They use different skills for studying and perceive information differently according to a lot of nuances. For some of them, the best way of getting information from lectors is listening without interruption. Other students prefer discussion during lectures. Some prefer to make notes. Others like to listen carefully and make notes later using the audio version of the lecture. Every group is different but has the same goal, and this goal is to absorb as much information as possible. The best assistant for this goal is data science that will show the teacher the best ways of communicating with students.

Using big data for personal needs. 

Have you ever thought that every one of us is a data scientist? We all use data, analyze it, and act according to conclusions. For example, shopping. Every time you go to the grocery, you notice how many people are there and how long the line is. When you plan your next shopping, you make a prognosis according to that data — the time you need to spend in the market and make a decision if it is optimal to go right now or it is better to visit the shop later when it is almost empty. The same thing works when we talk about studying. According to your observation and experience (that are both data), you make a conclusion on how much time you need to spend on every task.

Learning data science as an additional course. 

To know data science as an additional profession nowadays is very helpful. For the employer, it will be a bonus that can be a decisive factor. The skill to analyze is essential for every profession and helps to understand the market now and necessary for sales. The hardest thing for a data scientist is to ask the right questions for collecting data, and if you are good at it, your salary will increase immensely.

How to become a data science specialist?

Big data and artificial intelligence (AI). The importance of development. We believe that AI is the future of studying. First of all, the machine can collect the information and repeat it as much as the student needs. It is studying with the group, and the quality of communication grows rapidly. The base for machine learning in AI is data science. The analysis of data gives the set of possible reactions and actions to AI that can be changed or improved according to new data that was processed by AI. But from the beginning, AI is a huge set of data. It consists of reactions to life situations, speed and timbre of the voice of the interlocutor, country, the hour of the day, and a lot of other data that finally lead to the reaction of AI to the situation. The development of AI is a question of time, and it will help us to move faster in all spheres of life.

Can we ignore data analytics and don’t take a part in it?

The only way to ignore data science is to throw away all gadgets and become citizens of the wood cabin. And even this step won’t help. Those interested in the amount of population of people who live in the woods will be happy to add you to their list and analyze your +1 using data science technology. Every time you buy bread or don’t buy something on the internet, you are counted. Later they will analyze why you became or not their customer and save for statistics you age, sex, country of request, and all other parameters they can catch. We can only accept this reality and try to use it to our needs.

Don’t be afraid to become a subject for data science. It doesn’t affect your privacy a lot because there are billions of us, and we are only one point for statistics. Thanks to such analytics, scientists can make better specific offers and content for you. On the one hand, it is a kind of manipulation, but it saves time and resources for research from another hand. Use it to make your life more comfortable but remember that there are no coincidences when we talk about data.

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Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“

Jetzt bewerben für das Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund 

Im Februar startet das erfolgreiche berufsbegleitende Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund zum fünften Mal.
Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vermitteln Ihnen die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.
Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen Sie dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Das Zertifikatsstudium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Das weiterbildende Studium umfasst 10 Veranstaltungstage über eine Dauer von 10 Monaten (Kursabschluss: ca. November 2021). Die Kosten betragen 6.900 € (zahlbar in 3 Raten). Bewerbungsschluss ist der 4. Dezember 2020. Weitere Informationen und Hinweise zur Anmeldung finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Hinweis:

Ergänzend bieten wir einen R-Basis- und R-Vertiefungskurs an. Wenn Sie sich für das Zertifikatsstudium bewerben und für einen Kurs bzw. beide Kurse, erhalten Sie pro R-Kurs einen Rabatt von 250 €. Weitere Informationen finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Wir behalten uns vor, das weiterbildende Studium je nach Entwicklungen der Corona-Pandemie als Online-Kurs durchzuführen

Online-Kurse zur Statistiksoftware R

R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie sich auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen.

Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Sie erwerben durch die Teilnahme Qualifikationen zur selbstständigen Analyse Ihrer eigenen Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data. Dafür bieten wir den R-Basiskurs und den R-Vertiefungskurs im November als Online-Veranstaltungen an.

Termine:

R-Basiskurs:  4. – 6. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Kurs richtet sich an Anfänger ohne Erfahrungen mit R sowie an Nutzer mit rudimentären oder eingerosteten R-Wissen. Entsprechend sind keine Vorkenntnisse über R notwendig. Zusätzlich zu den 3 Online-Tagen erhalten die Teilnehmenden Zugang zu 1,5 Stunden Videomaterial.

R-Vertiefungskurs: 17. – 20. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Vertiefungskurs richtet sich an fortgeschrittene R Nutzer sowie Absolventen des Basiskurses. Er ist ideal für Mitarbeiter aus Unternehmen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten.

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Data Science – A Beautiful Data Driven Journey

Data Science is a profession related to processing algorithms and extracting deep insights from raw data. It depicts the importance of data and how it can be used in business and to make IT strategies. For recognizing the new ventures available in the market, identifying the patterns and to make better business decisions, data science is of utmost significance.  It is the duty of data scientists to convert raw data into relevant business information. They hold a center stage in developing the data products by carrying out experiments, analyzing them by using scientific methods and using their skill set. Spotting the growing trends and capitalizing on it before the competition to gain advantage.

TRAITS REQUIRED FOR DATA SCIENCE:

Data Scientists are not born intellectuals; they continuously work to gain all the skills expected by the companies as the demand surpasses the supply of applicants. Here are a few skills of data scientists:

  • Curiosity and Intuition to identify the hidden meaning of data and able to visualize.
  • Need to have leadership skills and have a business savvy mind to identify risks and opportunities.
  • A bachelor’s degree in math, IT, statistics along with a letter of recommendation which will help in knowing your acquired range of knowledge.
  • Specialized skills in machine learning, clustering and segmentation, exploration of data, Statistical research which helps in finances and increasing the profits of companies including modeling.
  • Familiarity and strong hold with programming languages such as hadoop, python, perl, R, etc.

BENEFITS OF DATA SCIENCE:

There are many advantages depending on the aim and interest of the company. Sales and Marketing departments, for example collect information from a particular industry and determine which products interest the customer the most and recommend for their production, be it online shopping goods, some online series or which shipment companies are best. They also help in detection of bank fraud. Data Science currently is a raging industry with well paid professionals. The amount of knowledge acquired through this course makes it a bonus for a better and lucrative career.

APPLICATIONS OF DATA SCIENCE:

Data Science has become a significant field in almost all sectors ranging from healthcare, internet searches, e-commerce sites, cell phones by increasing the features. By making use of statistical measures they predict the future events and try to avoid them by giving optimal solutions. Speech recognition has made it easy to search information or do stuff without typing the best eg being google voice, siri. learn data science training in hyderabad

ROLES OF DATA SCIENTIST IN THE INDUSTRY:

This course is a boon for aspirants who wish to build a career in: Data Science, Machine Learning, Data Visualization, Business Intelligence, Big data, etc. This course is a combination of knowledge and money providing both these aspects in abundant measure. There are many boot camps and courses that provide certifications and provide you with the skills. A data scientist must have enough business domain expertise to analyze the risks, profits and achieve the department goals.

RESOURCE BOX:

Data Science is an amazing course enriching your education bank..If you are thinking how to learn data science then some of the best online data science courses are available to give a start to your incredible journey filled with incredible knowledge learning experience.

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Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ 2021 an der TU Dortmund

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Komplexe Daten aufbereiten und analysieren, um daraus zukünftige Entwicklungen abzulesen: das lernen Sie im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der TU Dortmund.

Jetzt bewerben!

Data Science & Big Data 2021

Die Zielgruppe sind Fachkräfte, die sich in ihrer Berufspraxis mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse und Big Data befassen, jedoch nun tiefergehende Kenntnisse in dem Themenfeld erhalten möchten. Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen die Teilnehmenden dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vermitteln den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.

Die nächste Studiengruppe startet im Februar 2021, der Bewerbungsschluss ist am 2. November 2020. Die Anzahl der verfügbaren Plätze ist begrenzt, eine rechtzeitige Bewerbung lohnt sich daher.

Nähere Informationen finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Einführung und Vertiefung in R Statistics mit den Dortmunder R-Kursen!

Im Rahmen der Dortmunder R Kurse bieten wir unsere Expertise in Schulungen für die Programmiersprache R an. Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistiker, sondern auch Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten analysieren wollen. Die Dortmunder R-Kurse werden ausschließlich von Statistikern mit langjähriger Erfahrung angeboten. Die Referenten gehören zum engsten Kreis der internationalen R-Gemeinschaft. Die angebotenen Kurse haben sich vielfach national und international bewährt.

Unsere Termine für die Online-Durchführung in diesem Jahr:

8., 9. und 10. Juni: R-Basiskurs (jeweils 9:00 – 14:00 Uhr)

22., 23., 24. und 25. Juni: R-Vertiefungskurs (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr)

Kosten jeweils 750.00€, bei Buchung beider Kurse im Juni erhalten Sie einen Preisnachlass von 200€.

Zur Anmeldung gelangen Sie über den nachfolgenden Link:
https://www.zhb.tu-dortmund.de/zhb/wb/de/home/Seminare/Andere_Veranst/index.html

R Basiskurs

Das Seminar R Basiskurs für Anfänger findet am 8., 9. und 10. Juni 2020 statt. Den Teilnehmern wird der praxisrelevante Part der Programmiersprache näher gebracht, um so die Grundlagen zur ersten Datenanalyse — von Datensatz zu statistischen Kennzahlen und ersten Visualisierungen — zu schaffen. Anmeldeschluss ist der 25. Mai 2020.

Programm:

  • Installation von R und zugehöriger Entwicklungsumgebung
  • Grundlagen von R: Syntax, Datentypen, Operatoren, Funktionen, Indizierung
  • R-Hilfe effektiv nutzen
  • Ein- und Ausgabe von Daten
  • Behandlung fehlender Werte
  • Statistische Kennzahlen
  • Visualisierung

R Vertiefungskurs

Das Seminar R-Vertiefungskurs für Fortgeschrittene findet am 22., 23., 24. und 25. Juni (jeweils von 9:00 – 13:00 Uhr) statt. Die Veranstaltung ist ideal für Teilnehmende mit ersten Vorkenntnissen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten. Anmeldeschluss ist der 11. Juni 2020.

Der Vertiefungskurs baut inhaltlich auf dem Basiskurs auf. Es besteht aber keine Verpflichtung, bei Besuch des Vertiefungskurses zuvor den Basiskurs zu absolvieren, wenn bereits entsprechende Vorkenntnisse in R vorhanden sind.

Programm:

  • Eigene Funktionen, Schleifen vermeiden durch *apply
  • Einführung in ggplot2 und dplyr
  • Statistische Tests und Lineare Regression
  • Dynamische Berichterstellung
  • Angewandte Datenanalyse anhand von Fallbeispielen

Links zur Veranstaltung direkt:

R-Basiskurs: https://dortmunder-r-kurse.de/kurse/r-basiskurs/

R-Vertiefungskurs: https://dortmunder-r-kurse.de/kurse/r-vertiefungskurs/

Image Source: Pixabay (https://pixabay.com/photos/classroom-school-education-learning-2093744/)

The Data Surrounding Higher Education and COVID-19

Just a few short weeks ago, it would have seemed impossible for some microscopic pathogen to upend our lives as we knew it, but the novel Coronavirus has proven us breathtakingly wrong.

It has suddenly and unexpectedly changed everything we had thought was most stable and predictable in our lives, from the ways that we work to the ways we interact with one another. It’s even changed the way we learn, as colleges and universities across the nation shutter their doors.

But what is the real impact of COVID-19 on higher education? How are college students really faring in the face of the pandemic, and what can we do to support them now and in the post-pandemic life to come?

The Scramble is On

Probably the most significant challenge that schools, educators, and students alike are facing is that no one really saw this coming, so now we’re trying to figure out how to protect students’ education while also protecting their physical health. We’re having to make decisions that impact millions of students and faculty and do that with no preparation whatsoever.

To make matters worse, faculties are having to convert their classes to a forum the majority have never even used before. Before the lockdown, more than 70% of faculty in higher education had zero experience with online teaching. Now they’re being asked to convert their entire semester’s course schedule from an in-class to an online format, and they’re having to do it in a matter of weeks if not days.

For students who’ve never taken a distance learning course before, these impromptu, online, cobbled-together courses are hardly the recipe for academic success. The challenge is even greater for lab-based courses, where content mastery depends on hands-on work and laboratory applications. To solve this problem, some of the newly-minted distance ed instructors are turning to online lab simulations to help students make do until the real thing is open to them again.

Making Do

It’s not just the schools and the faculty that have been caught off guard by the sudden need to learn while under lockdown. Students are also having to hustle to make sure they have the technology they need to move their college experience online. Unfortunately, for many students, that’s not always easy, and for some, it’s downright impossible.

Studies show that large swaths of the student population: first-generation college students, community college students, immigrants, and lower-income students, typically rely on on-campus facilities to access the technology they need to do their work. When physical campuses close and the community libraries and hotspots with them, so too does the chance for many students to take their learning online.

Students in urban environments face particular risks. Even if they are able to access the technology they need to engage in distance learning, they may find it impossible to socially isolate. The need to access a hotspot or wi-fi connection might put them in unsafe proximity to other students, not to mention the millions of workers now forced to telecommute.

The Good News

America’s millions of new online learners and teachers may have a tough row to hoe, but the news isn’t all bad. Online education is by no means a new thing. By 2017, nearly 7 million students were enrolled in at least one distance education course according to a recent survey by the National Center for Education Statistics.

It isn’t as though the technology to provide a secure, user-friendly learning experience doesn’t exist. The financial industry, for example, has played a leading role in developing private, responsive, and highly-customizable technology solutions to meet practically any need a client or stakeholder may have.

The solutions used for the financial sector can be built on and modified for the online learning experience to ensure the privacy of students, educators, and institutions while providing real-time access to learning tools and content to classmates and teachers.

A New Path?

As challenging as it may be, transitioning to online learning not only offers opportunities for the present, but it may well open up new paths for the future. While our world may finally be approaching the downward slope of the curve and while we may be seeing the light at the end of the tunnel, until there’s a vaccine, we haven’t likely seen the last of COVID-19.

And even when we lay the COVID beast to rest, infectious disease, unfortunately, is a fact of human life. For students just starting to think about their career paths, this lockdown may well be the push they need to find a career that’s well-suited to this “new normal.”

For instance, careers in data science transition perfectly from onsite to at-home work, and as epidemiological superheroes like Dr. Fauci and Dr. Birx have shown, they are often involved in important, life-saving work. These are also careers that can be pursued largely, if not exclusively, online. Whether you’re a complete newbie or a veteran to the field, there is a large range of degree and certification programs available online to launch or advance your data science career.

It might be that your college-with-corona experience is pointing your life in a different direction, toward education rather than data science. With a doctorate in education, your future career path is virtually unlimited. You might find yourself teaching, researching, leading universities or developing education policy.

What matters most is that with an EdD, you can make a difference in the lives of students and teachers, just as your teachers and administrators are making a difference in your life. You can be the guiding and comforting force for students in a time of crisis and you can use your experiences today to pay it forward tomorrow.

Optimize AI Talent: Perception from Across the Globe

Despite the AI hype, the AI skill gap is turning into some pariah while businesses are accelerating to become demigods.

Reports from the “Global Talent Competitiveness Index (GTCI) 2020” cover multiple parameters both national and organizational to generate insight for further action. This report compiles 70 variables including 132 national economies across the globe – based on all groups of income and at every developmental level.

The sole purpose of the GTCI report is to narrow down the skill gap by delivering the right data inputs. The figures mentioned in the report could be of value to private and public organizations.

GTCI report covered multiple themes that need to be addressed: –

As the race to embrace AI spurs, it is evident to address the challenges faced due to AI and how best these problems can be solved.

The pace at which AI is developing is transforming the way we work, forcing a technology shift, change in the corporate structure, changing the innovation system for AI professionals in every possible way.

There’s more that is needed to be done as AI and automation continue to affect the way we work.

  • Reskilling in workplaces to eliminate dearth of talent

As the role in AI keeps evolving, organizations need a larger workforce, especially to play technology roles such as AI engineers and AI specialists. Looking closely at the statistics you may not fail to notice that the number of AI job roles is on the rise, but there’s scarce talent.

Employers must take on reskilling as a critical measure. Else how will the technology market keep up with changing trends? Reskilling in the form of training or AI certifications should be emphasized. Having an in-house AI talent is an added advantage to the company.

  • Skill gap between growing countries (low performing and high performing) are widening

Based on the GTCI report, it is seen there is a skill gap happening not only across industries but between nations. The report also highlights which country lacks basic digital skills, and this highly gets contributed toward a digital divide between nations.

  • High-level of cooperation needed to embrace AI benefits

As much as the world shows concern toward embracing AI, not much has been done to achieve these transformations. And AI has huge potential to transform society and make it a better place to live. However, to embrace these benefits, corporations must engage in AI regulation.

From a talent acquisition perspective, this simply means employers will need more training and reskilling opportunities.

  • AI to allow nations to skip generations

On a technological front, AI makes it possible to skip generations in developed nations. Although, not common due to structural obstruction.

  • Cities are now competing to become talent magnets and AI hubs

As AI continues to hit the market, organizations are aggressively coming up with newer policies to attract and retain AI professionals.

No doubt, cities are striving to attract the right kind of talent as competition keeps increasing. As such many cities are competing in becoming core AI engines in transforming energy grids, transportation, and many other multiple segments. Cities are now becoming the main test beds for AI-based tools i.e. self-driven vehicles, tele-surveillance, and facial recognition.

  • Sustainable AI comes when the society is equally up for it

With certain communities not adopting and accepting the advent of AI, it is difficult to say whether these communities will not try to distort AI narratives. As a result, it is crucial for multiple stakeholders to embrace AI and developed the AI workforce in parallel.

Not to forget, regulators and policy-makers have an equal role to play to ensure there’s a smooth transition in jobs. As AI-induced transformation skyrockets, educators and leaders need to move quickly as the new generations’ complete focus is entirely based on doing their bit to the society.

Two decades passed ever since McKinsey declared the war for talent – particularly for high-performing employees. As organizations are extensively looking to hire the right talent, it is imperative to retain and attract talent at large.

Despite the unprecedented growth in AI technologies, it is near to being unanimous regarding having hold of organizations to master in AI, forget about retaining talent. They’re not even getting better at it.

Even top tech companies such as Google and Amazon, the demand for top talent outstrips the supply. Although you may find thousands of candidates applying for the same job role, the competition just gets tougher since such employers are tough nuts and pleasing them is not an easy task.

If these tech giants are finding it difficult to hire the right talent, you could imagine the plight of other companies.

Given the optimistic view regarding the technology future, it is much more challenging to convince that the war for talent truly resembles the war on talent.

The good news is organizations that look forward to adopting new technology and reskill their employees will most likely thrive in the competitive edge.

Top 7 MBA Programs to Target for Business Analytics 

Business Analytics refers to the science of collecting, analysing, sorting, processing and compiling various available data pertaining to different areas and facets of business. It also includes studying and scrutinising the information for useful and deep insights into the functioning of a business which can be used smartly for making important business-related decisions and changes to the existing system of operations. This is especially helpful in identifying all loopholes and correcting them.

The job of a business analyst is spread across every domain and industry. It is one of the highest paying jobs in the present world due to the sheer shortage of people with great analytical minds and abilities. According to a report published by Ernst & Young in 2019, there is a 50% rise in how firms and enterprises use analytics to drive decision making at a broad level. Another reason behind the high demand is the fact that nowadays a huge amount of data is generated by all companies, large or small and it usually requires a big team of analysts to reach any successful conclusion. Also, the nature and high importance of the role compels every organisation and firm to look for highly qualified and educated professionals whose prestigious degrees usually speak for them.

An MBA in Business Analytics, which happens to be a branch of Business Intelligence, also prepares one for a successful career as a management, data or market research analyst among many others. Below, we list the top 7 graduate school programs in Business Analytics in the world that would make any candidate ideal for this high paying job.

1 New York University – Stern School of Business

Location: New York City, United States

Tuition Fees: $74,184 per year

Duration:  2 years (full time)

With a graduate acceptance rate of 23%, the NYU Stern School makes it to this list due to the diversity of the course structure that it offers in its MBA program in Business Analytics. One can specialise and learn the science behind econometrics, data mining, forecasting, risk management and trading strategies by being a part of this program. The School prepares its students and offers employability in fields of investment banking, marketing, consulting, public finance and strategic planning. Along with opportunities to study abroad for small durations, the school also offers its students ample chances to network with industry leaders by means of summer internships and career workshops. It is a STEM designated two-year, full time degree program.

2 University of Pennsylvania – Wharton School Business 

Location: Philadelphia, United States

Tuition fees: $81,378 per year

Duration: 20 months (full time, including internship)

The only Ivy-League school in the list with one of the best Business Analytics MBA programs in the world, Wharton has an acceptance rate of 19% only. The tough competition here is also characterised by the high range of GMAT scores that most successful applicants have – it lies between 540 and 790, averaging at a very high threshold of 732. Most of Wharton’s graduating class finds employment in a wide range of sectors including consulting, financial services, technology, real estate and health care among many others. The long list of Wharton’s alumni includes some of the biggest business entities in the world, them being – Warren Buffet, Elon Musk, Sundar Pichai, Ronald Perelman and John Scully.

The best part about Wharton’s program structure is its focus on building leadership and a strong sense of teamwork in every student.

3 Carnegie Mellon University – Tepper School of Business

Location: Pittsburgh, United States

Tuition Fees: $67,575

Duration: 18 months (online)

The Tepper School of Business in Carnegie Mellon University is the only graduate school in the list that offers an online Master of Science program in Business Analytics. The primary objectives of the program is to equip students with creative problem solving expertise and deep analytic skills. The highlights of the program include machine learning, programming in Python and R, corporate communication and the knowledge of various business domains like marketing, finance, accounting and operations.

The various sub courses offered within the program include statistics, data management, data analytics in finance, data exploration and optimization for prescriptive analytics. There are several special topics offered too, like Ethics in Artificial Intelligence and People Analytics among many others.

4 Massachusetts Institute of Technology – Sloan School of Management

Location: Cambridge, United States

Tuition Fees: $136,480

Duration: 12 months

The Master of Business Analytics program at MIT Sloan is a relatively new program but has made it to this list due to MIT’s promise and commitment of academic and all-rounder excellence. The program is offered in association with MIT’s Operations Research Centre and is customised for students who wish to pursue a career in the industry of data sciences. The program is easily comprehensible for students from any educational background. It is a STEM designated program and the curriculum includes several modules like machine learning, usage of analytics software tools like Python, R, SQL and Julia. It also includes courses on ethics, data privacy and a capstone project.

5 University of Chicago – Graham School

Location: Chicago, United States

Tuition Fees: $4,640 per course

Duration: 12 months (full time) or 4 years (part time)

The Graham School in the University of Chicago is mainly interested in candidates who show love and passion for analytics. An incoming class at Graham usually consists of graduates in science or social science, professionals in an early career who wish to climb higher in the job ladder and mid-career professionals who wish to better their analytical skills and enhance their decision-making prowess.

The curriculum at Graham includes introduction to statistics, basic levels of programming in analytics, linear and matrix algebra, machine learning, time series analysis and a compulsory core course in leadership skills. The acceptance rate of the program is relatively higher than the previous listed universities at 34%.

6 University of Warwick – Warwick Business School

Location: Coventry, United Kingdom

Tuition Fees: $34,500

Duration: 12 months (full time)

The only school to make it to this list from the United Kingdom and the only one outside of the United States, the Warwick Business School is ranked 7th in the world by the QS World Rankings for their Master of Science degree in Business Analytics. The course aims to build strong and impeccable quantitative consultancy skills in its candidates. One can also look forward to improving their business acumen, communication skills and commercial research experience after graduating out of this program.

The school has links with big corporates like British Airways, IBM, Proctor and Gamble, Tesco, Virgin Media and Capgemini among others where it offers employment for its students.

7 Columbia University – School of Professional Studies

Location: New York City, United States 

Tuition Fees: $2,182 per point

Duration: 1.5 years full time (three terms)

The Master of Sciences program in Applied Analytics at Columbia University is aimed for all decision makers and also favours candidates with strong critical thinking and logical reasoning abilities. The curriculum is not very heavy on pure stats and data sciences but it allows students to learn from extremely practical and real-life experiences and examples. The program is a blend of several online and on-campus classes with several week-long courses also. A large number of industry experts and guest lectures take regular classes, conduct workshops and seminars for exposing the students to the real-world scenario of Business Analytics. This also gives the students a solid platform to network and broaden their perspective.

Several interesting courses within the paradigm of the program includes storytelling with data, research design, data management and a capstone project.

The admission to every school listed above is extremely competitive and with very limited intake. However, as it is rightly said, hard work is the key to success, one can rest guaranteed that their career will never be the same if they make it into any of these programs.

Wie der C++-Programmierer bei der Analyse großer Datenmengen helfen kann

Die Programmiersprache C wurde von Dennis Ritchie in den Bell Labs in einer Zeit (1969-1973) entwickelt, als jeder CPU-Zyklus und jeder Byte Speicher sehr teuer war. Aus diesem Grund wurde C (und später C++) so konzipiert, dass die maximale Leistung der Hardware mit der Sprachkomplexität erzielt werden konnte. Derzeit ist der C++ Programmierer besonders begehrt auf dem Arbeitsmarkt, für ganz bestimmte Abläufe, die wir später genauer beschreiben werden.

Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten, wenn es um große Daten geht?

C++ ermöglicht, als Sprache auf einem niedrigen Level, eine Feinabstimmung der Leistung der Anwendung in einer Weise, die bei der Verwendung von Sprachen auf einem hohen Level nicht möglich ist. Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten? C++ bietet den Entwicklern eine viel bessere Kontrolle über den Systemspeicher und die Ressourcen, als die der C Programmierer oder Anderer.

C++ ist die einzige Sprache, in der man Daten mit mehr als 1 GB pro Sekunde knacken, die prädiktive Analyse in Echtzeit neu trainieren und anwenden und vierstellige QPS einer REST-ful API in der Produktion bedienen kann, während die [eventuelle] Konsistenz des Aufzeichnungssystems ständig erhalten bleibt. Auf einem einzigen Server, natürlich aus Gründen der Zuverlässigkeit dupliziert, aber das, ohne in Repliken, Sharding und das Auffüllen und Wiederholen von persistenten Nachrichtenwarteschlangen investieren zu. Für ein groß angelegtes Werbesystem, dynamischen Lastausgleich oder eine hocheffiziente adaptive Caching-Schicht ist C++ die klügste Wahl.

Die allgemeine Vorstellung ist, dass R und Python schneller sind, aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Ein gut optimierter C++-Code könnte hundertmal schneller laufen, als das gleiche Stück Code, das in Python oder R geschrieben wurde. Die einzige Herausforderung bei C++ ist die Menge an Arbeit, die Sie bewältigen müssen, um die fertigen Funktionen zum Laufen zu bringen. Sie müssen wissen, wie man Zeiger verteilt und verwaltet – was ehrlich gesagt ein wenig kompliziert sein kann. Die C# Programmierer Ausbildung ist aus diesem Grunde z.Z. sehr begehrt.

R und Python

Akademiker und Statistiker haben R über zwei Jahrzehnte entwickelt. R verfügt nun über eines der reichsten Ökosysteme, um Datenanalysen durchzuführen. Es sind etwa 12000 Pakete in CRAN (Open-Source-Repository) verfügbar. Es ist möglich, eine Bibliothek zu finden, für was auch immer für eine Analyse Sie durchführen möchten. Die reiche Vielfalt der Bibliothek macht R zur ersten Wahl für statistische Analysen, insbesondere für spezialisierte analytische Arbeiten.

Python kann so ziemlich die gleichen Aufgaben wie R erledigen: Data Wrangling, Engineering, Feature Selection Web Scrapping, App und so weiter. Python ist ein Werkzeug, um maschinelles Lernen in großem Maßstab einzusetzen und zu implementieren. Python-Codes sind einfacher zu warten und robuster als R. Vor Jahren hatte Python nicht viele Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. In letzter Zeit holt Python auf und bietet eine hochmoderne API für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz. Der größte Teil der datenwissenschaftlichen Arbeit kann mit fünf Python-Bibliotheken erledigt werden: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-Learning und Seaborn.

Aber das Wissen, mit Zeigern zu arbeiten oder den Code in C++ zu verwalten, ist mit einem hohen Preis verbunden. Aus diesem Grunde werden C++ Programmierer gesucht, für die Bewältigung von großen Datenpaketen. Ein tiefer Einblick in das Innenleben der Anwendung ermöglicht es ihnen, die Anwendung im Falle von Fehlern besser zu debuggen und sogar Funktionen zu erstellen, die eine Kontrolle des Systems auf Mikroebene erfordern. Schauen Sie sich doch nach C# Entwickler in Berlin um, denn sie haben einen besonders guten Ruf unter den neuen Entwicklern.

Das Erlernen der Programmierung ist eine wesentliche Fähigkeit im Arsenal der Analysten von Big Data. Analysten müssen kodieren, um numerische und statistische Analysen mit großen Datensätzen durchzuführen. Einige der Sprachen, in deren Erlernen auch die C Entwickler Zeit und Geld investieren sollten, sind unter anderem Python, R, Java und C++. Je mehr sie wissen, desto besser – Programmierer sollten immer daran denken, dass sie nicht nur eine einzelne Sprache lernen sollten. C für Java Programmierer sollte ein MUSS sein.

Wo wird das C++ Programmieren eingesetzt?

Die Programmiersprache C++ ist eine etablierte Sprache mit einem großen Satz von Bibliotheken und Tools, die bereit ist, große Datenanwendungen und verteilte Systeme zu betreiben. In den meisten Fällen wird C++ zum Schreiben von Frameworks und Paketen für große Daten verwendet. Diese Programmiersprache bietet auch eine Reihe von Bibliotheken, die beim Schreiben von Algorithmen für das tiefe Lernen helfen. Mit ausreichenden C++-Kenntnissen ist es möglich, praktisch unbegrenzte Funktionen auszuführen. Dennoch ist C++ nicht die Sprache, die man leicht erlernen kann, da man die über 1000 Seiten Spezifikation und fast 100 Schlüsselwörter beherrschen muss.

Die Verwendung von C++ ermöglicht die prozedurale Programmierung für intensive Funktionen der CPU und die Kontrolle über die Hardware, und diese Sprache ist sehr schnell, weshalb sie bei der Entwicklung verschiedener Spiele oder in Spielmaschinen weit verbreitet ist.

C++ bietet viele Funktionen, die anderen Sprachen fehlen. Darüber hinaus bietet die Sprache auch Zugang zu umfangreichen Vorlagen, die es Ihnen ermöglichen, generische Codes zu schreiben. Als betroffenes Unternehmen sollten Sie sich deshalb tatsächlich überlegen, einen C++ Programmierer zu suchen oder in einen Kurs von C++ für Ihren C Programmierer zu investieren. Am Ende lohnen sich bestimmt diese Kosten.

Und vergessen Sie nicht: C++ ist die einzige Sprache, die in der Lage ist, 1 GB+ Daten in weniger als einer Sekunde zu verarbeiten. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell neu trainieren und prädiktive Analysen in Echtzeit und sogar die Konsistenz der Systemaufzeichnung anwenden. Diese Gründe machen C++ zu einer bevorzugten Wahl für Sie, wenn Sie einen Datenwissenschaftler für Ihr Unternehmen suchen.

Beispiele für die Verwendung von C++

Die Verwendung von C++ zur Entwicklung von Anwendungen und vielen produktbasierten Programmen, die in dieser Sprache entwickelt wurden, hat mehrere Vorteile, die nur auf ihren Eigenschaften und ihrer Sicherheit beruhen. Unten finden Sie eine Liste der häufigsten Anwendungen von C++.

  • Google-Anwendungen – Einige der Google-Anwendungen sind auch in C++ geschrieben, darunter das Google-Dateisystem und der Google-Chromium-Browser sowie MapReduce für die Verarbeitung großer Clusterdaten. Die Open-Source-Gemeinschaft von Google hat über 2000 Projekte, von denen viele in den Programmiersprachen C oder C++ geschrieben und bei GitHub frei verfügbar sind.
  • Mozilla Firefox und Thunderbird – Der Mozilla-Internetbrowser Firefox und der E-Mail-Client Thunderbird sind beide in der Programmiersprache C++ geschrieben, und sie sind ebenfalls Open-Source-Projekte. Der C++-Quellcode dieser Anwendungen ist in den MDN-Webdokumenten zu finden.
  • Adobe-Systeme – Die meisten der wichtigsten Anwendungen von Adobe-Systemen werden in der Programmiersprache C++ entwickelt. Zu diesen Anwendungen gehören Adobe Photoshop und Image Ready, Illustrator und Adobe Premier. Sie haben in der Vergangenheit eine Menge Open-Source-Codes veröffentlicht, immer in C++, und ihre Entwickler waren in der C++-Community aktiv.
  • 12D-Lösungen – 12D Solutions Pty Ltd ist ein australischer Softwareentwickler, der sich auf Anwendungen im Bereich Bauwesen und Vermessung spezialisiert hat. Computer Aided Design-System für Vermessung, Bauwesen und mehr. Zu den Kunden von 12D Solutions gehören Umweltberater, Berater für Bau- und Wasserbau, lokale, staatliche und nationale Regierungsabteilungen und -behörden, Vermessungsingenieure, Forschungsinstitute, Bauunternehmen und Bergbau-Berater.
  • In C/C++ geschriebene Betriebssysteme

Apple – Betriebssystem OS XApple – Betriebssystem OS X

Einige Teile von Apple OS X sind in der Programmiersprache C++ geschrieben. Auch einige Anwendungen für den iPod sind in C++ geschrieben.

Microsoft-BetriebssystemeMicrosoft-Betriebssysteme

Der Großteil der Software wird buchstäblich mit verschiedenen Varianten von Visual C++ oder einfach C++ entwickelt. Die meisten der großen Anwendungen wie Windows 95, 98, Me, 200 und XP sind ebenfalls in C++ geschrieben. Auch Microsoft Office, Internet Explorer und Visual Studio sind in Visual C++ geschrieben.

  • Betriebssystem Symbian – Auch Symbian OS wird mit C++ entwickelt. Dies war eines der am weitesten verbreiteten Betriebssysteme für Mobiltelefone.

Die Einstellung eines C- oder C++-Entwicklers kann eine gute Investition in Ihr Projekt-Upgrade sein

Normalerweise benötigen C- und C++-Anwendungen weniger Strom, Speicher und Platz als die Sprachen der virtuellen Maschinen auf hoher Ebene. Dies trägt dazu bei, den Kapitalaufwand, die Betriebskosten und sogar die Kosten für die Serverfarm zu reduzieren. Hier zeigt sich, dass C++ die Gesamtentwicklungskosten erheblich reduziert.

Trotz der Tatsache, dass wir eine Reihe von Tools und Frameworks nur für die Verwaltung großer Daten und die Arbeit an der Datenwissenschaft haben, ist es wichtig zu beachten, dass auf all diesen modernen Frameworks eine Schicht einer niedrigen Programmiersprache – wie C++ – aufgesetzt ist. Die Niedrigsprachen sind für die tatsächliche Ausführung des dem Framework zugeführten Hochsprachencodes verantwortlich. Es ist also ratsam in ein C-Entwickler-Gehalt zu investieren.

Der Grund dafür, dass C++ ein so unverzichtbares Werkzeug ist, liegt darin, dass es nicht nur einfach, sondern auch extrem leistungsfähig ist und zu den schnellsten Sprachen auf dem Markt gehört. Darüber hinaus verfügt ein gut geschriebenes Programm in C++ über ein komplexes Wissen und Verständnis der Architektur der Maschine, sowie der Speicherzugriffsmuster und kann schneller laufen als andere Programme. Es wird Ihrem Unternehmen Zeit- und Stromkosten sparen.

Zum Abschluss eine Grafik, die Sie als Unternehmer interessieren wird und die das Verhältnis von der Performance and der Sicherheit diverser Sprachen darstellt:

Aus diesen und weiteren Gründen neigen viele Unternehmensentwickler und Datenwissenschaftler mit massiven Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung zu dem guten alten C++. Viele Organisationen, die Python oder andere Hochsprachen für die Datenanalyse und Erkundungsaufgaben verwenden, verlassen sich auf C++, um Programme zu entwickeln, die diese Daten an die Kunden weiterleiten – in Echtzeit.