PostCovid-19大流行時代改變了過去幾十年中也進一步發展的工作場所的性質。預計未來十年將對人工智能，機器學習和機器人提供的創新技術，預計將邁向蓬勃發展。Covid-19大流行已經加快了組織的數字化，改變了員工隊伍的動態，並為遙控工作創建了空間，這是跨部門的新正常的空間。
世界經濟論壇的工作報告2020預測到2025年，需求最高和增長的工作將是數據科學家。
數據快速成為世界上最寶貴的商品。專家將數據作為未來的石油和分析作為發動機稱為。在世界各地，組織專注於為其戰略目標組織和利用數據的方法。數據科學是計算機科學，計算數學，統計和管理的獨特匯合。
數據需要從多個來源收集並分析。必須對數據進行數據分析和可視化以使有價值的見解。部署機器學習工具以構建將原始數據轉換為可操作信息的預測模型。
知識表示和人工智能算法正在創建能夠解決複雜問題的智能機器。
雲計算，區塊鏈，量子計算等趨勢技術正在轉換數據科學。需要設計有效的數據架構以用於有用的存儲和檢索。
遍布世界各地，正在生成巨大的數據庫存儲庫。數據可以是結構或非結構化的，並以各種數據格式。可以集成和分析數據芯盤以進行有意義的數據驅動的決策。
數據分析師能夠識別必要的信息，轉換數據並使用它來識別重要模式。數據分析師還有助於介紹數據並可視化決策的數據。
職業作為數據科學家：
具有更多的經驗，並可以使用他或她的核心競爭力在各個領域中解決問題，例如金融，保險，零售和醫療保健。數據科學家能夠探索數據，符合商業模式的問題陳述，以及工程師有效的端到端解決方案。’
除了計算和經驗技能，數據科學家最重要的功能是能夠識別可以使用數據科學的問題，通過數據驅動的洞察力提高人為決策。
使得巨大數據可用是挑戰，數據科學家需要在計算數學，數據分析，機器學習，人工智能，數據可視化等各種區域中的技能，甚至編程語言。此外，在不同的域名，商業，經濟學，金融，生產等中，需要知識。因此，數據科學所需的技能組是間際學科。但是
，數據科學家可能或可能沒有桿背景，它們可以來自不同的領域，如統計，社會科學，經濟等。隨著數據存儲庫的大小正在增長，對熟練的數據科學專業人員的需求是指數增加的目前，需求超過了供應。
數據科學作業配置文件包括：
1。數據科學家：數據科學家是一家在不同域名工作的人。數據科學家能夠定義問題陳述，項目目標符合業務目標。他們幫助識別使用人工智能，機器學習和基於數據的預測來確定模式和趨勢。它們必須在人工智能，機器學習，統計數據和數據工程的相關主題中具有強大背景。數據分析師：通常，數據分析師與業務和管理團隊合作，建立項目目標和業務需求。他們有助於收集相關數據和數據探索。它們轉換數據並分析它以解釋模式和趨勢。他們還有助於提出模式並可視化數據，以幫助團隊將模式轉換為可操作的項目。
它們必須具有卓越的人際關係技巧，具有編程，數據庫等技術技能管理，數據分析和數據可視化工具。機器學習的專業知識以及對雲平台的徹底了解，如SAzure，IBM和Google預計。業務分析師專注於商業智能，與商業模式及其相關技術合作。
他們需要對業務，金融以及IT技術進行良好的理解，如數據建模，數據可視化工具等類似地，金融分析師在建設系統交易模型，策略和交易信號方面高度專業化。
3。數據工程師：傳統上，組織僱用，數據庫管理員每天管理和管理數據。他們負責維護組織數據庫的完整性和性能，並確保組織的數據的安全性。他們必須了解傳統的關係數據庫，災難恢復和數據庫備份程序以及熟悉報告工具。
數據工程師，另一方面，負責開發和維護可擴展的數據管道和構建API以支持數據存儲庫。數據模型在自然界中變得多樣化，數據格式的知識，填充數據模型的大數據技術已經成為必需品。
4。企業數據架構師：DataArchitects和Stewards在戰略層面提供企業的數據管理服務，同時確保數據質量，可訪問性和安全性。企業數據架構師是在戰略層面創建數據管理，管道及其存儲庫的藍圖的那些。通過識別技術層，性能和數據庫大小要求來構建和維護組織的數據庫。
它們還與數據工程師和管理員合作，以確保戰略使用數據的確保性能，隱私和安全性。
可能影響未來的頂級技術趨勢是人工智能和量子計算機。量子計算機具有可能支持下一代應用程序的計算要求的處理單元。
啟用的生物識別方法允許基於可識別和可驗證的數據（如語音，虹膜，指紋和麵部）識別和認證。基於生物識別的技術，如DNA匹配，視網膜識別，語音識別等。將轉換安全性和認證系統。
在AI和ML，計算機Vision啟用的幫助下技術能夠準確地識別和分類圖像和視頻中的對象。IOT，智能個人設備和可穿戴設備的擴散將進一步產生AI和ML在運輸，醫療保健和醫學科學中的應用。使用自然語言處理方法對於確保人類命令導致自動化非常重要。在自動駕駛車輛中使用人工智能可以幫助減少碰撞和司機的負擔。
數據科學應該是本科課程的一部分：aicte
牢記對熟練數據科學家的巨大需求，最近從AITICTE列出的數據科學通知作為需要成為本科課程的一部分的新興領域之一。幾家印度技術機構提出了新的數據科學本科工程方案。
課程內容，其交付，教師以及提供的能力對於成功至關重要課程。該行業正在尋找具有所需技能的人才以及域知識。
數據科學和工程中的典型本科課程應結合三個非重疊的計算機科學流，數學/統計和先進技術。要將他們的數據科學技能應用於真實世界的問題，他們需要在新域中迅速獲得專業知識。
行業正在聘請來自各個領域的專家，並作為技術專家，數據科學家需要與各種團隊進行互動和協作。
畢業生應該在商業，保險，醫療保健等地區擁有域名知識，目前的數據科學家部署。更好的是在本科課程中包含這樣的域知識。
數據科學的課程必須由來自各學科以及數據科學從業者的學術界的正確組合來教授。課程交付應包含項目來幫助學習概念，以便將它們應用於案例研究和數據集。
快速變化的行業要求具有更適應的技能畢業生，即在最近的過去很少見。缺乏軟技能和適應性歸因於印度大學的教育系統。建議在本科課程期間，學生s應該接觸到不同的環境，教學法和多種文化。這將使一名畢業生的球員和一個更開放和適應的人。
學生在國外學習學期的機會總是有利的，最好是在一個頂級大學。學生接觸到全球數據科學觀，並提前曝光。這將有助於嶄露頭角的數據科
學家成為一種全球性的公民，這是一個小時的需要。
但還有其他橫跨功能，21世紀技能雇主在一個井中尋找-若干數據科學家。該領域需要分析創造力。除了用於分析的標準技術的知識外，您作為數據科學家的成功取決於您解釋數據的能力，創新並帶來創造性的方法解決問題。
最終，數據科學是一個團隊運動-數據科學家需要強大的人際交往技巧，有效地與技術和非技術合作夥伴有效工作。
rohinirrao，助理教授和計劃COORDINATOR，BTECH數據科學與工程，經濟學理工學院計算機應用系。
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