就工作机会和支付福利而言，数据科学目前是最有吸引力的职业选择之一。每年都有成千上万的毕业生涌现，为所有人找到合适的职位变得越来越困难。但是，数据科学的引入使得更容易提高和微调新生的技能，使他们更有吸引力。
数据科学家很可能不仅是IT行业的未来，而且同样是所有行业和部门的未来。
数据科学的使用
要了解未来数据科学的范围，重要的是要了解它如何帮助解决问题。不仅重要的是运作方式，而且运作的地方。
1.一般来说
数据科学不仅适用于技术，而且适用于所有人。由于我们使用并提供生活各个层面的数据，因此有必要以正确的方式将其用于良好的事业。数据以一种或另一种方式显示了人们的普遍行为。公司可以以使他们受益的方式使用这些信息。它还为他们提供有关人们拒绝或最不喜欢什么的信息。
数据科学的未来在于如何利用数据，使用频率以及使用多少。该数据可用于发现脉动并为业务打开新的大门，从而也为新的工作打开大门。
2.在医疗保健中
数据分析及其解释是该国设法遏制和更好地了解大流行及其性质的一种方式。医疗保健部门在寻找医疗保健服务，药品甚至创建新设备时严重依赖基于数据的信息及其解释。
3.电子商务
印度是世界第二大电子商务市场，由此产生的数据令人震惊。顶尖的电子商务巨头使用这些数据来找出其工作效率最高和工作效率最低的项目，以微调其市场。然后，他们可以轻松地通过搜索引擎推送有利条件的商品，以吸引越来越多的客户。
识别趋势有助于公司优化价格范围并管理库存以获取最大利益。
4.在零售市场
零售技术公司利用来自各种社交媒体和其他来源的数据和反馈来推断受欢迎的商品。以后，他们可以通过资源宣传所有这些“受欢迎”的商品，并在各自的商店或中心中提供更多商品。
当客户在浏览自己喜欢的产品时使用图像识别时，数据科学将朝着人工智能发展。此外，当客户在线上在其屏幕上看到推荐的产品时，这是数据整合以及零售营销商正确使用它们的结果。
通过使用此类数据，零售营销人员可以通过多种渠道推广各自的产品。当客户获得对他们更满意的优化价格范围时，购买量会更多，这对两种方式都是有益的。
5.金融业
数据科学通过不断监视和分析市场趋势以及适当的预测来帮助做出决策。它还通过客户提供的数据协助欺诈检测，风险管理，检测客户交易或交易中的异常情况以及客户分析。此类个人数据有助于为客户创建个性化服务。
金融业必须处理结构化和非结构化数据。数据科学有助于将非结构化数据编译并整理成有用的形式，并为可以在其中检测到的任何问题找到理想的解决方案。
印度数据科学家的未来
印度数据科学的未来主要在于为现有数据寻找适当的价值。在未来几年，分析部门还有很多工作要做。他们需要有一个特定的目标，要具备一定的实践技能，要有分析能力才能找到数据并推论出问题，然后为工业和公众找到更好，更有吸引力的未来的正确方法。
数据科学对于许多有抱负的人可能是一个立即起步，对于所有级别的专业人员来说，这都是潜在的职业发展机制。也许是时候人们开始寻找一些高质量的课程，认证的或长期的课程，例如数据科学中的PGP，以使自己有资格在不久的将来取得成功。
数据科学家的工作前景
数据科学家是可以集成原始数据并查找问题和解决方案以改善组织的人。尽管此过程涉及技术，算法和机制，但仍需要一些独特的技能来识别，纠正和解释问题和解决方案。
这就是熟练的数据科学家出现的地方。由于与数据相关的洞察力显示出业务动态变化的巨大潜力，因此公司需要专门处理数据库的人员。
这在所有行业中创造了突然的工作机会。每个企业都会拥有自己的数据，并且都需要有人以最有利的方式对其进行分析。尽管数据科学已经在几所领先的管理和技术学校中存在，但它从未像去年一样流行。
专业成长
现在，不仅为新生提供了一些职位空缺，而且对于经验丰富的专业人员来说，这也是一个千载难逢的机会，他们可以提高自己的技能并将其转化为有用的职业，但仍然可以从事同一职业。
数据分析和管理现在被认为是一个独立的职业，但是专业人员也可以报名参加数据科学家课程并成为数据专家。这是专业发展的绝佳选择。
如何成为数据科学家？
对此类人才的需求激增也为数据科学家课程或类似课程的进一步需求打开了大门。尽管此类课程已经在多个IIT，IIM，IISc等中进行了，但是需求的增长促使许多其他学院提供了这些课程。其中一些是长期学位课程，而其他一些则是短期认证课程或稍长的课程，例如数据科学中的PGP等。
成为数据科学家
成为数据科学家的最大魅力在于，它为初学者和经验丰富的人提供了充足的机会。根据他们的经验，他们俩都有可能获得丰厚的回报。
截至目前，数据科学家的年薪在1.1-15.4L之间，具体取决于其资历和经验。如果您拥有正确的技能，这是一个很棒的职业，可以提供更好的报酬。
数据科学家所需的技能是
对数学，统计，机器学习，算法等有基本的了解对Python，SQL等编程语言的了解对领域和业务的了解能够发现并提出正确的问题能够从给定的数据中找到答案交流技巧以表达解释和结果分析技巧来识别，分析和解决问题最后，良好的直觉可以帮助蓬勃发展并找到正确的解决方案结论
数据科学只是一个统称，在该技术领域中，前景是很多的。有数据分析，数据工程，人工智能，业务分析等等。
数据科学的未来和成功取决于人们能否很快意识到这一领域的潜力，并为即将到来的机遇做好准备。实际使用中需要数据科学中的几个领域。随着时间的流逝，这将创造更多的机会。
由于需要实践经验，因此找到理想的学院可以帮助他们塑造自己的“经验”，并在适当的机会出现时为他们做好充分的准备。
