എന്താണ് Data Science?
ഡാറ്റാ സയൻസ് ഡൊമെയ്നിൽ, പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതും ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലൂടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതും സ്റ്റാൻഡേർഡ് സമ്പ്രദായമാണ്. പലപ്പോഴും, മികച്ച ഉൾക്കാഴ്ച നേടുകയെന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനോ അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു.
ഭാവി ഫലങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന നിരവധി സാങ്കേതികവിദ്യകളുണ്ട്. വളരെ ചുരുങ്ങിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ, ഡെസ്ക്ടോപ്പുകളിൽ നിന്ന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുള്ള വലിയ സമാന്തര വെയർഹൗസുകൾ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുന്നതിലേക്ക് ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പുരോഗതിയുണ്ടായി; ഈ രീതിയിൽ, റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകളിലെ ഇൻ-ഡാറ്റാബേസ് അനലിറ്റിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഘടനാരഹിതമായ വലിയ ഡാറ്റാ ടൂളുകളിലേക്ക് പ്രകടമായ പരിവർത്തനമുണ്ട്.
സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ എഴുതിയ വികാരവും മറ്റ് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങളും പ്രവചന മോഡലുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഘടനാരഹിതമോ അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതോ ആയ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശകലനം കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു; ഇത് പലപ്പോഴും മോഡൽ ഗുണനിലവാരത്തിലും കൃത്യതയിലും ഗണ്യമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
വളർന്നുവരുന്ന അനലിറ്റിക്സ് സമീപനങ്ങൾ മോഡൽ ബിൽഡിംഗിലെയും ആപ്ലിക്കേഷനിലെയും ഘട്ടങ്ങൾ യാന്ത്രികമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) സാങ്കേതികവിദ്യയെ ആധുനിക ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് ആവശ്യമായ പരിണാമമാക്കി മാറ്റുന്നു.
വിജയകരമായ എം എൽ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് അൽഗോരിതങ്ങൾ + ഡാറ്റ + ടീം, വളരെ ശക്തമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവയുടെ സംയോജനം ആവശ്യമാണ്.
വളർന്നുവരുന്ന ആദ്യ മൂന്ന് ജോലികളിൽ ഒന്നാണ് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്
ഡാറ്റാ സയൻസ് ഒരു മേഖലയായി നിരവധി പതിറ്റാണ്ടുകളായി നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും, കഴിഞ്ഞ അഞ്ച് വർഷത്തിനുള്ളിൽ ബിസിനസിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ച ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം സൃഷ്ടിച്ചു, ഇത് പരിശീലനം ലഭിച്ച പ്രൊഫഷണലുകളുടെ ലഭ്യതയെ മറികടക്കുന്നു. ഇന്ന്, 63% എക്സിക്യൂട്ടീവുകളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന തടസ്സമായി കഴിവിന്റെ അഭാവം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു. ഈ ടാലന്റ് വിടവ് അഭിലഷണീയരായ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കുള്ള അവസരവും വിപണിയിൽ മത്സരപരമായ നേട്ടത്തിനായി പരിശ്രമിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് ഒരു വെല്ലുവിളിയുമാണ്.
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ എമർജിംഗ് ജോബ്സ് റിപ്പോർട്ട് [2], 2020 അനുസരിച്ച്, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് മൂന്ന് വർഷമായി 'എമർജിംഗ് ജോബ്സ്' പട്ടികയിൽ ഒന്നാമതാണ്. മുമ്പ് നിലവിലുണ്ടായിരുന്ന ജോലികളുടെ പരിണാമവും അക്കാദമിക് ഗവേഷണത്തിലെ ഡാറ്റയ്ക്ക് വർദ്ധിച്ച ഊന്നലും കാരണം എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും ഗണ്യമായി വളരുന്ന ഒരു പ്രത്യേകതയാണിത്.
ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് വിജയിക്കാൻ എന്തൊക്കെ കഴിവുകൾ ആവശ്യമാണ്?
സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം എന്നിവയുടെ കവലയിൽ കാണപ്പെടുന്ന ഒരു ക്രോസ് ഡിസിപ്ലിനറി വൈദഗ്ധ്യമാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്. ഇത് മൂന്ന് വ്യത്യസ്തവും പരസ്പരപൂരകവുമായ മേഖലകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
- സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ മോഡൽ ചെയ്യാനും സംഗ്രഹിക്കാനും
- കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും
- ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉത്തരങ്ങൾ സന്ദർഭത്തിൽ വയ്ക്കുന്നതിനും ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്
- പലപ്പോഴും നഷ്ടപ്പെടുന്ന മറ്റ് കഴിവുകൾ ഇവയാണ്:
- നേതൃത്വം
- ടീം വർക്ക്
- ആശയവിനിമയം
