ప్రతి చోటా.. డేటా

సాంకేతిక విద్యా ఉద్యోగ రంగాల్లో వేగంగా దూసుకొచ్చి చర్చనీయంగా నిలిచిన అంశం... డేటా సైన్స్‌! హైదరాబాద్‌లో డేటా కేంద్రాల క్లస్టర్‌ ఏర్పాటుకు అమెజాన్‌ వెబ్‌సర్వీసెస్‌ ముందుకు రావటం, డేటా కేంద్రాల విస్తరణ లాంటి పరిణామాలతో భారీగా డేటా ఉద్యోగాలు లభించనున్నాయి. ఈ నేపథ్యంలో ఈ రంగంలో కెరియర్‌ అవకాశాలూ, కోర్సుల వివరాలూ తెలుసుకుందాం!
పది సంవత్సరాల క్రితం వరకూ పరిచయం లేని, ఉనికిలోనే లేని డేటా సైన్స్‌... నేడు అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందింది. ఉద్యోగం లేనివారి, ఉన్నవారి నోట తరచూ వినిపిస్తోంది. 2026 నాటికి డేటా సైన్స్‌ రంగం ఉద్యోగావకాశాల్లో దాదాపు 28 శాతం అభివృద్ధికి కారకం కాబోతోందని ప్రముఖ సంస్థ గ్లాస్‌డోర్‌ అంచనా. సరైన మెలకువలు ఉన్న అభ్యర్థుల కొరత తీవ్రంగా ఉన్న రంగాల్లో దీన్ని మొదటి స్థానంలో ఉంచవచ్చు. వివిధ రంగాల్లో ఇదివరకే అనుభవం ఉన్నవారు కూడా దీనిలో ప్రవేశించటానికి ఉత్సాహం చూపిస్తున్నారంటే ఇందులోని ప్రత్యేకతలు ఎన్నో! కొనుగోలు పద్ధతుల ద్వారా వినియోగదారుల అభిరుచులు, ఆకాంక్షలను శాస్త్రీయ, సాంకేతిక పద్ధతుల ద్వారా ముందుగానే తెలుసుకుంటే..? అప్పుడు వారి అంచనాల మేరకు ఉత్పత్తులను రూపొందించవచ్చు. అలా వారి విశ్వాసాన్ని పొందడం ద్వారా వ్యాపారాభివృద్ది, విస్తరణలు సుసాధ్యమవుతాయి. ఈ వ్యాపార కోణంనుంచి పుట్టినదే ఈ  డేటా సైన్స్‌. నిర్దిష్ట పరిశ్రమ రంగ పరిజ్ఞానం, ప్రోగ్రామింగ్‌లో మెలకువలు, గణితం, గణాంక శాస్త్రాల మౌలికాంశాలపై మంచి పట్టున్నవారు దీనిలో రాణిస్తారు. వీటి సమర్థ, సమయోచిత అనువర్తనం ద్వారా డేటా నుంచి ఉపయుక్తమైన దృక్పథం వెలికితీయగలుగుతారు.

సమాచార మాంత్రికుడు...   డేటా సైంటిస్ట్‌

ఈ రంగంలో అత్యధిక ప్రాచుర్యంలో ఉన్న ఉద్యోగమిది. ముడి రూపంలో ఉన్న డేటా నిర్వహణ, గణాంక ప్రక్రియల ప్రయోగంతో డేటా నిశిత పరిశీలన- విశ్లేషణ, ఈ విశ్లేషణల ద్వారా అర్థవంతమైన సమాచార గ్రహణ, వాణిజ్య- వ్యాపార అభివృద్ధికి దోహదపడేలా సారాంశాన్ని అన్వయించడం, సహోద్యోగులతో, పై అధికారులతో సముచిత నిర్ణయాలకు అనుకూలంగా సమాచారాన్ని పంచుకోవడం ఈ స్థాయి ఉద్యోగుల విధులు. అటు అధికారులతోనూ.. ఇటు వారి నిర్ణయాలను అమలు చేసే బృందంతోనూ మెలిగే ఈ హోదాకు ఎంతో విలువ ఉంటుంది. సూక్ష్మంగా చెప్పాలంటే- కష్ట నష్టాలను ముందుగానే కనిపెట్టగలిగిన, లభించబోయే లాభాలను బేరీజు వేసి వాటి నమూనా అభివృద్ధి చేసి ప్రదర్శించగలిగిన సమాచార మాంత్రికుడే డేటా సైంటిస్ట్‌.
మెలకువలు- నైపుణ్యాలు
ఇంజినీరింగ్‌ స్థాయిలో క్రమసూత్ర పద్ధతుల రచన (అల్గోరిదమ్‌ డిజైన్‌), డేటా బేస్‌ సిస్టమ్స్‌ (బిగ్‌ డాటా)లో ప్రావీణ్యం, గణితం, సంభావ్యత, సాఫ్ట్‌వేర్‌ ఇంజినీరింగ్‌, డేటా కమ్యూనికేషన్స్‌, డిస్ట్రిబ్యూటెడ్‌ కంప్యూటింగ్‌ సబ్జెక్టుల్లో ప్రావీణ్యం చాలా అవసరం. ప్రోగ్రామింగ్‌ లాంగ్వేజిలలో పైతాన్‌, సీ++, పెర్ల్‌, ఎస్క్యూఎల్‌, హైవ్‌, పిగ్‌ వంటి క్వెరి లాంగ్వేజిలలో, ఆర్‌, స్పార్క్‌, ఎస్‌ఎఎస్‌ లాంటి సంభావ్యత టూల్స్‌లో మెలకువలు కావాలి. అలాగే మాడలింగ్‌ టూల్స్‌ వాడుకలో ప్రావీణ్యం అవసరం. ముందస్తు నమూనాల నిర్మాణం (ప్రిడిక్టివ్‌ మాడలింగ్‌), సమాచార కచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయించగలిగలిగిన నియంత్రణ పద్ధతుల రూపకల్పన, సునిశిత ఆలోచనా విధానం.. డేటా సైంటిస్టుల బలం.

నిలదొక్కుకోవడం సవాలే

డేటా సైన్స్‌ రంగంలో వివిధ హోదాలూ, వాటి బాధ్యతలూ వైవిధ్యభరితమైనవిగా, మార్పులతో కూడుకున్నవిగా ఉంటాయి. దీనిలో ప్రవేశించడం ఒక ఎత్తయితే, నిలదొక్కుకోవడం మరో ఎత్తు. పూర్వానుభవంతో నిమిత్తం లేకుండా ఈ రంగంలో ఉద్యోగం చేద్దామనుకునేవారి సంఖ్య రోజురోజుకీ పెరుగుతున్నదే తప్ప తరగడం లేదు. ఐతే ఈ రంగంలోకి ఆకర్షితులై ఉద్యోగం చేస్తూ, ఎంతో మొత్తంలో జీతాలు పొందుతున్నవారిలోనూ దీన్నుంచి విరమించుకుని వేరే ఉద్యోగం వెతుక్కోవాలనుకునేవారి సంఖ్య గణనీయంగానే ఉంది. ఇటువంటి విపరీత ధోరణులున్న ఈ రంగంలో ఎదగాలంటే ఏం చెయ్యాలి?
డేటా సైన్స్‌ సాధకులు ఏం చేస్తారు? వివిధ మాధ్యమాలూ, ఫార్మాట్లలో ఉన్న డేటాపై మెషిన్‌ లర్నింగ్‌ క్రమసూత్ర పద్ధతులను అనువర్తనం చేస్తారు; మానవ మేధను అనుకరించే, దానితో సమాంతరంగానూ పనిచేసే కృత్రిమ మేధ వ్యవస్థలను నిర్మించి అభివృద్ధి చేస్తారు. మనిషి తీసుకునే నిర్ణయాలను మర తీసుకునేలా వ్యవస్థను పెంపొందించాలంటే - ఈ రంగంలో కెరియర్‌ కావాలనుకున్నవారికి సమస్యలూ, వాటికి సమాధానాలు వెతికే ఆలోచనా విధానంలో మార్పు అవసరం. ఇదే ఉన్నతికి పెట్టుబడి!  
ఈ రంగంలో ఎవరు నిలదొక్కుకోగలరు? వాణిజ్య రంగానికి మూలమైన డేటా సేకరణ (కలెక్షన్‌), ఆకృతీకరణ (షేపింగ్‌), నిల్వ (స్టోరేజి), నిర్వహణ (మేనేజింగ్‌), విశ్లేషణ (అనాలిసిస్‌) బాధ్యతలను నిర్వహిస్తూ; సమాచార చోదిత నిర్ణయాలను తీసుకునేలా డేటాను విశ్లేషించేవారూ... ఆపై విలువైన సమాచారాన్ని రాబట్టగలిగేవారూ! ఇన్ని ఆకర్షణలున్న ఈ రంగంలో వివిధ స్థాయుల్లో ఉద్యోగాలు ఉంటాయి. ‘డేటా సైన్స్‌’ అన్న పదం ఒక ఉద్యోగం కాకుండా ఒక ఉద్యోగాల సముదాయానికి ఇంటిపేరుగా చెప్పుకోవచ్చు. ముఖ్యంగా డేటా సైంటిస్ట్‌,  డేటా ఇంజినీర్‌, డేటా అనలిస్ట్‌, మెషిన్‌ లర్నింగ్‌ ఇంజినీర్‌, స్టాటిస్టీషియన్‌ అనే వివిధ స్థాయుల బాధ్యతలు ఉంటాయి.
ఈ ‘ఎమర్జింగ్‌ టెక్నాలజీ’ రంగంలో లక్షల ఉద్యోగ అవకాశాలున్నాయి.  అన్నీ ఒకే స్థాయిలో ఉండవు. ఒక్కో నిర్దిష్టమైన పనికి  ప్రత్యేక నైపుణ్యాలు అవసరం!