నేర్పుగా దూసుకువెళ్లొచ్చు!

రోజురోజుకూ డేటా సైన్స్‌కు ప్రాముఖ్యం పెరుగుతోంది. ఈ రంగంలో నైపుణ్యం సాధించడం ఎలా? డేటా సైన్స్‌లో  ఏయే కోర్సులు, ఉద్యోగాలూ అందుబాటులో ఉన్నాయి? దీనికి సంబంధించిన పూర్తి వివరాలు తెలుసుకుని సందేహాలు నివృత్తి చేసుకుందామా?
ప్రతిరోజూ మనం చాలా సమాచారాన్ని నెట్‌లో వెతుకుతుంటాం. మనలాంటి వినియోగదారులు ఏమి చూస్తున్నారు, దేని కోసం వెతుకుతున్నారు అనేది కంపెనీలకు చాలా ముఖ్యం. ఉత్తమ ఉత్పత్తులతో వినియోగ సేవలను అందించడంలో ఈ డేటా వారికెంతో సహాయపడుతుంది. కంపెనీలు తమ అవకాశాలను అంచనా వేయడానికి, గుర్తించడానికీ, మార్కెట్‌ పరిస్థితుల్లో పోటీలో ముందుండడానికీ డేటా సహాయపడుతుంది. వ్యాపారాలు వృద్ధి చెందడానికైనా, అభివృద్ధి చెందడానికైనా ఇది అవసరం.
వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరించడంలో, కొనుగోలుదారుల అవసరాలను అర్థం చేసుకోవడంలో డేటా ఎంతో సహాయకారిగా ఉంటుంది. ఎందుకంటే- విక్రయాలను అంచనా వేయటం, కొత్త కస్టమర్లను గుర్తించడం, కస్టమర్లను పెంచడంలో సహాయపడటం, మార్కెటింగ్‌ ప్రయత్నాలను మెరుగ్గా నిర్వహించడం...మొత్తంమీద వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి మేటి నిర్ణయాలు తీసుకోవడం దీని ద్వారా సాధ్యమవుతుంది.
డేటా అనేది సమాచార భాగం. డేటా సైన్స్‌ అనేది గణితం, గణాంకాలు, కంప్యూటర్‌ సైన్స్‌, ఇన్ఫర్మేషన్‌ సైన్స్‌, మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ ఇంకా ఆర్టిఫిషియల్‌ ఇంటెలిజెన్స్‌ (కృత్రిమ మేధ) అనే బహుళ విభాగాల కలయిక.

డేటా సైంటిస్ట్‌ ఎవరు?
పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సేకరించడం, విశ్లేషించడం, వివరించడం కోసం బాధ్యత వహించే ప్రొఫెషనలే..డేటా సైంటిస్ట్‌. ఈ హోదా...విభిన్న నిపుణుల కలయిక. ఓ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు, శాస్త్రవేత్త, గణాంకవేత్త, కంప్యూటర్‌ ప్రొఫెషనల్‌తో సహా అనేక సంప్రదాయ సాంకేతిక పాత్రల సమ్మేళనం.
సమాచారాన్ని సేకరించి, నిల్వచేసి అసరమైనప్పుడు ఉపయోగించే ప్రక్రియలో డేటా సైంటిస్టు కొంత భాగాన్ని ఆటోమేట్‌ చేస్తాడు. ఇదొక టీమ్‌ వర్క్‌. పూర్తి డేటా సైంటిస్ట్‌గా రూపాంతరం చెందడానికి కొంత సమయం పడుతుంది, ఎందుకంటే డేటా పూర్తి లైఫ్‌ సైకిల్‌ను అర్థం చేసుకోవాలి. ఇతర రంగాల శాస్త్రవేత్తల్లాగే డేటా సైంటిస్ట్‌ కూడా భారీ డేటాతో వ్యవహరిస్తారు.

కృత్రిమ మేధ పాత్ర
కృత్రిమ మేధ (ఏఐ) అనేది వ్యవస్థను సొంతంగా పని చేయడానికి సంస్థలకు సహాయపడే ప్రక్రియ. ఈ ప్రక్రియకు అభ్యాసాలు (లెర్నింగ్స్‌) అవసరం. అభ్యాసం మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌లో ఒక భాగం. సిస్టమ్‌ కృత్రిమంగా తెలివైనదని నిరూపించడంలో మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ సహాయపడుతుంది. డేటా సైన్స్‌, కృత్రిమ మేధ, యంత్ర అభ్యాసాలు ఎల్లప్పుడూ పరస్పరం అనుసంధానమై ఉంటాయి
డేటా సైన్స్‌ అనేది గణాంకాలు, ప్రోగ్రామింగ్‌- ఈ రెండిటి కలయిక. దీనిలో ప్రావీణ్యం సంపాదించడానికి లీనియర్‌ ఆల్జీబ్రా అండ్‌ కాలిక్యులస్‌ ఎలా పనిచేస్తుందనేదానిపై స్పష్టమైన అవగాహన ఉండాలి. పైతాన్‌, జూలియా మొదలైన ఏదైనా ప్రోగ్రామింగ్‌ భాషలో బలమైన పట్టు అవసరం. ఇక్కడ ఎస్‌క్యూఎల్‌ను అర్థం చేసుకోవడం కూడా ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తుంది. నిజానికి డేటా సైన్స్‌ ప్రయాణంలో 36 కంటే మించి పాత్రలు ఉన్నాయి.

చాలా సంస్థలు వినియోగదారుల సంతృప్తి కోసం డేటాను విరివిగా ఉపయోగిస్తున్నందున డేటా సైంటిస్టుల అవసరం భారీగా పెరిగింది. ఏఐఎం పరిశోధన ప్రకారం- మనదేశంలో జూన్‌ 2021లో డేటా సైన్స్‌లో 1,37,870 కొలువులున్నాయి. జూన్‌ 2020తో పోలిస్తే ఉద్యోగాల అవసరాలు 47.1 శాతం పెరిగాయి. నౌకరీ, లింక్డ్‌ఇన్‌ మొదలైన ప్రసిద్ధ జాబ్‌ వెబ్‌సైట్‌ల్లో డేటా సైన్స్‌ ఉద్యోగావకాశాలే ఎక్కువగా కనిపిస్తాయి.

డేటా సైంటిస్ట్‌ అవ్వాలంటే...

డేటా సైంటిస్ట్‌ కావడానికి ప్రాథమిక అర్హత, వయసు ఎప్పుడూ అడ్డంకి కావు. 12 సంవత్సరాల విద్యార్థులు కూడా డేటా సైంటిస్ట్‌గా మారటం సాధ్యమే. మెకానికల్‌, సివిల్‌, ఎలక్ట్రికల్‌- ఐటీ టెస్టర్‌, డీబీఏ...ఏ అర్హతలున్నవారైనా డేటాసైన్స్‌ నేర్చుకోవచ్చు.  
* ముందుగా ప్రాథమిక అంశాలు నేర్చుకోండి. ప్రోగ్రామింగ్‌తో డేటా సైన్స్‌ కోర్సును ప్రారంభించడం మంచిది కాదు- మీరు స్టాటిస్టిక్స్‌ నేపథ్యం నుంచి వచ్చివుంటే తప్ప.
* లీనియర్‌ ఆల్జీబ్రా, కాలిక్యులస్‌ అవసరం. వాటిని అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నించండి.
* వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సవాళ్లను అర్థం చేసుకోవడానికి అల్గారిథమ్‌లను నేర్చుకోవాలి.
* ప్రోగ్రామింగ్‌ ఎల్లప్పుడూ మీ ఎంపిక. పైతాన్‌కూ, జూలియాకూ డిమాండ్‌ ఉంది.
* నిజ జీవిత డేటాతో ప్రయోగాలు చేయడానికి ప్రయత్నించండి. డేటా సైన్స్‌లో నమూనా ప్రాజెక్ట్‌ లాంటిది ఏదీ లేదు.
* చాలా విషయాలు నేర్చుకుని మిమ్మల్ని మీరు కంగారు పెట్టుకోకండి. తెలివిగా మీకు వర్తించే వాటిని మాత్రమే ఎంచుకోండి.
*  టూల్స్‌, ట్రెండ్‌లు, మార్పులు మొదలైనవాటితో బయట ఏం జరుగుతోందో ఎప్పటికప్పుడు తెలుసుకుంటూ ఉండండి.
* శిక్షణ తీసుకోవడానికి ప్రాధాన్యం ఇవ్వొచ్చు. కానీ మీకు కొంత స్పష్టత వచ్చిన తర్వాత మాత్రమే అది ఫలితమిస్తుంది.  
* టెస్టింగ్‌, డేటా సైన్స్‌లో విశ్లేషణాత్మక ఆలోచన ఉండాలి. ఒక టెస్టర్‌ తన గణిత నైపుణ్యాలూ, పైతాన్‌, జూలియా, ఏఐ టెక్నాలజీ నేర్చుకోవడం ద్వారా డేటా సైంటిస్ట్‌గా మారవచ్చు.
* టెస్టర్‌ అనుభవం డేటా సైన్స్‌ రంగంలో సులభంగా ఎదగడానికి సహాయపడుతుంది.  
* వ్యాపార నమూనా గురించి పూర్తి అవగాహన పొందాలి. (ఇది క్యూఏ చాలాసార్లు చేస్తుంది).
* ఎస్‌క్యూఎల్‌ నివేదిక రూపొందించడం అందరికీ సాధారణం. డేటా సరైనదేనా కాదా అని విశ్లేషించడం, ఆడిట్‌ చేయడంలో ఎస్‌క్యూఎల్‌ పాత్ర కీలకం.

ఏ కోర్సులున్నాయి?

చాలా ఇంజినీరింగ్‌ కళాశాలలు ఏఐ, డేటా సైన్స్‌లో బీటెక్‌ను ప్రారంభించాయి. ఇది కంపెనీ అవసరాలకు అనుగుణంగా నిపుణులు రూపొందడంలో సహాయపడుతుంది.
డేటా సైన్స్‌ నేర్చుకోవడానికి ఉత్తమ ఆన్‌లైన్‌ వేదికలు- coursera, edX, Udemy, Udacity, Edureka, Data camp, Kaggle  ఇవి అందించే డేటా సైన్స్‌, మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ కోర్సులు ఫ్రెషర్స్‌ నుంచి అనుభవజ్ఞులైన నిపుణుల వరకూ ఎవరైనా నేర్చుకోడానికి  అనుకూలంగా ఉంటాయి.