డేటా సైన్స్‌లో ఏయే ప్రత్యేకతలు?

డేటా సైన్స్‌లో ఏయే ప్రత్యేకతలు?

తెలంగాణ, ఆంధ్రప్రదేశ్‌ రాష్ట్రాల్లో ఉన్న సాంకేతిక విద్యాసంస్థలు డేటా సైన్స్‌ అనుబంధ ప్రత్యేక కోర్సుల వైపు బాగా మొగ్గు చూపుతున్నాయి. ప్రముఖ ఇంజినీరింగ్‌ కళాశాలలు, జేెఎన్‌టీయూ అనుబంధ విద్యాసంస్థలు ఆర్టిఫిషియల్‌ ఇంటెలిజెన్స్‌ అండ్‌ డేటా సైన్స్‌ (ఏఐడీ), కంప్యూటర్‌ సైన్స్‌ అండ్‌ ఇంజినీరింగ్‌ ఇన్‌ డేటా సైన్స్‌ (సీఎస్‌డీ) లాంటి కోర్సులకు ఎంసెట్‌ ద్వారా అవకాశం కల్పిస్తున్నాయి.

తెలంగాణ, ఆంధ్రప్రదేశ్‌ రాష్ట్రాల్లో ఉన్న సాంకేతిక విద్యాసంస్థలు డేటా సైన్స్‌ అనుబంధ ప్రత్యేక కోర్సుల వైపు బాగా మొగ్గు చూపుతున్నాయి. ప్రముఖ ఇంజినీరింగ్‌ కళాశాలలు, జేెఎన్‌టీయూ అనుబంధ విద్యాసంస్థలు ఆర్టిఫిషియల్‌ ఇంటెలిజెన్స్‌ అండ్‌ డేటా సైన్స్‌ (ఏఐడీ), కంప్యూటర్‌ సైన్స్‌ అండ్‌ ఇంజినీరింగ్‌ ఇన్‌ డేటా సైన్స్‌ (సీఎస్‌డీ) లాంటి కోర్సులకు ఎంసెట్‌ ద్వారా అవకాశం కల్పిస్తున్నాయి. ఈ డేటా సైన్స్‌ ప్రత్యేకతలు, దీనిలో అభ్యసించే సాంకేతిక నైపుణ్యాలను తెలుసుకుందాం! 

డేటా సైన్స్‌.. బిగ్‌ డేటా.. డేటా అనలిటిక్స్‌.. ఇటీవలి కాలంలో ప్రపంచవ్యాప్తంగా చర్చనీయాంశమైన విభాగాలు! కారణం.. సమాచారానికి (డేటా) ఎనలేని ప్రాధాన్యం పెరగడమే .ఈ ఆధునిక యుగంలో సామాజిక మాధ్యమాల వినియోగం ఎక్కువ అవడం వల్ల డేటా భారీగా తయారవుతోంది. డిజిటల్‌ రూపంలో ఉన్న దీని విశ్లేషణ సరైన వ్యాపార నిర్ణయాలకు దోహదపడుతోంది. 

గూగుల్‌, ఫేస్‌బుక్‌, అమెజాన్‌ లాంటి అగ్రస్థాయి సంస్థలెన్నో డేటాను భద్రపరిచేందుకు కేంద్రాలు నిర్వహిస్తున్నాయి. వినియోగదారులు ఎలాంటి వస్తువులు కొంటున్నారు.. వేటికోసం ఆన్‌లైన్‌లో వెతుకుతున్నారు.. వారి ఆసక్తులు, అభిరుచులు.. ఇలాంటి సమాచారాన్ని సంస్థలు సేకరించి భద్రపరుస్తుంటాయి. అవసరమైనప్పుడు మళ్లీ ఈ డేటాను బయటకు తీసి.. సాంకేతిక పద్ధతుల ద్వారా విశ్లేషించి.. వినియోగదారుల అవసరాలు, అంచనాలకు తగ్గ వస్తు, సేవలను అందించేందుకు ప్రయత్నిస్తాయి. తద్వారా వ్యాపార వృద్ధిలో, విస్తరణలో ముందుంటాయి.

విస్తృతమైన డేటాను విశ్లేషించి, ఉపయుక్తమైన నమూనాలను గుర్తించి, దాని ఆధారంగా కంపెనీలు కీలక వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి తోడ్పడే పరిజ్ఞానమే డేటా సైన్స్‌. ఇది ఒక ఇంటర్‌ డిసిప్లినరీ రంగం. ఇందులో నిష్ణాతులవ్వాలంటే కంప్యూటర్‌ సైన్స్‌, స్టాటిస్టిక్స్‌, మ్యాథమెటిక్స్‌, అల్గారిథాల్లో మెరుగైన అవగాహనతో ఉండాలి.

నాలుగేళ్ల డేటా సైన్స్‌ ఇంజినీరింగ్‌ ప్రోగ్రామ్‌లో

మొదటి సంవత్సరం:

విద్యార్థులకు పైతాన్‌ లేదా జావా లాంటి ప్రోగ్రామింగ్‌ భాషలను పరిచయం చేస్తారు. ప్రాథమిక కోడింగ్‌ కాన్సెప్ట్‌లూ, సమస్యా పరిష్కార నైపుణ్యాలూ నేర్పిస్తారు. ముఖ్యంగా మ్యాథమెటిక్స్‌ ఫౌండేషన్‌ కోర్సులైన కాలిక్యులస్‌, లీనియర్‌ ఆల్జీబ్రా, ప్రాబబిలిటీ థియరీలోని కోర్సులు డేటా విశ్లేషణ, మోడలింగ్‌కు అవసరమైన గణిత పునాదిని అందిస్తాయి. డేటాబేస్‌ సిస్టమ్‌లు, డేటా సైన్స్‌ బేసిక్స్‌ గ్రహిస్తారు. వీటితో పాటు కమ్యూనికేషన్‌, సాఫ్ట్‌ స్కిల్స్‌, పర్సనాలిటీ డెవలప్‌మెంట్‌ లాంటి ప్రత్యేక నైపుణ్యాల్లో కూడా శిక్షణ ఇస్తారు. 

రెండో సంవత్సరం:

విద్యార్థులు ప్రాబబిలిటీ అండ్‌ స్టాటిస్టిక్స్‌ను లోతుగా పరిశోధిస్తారు. హైపోథెసిస్‌ టెస్టింగ్‌, రిగ్రెషన్‌ విశ్లేషణలో నైపుణ్యాలను పొందుతారు. మిషన్‌ లెర్నింగ్‌ కాన్సెప్ట్‌తో పాటు డేటా విజువలైజేషన్‌ టెక్నిక్‌లూ, బిగ్‌ డేటా అనలిటిక్స్‌నూ నేర్చుకుంటారు. కొన్ని కళాశాలలు మైనర్‌ ప్రాజెక్టుగా నిజ జీవిత సమస్యల పరిష్కారాలకు అవకాశాన్ని కల్పిస్తాయి. ఈ ప్రాజెక్టులో భాగంగా విద్యార్థులు ఒక బృందంగా ఏర్పడి తాము నేర్చుకున్న విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యాలూ, మెలకువలను ఉపయోగించి సమస్యకు పరిష్కారం అందిస్తారు. వీటితో పాటుగా విద్యార్థులు కోడింగ్‌ పోటీల్లోనూ, హ్యాకథాన్లలోనూ పాల్గొని సమస్యా పరిష్కార నైపుణ్యాలను మెరుగుపరుచుకోవచ్చు.

మూడో సంవత్సరం:

విద్యార్థులు డేటా మైనింగ్‌, క్లౌడ్‌ కంప్యూటింగ్‌, బిగ్‌ డేటా అనలిటిక్స్‌, డీప్‌ లెర్నింగ్‌ లాంటి అధునాతన అంశాలపై దృష్టి పెడతారు. న్యూరల్‌ నెట్‌వర్క్‌లు, డీప్‌ లెర్నింగ్‌ ఆర్కిటెక్చర్‌ల గురించీ, పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుంచి అర్థవంతమైన నమూనాలను సంగ్రహించే పద్ధతుల గురించీ నేర్చుకుంటారు. అదనంగా డేటా ఎథిక్స్‌, గోప్యతా పరిగణనలపై అవగాహన పొందుతారు. వీటితో పాటుగా విద్యార్థులకు ఆయా కళాశాలలు  అడ్వాన్స్‌డ్‌ ట్రైనింగ్‌ ప్రోగ్రాములను ఏర్పాటు చేస్తాయి. దీనివల్ల అధిక ప్యాకేజినిచ్చే గూగుల్‌, మైక్రోసాఫ్ట్‌, అడోబ్‌ లాంటి బహుళజాతి సంస్థలకు కావాల్సిన సామర్థ్యాలను అదనంగా నేర్చుకుంటారు.

నాలుగో సంవత్సరం:

సంవత్సరంలో వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పరిజ్ఞానం, నైపుణ్యాలను వర్తించే మేజర్‌ అకడెమిక్‌ ప్రాజెక్ట్‌ను చేయవలసి ఉంటుంది. ప్రత్యేక కోర్సులను ఎంచుకోవడానికీ, ఇంటర్న్‌షిప్‌లు/ పారిశ్రామిక శిక్షణలో పాల్గొనడానికీ, అధునాతన అంశాల అన్వేషణకూ అవకాశం ఉంది. సెమినార్‌లు, వర్క్‌షాప్‌ల ద్వారా ప్రొఫెషనల్‌ డెవలప్‌మెంట్‌, ఫీల్డ్‌లోని తాజా పురోగతులతో అప్‌డేట్‌ అవ్వడం గురించి శిక్షణ ఇస్తారు. విద్యార్థులకు ఉపాధి అవకాశాలు కల్పించేందుకు కళాశాలలు ప్రాంగణ నియామకాల పరంగా వివిధ కంపెనీలకు కావాల్సిన నైపుణ్యాల్లో శిక్షణ ఇస్తాయి. వీటిలో ముఖ్యంగా ఆప్టిట్యూడ్‌, రీజనింగ్‌, సాఫ్ట్‌ స్కిల్స్‌, టెక్నికల్‌ స్కిల్స్‌ తోపాటుగా రెజ్యూమె బిల్డింగ్‌ లాంటి వివిధ అంశాలపై అవగాహన కల్పిస్తారు.

ఉపాధికి భారీ అవకాశాలు

 సైన్స్‌ ఉద్యోగాలకు గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా డిమాండ్‌ బాగా పెరుగుతోంది. లాజిస్టిక్స్‌, బిజినెస్‌ ఇంటెలిజెన్స్‌, మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌, డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌, డేటా సైన్స్‌ లాంటి రంగాల్లో ఉద్యోగావకాశాలు ఎక్కువ సంఖ్యలో ఉంటాయి. భవిష్యత్తులోనూ డేటా అనలిస్టులకూ, డేటా సైంటిస్టులకూ చక్కటి అవకాశాలుంటాయని నిపుణుల అంచనా. డేటా అనలిస్టులకు ఎంట్రీ స్థాయిలో సగటు వార్షిక వేతనం రూ.6.5 లక్షలుగా ఉంది. డేటా సైంటిస్టులకు సుమారు రూ.10 లక్షల వరకు చెల్లిస్తున్నారు. భారతీయ డేటా అనలిటిక్స్‌ మార్కెట్‌ వేగవంతమైన అభివృద్ధికి డేటా లభ్యతలో వృద్ధి, పెరుగుతున్న డిమాండ్‌, ఆర్టిఫిషియల్‌ ఇంటెలిజన్స్‌, డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడం లాంటి ఎన్నో అంశాలు దోహదం చేస్తున్నాయి.

వీటిపై దృష్టి అవసరం

డేటా సైన్స్‌ ఇంజినీరింగ్‌ కోర్సు ద్వారా ఉద్యోగాలు సంపాదించాలనుకునే విద్యార్థులు కొన్ని ముఖ్యమైన అంశాలపై దృష్టి పెట్టాలి.

 ప్రోగ్రామింగ్&zwnj; స్కిల్స్&zwnj;:</strong></span> డేటా అనలిస్టులుగా పనిచేయాలంటే.. మొదట కొన్ని సాఫ్ట్&zwnj;వేర్&zwnj; స్కిల్స్&zwnj;పై పట్టు పెంచుకోవాలి. ముఖ్యంగా ఎంచుకున్న డొమైన్&zwnj;కు అవసరమైన టూల్స్&zwnj;పై శిక్షణ పొందాలి. సంబంధిత టూల్స్&zwnj;ను ముందుగానే నేర్చుకోవడం ద్వారా.. &lsquo;ఆన్&zwnj; ది జాబ్&zwnj; ప్రాజెక్ట్&zwnj;&rsquo;ను ఆత్మవిశ్వాసంతో పూర్తి చేయగలరు. డేటా అనలిస్టులకు ప్రధానంగా పైతాన్&zwnj;, సీ++, ఎస్&zwnj;క్యూఎల్&zwnj;, ఆర్&zwnj;, జావాస్క్రిప్ట్&zwnj;, హెచ్&zwnj;టీఎంఎల్&zwnj; లాంటి ప్రోగ్రామింగ్&zwnj; నైపుణ్యాలు తెలిసుండాలి.

 సర్టిఫికేషన్&zwnj; కోర్సెస్&zwnj;: </strong></span>డేటా సైన్స్&zwnj;లో నాలుగు నుంచి ఆరు నెలల స్పెషలైజేషన్&zwnj; చేస్తే చాలా మంచిది. దీనివల్ల సర్టిఫికెట్&zwnj;, ప్లేస్&zwnj;మెంట్&zwnj; అసిస్టెన్స్&zwnj; లాంటివన్నీ అందుతాయి. ఐబీఎం లాంటి సంస్థలు సర్టిఫైడ్&zwnj; డేటా సైన్స్&zwnj; ప్రొఫెషనల్&zwnj;, బిగ్&zwnj; డేటా ఇంజినీర్ల కోసం ప్రత్యేకంగా మాస్టర్స్&zwnj; కోర్సుల్లో శిక్షణ ఇస్తున్నాయి. ఇందులో భాగంగా బిగ్&zwnj;డేటా అప్లికేషన్లలో హడూప్&zwnj;తోపాటు మ్యాప్&zwnj; డిప్&zwnj;, హైవ్&zwnj;, స్క్రూప్&zwnj;, ఫ్రేమ్&zwnj; వర్క్&zwnj;, ఇంపాలా లాంటి ఫ్రేమ్&zwnj;వర్క్&zwnj;లో అవగాహన పెరుగుతుంది.

 ప్రాజెక్టులు, హ్యాకథాన్&zwnj;:</strong></span> సామాజిక, నిజ జీవిత సమస్యల విశ్లేషణ- పరిష్కారాలకు డేటా సైన్స్&zwnj; ఎంతో దోహదపడుతుంది. ఈ కోర్సులో భాగంగా విద్యార్థులు నేర్చుకున్న నైపుణ్యాలు, టూల్స్&zwnj;, విధానాలను ఉపయోగించి సమస్యను విశ్లేషించడంతో పాటు భవిష్యత్&zwnj; ప్రణాళికను కూడా నిర్దేశించవచ్చు. కేగెల్&zwnj;, ఏఐ వరల్డ్&zwnj;లో ప్రచురితమయ్యే డేటా సైన్స్&zwnj; ప్రాజెక్టులనూ, హ్యాకథాన్&zwnj;లనూ క్రమం తప్పకుండా చెక్&zwnj; చేసుకోవాలి. దీంతో పాటు మీరు విశ్లేషించిన ప్రాజెక్టులను ఎప్పటికప్పుడు గిట్&zwnj; హబ్&zwnj;లో పొందుపరచుకోవాలి.

 డిజిటల్&zwnj; పోర్ట్&zwnj;ఫోలియో:</strong></span> మీ డిజిటల్&zwnj; పోర్ట్&zwnj;ఫోలియోను సిద్ధం చేసుకొని దాన్ని రిక్రూటర్లకు పంపడం మంచిది. డేటా సెట్స్&zwnj;, స్ట్రక్చర్స్&zwnj;, మోడల్స్&zwnj;, ఇన్&zwnj;సైట్స్&zwnj; వంటివాటిలో తెలిసినవాటన్నింటినీ ఇందులో చేర్చండి. ఇంతవరకు చేసిన పనులు, సాధించిన విజయాలు, ప్రాజెక్టుల వివరాలు అన్నీ పొందుపర్చండి. ఒకసారి మీ డిజిటల్&zwnj; పోర్ట్&zwnj;ఫోలియో సిద్ధం చేసుకున్నాక లింక్డ్&zwnj; ఇన్&zwnj;లాంటి వేదికల్లో షేర్&zwnj; చేసి ఇంటర్న్&zwnj;షిప్&zwnj;, ఉద్యోగ అవకాశాలను పొందవచ్చు.

ఇంటర్న్&zwnj;షిప్&zwnj;:</strong></span> అవసరమైన కాన్సెప్టులు నేర్చుకున్న తర్వాత డేటా సైన్స్&zwnj;లో ఇంటర్న్&zwnj;షిప్&zwnj; చేయడమూ అవసరమే. ఇది మీ అనలిటికల్&zwnj; సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపర్చుకునేలా చేస్తుంది. సంపాదించిన థియరీ పరిజ్ఞానాన్ని ప్రాక్టికల్&zwnj;గా అమలుచేయడానికి వీలుగా&nbsp;ఇంటర్న్&zwnj;షిప్&zwnj; సహాయపడుతుంది.&nbsp;

పరిశ్రమ ధోరణులు:

టెక్నలాజికల్&zwnj; అడ్వాన్స్&zwnj;మెంట్స్&zwnj;, బెస్ట్&zwnj; ప్రాక్టీసులు, కస్టమర్&zwnj; బిహేవియర్&zwnj;లో మార్పులు, గ్లోబల్&zwnj; యాక్టివిటీస్&zwnj; లాంటివన్నీ ఎప్పటికప్పుడు తెలుసుకుంటూ ఉండాలి. డేటా సైన్స్&zwnj;, ప్రోగ్రామింగ్&zwnj; గ్రూప్స్&zwnj;లో చురుగ్గా ఉండాలి. నిపుణుల నుంచి ఎప్పటికప్పుడు కొత్త విషయాలు తెలుసుకుంటూ ఉండాలి. వీటితో పాటు తరచుగా టువర్డ్స్&zwnj; డేటా సైన్స్&zwnj;, మీడియం డాట్&zwnj; కామ్&zwnj;లో ప్రచురించే సరికొత్త కథనాలను అనుసరిస్తుండాలి.

రిసెర్చ్&zwnj; అండ్&zwnj; ఇన్నోవేషన్&zwnj;:</strong></span>&nbsp;&nbsp;ఇంటర్నెట్&zwnj; శోధన, ఆన్&zwnj;లైన్&zwnj; వ్యాపారం, ఈ-కామర్స్&zwnj;, మార్కెటింగ్&zwnj;, హెల్త్&zwnj; కేర్&zwnj;, వినోదం, ఎయిర్&zwnj;లైన్స్&zwnj; ప్లానింగ్&zwnj;, లాజిస్టిక్స్&zwnj;, ఫైనాన్స్&zwnj;, పరిశ్రమలు, గేమింగ్&zwnj; లాంటి దాదాపు అన్ని రంగాల్లో డేటా సైన్స్&zwnj; ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తోంది.

ఆయా రంగాల్లో పరిశోధించడానికీ, నూతన అంశాలను ఆవిష్కరించడానికీ ఇది ఎంతో ఉపయోగపడుతుంది.&nbsp;

పెరుగుతున్న డేటా సైన్స్&zwnj; టెక్నాలజీ, ఆర్టిఫిషియల్&zwnj; ఇంటెలిజన్స్&zwnj; టూల్స్&zwnj; సహాయంతో ప్రతి సంస్థా 2030 నాటికి తమ సొంత డేటా ఆధారిత పర్యావరణ వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేసుకోవచ్చని నిపుణుల అంచనా.