ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടാം:

– സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, മാത്തമാറ്റിക്സ്

– ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ഫോർമാറ്റിംഗ്

– ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ

“സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോഗ്രാമർ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റീഷ്യൻ, കഥാകൃത്ത് എന്നിവയുടെ കഴിവുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റയുടെ പർവതങ്ങൾക്കിടയിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സ്വർണ്ണത്തിന്റെ കഷണങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു”

എന്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റാ സയൻസ് ആവശ്യമാണ്?

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഉയർച്ചയുടെ ഒരു കാരണം നിലവിൽ ലഭ്യമായതും സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നതുമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവാണ്. ലോകത്തിന്റെയും നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെയും പല വശങ്ങളെക്കുറിച്ചും വൻതോതിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കപ്പെടുക മാത്രമല്ല, ഒരേസമയം വിലകുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ ഉയർച്ചയും നമുക്കുണ്ട്. ഇത് ഞങ്ങൾക്ക് സമ്പന്നമായ ഡാറ്റയും അത് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളും ഉള്ള തികഞ്ഞ കൊടുങ്കാറ്റ് സൃഷ്ടിച്ചു: വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ മെമ്മറി കഴിവുകൾ, മികച്ച പ്രോസസ്സറുകൾ, കൂടുതൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ, ഇപ്പോൾ, ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ഉപയോഗിക്കാനും ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും കഴിവുള്ള കൂടുതൽ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ! 🌩️💻📈

നാം അനുഭവിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ജനറേഷന്റെ യഥാർത്ഥ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വളർച്ചയെ വിവരിക്കുന്ന ഒരു ചെറിയ കഥയുണ്ട്. ക്രി.മു. മൂന്നാം നൂറ്റാണ്ടിൽ അലക്സാണ്ട്രിയയിലെ ലൈബ്രറി മനുഷ്യവിജ്ഞാനത്തിന്റെ ആകെത്തുക സൂക്ഷിച്ചിരുന്നതായി വിശ്വസിക്കപ്പെട്ടിരുന്നു. അലക്സാണ്ട്രിയയുടെ മുഴുവൻ ശേഖരത്തിലും സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ചരിത്രകാരന്മാർ കരുതുന്നതിനേക്കാൾ 320 മടങ്ങ് ജീവനുള്ള ഓരോ വ്യക്തിക്കും നൽകാൻ ഇന്ന് ലോകത്ത് മതിയായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ട്. 📚📈🌍

അത് ഇപ്പോഴും വളരുകയാണ്. 📈🚀

എന്താണ് Big Data? 🌐

ബിഗ് ഡാറ്റ ആമുഖത്തെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ഇവിടെ അൽപ്പം കൂടുതൽ സംസാരിക്കും – കാരണം ഇത് ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഉയർച്ചയ്ക്ക് അവിഭാജ്യമാണ്. ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതയായ ചില ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ആദ്യത്തേത് വാല്യമാണ്. പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, വലിയ ഡാറ്റയിൽ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു – ഈ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൂടുതൽ പതിവായി മാറുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓൺലൈൻ വീഡിയോയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചോദ്യം ഉണ്ടായിരുന്നുവെന്ന് കരുതുക – ശരി, യൂട്യൂബിൽ ഓരോ മിനിറ്റിലും ഏകദേശം 300 മണിക്കൂർ വീഡിയോ അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നു! വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് തീർച്ചയായും ധാരാളം ഡാറ്റ ലഭ്യമാകും, പക്ഷേ ആ ഡാറ്റയെല്ലാം തർക്കിക്കാൻ ഇത് എങ്ങനെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പ്രശ്നമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും! 🎥📈📹

ഇത് വലിയ ഡാറ്റയുടെ രണ്ടാമത്തെ ഗുണനിലവാരത്തിലേക്ക് നമ്മെ കൊണ്ടുവരുന്നു: വേഗത. മുമ്പത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുകയും ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ YouTube ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓരോ മിനിറ്റിലും പുതിയ ഡാറ്റ നിങ്ങളിലേക്ക് വരുന്നു! തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ഉദാഹരണത്തിൽ, ഷിപ്പിംഗ് സമയങ്ങളെക്കുറിച്ചോ റൂട്ടുകളെക്കുറിച്ചോ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചോദ്യമുണ്ടെന്ന് പറയുക. ശരി, മിക്ക ട്രാൻസ്പോർട്ട് ട്രക്കുകളിലും തത്സമയ ജിപിഎസ് ഡാറ്റ ലഭ്യമാണ് – നിങ്ങൾക്ക് തത്സമയം ട്രക്കുകളുടെ ചലനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും… നിങ്ങൾക്ക് അതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളും കഴിവുകളും ഉണ്ടെങ്കിൽ! 🚚🌐🕐

ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ മൂന്നാമത്തെ ഗുണനിലവാരം വൈവിധ്യമാണ്. ഞാൻ ഇതുവരെ സൂചിപ്പിച്ച ഉദാഹരണങ്ങളിൽ, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റ ലഭ്യമാണ്. YouTube ഉദാഹരണത്തിൽ, നിങ്ങൾ വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ വിശകലനം ചെയ്യുന്നുണ്ടാകാം, ഇത് വളരെ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റാ സെറ്റാണ്, അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ ദൈർഘ്യം, കാഴ്ചകൾ അല്ലെങ്കിൽ അഭിപ്രായങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കാം, ഇത് വിശകലനം ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാസെറ്റാണ്. 🧩📊📝

ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതയായ മൂന്ന് ഗുണങ്ങളുടെ സംഗ്രഹം 📈🔍📚

എന്താണ് Data Scientist? 📊

അതിനാൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്താണെന്നും അത് ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ സംസാരിച്ചു, പക്ഷേ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യേണ്ട മറ്റൊരു കാര്യം ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എന്താണ് എന്നതാണ്.

ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരാളാണ് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എന്നതാണ് ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരമായ നിർവചനം. എന്നാൽ ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എന്ത് കഴിവുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു?

ഡ്രൂ കോൺവേയുടെ ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ 📊🔍 വെൻ ഡയഗ്രം

ഇതിന് ഉത്തരം നൽകാൻ, ഞങ്ങൾക്ക് ഈ ചിത്രീകരണ വെൻ ഡയഗ്രം ഉണ്ട്, അതിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് മൂന്ന് മേഖലകളുടെ സംയോജനമാണ് – ഗണ്യമായ വൈദഗ്ധ്യം, ഹാക്കിംഗ് കഴിവുകൾ, ഗണിതവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും.

ഇതിലൂടെ ഞങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നതെന്ന് അൽപ്പം വിശദീകരിക്കാൻ, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം – അതിനാൽ ആദ്യം, ഞങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും ആ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയാണ് ഉചിതമെന്ന് അറിയുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ചോദിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന മേഖലയിൽ ഞങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത്ര വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്. ഞങ്ങളുടെ ചോദ്യവും ഉചിതമായ ഡാറ്റയും ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രവർത്തിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം, പലപ്പോഴും ഇത് കാര്യമായ വൃത്തിയാക്കലിനും ഫോർമാറ്റിംഗിനും വിധേയമാകേണ്ടതുണ്ട് – ഇത് പലപ്പോഴും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിംഗ് “ഹാക്കിംഗ്” കഴിവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഞങ്ങൾ അത് വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, ഇതിന് പലപ്പോഴും കണക്കും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും അറിവ് ആവശ്യമാണ്. 📚💻🔢

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ അത്തരം ഡിമാൻഡിനുള്ള ഒരു കാരണം, മിക്ക ഉത്തരങ്ങളും ഇതിനകം പാഠപുസ്തകങ്ങളിൽ വിശദീകരിച്ചിട്ടില്ല എന്നതാണ് – ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് നൂതന പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം കണ്ടെത്താൻ അറിയുന്ന ഒരാളായിരിക്കണം. 💻📊📖

എന്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റാ സയൻസ്? 🌐

ആ ആവശ്യത്തെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് കഴിവുകളുള്ള വ്യക്തികളുടെ വലിയ ആവശ്യമുണ്ട്. ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ അനുസരിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, ബിഗ് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ എന്നിവർ 2017 ൽ ഉയർന്നുവരുന്ന മികച്ച ജോലികളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് മാത്രമല്ല, ഡിമാൻഡ് വിതരണത്തെക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്.

2012 മുതൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് റോളുകൾ 650 ശതമാനത്തിലധികം വളർന്നു, എന്നാൽ നിലവിൽ യുഎസിൽ 35,000 ആളുകൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് കഴിവുകൾ ഉണ്ട്, അതേസമയം നൂറുകണക്കിന് കമ്പനികൾ ആ റോളുകളിലേക്ക് നിയമിക്കുന്നു – റീട്ടെയിൽ, ഫിനാൻസ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കാത്തവ പോലും – ഈ റോളുകളിലേക്കുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളുടെ വിതരണം ഡിമാൻഡ് നിലനിർത്താൻ കഴിയില്ല.

ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് കടക്കാനുള്ള മികച്ച സമയമാണിത് – ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഡാറ്റയും അത് ശേഖരിക്കുന്നതിനും സംഭരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങളും മാത്രമല്ല, ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ ആവശ്യം ബിസിനസ്സ്, അക്കാദമിക് എന്നിവയിൽ മാത്രമല്ല, നിരവധി വൈവിധ്യമാർന്ന മേഖലകളിലും പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ഗ്ലാസ്ഡോർ പറയുന്നതനുസരിച്ച്, ജോലി സംതൃപ്തി, ശമ്പളം, ഡിമാൻഡ് എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി 2017 ൽ യുഎസിലെ ഏറ്റവും മികച്ച 50 ജോലിയാണ് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്. 💼📈📊

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളുടെ 🌐 ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന മേഖലകളുടെ വൈവിധ്യം ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കുന്നതിലൂടെ ഉദാഹരണമാണ്.

ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ആവശ്യം നമുക്ക് ഉടനടി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്ത ഒരു സ്ഥലം സ്പോർട്സിലാണ് – യുഎസ് ബാസ്കറ്റ്ബോൾ ടീമായ ഹ്യൂസ്റ്റൺ റോക്കറ്റ്സിന്റെ ജനറൽ മാനേജരാണ് ഡാരിൽ മോറി. ബാസ്കറ്റ്ബോളിൽ ശക്തമായ പശ്ചാത്തലമില്ലെങ്കിലും, മോറിക്ക് അദ്ദേഹത്തിന്റെ ബാച്ചിലറിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ജിഎമ്മായി ജോലി ലഭിച്ചു

കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിൽ ബിരുദവും എം.ഐ.ടി.യിൽ നിന്ന് എം.ബി.എ. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനുമുള്ള കഴിവിനും വിവരമുള്ള നിയമന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുമുള്ള കഴിവിനാണ് അദ്ദേഹത്തെ തിരഞ്ഞെടുത്തത്.

നിങ്ങൾ കേട്ടിരിക്കാവുന്ന മറ്റൊരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ഹിലാരി മേസൺ ആണ്. ഡാറ്റാ സയൻസ് കമ്പനിയായ ക്ലൗഡെറ അടുത്തിടെ ഏറ്റെടുത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് കമ്പനിയായ ഫാസ്റ്റ് ഫോർവാർഡ് ലാബുകളുടെ സഹസ്ഥാപകയും ആക്സലിലെ റെസിഡൻസിലെ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുമാണ് അവർ.

അവസാനമായി, നേറ്റ് സിൽവർ ഇന്ന് ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും പ്രശസ്തമായ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളിൽ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റീഷ്യന്മാരിൽ ഒരാളാണ്. തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, രാഷ്ട്രീയം, കായികം, ശാസ്ത്രം, സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം, ജീവിതശൈലി എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധേയമായ കഥകൾ പറയാൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം – ഹാർഡ് നമ്പറുകൾ – ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു വെബ്സൈറ്റായ ഫൈവ് ത്രിതി ഈറ്റിന്റെ സ്ഥാപകനും എഡിറ്റർ ഇൻ ചീഫുമാണ് അദ്ദേഹം.

വിവിധ വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അദ്ദേഹം വലിയ അളവിൽ പൂർണ്ണമായും സൗജന്യ പൊതു ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു; ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായി അദ്ദേഹം യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളിൽ ആരാണ് വിജയിക്കുക എന്നതിനെക്കുറിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു, അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലെ കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രദ്ധേയമായ ട്രാക്ക് റെക്കോർഡ് ഉണ്ട്. 🏀📊📈

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രവർത്തനത്തിൽ! 🌐

ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഒരു മികച്ച ഉദാഹരണം 2009 മുതലാണ്, അതിൽ ഗൂഗിളിലെ ഗവേഷകർ അഞ്ച് വർഷ കാലയളവിൽ സാധാരണയായി തിരഞ്ഞ 50 ദശലക്ഷം പദങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഫ്ലൂ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സിഡിസി ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. ചില തിരയലുകൾ പനി പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടുന്നതുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് കാണുകയായിരുന്നു അവരുടെ ലക്ഷ്യം. ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെയും വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെയും പ്രയോജനങ്ങളിലൊന്ന് പരസ്പരബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും എന്നതാണ്; ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സിഡിസി ഫ്ലൂ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെട്ട ഡാറ്റയുമായി ശക്തമായ ബന്ധമുള്ള 45 വാക്കുകൾ അവർ തിരിച്ചറിഞ്ഞു. ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, സാധാരണ ഗൂഗിൾ തിരയലുകളെ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫ്ലൂ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടുന്നത് പ്രവചിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിഞ്ഞു! ഇത്രയധികം ഡാറ്റ ഇല്ലായിരുന്നെങ്കിൽ ഈ 45 വാക്കുകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമായിരുന്നില്ല. 🌍🔍💡