ബിഗ് ഡാറ്റ ഇപ്പോൾ കുറച്ച് കാലമായി നിലവിലുണ്ട്, ഇത് ബിസിനസ്സിൽ ഏറെക്കുറെ സാധാരണമായ ഒരു ആശയമായി മാറുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ സമീപകാല സംഭവവികാസങ്ങൾ ഇതിനകം അസ്ഥിരമായ ഒരു മേഖലയെ ഇളക്കിമറിച്ചു, ഭാവിയിൽ വലിയ ഡാറ്റാ മാർക്കറ്റ് എങ്ങനെയായിരിക്കുമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ പ്രവചനങ്ങൾ പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ ക്ഷണിച്ചു.

ഈ സംഭവവികാസങ്ങൾ തൊഴിൽ വിപണി, ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ്, മുഴുവൻ സംഘടനാ ഘടന എന്നിവയിൽ ഗെയിം മാറ്റുന്ന സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുവെന്നതിന്റെ സൂചനകൾ ഞങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം കാണാൻ കഴിയും. ഈ അടയാളങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് നാം സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്ന ഈ വേഗതയേറിയ പരിണാമത്തെക്കുറിച്ച് നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ബിഗ് ഡാറ്റയിലെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള സംഭവവികാസങ്ങൾ

പ്രധാനമായും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന വെബ് ഡാറ്റ ശേഖരണ സാങ്കേതികവിദ്യകളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന വലിയ ഡാറ്റാ മേഖലയിലെ സമീപകാല മുന്നേറ്റ വർഷങ്ങൾ നിരവധി ഗുണപരമായ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നവയായി മാറി, എം എൽ അൽഗോരിതം പരിശീലനത്തിനുള്ള ഹാർഡ്വെയർ, സോഫ്റ്റ്വെയർ പരിഹാരങ്ങൾ ഇപ്പോൾ വിലകുറഞ്ഞതും കൂടുതൽ സവിശേഷവുമാണ്, അതേസമയം ക്ലൗഡ് സാങ്കേതികവിദ്യ കാരണം മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാണ്.

എംഎല്ലിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾക്ക് പുറമേ, വലിയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകളെ ഗണ്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്ന മറ്റ് രണ്ട് പ്രധാന പ്രവണതകൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും:

കൂടുതൽ ശക്തമായ ഗ്രാഫിക് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകളും (ജിപിയു) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്ന മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യതയും സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ് പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ബിസിനസുകളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരേ പ്രശ്നത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന രണ്ടോ അതിലധികമോ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ ഇപ്പോൾ മികച്ച പരിഹാരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഈ രീതിയുടെ ഉപയോഗ കേസുകളുടെ വ്യാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

എം ലോപ്സിന്റെ (മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ) ദ്രുതഗതിയിലുള്ള ഉയർച്ച കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ എം എൽ മോഡൽ വിന്യാസം, നിരീക്ഷിക്കൽ, ഉൽ പാദന പരിതസ്ഥിതികളിൽ പരീക്ഷണം എന്നിവ അനുവദിക്കുന്നു.

വലിയ ഡാറ്റയും അതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങളും ബിസിനസിൽ ഏറ്റവും വളരുന്നതും വളർച്ചയെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നതുമായ ഘടകങ്ങളിലൊന്നായിരിക്കുമെന്ന് എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള കമ്പനികൾ മനസ്സിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഈ വർഷത്തെ വളരെ യുവ ടെക് കമ്പനികളുടെ അവിശ്വസനീയമാംവിധം ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഏറ്റെടുക്കലുകൾ അത് കാണിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റാബ്രിക്സ് കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് 1.3 ബില്യൺ ഡോളർ നൽകി, 60 ജീവനക്കാരുള്ള മൊസൈക്എംഎൽ, കാരണം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് നൂതനവും സൗകര്യപ്രദവുമായ രീതി വാഗ്ദാനം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.

നിലവിലെ വലിയ ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത പരിഹാരങ്ങൾ തീർച്ചയായും തികഞ്ഞതല്ലാത്തതിനാൽ കൂടുതൽ നവീകരണത്തിന് ഇടമുണ്ട്. സമീപഭാവിയിൽ, ടെക്സ്റ്റും വിഷ്വലുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള മോഡലുകളിൽ സംഭവവികാസങ്ങളും ആശയവിനിമയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾക്കായി മെച്ചപ്പെട്ട ഉപകരണങ്ങളും നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.

മറുവശത്ത്, മാനുഷിക മേൽനോട്ടം ഇല്ലാത്തപ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയുന്ന പക്ഷപാതപരവും അധാർമ്മികവുമായ തീരുമാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ന്യായമായ ആശങ്കകളുണ്ട്. യൂറോപ്യൻ യൂണിയന്റെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആക്റ്റ് (എഐഎ) പോലുള്ള റെഗുലേറ്ററി സംരംഭങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നത് ഈ ആശങ്കകൾ തുടരും.

വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന നിയന്ത്രണം, മിക്കവാറും, ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ പുതിയ മാർഗങ്ങൾ തേടാൻ സ്ഥാപനങ്ങളെ പ്രേരിപ്പിക്കും. കൂടാതെ, പൊടി ശേഖരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിനുപകരം ഇപ്പോൾ ശേഖരിക്കുന്ന എല്ലാ ഡാറ്റയും എങ്ങനെ ശരിയായി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കമ്പനികൾ കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്.

വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം വലിയ ഡാറ്റ – അപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ സ്വാധീനം

വലിയ ഡാറ്റ കൊണ്ടുവരുന്ന ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന് അപാരമായ വഴക്കവും ഇഷ്ടാനുസൃതവുമാണ്. നിസ്സംശയമായും, വലിയ ഡാറ്റ മിക്കവാറും എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും ബാധിക്കും, ഇ-കൊമേഴ്സ് മുതൽ സാസ് വരെ. എന്നാൽ ഏറ്റവും വലിയ സാധ്യത രണ്ടാമത്തേതിലാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ.

മറ്റ് മിക്ക വ്യവസായങ്ങളും ഇഷ്ടിക-മോർട്ടാർ, ഡിജിറ്റൽ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ മിശ്രിതത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നു, അതേസമയം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഡിജിറ്റൽ മാത്രമാണ്. വലിയ ഡാറ്റ കൂടുതലും ഡിജിറ്റൽ ഇടത്തിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്നതിനാൽ, ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ബിസിനസ്സ് വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ മികച്ച സ്ഥാനത്താണ്.

ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ശേഖരണ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ പലതും ഇതിനകം തന്നെ നിലവിലുണ്ട്. ചിലർ ഇതിനകം തന്നെ വലിയ ഡാറ്റയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്ന തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നുണ്ടാകാം. എന്നിരുന്നാലും, ഉപയോഗം പല കമ്പനികൾക്കും ആപേക്ഷിക രഹസ്യമായി തുടരുന്നു.

മൊബൈൽ അപ്ലിക്കേഷൻ കമ്പനികൾക്കുള്ള പ്രധാന വലിയ ഡാറ്റ ടച്ച് പോയിന്റുകൾ എല്ലാം ആപ്ലിക്കേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ്. ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിലെ ഓരോ ആശയവിനിമയ പോയിന്റും ലോഗിൻ ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയും. അനുയോജ്യമായ അർത്ഥത്തിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ കമ്പനികൾക്ക് “തികഞ്ഞ” ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കാനുള്ള അവസരം നൽകുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, വലിയ ഡാറ്റയുടെ അത്തരം നടപ്പാക്കലുകൾ വ്യവസായത്തിന്റെ ആദ്യ തലത്തെ മാത്രമേ സ്പർശിക്കുന്നുള്ളൂ. ഒന്നാമത്തെയും രണ്ടാമത്തെയും കക്ഷി ഡാറ്റ മാത്രമേ ഇതുവരെ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കൂ. മൂന്നാം കക്ഷി ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഒന്നുകിൽ ഡാറ്റ-എ-സേവനത്തിൽ നിന്ന് അല്ലെങ്കിൽ വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് നടപ്പാക്കുന്നതിലൂടെ, കമ്പനികൾക്ക് മൊത്തത്തിൽ വിപണിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും.

മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്കായി ഒരു അപ്ലിക്കേഷൻ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ പൂർണ്ണതയിലേക്ക് അടുക്കുക എന്നത് ഒരു കാര്യമാണ്. വിപണി മൊത്തത്തിൽ പൂർണ്ണതയിലേക്ക് അടുക്കുന്നത് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ കാര്യമാണ്. അവിടെയാണ് മൂന്നാം കക്ഷി സൃഷ്ടിച്ച വലിയ ഡാറ്റ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുക.

മൂന്നാം കക്ഷി ഉറവിടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ബിഗ് ഡാറ്റ, വിപണി പ്രവണതകൾ, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ, മുഴുവൻ വ്യവസായത്തിന്റെയും മറ്റ് പല വശങ്ങളും പ്രവചിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെ പൂർണ്ണമായും പുതിയ ലോകം ബിഗ് ഡാറ്റയിലൂടെ ലഭ്യമാകും.

അവസാനമായി, ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് അപ്ലിക്കേഷൻ കമ്പനികൾ സവിശേഷമായി നിലകൊള്ളുന്നു. അവർക്ക് അവരുടെ സേവനങ്ങളുടെയോ രൂപകൽപ്പനയുടെയോ സവിശേഷതകൾ എളുപ്പത്തിൽ പരിഷ്കരിക്കാനും ദ്രുത ടൺറൗണ്ട് സമയം ഉപയോഗിച്ച് എ / ബി ടെസ്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇ-കൊമേഴ്സ് ബിസിനസുകൾക്ക് അനുമാനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കാരണം ഇവയിൽ പലപ്പോഴും ഭൗതിക ഇൻവെന്ററി ഉൾപ്പെടും.

അതിനാൽ, എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും മാറ്റാൻ ബിഗ് ഡാറ്റ സ്ഥാപിക്കുമ്പോൾ, വലിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മൂല്യം വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ സാസ്, ആപ്ലിക്കേഷൻ മേഖലകൾക്ക് ഏറ്റവും സാധ്യതയുണ്ട്. എന്നാൽ അതിന് അപൂർവ കഴിവുകളുള്ള ധാരാളം സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.

തൊഴിലുടമകളുടെ കാഴ്ചപ്പാട് – ഡാറ്റാ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യം

വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ വലിയ ഡാറ്റാ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ താൽപ്പര്യപ്പെടുന്നതിനാൽ, വിവിധ തരം ഡാറ്റാ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കും. മേൽപ്പറഞ്ഞ കംപ്ലയിൻസ് ഓഫീസർമാർക്കൊപ്പം, അതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിവുള്ള വലിയ ഡാറ്റാ വിദഗ്ധരും “മോസ്റ്റ് വാണ്ടഡ്” പട്ടികയിൽ ഒന്നാമതാണ്.

ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് വലിയ ഡാറ്റാ മേഖലയിലെ തൊഴിലുകളുടെ കേന്ദ്രമാണ്. ഡാറ്റ നേടുന്നതിനും അതിന്റെ പ്രാരംഭ പ്രോസസ്സിംഗിനും പുതിയ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ ഉത്തരവാദികളാണ്. അതേസമയം, വളർന്നുവരുന്ന തൊഴിലുകളിൽ, എം ലോപ്സ് (മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷൻസ്) എഞ്ചിനീയർമാരുടെ ആവശ്യവും അതിവേഗം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. എംലോപ്സ് എഞ്ചിനീയർമാരില്ലാതെ, കമ്പനികൾക്ക് സാധാരണയായി ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ സൃഷ്ടിച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാനോ മേൽനോട്ടം വഹിക്കാനോ കഴിയില്ല.

വലിയ പൊതുജന താൽപ്പര്യവും മാധ്യമ കവറേജും ആകർഷിക്കുന്ന ചാറ്റ്ജിപിടി പോലുള്ള പുതിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ ഡാറ്റാ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം കൂടുതൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ഘട്ടം വരെ, അത്തരം ഉപകരണങ്ങൾ ഒരു കമ്പനിയുടെ സമയം ലാഭിക്കുകയും ഉൽപാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. കൂടാതെ, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ വലിയ ഡാറ്റയിലും പുതിയ തൊഴിലുകളുടെ ആരംഭത്തിലും താൽപ്പര്യം വളർത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിലവിൽ 6 അക്ക ശമ്പളം അവകാശപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറുടെ സ്ഥാനം കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് കേട്ടിട്ടുപോലുമില്ല.

തൊഴിൽ വിപണിയെ ബാധിക്കുന്ന മറ്റൊരു പ്രവണതയാണ് ഡാറ്റ ജനാധിപത്യവൽക്കരണം. കൂടുതൽ ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ പ്രധാന ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കുന്നതിനിടയിൽ നേരിട്ട് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റ സിലോകൾ നീക്കംചെയ്യാൻ കമ്പനികൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ചില ഡാറ്റ വിശകലന ഉത്തരവാദിത്തങ്ങൾ ഡാറ്റാ ടീമുകളിൽ നിന്ന് ഉൽപ്പന്നം, മാർക്കറ്റിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വകുപ്പുകളിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനൊപ്പം ഇത് പോകുന്നു. അതിനാൽ, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലും ബിസിനസ്സിന്റെ ഡൊമെയ്നുകളിലൊന്നിലും വൈദഗ്ധ്യമുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം ഭാവിയിൽ വർദ്ധിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കാം.

ജീവനക്കാരുടെ കാഴ്ചപ്പാട് – ആവശ്യമുള്ള കഴിവുകൾ നേടുക

തൊഴിലന്വേഷകരുടെ വീക്ഷണകോണിൽ, മേൽപ്പറഞ്ഞ സംഭവവികാസങ്ങൾ രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ അർത്ഥമാക്കുന്നു.

ബിഗ് ഡാറ്റ മേഖല ലാഭകരമായ കരിയർ അവസരങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ വൈദഗ്ധ്യം ഉണ്ടായിരിക്കുന്നത് വകുപ്പുകളിലുടനീളമുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക് ഒരു പ്രധാന നേട്ടമാണ്.

സ്വാഭാവികമായും, ഇത് അവരുടെ ഭാവി കരിയർ പാതയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നവരിൽ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കഴിവുകൾ നേടുന്നതിനുള്ള താൽപ്പര്യം ഉയർത്തുന്നു. ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, അവരുടെ ശീർഷകങ്ങളിൽ വ്യക്തമായി “ഡാറ്റ” അല്ലെങ്കിൽ “എഐ” ഉള്ള പഠന പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് പുറമെ, ഭാവി വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ശക്തമായ വിശകലന പശ്ചാത്തലം നേടുന്നതിന് ഗണിതശാസ്ത്രം, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ പൊതു വിഷയങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയും. പൈത്തൺ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ അറിയുന്നത് പ്രയോജനകരമാണ്, കാരണം ഇന്ന് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും എഞ്ചിനീയർമാരും പലപ്പോഴും പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, സ്കെയിലിൽ ഡാറ്റ ശേഖരണം).

രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, വലിയ ഡാറ്റാ മാർക്കറ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കഴിവുകൾ നേടുന്നതിന് ഹാർഡ് സയൻസസിലേക്ക് പോകേണ്ട ആവശ്യമില്ല. മനഃശാസ്ത്രം പോലെ സാമൂഹിക ശാസ്ത്രങ്ങളും ഉയർന്ന ഗണിതശാസ്ത്രം, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള കോഴ്സുകൾ കൊണ്ട് നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു, അതേസമയം യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിലെ സാമൂഹിക സംഭവങ്ങളും മനുഷ്യ പ്രവർത്തനങ്ങളും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ വിദഗ്ധരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.

ഇന്നത്തെ വലിയ ഡാറ്റാ തൊഴിൽ വിപണിയിൽ തിളങ്ങാൻ ഹ്യുമാനിറ്റീസിന് പോലും മികച്ച സാഹചര്യങ്ങളുണ്ട്. ഭാഷാശാസ്ത്രത്തിലെയും ഭാഷാശാസ്ത്രത്തിലെയും പശ്ചാത്തലം പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയർമാർക്കും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന മറ്റ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്കും ഒരു നേട്ടമാണ്. അതേസമയം, തത്ത്വചിന്തയ്ക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ധാർമ്മികത അതിന്റെ ഉപവിഭാഗമായി ഉണ്ട്, മാത്രമല്ല തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഇന്റർ ഡിസിപ്ലിനറി സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഔപചാരിക വിദ്യാഭ്യാസത്തിന് പുറത്ത് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കഴിവുകൾ പഠിക്കാൻ ധാരാളം അവസരങ്ങളുണ്ട്, ഇത് തൊഴിൽ വിപണി തുടക്കക്കാർക്കും അധിക യോഗ്യതകൾ നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന പരിചയസമ്പന്നരായ തൊഴിലാളികൾക്കും അനുയോജ്യമാണ്. വിവിധ ഓൺലൈൻ കോഴ്സുകൾ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സമയത്ത് പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു ദിവസത്തെ ജോലിയോ മറ്റ് ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് ഉൾക്കൊള്ളാൻ എളുപ്പമാക്കുന്നു. ട്യൂറിംഗ് കോളേജ് പോലുള്ള അത്തരം അംഗീകൃത സ്വകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ നിലവിൽ ആവശ്യമുള്ള കഴിവുകളും പ്രായോഗിക പരിജ്ഞാനവും ലഭിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളെ വിദൂരമായി തയ്യാറാക്കുന്നു.

വലിയ ഡാറ്റാ മേഖലയിൽ ഒരു കരിയർ ലക്ഷ്യമിടുമ്പോൾ നിരന്തരം പഠിക്കാനുള്ള സന്നദ്ധത ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ആട്രിബ്യൂട്ടാണ്. ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, എസ്ക്യുഎൽ, പൈത്തൺ തുടങ്ങിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിൽ നിന്നാണ് ഇതെല്ലാം ആരംഭിക്കുന്നത്. പ്രധാന അറിവ് നിലനിൽക്കുമ്പോൾ, സാങ്കേതിക കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ, പുതിയ ഉപകരണങ്ങൾ, മോഡലുകൾ, വലിയ ഡാറ്റാ വ്യവസായത്തിലെ സ്ഥാപനങ്ങൾ എന്നിവ ട്രാക്കുചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. സബ്സ്റ്റാക്ക് പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ നിരവധി ബ്ലോഗുകളിലേക്കും ന്യൂസ് ലെറ്ററുകളിലേക്കും പ്രവേശനം നൽകുന്നു, അത് അത്തരം വാർത്തകൾക്ക് മുകളിൽ സൗകര്യപ്രദമായി തുടരാൻ ഒരാളെ അനുവദിക്കുന്നു.

അവസാനമായി, വലിയ ഡാറ്റയുടെ സഹായത്തോടെ അതിന്റെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സിന്റെ തത്ത്വങ്ങളിലും അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും ഒരാൾക്ക് സജീവ താൽപ്പര്യം ഉണ്ടായിരിക്കണം. എല്ലാത്തിനുമുപരി, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെയും വിശകലനത്തിന്റെയും പ്രധാന ലക്ഷ്യം ബിസിനസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പുതിയതും മികച്ചതുമായ വഴികൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്.

ഉപസംഹാരത്തിൽ

ബിഗ് ഡാറ്റയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്നത് കമ്പനികൾക്കും ജീവനക്കാർക്കും തുടർച്ചയായി വളരുന്ന നേട്ടം നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വലിയ ഡാറ്റാ മാർക്കറ്റ് വളരെ ചലനാത്മകവും അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതുമാണ്, ഭാവിയിലെ എല്ലാ പ്രവചനങ്ങളും ഒരു നിരാകരണത്തോടെ വരണം. അപ്രതീക്ഷിതമായ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളും സംഭവവികാസങ്ങളും മറ്റുള്ളവരെ കാലഹരണപ്പെടുമ്പോൾ പുതിയ തൊഴിലുകൾക്ക് വേഗത്തിൽ ജന്മം നൽകും. അത്തരം അസ്ഥിരമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ സുരക്ഷിതത്വം അനുഭവിക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ ഫലപ്രദമായ പഠനമാണ് – പുതിയ അറിവ് സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നതുപോലെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും നൽകാനും കമ്പനികളും ജീവനക്കാരും തയ്യാറാകണം – ഏകദേശം തത്സമയം.