ഡാറ്റാ സയൻസ് അല്ലെങ്കിൽ ബിഗ് ഡാറ്റ മികച്ച പഠന മേഖലയാണോ എന്ന് മനസിലാക്കാനുള്ള അന്വേഷണത്തിൽ, സിഇഒമാരും സ്ഥാപകരും ഉൾപ്പെടെ ഒമ്പത് വ്യവസായ നേതാക്കളിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾ ഉൾക്കാഴ്ച തേടി. അഭിനിവേശത്തെയും വിപണി ഡിമാൻഡിനെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് മുതൽ പ്രത്യേക കഴിവുകൾക്കായി ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിക്കുന്നത് വരെ അവരുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങളുടെ വിദ്യാഭ്യാസ യാത്രയെക്കുറിച്ച് അറിവുള്ള തീരുമാനം എടുക്കുന്നതിന് അവരുടെ വിദഗ്ദ്ധ അഭിപ്രായങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുക.

അഭിനിവേശത്തെയും മാർക്കറ്റ് ഡിമാൻഡിനെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങളുടെ തീരുമാനം അടിസ്ഥാനമാക്കുക

• ഓർക്കുക, വൈവിധ്യമാർന്ന വിജയങ്ങൾ സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ
• താൽപ്പര്യങ്ങളും കരിയർ ലക്ഷ്യങ്ങളും പരിഗണിക്കുക
• വിശകലനത്തിനായി ശക്തമായ ഒരു അടിത്തറ കെട്ടിപ്പടുക്കുക
• അഡാപ്റ്റബിലിറ്റിയും ടൂൾ ധാരണയും നേടുക
• പ്രേക്ഷക ധാരണയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും നേടുക
• ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ഫൗണ്ടേഷന് മുൻഗണന നൽകുക
• അസംസ്കൃത ഡാറ്റ തന്ത്രങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക
• സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് കഴിവുകൾക്കായി ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിക്കുക

വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ-സയൻസ് ലീഡർ എന്ന നിലയിൽ, വിദ്യാർത്ഥികളെയും യുവ പ്രൊഫഷണലുകളെയും അവരുടെ വ്യക്തിഗത താൽപ്പര്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ, അവരുടെ ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന, വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന വിപണി ഡിമാൻഡുള്ള ഒരു പഠന മേഖല തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഞാൻ ഉപദേശിക്കുന്നു.

ഇതിനർത്ഥം അവർ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ബിസിനസ്സും ഇഷ്ടപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, അവർ ഡാറ്റാ സയൻസിലും അനലിറ്റിക്സിലും ഒരു കരിയർ പരിഗണിക്കണം. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും അവർ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അവർ ബിഗ് ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയിലെ അവസരങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യണം.

ലിങ്ക്ഡ്ഇനിന്റെ ഡാറ്റാ സയൻസ്, ബിഗ് ഡാറ്റ ടീമുകൾ എന്നിവയുമായുള്ള എന്റെ കാലയളവിൽ, വ്യക്തികൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ അഭിനിവേശമുള്ള മേഖലകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്നത് ഞാൻ കണ്ടു. ബിസിനസുകൾക്ക് ഡാറ്റാ-സയൻസും ബിഗ്-ഡാറ്റ കഴിവുകളും ആവശ്യമാണ്, അതിനാൽ ആളുകൾക്ക് അവരുടെ സ്വന്തം അഭിരുചികളെയും താൽപ്പര്യങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏറ്റവും പൂർത്തീകരണം നൽകുന്ന മേഖലയിൽ സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്യാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.

ജിമ്മി വോങ്, സംരംഭകനും പരിശീലകനുമായ എഐ ജിമ്മി

ഓർക്കുക, വൈവിധ്യമാർന്ന വിജയങ്ങൾ സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ

ഡാറ്റാ സയൻസ്, അന്തർലീനമായി സമഗ്രമാണ്, വൈവിധ്യമാർന്ന നൈപുണ്യ സെറ്റ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് മികച്ചതാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. 2006 ൽ ആരംഭിച്ച ഈ യാത്ര, ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ പൊരുത്തപ്പെടലിനെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന എസ്ഇഒയുടെ രൂപാന്തരീകരണത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു.

ഉദാഹരണമായി, വൈറ്റ്-ഹാറ്റ് എസ്ഇഒ ക്ഷണിക ബ്ലാക്ക്-ഹാറ്റ് തന്ത്രങ്ങൾക്കെതിരായ ഒരു ദീർഘകാല നായകനായി പരിണമിച്ചു, ഇത് അഡാപ്റ്റബിലിറ്റിയുടെ പ്രീമിയത്തിന്റെ സാക്ഷ്യമാണ് – ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഒരു ശക്തി. നേരെമറിച്ച്, വലിയ ഡാറ്റ, വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണെങ്കിലും, അളവിലും വൈവിധ്യത്തിലും വൈദഗ്ധ്യം നേടുന്നു, ഇത് സമൃദ്ധവും എന്നാൽ ക്ഷണികവുമായ ബ്ലാക്ക്-തൊപ്പി തന്ത്രങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന് സമാനമാണ്.

സാങ്കേതിക പദാവലിയിൽ നിന്ന് ROI കേന്ദ്രീകൃത സംഭാഷണങ്ങളിലേക്കുള്ള ഏജൻസിയുടെ മാറ്റത്തിൽ നിന്ന് വ്യക്തമായ ഒരു ദൃഷ്ടാന്തം ഉയർന്നുവരുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സ്വഭാവത്തെയും ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രത്യേകതയെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. സ്പെഷ്യലൈസേഷനെക്കാൾ വൈവിധ്യമാണ് വിജയിക്കുന്നതെന്ന് തെളിവുകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.

റോമൻ ബോറിസോവ്, സിഇഒ, എസ്ഇഒബ്രോ. ഏജൻസി

താൽപ്പര്യങ്ങളും കരിയർ ലക്ഷ്യങ്ങളും പരിഗണിക്കുക

ഡാറ്റാ സയൻസിനും ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്കും ഇടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ താൽപ്പര്യങ്ങളെയും കരിയർ ലക്ഷ്യങ്ങളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകളും അറിവും വേർതിരിച്ചെടുക്കുക, സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നിവയിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

മറുവശത്ത്, ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, സ്റ്റോറേജ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും മാനേജുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് ബിഗ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. അർത്ഥവത്തായ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതും ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതും നിങ്ങൾ ആസ്വദിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ് മികച്ചതായിരിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലേക്കും ഉപകരണങ്ങളിലേക്കും നിങ്ങൾ കൂടുതൽ ചായ്വ് കാണിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, വലിയ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ കോളിംഗ് ആകാം.

ആത്യന്തികമായി, “മികച്ച” ഓപ്ഷൻ നിങ്ങളുടെ അഭിനിവേശത്തെയും ഡാറ്റയുടെ ലോകത്ത് നിങ്ങൾ ഗണ്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നതായി നിങ്ങൾ കാണുന്നതിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ക്രിസ്റ്റ്യൻ ഒഫോറി-ബോട്ടെങ്, സിഇഒ, ക്രിസ്റ്റ്യൻ സ്റ്റീവൻ

വിശകലനത്തിനായി ശക്തമായ ഒരു അടിത്തറ കെട്ടിപ്പടുക്കുക

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിന്റെയും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ഉറച്ച അടിത്തറയിലാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഏതൊരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിനും ഇവ പ്രധാനപ്പെട്ട കഴിവുകളാണ്, അവർ എന്ത് സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്താലും. ബിഗ് ഡാറ്റ വിദഗ്ധർ ഈ മേഖലകളിൽ അത്ര ശക്തരാകേണ്ടതില്ല.

എന്നിരുന്നാലും, വലിയ ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു കഴിവാണ്. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, വലിയ ഡാറ്റ ടൂളുകളെയും സാങ്കേതികതകളെയും കുറിച്ച് നിങ്ങൾ പഠിക്കണം. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിച്ചുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ ആരംഭിക്കണമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളിലും നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ അടിത്തറ നൽകും.

ഡാറ്റാ സയൻസ് പൊതുവെ പഠിക്കാൻ ഒരു മികച്ച മേഖലയാണ്, കാരണം ഇത് കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതും കൈമാറ്റം ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്, കൂടാതെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും ശക്തമായ അടിത്തറയുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, വലിയ ഡാറ്റ ടൂളുകളെയും സാങ്കേതികതകളെയും കുറിച്ച് നിങ്ങൾ പഠിക്കണം. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിച്ചുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ ആരംഭിക്കണമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.

ക്രെയ്ഗ് കാംപ്ബെൽ, ഉടമ, ഹാരോ ലിങ്ക് കെട്ടിടം

അഡാപ്റ്റബിലിറ്റിയും ടൂൾ ധാരണയും നേടുക

വലിയ ഡാറ്റ പഠിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്. ദൈനംദിന അടിസ്ഥാനത്തിൽ നിങ്ങൾ ചെയ്യാൻ പോകുന്ന കാര്യങ്ങളുടെ സ്വഭാവവുമായി ഇതിന് ബന്ധമുണ്ട്.

വിവിധ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ കഴിയുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ കൂടുതൽ – ഇത് വ്യത്യസ്ത പരിഹാരങ്ങളുടെ ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് മനസിലാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സന്ദർഭത്തിൽ ആ പരിഹാരങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് അറിയുന്നതിലാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ് കൂടുതൽ – ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ പ്രശ്നത്തിനായി നമുക്ക് ഈ ഉപകരണം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?

എന്റെ അനുഭവത്തിൽ, വലിയ ഡാറ്റ പഠിക്കുന്ന മിക്ക ആളുകളും ബിരുദാനന്തരം വ്യവസായത്തിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കുന്നു, കാരണം അവർക്ക് നന്നായി പൊരുത്തപ്പെടാനും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപകരണത്തിൽ നിന്നോ പരിഹാരത്തിൽ നിന്നോ അവർക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് മനസിലാക്കാനും കഴിയും. അതേസമയം, ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിക്കുന്നവർ കൂടുതൽ ചുറ്റിക്കറങ്ങാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, കാരണം അവർ അവരുടെ നൈപുണ്യ സെറ്റിന്റെ മികച്ച പ്രയോഗത്തിനായി തിരയുന്നു.

പോൾ ഈഡ്നർ, സിഒഒ, കാർണോസ്പോർട്ട്®

പ്രേക്ഷക ധാരണയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും നേടുക

വീഡിയോ ഉള്ളടക്ക മാർക്കറ്റിംഗ് മേഖലയിൽ ഒരു ബിസിനസ്സും കരിയറും ഉള്ളതിനാൽ, ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് എന്നെപ്പോലുള്ള ഒരാൾക്ക് മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണെന്ന് ഞാൻ കണ്ടെത്തി.

നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ മനസിലാക്കുന്നതിനും വീഡിയോ മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും വിലമതിക്കാനാവാത്ത വലിയ സെറ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കഴിവുകൾ ഡാറ്റ സയൻസ് നിങ്ങളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങളുടെയും ഞങ്ങളുടെ ക്ലയന്റുകളുടെയും വീഡിയോകളിലെ കാഴ്ചക്കാരുടെ പെരുമാറ്റം വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

നിങ്ങളുടെ വീഡിയോകളുടെ ആദ്യ 30 സെക്കൻഡുകൾക്ക് ശേഷം കാഴ്ചക്കാർ ഇറങ്ങിപ്പോകുന്ന പ്രവണത നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക. ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിച്ച്, വീഡിയോ ഉള്ളടക്കം, പ്രേക്ഷക ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം അല്ലെങ്കിൽ കാണുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ പോലുള്ള ഈ ഡ്രോപ്പ് ഓഫിന് പിന്നിലെ കാരണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ വീഡിയോ ഉള്ളടക്കവും ഡെലിവറിയും പരിഷ്കരിക്കാനും ആത്യന്തികമായി ഇടപഴകലും പരിവർത്തന നിരക്കുകളും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഈ വിവരങ്ങൾ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

വലിയ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെങ്കിലും, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ സയൻസ് കൂടുതൽ സമഗ്രമായ വൈദഗ്ധ്യം നൽകുന്നു, ഇത് വീഡിയോ ഉള്ളടക്ക മാർക്കറ്റിംഗ് ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ നിർണായകമാണ്.

ഡാനിയൽ വിൽമോട്ട്, സ്ഥാപകൻ, Shortformvideo.co

ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ഫൗണ്ടേഷന് മുൻഗണന നൽകുക

ഒരു ഡിജിറ്റൽ സംരംഭകൻ എന്ന നിലയിൽ, ഡാറ്റാ സയൻസിന് ആദ്യം മുൻഗണന നൽകുന്നത് ബുദ്ധിശൂന്യമാണ്. വളരെ ആധുനികവും സാങ്കേതികവിദ്യയാൽ നയിക്കപ്പെടുന്നതുമായ ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ ഇവ രണ്ടും നിർണായകമാണെങ്കിലും, വലിയ ഡാറ്റ മനസിലാക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും സഹായിക്കുന്ന അടിത്തറയാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്.

കാഴ്ചപ്പാടിൽ, കെട്ടിടത്തിന്റെ അടിത്തറയിടുന്ന ഇഷ്ടികകളും മോർട്ടാറും ഇല്ലാതെ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വീട് പണിയാൻ കഴിയില്ല. ഡാറ്റ സയൻസിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നത് അളക്കാവുന്ന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും സുപ്രധാന ബിസിനസ്സ് പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

സ്ഥാപകയും സിഇഒയുമായ ലിലിയ ടോവ്ബിൻ BigMailer.io

അസംസ്കൃത ഡാറ്റ തന്ത്രങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക

ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത്, ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠനത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നതിലേക്ക് ഞാൻ ചായുന്നു. വലിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം കുറവാണെന്നല്ല, പക്ഷേ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഞങ്ങളുടെ വലിയ ഡാറ്റ സ്റ്റോറുകളിൽ നിന്ന് വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു വിവർത്തകനാണ്.

പ്രവണതകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഭാവി ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ശുപാർശകൾ നൽകാനും ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വലിയ ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് അത്യാവശ്യമാണെങ്കിലും, ഡാറ്റാ സയൻസാണ് അതിനെ പ്രായോഗികമാക്കുന്നത്.

ഇത് അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ വ്യക്തമായ തന്ത്രങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു, ഞങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

David Godlewski, CEO, Intelliverse

സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് കഴിവുകൾക്കായി ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിക്കുക

വ്യക്തിപരമായി, വലിയ ഡാറ്റയേക്കാൾ ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠിക്കുന്നതാണ് നല്ലതെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. നിങ്ങളുടെ ജോലി പൂർണ്ണമായി ചെയ്യാൻ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറുടെ ടൂൾകിറ്റിന്റെ കുറച്ച് ചുരുക്കിയ പതിപ്പ് ചില ഘട്ടങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, അതിനാൽ ആ മേഖലയിൽ നിങ്ങൾക്ക് എന്തെങ്കിലും ബലഹീനതകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ അത് പരിഹരിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും കുറച്ച് കോഴ്സുകൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും.

എന്റെ അനുഭവത്തിൽ, ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുണ്ട്, കൂടാതെ സ്വന്തമായി നേടാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കൂടുതൽ പ്രത്യേക കഴിവുകൾ ഉണ്ട്.