ബീഹാറിലെ ഒരു ചെറിയ പട്ടണത്തിൽ നിന്നുള്ള നിധി സ്കൂൾ വിദ്യാഭ്യാസത്തിനുശേഷം ബിഎ (ഹിസ്റ്ററി) പ്രോഗ്രാമിൽ ചേർന്നു. കോളേജിൽ നിന്ന് ഏതാനും മാസങ്ങൾക്കുള്ളിൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) എന്നിവയുടെ ആവേശകരമായ മേഖലകളിലേക്ക് തന്റെ പഠനം വൈവിധ്യവത്കരിക്കാൻ അവർക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടായിരുന്നു.

ഡൽഹിയിൽ നിന്നുള്ള ശ്രുതി പത്താം ക്ലാസിന് ശേഷമാണ് ബയോളജി ഗ്രൂപ്പ് തിരഞ്ഞെടുത്തത്. ഫാർമസിയിൽ ഒരു ബാച്ചിലേഴ്സ് പ്രോഗ്രാമിൽ ചേർന്ന ശേഷം, കൂടുതൽ ഗണിതശാസ്ത്രം, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ പഠിക്കാൻ അവർ ആഗ്രഹിച്ചു.

മംഗലാപുരം സ്വദേശിയായ ശ്രേയ 11, 12 ക്ലാസുകളിൽ കൊമേഴ്സ് ഗ്രൂപ്പ് എടുത്ത് ചാർട്ടേഡ് അക്കൗണ്ടൻസി പൂർത്തിയാക്കി. പിന്നീട്, ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് മാറാനും അക്കൗണ്ടിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും അവർ ആഗ്രഹിച്ചു.

അവർ മൂന്നുപേർക്കും യഥാർത്ഥത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവ പഠിക്കാൻ കഴിയുമോ? അവർക്ക് പശ്ചാത്തല പരിജ്ഞാനം ഉണ്ടോ? അവരുടെ അതുല്യമായ ആവശ്യകതകൾ ഉൾക്കൊള്ളാനും മികവ് പുലർത്താൻ സഹായിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?

ഉത്തരം അതെ എന്നാണ്. ഡാറ്റാ സയൻസ് മാത്രമല്ല, ഡാറ്റ സയൻസ് ഡിഗ്രിക്ക് ഗണ്യമായ മൂല്യം നൽകുന്ന പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്മെന്റ് ആശയങ്ങളും പഠിക്കാൻ കഴിയും, മിക്കവാറും ഏത് പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്നും, സമയവും പരിശ്രമവും ചെലവഴിക്കാൻ ഒരാൾ തയ്യാറാണെങ്കിൽ. ഇന്ത്യൻ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജി മദ്രാസിന്റെ (ഐഐടിഎം) ബിഎസ് (ഡാറ്റാ സയൻസ് ആൻഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻസ്) പ്രോഗ്രാമിലാണ് അവർ മൂന്ന് പേരും ഇപ്പോൾ ചേർന്നിരിക്കുന്നത്.

ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെയും അടിസ്ഥാന അടിത്തറ ഗണിതശാസ്ത്രം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങളിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്. കാൽക്കുലസ്, പ്രോബബിലിറ്റി, ലീനിയർ ബീജഗണിതം, ഡിക്രീറ്റ് മാത്തമാറ്റിക്സ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, എസ്റ്റിമേറ്റ്, അനുമാനം, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചിന്ത, പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗ് എന്നിവയാണ് അടിത്തറയായി ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ട ചില വിഷയങ്ങൾ.

11, 12 ക്ലാസുകളിൽ കണക്കും കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസും പഠിക്കുന്ന വിദ്യാർത്ഥികൾ അവരുടെ പാഠ്യപദ്ധതിയുടെ ഭാഗമായി ഇവ പഠിക്കുന്നു. മറ്റുള്ളവർക്ക്, സ്കൂൾ വിദ്യാഭ്യാസം പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷവും ആമുഖ തലത്തിൽ ഈ ആശയങ്ങൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും. ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു കൂട്ടം അടിസ്ഥാന കോഴ്സുകളിലൂടെ, ഈ വിഷയങ്ങൾ പ്രാഥമിക തത്ത്വങ്ങളിൽ നിന്ന് അവതരിപ്പിക്കാനും ഒരു പ്രോഗ്രാമിന്റെ ആദ്യ വർഷത്തിനുള്ളിൽ കോളേജ് തലത്തിലേക്ക് സൗമ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഐഐടിഎമ്മിന്റെ ബിഎസ് (ഡാറ്റാ സയൻസ് ആൻഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻസ്) പ്രോഗ്രാമിന്റെ അടിസ്ഥാന തലം 8 വിഷയങ്ങളിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന ഈ വിഷയങ്ങൾ കൃത്യമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നിലവിൽ, ഈ ബിഎസ് പ്രോഗ്രാമിലെ 22,000+ പഠിതാക്കൾ ഈ അടിസ്ഥാന കോഴ്സുകളിലൂടെ മാത്രം ഈ അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു, അവരിൽ 31% ത്തിലധികം പേർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഇതര പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്നുള്ളവരാണ്.

ഫൗണ്ടേഷനുകൾ പഠിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാമറിൽ നിന്നും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിൽ നിന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന അവശ്യ കഴിവുകൾ എടുക്കാൻ കഴിയും. ലീനിയർ ബീജഗണിതം, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് വശത്തെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നിവയിലെ അധിക വിഷയങ്ങളിൽ ഇതിന് പശ്ചാത്തലം ആവശ്യമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ വികസന വശത്ത്, ഡാറ്റാ ഘടനകളിലും അൽഗോരിതങ്ങളിലും ഡാറ്റാബേസുകളിലും നൂതന പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആശയങ്ങളിലും ഒരു പശ്ചാത്തലം ആവശ്യമാണ്. ഈ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, പൈത്തണിലെ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്പ്മെന്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള കോഴ്സുകളിലൂടെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ആരംഭിക്കാൻ കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്).

വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) ടെക്നിക്കുകൾ കൂടുതൽ പഠിക്കാനും തീരുമാനമെടുക്കൽ അറിയിക്കുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കും ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റയ്ക്കുമായി എം എൽ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് പരിശീലിക്കാനും കഴിയും. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഐഐടിഎമ്മിന്റെ ബിഎസ് (ഡാറ്റാ സയൻസ് ആൻഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻസ്) പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഡിപ്ലോമ തലത്തിന്റെ അവസാനത്തിൽ ചെയ്യുന്നതുപോലെ ഹാൻഡ്-ഓൺ പ്രോജക്ടുകൾ ചെയ്യാൻ വിദ്യാർത്ഥികൾ തയ്യാറാകും. ഡിപ്ലോമ തലത്തിൽ കോഴ്സുകൾ പൂർത്തിയാക്കിയ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയിലെ കമ്പനികളിൽ ഇന്റേൺഷിപ്പും ജോലിയും നേടാൻ കഴിയും.

നൈപുണ്യങ്ങളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടിയ ശേഷം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനം തുടങ്ങിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലെ നൂതന വിഷയങ്ങൾ ഏറ്റെടുക്കാൻ വിദ്യാർത്ഥികൾ തയ്യാറാകും. അടിസ്ഥാനപരവും നൈപുണ്യാധിഷ്ഠിതവുമായ കോഴ്സുകളിലൂടെ നേടിയ അറിവ് ഈ നൂതന വിഷയങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ കഴിവുകൾ വിദ്യാർത്ഥികളെ സജ്ജമാക്കണം.

വിദ്യാർത്ഥികളെ വ്യവസായത്തിന് സജ്ജരാക്കുന്നതിനുപുറമെ, ഈ വിഷയങ്ങൾക്ക് ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസം തുടരാൻ അവരെ സജ്ജരാക്കാൻ കഴിയും. ഡാറ്റാ സയൻസിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനും വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഡൊമെയ്ൻ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് നേടുന്നതും സഹായകരമാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, ഐഐടിഎമ്മിന്റെ ബിഎസ് ഇൻ ഡാറ്റാ സയൻസ് ആൻഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാമും ഫാർമസി ബിരുദവും പഠിക്കുന്ന ശ്രുതിക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിലെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ അറിവുണ്ട്.

വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് അവരുടെ പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാ സയൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിൽ ബിരുദാനന്തര പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് സ്ഥാപനങ്ങളിൽ അപേക്ഷിക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ശ്രേയ ഇന്ന് ഡാറ്റാ സയൻസിലെ ഐഐടിഎം പ്രോഗ്രാമിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു യുഎസ് സ്കൂളിൽ മാസ്റ്റേഴ്സ് ഇൻ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാമിൽ പ്രവേശനം നേടി.

വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്മെന്റ്, ഡാറ്റാ സയൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിൽ പ്രോഗ്രാമുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അത് സ്കൂളിന് പുറത്തുള്ള മിക്കവാറും എല്ലാവർക്കും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. എൻഐആർഎഫിന്റെ കണക്കനുസരിച്ച് രാജ്യത്തെ ഒന്നാം നമ്പർ സ്ഥാപനമായ ഐഐടി മദ്രാസ് ഹൈബ്രിഡ് മോഡിൽ കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ അത്തരമൊരു പ്രോഗ്രാം എങ്ങനെ വാഗ്ദാനം ചെയ്യാമെന്ന് കാണിച്ചുതന്നു. എല്ലാ സ്ഥാപനങ്ങളും അത്തരം കൂടുതൽ പ്രോഗ്രാമുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പഠനത്തിന്റെയും ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് പശ്ചാത്തലത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവേശന തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ യഥാർത്ഥത്തിൽ ജനാധിപത്യപരമാകും.