‣ విశిష్టతలు, ఉద్యోగ అవకాశాలు
ఇంజినీరింగ్ సరికొత్త బ్రాంచిల్లో ఆదరణ పొందుతున్నవాటిలో డేటా సైన్స్ ఒకటి. మేటి ఉపాధికి అవకాశమున్న రంగమిది. వ్యాపారాలకు ఎదుగుదల నిరంతర లక్ష్యం. అందుకని డేటా సైన్స్ అభ్యర్థుల గిరాకీకి ఢోకా ఉండదు. ఈ బ్రాంచి విశిష్టతలూ, దీనిలో రాణించటానికి ఏమేం అవసరమో తెలుసుకుందాం!
కొన్ని సర్వేల ప్రకారం రాబోయే అయిదారేళ్ల వరకు సగటున ఏడాదికి 28 శాతం ఈ రంగం అభివృద్ధి చెందుతుంది. గత నాలుగేళ్లగా అగ్రగామిగా డేటాసైన్స్ కొనసాగుతోంది. డేటా సేకరణలో నైపుణ్యం, షేపింగ్, నిల్వ, నిర్వహణ ఒక ముఖ్య వనరుగా పరిగణించి, దాన్ని విశ్లేషించి, డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకునే సామర్థ్యం, అనుభవం, ప్రతిభ ఉన్న కంప్యూటర్ నిపుణులు పనిచేసే రంగమే డేటా సైన్స్. ఆసక్తికరమైన, లక్ష్యంతోకూడిన ప్రశ్నలను అడగడం, డేటా ద్వారా ఆ ప్రశ్నలకు సముచితమైన సమాధానాలను కనుక్కోడం.. డేటాసైన్స్ అని నిర్వచించవచ్చు. ఈ ప్రక్రియ కింది క్రమంలో ఉంటుంది.
‣ ప్రశ్న వేయడం లేదా ప్రశ్నను లేవనెత్తడం.
‣ పై ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వగల అవకాశం ఉన్న డేటాను సేకరించడం.
‣ ముడి రూపంలో ఉన్న ఈ సేకరించిన డేటాను శుద్ధి చేయడం.
‣ శుద్ధిచేసిన డేటాను క్షుణ్ణంగా అన్వేషించడం (ఎక్స్ప్లోర్), విశ్లేషించడం (ఎనాలిసిస్), ఆపైన దృశ్యీకరించడం (విజువలైజేషన్).
‣ డేటాను మదింపు చేసి (ఎవాల్యుయేట్), మెషిన్ లర్నింగ్ నమూనా అభివృద్ధి చేయడం.
‣ ఫలితాలను క్రోడీకరించి ప్రకటించడం.
నేర్చుకోవాలంటే ఏవి కావాలి?
డేటాసైన్స్ రంగంలో కెరియర్ ఏర్పరుచుకోవాలంటే కొన్ని సబ్జెక్టుల్లో మంచి పునాది అవసరమని నిపుణుల అభిప్రాయం. గణాంకశాస్త్రం (స్టాటిస్టిక్స్), రేఖీయ బీజగణితం (లీనియర్ ఆల్జీబ్రా), ప్రోగ్రామింగ్, డేటాబేస్ సిస్టమ్స్, డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్, మెషిన్ లర్నింగ్, దృశ్యీకరణ (విజువలైజేషన్), ప్రాయోగిక రచన (ఎక్స్పర్మెంటల్ డిజైన్), క్లస్టరింగ్ (డేటా సముదాయాల తయారీ). డీప్లర్నింగ్, నాచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ లాంటి సబ్జెక్టుల్లో నిష్ణాతులుగా ఉండాలి. ఇది నిజమే అయినా కెరియర్ మొదట్లో ఇవన్నీ అవసరం కాదు. మౌలికంగా వీటిలో కొంత ప్రవేశం ఉంటే చాలు. అన్నింటిలో కాకపోయినా కొన్నిటిలోనైనా చాలు.
పైన ఉదాహరించిన క్రమం పరిశీలిస్తే.. గణితంలో పూర్తిస్థాయి ప్రావీణ్యం కానీ ఇతర రంగాల్లో నైపుణ్యంకానీ పూర్తిస్థాయిలో అవసరం కాదని, అనుభవంతోపాటు పెంచుకోవచ్చని తెలుస్తుంది. నిజం చెప్పాలంటే కెరియర్ మొదలుపెట్టేవారికి ప్రోగామింగ్ లాంగ్వేజ్లో డేటాపై వివిధ పద్ధతుల్లో ప్రయోగాలు చేయగలిగిన వెసులుబాటు చాలా అవసరం. ఇక నమూనాల అభివృద్ది విషయానికివస్తే గణితశాస్త్రం పునాదులు వేస్తుంది. కాబట్టి గణితశాస్త్ర పద్ధతుల అనువర్తనం పట్ల దృష్టి సారించాలి. అలాగే ఒక మంచి నమూనా అభివృద్ధి ఆలోచనా పటిమ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. స్థూలంగా చెప్పాలంటే విశ్లేషణ, దృశ్యీకరణ ఒక ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్లో మంచి ప్రవేశం, డేటా ప్రయోగానికి ఆ లాంగ్వేజ్ ద్వారా అనువర్తనం చేయడం, గణితంలో ప్రత్యేకించి గణాంక శాస్త్రంలో మంచి పునాది ఉంటే మంచి భవిష్యత్తు ఉంటుంది. బీటెక్లో గణాంకశాస్త్ర అనువర్తనానికి సంబంధించిన శిక్షణ ఉంటుంది.
ఎంతమేరకు ప్రోగ్రామింగ్ అవసరం?
కంప్యూటర్ సైన్స్ రంగం అంటేనే ప్రోగ్రామింగ్లో మెలకువలు. అయితే కాలేజీల్లో సిలబస్ పరంగా ఇచ్చే శిక్షణ మౌలిక స్థాయిలోనూ, ఒక క్రమంలో విద్యార్థికి శిక్షణనివ్వడంపైనా దృష్టి ఉంటుంది. ఇది అవసరం మాత్రమేగానీ పరిపూర్ణం కాదు. ఈ మౌలికాల పునాదులపై కోడింగ్ సామర్థ్యం పెంచుకోవాలి. అంటే తక్కువ సమయంలో తక్కువ వనరులు వినియోగించి, తక్కువ సంక్లిష్టతతో కూడుకున్న సమాధానాన్ని కనుక్కోవడంలో మెలకువలు పెంపొందించుకోవాలి.
ప్రత్యేకించి డేటా సైన్స్లో కెరియర్కు పైతాన్ ప్రోగ్రామింగ్ బాగా నేర్చుకోవాలి. అంటే పైతాన్లో వివిధ రకాల డేటా నిలుపుదల ప్రక్రియలు (డేటా టైప్స్), డేటా స్ట్రక్చర్స్, అందులో ఉన్న కొన్ని ముఖ్యమైన లైబ్రరీ ప్రోగ్రాములు విశేషించి డేటాసైన్స్కి సంబంధించిన లైబ్రరీలు, వీటి సమయోచిత అనువర్తనం లాంటి అంశాలు క్షుణ్నంగా అభ్యాసం చేసివుండాలి. ‘పునాది గట్టిగా ఉంటే ఎలాంటి కట్టడాన్నయినా సులభంగా అభివృద్ధి చేయవచ్చు’ అన్న నిజ జీవిత సూత్రం ఇక్కడ కూడా వర్తిస్తుంది. డేటా సైన్స్కి ప్రత్యేకించి పైతాన్లోని పండాస్ అభ్యాసం ద్వారా డేటా విశ్లేషణ (ఎనాలిసిస్) సందర్భానికి అనుగుణంగా మార్పులు చేర్పులూ చేయడం (మానిప్యులేషన్), దృశ్యీకరణ (విజువలైజేషన్) ఎలా చేయాలో బాగా తెలుసుకుంటే చాలా ఉపయోగం.
మెషిన్ లర్నింగ్ విజ్ఞానం ఎంత అవసరం?
డీప్ లర్నింగ్ ప్రావీణ్యం సంగతి?
మెషిన్ లర్నింగ్ ప్రక్రియ ద్వారా సైకిట్ లాంటి బలవత్తరమైన సమాధానం వెతకగలిగినా అది సందర్భోచితం అవునా, కాదా అనే నిర్ణయం సాధ్యం కాదు. ఒక సమాధానం విశ్లేషించి ప్రస్తుత సమస్యకు, డేటాసెట్కు అనువర్తనం ఎంతవరకూ ప్రామాణికం, సందర్భానికి ఎలా అన్వయించుకోవచ్చు, భవిష్యత్తులో ఈ సమాధానాన్ని అన్ని సందర్భాలకు సరిచేసే విధంగా సాధారణీకరించడం వీలుపడుతుందా లాంటి ప్రశ్నలకు సమాధానం సులభం కాదు. ఈ సందర్భంగా డీప్ లర్నింగ్లో ప్రవేశం అవసరం. అయితే కెరియర్ మొదట్లో మెషిన్ లర్నింగ్పై మౌలికంగా బాగా ఉంటే రెండో అంచెగా డీప్ లర్నింగ్ నేర్చుకోవచ్చు.
ఎలాంటి కొలువులకు అవకాశం?
కంప్యూటర్ రంగానికి అనుబంధ బ్రాంచీ కావడంతో అందులో ఉన్న సబ్జెక్టులన్నీ డేటా సైన్స్ విద్యార్థులు తప్పకుండా చదువుతారు. అదనంగా డేటాసైన్స్కు సంబంధించిన సబ్జెక్టులూ ఉంటాయి. ఉద్యోగాల పరంగా చూస్తే ఈ బ్రాంచి వారికి కంప్యూటర్ సైన్స్, ఐటీ వాళ్లకి ఉండే అవకాశాలు ఉంటాయి. అదనంగా డేటాసైన్స్లో ప్రాథమిక స్థాయిలో ప్రవేశం ఉండి, అలాంటి అభ్యర్థులు అవసరం ఉన్న ఉద్యోగాల్లో వీరికి ప్రాధాన్యం ఉంటుంది. కంప్యూటర్ సైన్స్, డేటాసైన్స్ రంగాల్లో కావాల్సిన మెలకువల మధ్య వ్యత్యాసం సూచనప్రాయంగా ఈ విధంగా ఉంటుంది.
నిత్య విద్యార్థిగా ఉండాలి
బీటెక్లో మంచి పర్సంటేజ్ తెచ్చుకుని కొన్ని మెలకువలు నేర్చుకుని, రెండు, మూడు ప్రాజెక్టులు చేసి డేటాసైన్స్ రంగంలో ఒక ఉద్యోగం తెచ్చుకున్నంత మాత్రాన గెలుపు సాధించాం అనుకుంటే పొరపాటే. ఈ రంగంలో ఎప్పటికప్పుడు వస్తోన్న మార్పులను గమనిస్తూ పరిజ్ఞానానికి కొత్త మెరుగులు దిద్దుకుంటూ నిత్య విద్యార్థిగా ముందుకు సాగిపోవాలి.
ఒక కొత్తరంగం కొత్త ఉద్యోగాలకు కచ్చితంగా అవకాశం ఇస్తుంది. అయితే ఈ రంగంలో పూర్తిగా పరిశోధన జరిగి ఉండదు కాబట్టి నవ్యతకు ఎక్కువ అవకాశాలుంటాయి. అందువల్ల ఈ తరహా కోర్సుల్లో చేరినవారు నిత్య విద్యార్థిగా ఉండక తప్పదు. కొత్త బ్రాంచీల్లో చేరిన ప్రేరణతో ప్రతిరోజూ కొత్త ఆవిష్కరణలు, నిపుణుల అభిప్రాయాలు, పరిశ్రమల అంచనాలు దృష్టిలో పెట్టుకుని జ్ఞానాభివృద్ధికి శ్రమించాలి. ఐటీ రంగంలో ఉద్యోగం తెచ్చుకోవడానికి, పోగొట్టుకోవడానికి ఎక్కువ సమయం పట్టదు. దీనికి వయసు, పదవి, హోదా భేదం ఉండదు. విద్యార్థి దశలో గిట్హబ్, కాగ్ల్ వంటి ఆన్లైన్ మాధ్యమాలు నిర్వహించే పోటీల్లో పాల్గొనడం, ఇతరులు చేసే పనుల్లో భాగస్వామ్యం వంటివి సువర్ణావకాశాలు ఇస్తాయి. ఈ రంగం ఇంకా బాల్యదశలోనే ఉంది. ఇక్కడ అందరూ విద్యార్థులే. పరస్పర సహకారంతో అందరూ ఎదగవచ్చు.
ప్రత్యేక ఉద్యోగాలు
ఇష్టమైనదనో, గిరాకీ ఉందనో, ఉద్యోగాలు సులువుగా లభిస్తాయనో కోర్సులో చేరి, శ్రమించకపోతే ఫలితం ఉండదు. మెలకువలు, నైపుణ్యాలు సరైన స్థాయిలో లేకపోతే పరిశ్రమలు ఖాళీలను భర్తీచేయవు. తమ అంచనాలకు అనుగుణంగా ఉన్నవారిని మాత్రమే తీసుకుంటాయి. కొత్త ఉత్పత్తి/వస్తువు అమ్మడానికి సంస్థలు ఎక్కువ శ్రమ పడాల్సి ఉంటుంది. కొత్త కోర్సులో చేరేవాళ్లు అందుకు అవసరమైన కొత్త మెలకువలను వెతికి మరీ నేర్చుకుని ఉద్యోగ సంసిద్ధులుగా ఉండాలి.
ప్రత్యేకించి డేటాసైన్స్ చదువుకున్నవారికి కింది ఉద్యోగ అవకాశాలు ఉంటాయి- డేటా సైంటిస్ట్, డేటా అనలిస్ట్, మెషిన్ లర్నింగ్ ఇంజినీర్, మెషిన్ లర్నింగ్ సైంటిస్ట్, అప్లికేషన్ ఆర్కిటెక్ట్, ఎంటర్ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్ట్, డేటా ఆర్కిటెక్ట్, ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఆర్కిటెక్ట్, డేటా ఇంజినీర్, బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ డెవలపర్, స్టాటిస్టీషియన్.
ఉన్నత చదువులు...
మన దేశంలోనూ, విదేశాల్లోనూ ఎంటెక్, ఎంఎస్లే కాకుండా ఐఐఎంలతో సహా అనేక మేనేజ్మెంట్ కాలేజీల్లో ఎంబీఏలో ఒక ప్రత్యేక స్పెషలైజేషన్గా విద్యను అందిస్తున్నారు. పరిశోధన కోర్సుల్లో చేరినవారికి ఉన్నత స్థాయి ఉద్యోగాలు దక్కుతాయి.
వ్యాపారాల లక్ష్య సాధనకు నిరంతరం కొత్త ఆలోచనలతో విపణిలోకి రావాల్సి ఉంటుంది. అందువల్ల ఈ రంగంలోని వారు ప్రత్యేకించి, నిర్ణ్ణయాత్మక స్థాయిలో పనిచేసేవారు అనుదినం కొత్తతరహాలో ఆలోచిస్తూ ఉండాలి. దీనివల్ల కొంత ఒత్తిడికి లోనుకావచ్చు. అయితే దీన్ని తట్టుకునేవారి భవిష్యత్తు బాగుంటుంది. నిరంతరం కొత్త విషయాలు తెలుసుకుని, నైపుణ్యాలు మెరుగుపరచుకుంటే కెరియర్కు ఎలాంటి ఢోకా ఉండదు.