‣ ఉద్యోగార్థులు వృద్ధి చేసుకోవాల్సిన నైపుణ్యాలు
సాఫ్ట్‌వేర్‌ రంగంలో రాణించాలంటే ఎన్నో స్పెషలైజేషన్లు, విభాగాలు, కోర్సులు. అయితే ఎక్కువ అవకాశాలను అందించగల విభాగాలు ఏమిటో, వేటికెంత ఉద్యోగాల పర్సంటేజీ ఉంటోందో ఇటీవల ఇండీడ్‌ సంస్థ చేసిన సర్వేలో తేలింది. ఇందులో ఉద్యోగార్థులకు ఎటువంటి నైపుణ్యాలు కావాలో గుర్తించి ఒక జాబితాగా విడుదల చేశారు. అవేంటో, ఏ పద్ధతిలో నేర్చుకోవాలో తెలుసుకోవడం ద్వారా మెరుగైన అవకాశాలు పొందే వీలుంది!
మెషిన్‌ లెర్నింగ్
రోజూ మనం వాడే ఫోన్లో ఇవి చూడండి, అవి చూడండి అంటూ వచ్చే రికమెండేషన్ల దగ్గర్నుంచి.. తమంతట తాముగా రయ్‌రయ్‌మంటూ నడిచే సెల్ఫ్‌ డ్రైవింగ్‌ కార్ల వరకూ అన్నీ మెషిన్‌ లెర్నింగ్ మీదనే ఆధారపడి ఉన్నాయి. దీనిలో అప్లికేషన్లు చాలా విభిన్నంగా ఉంటాయి. డేటా సైంటిస్టులు, ఇంజినీర్లు, టెక్‌ ఆసక్తి గలవారికి ఇది అత్యంత ముఖ్యమైన అంశం. ఇది నేర్చుకోవడానికి లీనియర్‌ ఆల్జీబ్రా, కాలిక్యులస్, ప్రోబబిలిటీ, స్టాటిస్టిక్స్ వంటి ప్రాథమిక గణిత అంశాలపై అవగాహన ఉండాలి. పైతాన్ పరిజ్ఞానం తప్పనిసరి. డేటా హ్యాండ్లింగ్, ప్రీప్రాసెసింగ్, ఎక్స్‌ప్లొరేటరీ డేటా ఎనాలిసిస్‌ వంటి వాటి గురించి తెలుసుకుని ఉండాలి. మెషిన్‌ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్స్‌ పూర్తిగా నేర్చుకోవాలి. అనంతరం దీన్ని డేటా సెట్స్‌ మీద ప్రయోగించడం తెలుసుకోవాలి. తర్వాత పూర్తిస్థాయిలో సాధన చేయాలి.
ఆర్టిఫిషియల్‌ ఇంటెలిజెన్స్
ఏఐ.. కంప్యూటర్లను సొంతంగా ఆలోచించేలా, మనుషుల్లాగానే నేర్చుకునేలా తయారుచేసేందుకు దోహదపడుతుంది. ఏఐలో నారో ఇంటెలిజెన్స్, ఆర్టిఫిషియల్‌ జనరల్‌ ఇంటెలిజెన్స్, ఆర్టిఫిషియల్‌ సూపర్‌ ఇంటెలిజెన్స్ అనే పలు రకాలున్నాయి. ఇది వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న విభాగం మాత్రమే కాదు, ఇంటలెక్చువల్లీ చాలెంజింగ్‌ కూడా. అందువల్ల కొత్త కొత్త సమస్యలను పరిష్కరించడంపై ఆసక్తి ఉన్న వారికి ఇది నచ్చుతుంది. వీరు నిరంతరం నేర్చుకోవడం, అడాప్ట్‌ చేసుకోవడం, ఇన్నోవేట్‌ చేయడం తప్పనిసరి. ఇందులో అనుభవం సంపాదించడానికి కొన్ని నెలల నుంచి ఏడాది వరకూ సమయం కేటాయించాల్సి వస్తుంది. ఏఐ కాన్సెప్టులు, పైతాన్, మ్యాథమెటిక్స్, వివిధ అల్గారిథమ్స్‌పై అవగాహన ఉండాలి. ప్రోగ్రామింగ్, డేటా స్ట్రక్చర్స్, డేటా మానిప్యులేషన్, డేటా సైన్స్, మెషిన్‌ లెర్నింగ్, డీప్‌ లెర్నింగ్ గురించి నేర్చుకుని ఉండాలి. అవసరమైన ఏఐ టూల్స్, ప్యాకేజీల వినియోగం తెలుసుకోవాలి. ప్రాథమిక అంశాల మీద పట్టు సాధించాక ఏఐ, మెషిన్‌ లెర్నింగ్ కాన్సెప్టుల మీద మరింత లోతుగా అధ్యయనం చేయాలి. అనంతరం మరింత క్లిష్టమైన అంశాల గురించి తెలుసుకునే ప్రయత్నం చేయాలి.
నేచురల్‌ లాంగ్వేజ్‌ ప్రాసెసింగ్‌
నేచురల్‌ లాంగ్వేజ్‌ ప్రాసెసింగ్‌ అనేది కంప్యుటేషనల్‌ లింగ్విస్టిక్స్‌కి సంబంధించిన అప్లికేషన్‌. ఇది వాస్తవిక ప్రపంచంలో వివిధ పద్ధతుల్లో భాషను వాడేలా ఉపయోగపడుతుంది. ఎన్‌ఎల్‌పీ మనుషులు వాడే భాషను కంప్యూటర్లు అర్థం చేసుకునేందుకు పనిచేస్తుంది. దీని కోసం ముందుగా పైతాన్ ప్రోగ్రామింగ్‌లో పట్టు సంపాదించాలి. కేరాస్, నమ్‌పై వంటి పలు అంశాలపై అవగాహన పెంచుకోవాలి. టెక్ట్స్‌ డేటా, మాన్యువల్‌ టోకెనైజేషన్, ఎన్‌ఎల్‌టీకే టోకెనైజేషన్‌లపై నైపుణ్యం సాధించాలి. ఎంబెడింగ్, టెక్ట్స్‌ క్లాసిఫికేషన్, డేటా సెట్‌ రివ్యూ వంటివి నేర్చుకోవాలి. తరువాత అంచెలో డీప్‌ లెర్నింగ్ ప్రాథమిక అంశాలు సాధన చేయాలి. ఇది ఎన్‌ఎల్‌పీల్లో ముఖ్యమైన అంశాలన్నింటి గురించి తెలియజేస్తుంది.
కమ్యూనికేషన్‌ స్కిల్స్‌
ఇది మిగతావాటి కంటే భిన్నమైన అంశం. ఈ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరుచుకోవాలంటే.. ముందు ఎదుటివారు చెప్పేది పూర్తిగా వినడం నేర్చుకోవాలి. మనం తిరిగి ఏం చెప్పాలనేది ఆలోచించుకోవడం కంటే.. వారు చెప్పింది అర్థం చేసుకోవడానికే ప్రాధాన్యం ఇవ్వాలి. అపార్థాలకు తావులేకుండా సందేహాలు ఉంటే నివృత్తి చేసుకోవాలి. సందర్భాన్ని బట్టి తగిన భాష ఉండాలి. అదే సమయంలో తగిన బాడీ లాంగ్వేజ్‌ కూడా అవసరం. ముఖ్యంగా ముఖాముఖి జరిగేటప్పుడు దీన్ని పాటించడం ఎలాగో నేర్చుకోవాలి. అధికారిక మెయిళ్లు, సందేశాలు పంపేటప్పుడు అక్షరాలు, వ్యాకరణం ఒకటికి రెండుసార్లు సరిచూసుకోవాలి. చెప్పాలనుకున్న విషయాన్ని క్లుప్తంగా, స్పష్టంగా చెప్పడం, మాట్లాడేముందు ఆలోచించడం, అందరితోనూ మర్యాదపూర్వకంగా వ్యవహరించడం, సానుకూల దృక్పథం, చిరు నవ్వుతో ఉండటం ముఖ్యం.
టెన్సర్‌ఫ్లో
ఏఐ- ఎంఎల్‌లో భాగమైన దీన్ని నేర్చుకోవాలంటే.. మొదట కోడింగ్‌ స్కిల్స్‌ మీద పట్టు సాధించాలి. డేటా మేనేజ్‌మెంట్, పారామీటర్‌ ట్యూనింగ్‌ వంటి విషయాలు పూర్తిగా నేర్చుకోవాలి. ఎంఎల్‌ గణితం అధికంగా అవసరమయ్యే విభాగం. అందువల్ల దీనికి సంబంధించి ప్రాథమిక అంశాలపై పట్టు సాధించాలి. ఎంఎల్‌ థియరీలు నేర్చుకోవడం వల్ల ట్రబుల్‌ షూటింగ్‌ సమయంలో ఇబ్బంది లేకుండా ఉంటుంది. అనంతరం సొంతంగా ప్రాజెక్టులు చేసేందుకు ప్రయత్నించవచ్చు. మెషిన్‌ లెర్నింగ్ మాడ్యూల్స్‌ చేయడంలో టెన్సర్‌ఫ్లో కీలకపాత్ర పోషిస్తుంది. అందువల్ల దీని సాధన మెరుగైన ఉద్యోగావకాశాలను అందించగలదు.
డేటా సైన్స్
డేటా ప్రాధాన్యం అర్థం చేసుకున్నాక వివిధ సంస్థలు డేటా సైన్స్ నిపుణులకు ప్రాధాన్యం పెంచాయి. డేటా సైంటిస్ట్, అనలిస్ట్, ఇతర నిపుణులకు ప్రాముఖ్యం పెరిగింది. కొన్ని విదేశీ సంస్థల అంచనా ప్రకారం 2026 పూర్తయ్యే నాటికి ఈ రంగంలో దాదాపు 30 శాతం పెరుగుదల కనిపిస్తుంది. దీని గురించి నేర్చుకోవడం కోసం స్టాటిస్టిక్స్, మ్యాథ్స్‌లో గట్టి పట్టు ఉండాలి. పైతాన్ వంటి ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లు నేర్చుకోవాలి. డేటాబేస్‌ల గురించి అవగాహన పొందాలి. వివిధ టూల్స్‌ను ఉపయోగించడం, ప్రాజెక్టుల మీద పనిచేయడం తెలియాలి.
పైతాన్
పైతాన్ సింటాక్స్‌ నేర్చుకోవడంపై ప్రాథమికంగా దృష్టి పెట్టాలి. ఆసక్తి ఉన్న కాన్సెప్టుల ద్వారా సాధన చేయడం వల్ల వేగంగా పట్టు సాధించవచ్చు. సింటాక్స్‌ అర్థమయ్యాక ఆ పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగిస్తూ చిన్న చిన్న ప్రాజెక్టులు చేయడం మొదలుపెట్టాలి. మొబైల్‌ యాప్స్‌లో కివీ గైడ్, వెబ్‌సైట్స్‌లో బాటిల్‌ ట్యుటోరియల్‌ వంటివి పైతాన్ నేర్చుకోవడంలో మనల్ని మరో మెట్టు ఎక్కించగలవు. ఇది ఎప్పటికప్పుడు అప్‌డేట్‌ అవుతూ ఉండే సబ్జెక్టు. అందువల్ల నిరంతర సాధన ఉండాలి. నిజానికి మిగతా నైపుణ్యాలకు సంబంధించి కూడా దీని అవసరం ఉంటూ ఉంటుంది. అందువల్ల కచ్చితంగా నేర్చుకోవడం అవసరం.
ఈ నైపుణ్యాలను నేర్చుకునేందుకు ఆన్‌లైన్, ఆఫ్‌లైన్‌లలో వివిధ వనరులున్నాయి. కోర్సెరా, యుడెమీ, స్కిల్‌షేర్, మైక్రోసాఫ్ట్‌ లెర్న్, ఇతర సంస్థల లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌ల ద్వారా వీటిని అభ్యాసం చేయవచ్చు. ఈ జాబితాలో ఉన్న మరిన్ని నైపుణ్యాల గురించి మరో కథనంలో తెలుసుకుందాం.
మరింత సమాచారం... మీ కోసం!
‣ వాలంటరీ వర్క్‌తో ఐటీ ఉద్యోగానికి తోవ!
‣ పొరపాట్లు దిద్దుకుంటే.. పక్కా గెలుపు!
‣ రోజుకో గంట చదివితే... రూ.34లక్షల జీతం!
