சமீபத்திய ஆண்டுகளில், Data Science என்ற தொழில்நுட்பத்தின் தேவை தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைகிறது மற்றும் அதற்கு திறமையான வேலையாட்களின் தேவையும் அதிகரித்து வருகிறது. ஆனால் Data science-யை கற்றுக்கொள்ளும் வழி அவ்வளவு எளிதானது அல்ல. சரியான திறமையும் அனுபவமும் ஒருவருக்கு இருக்கவேண்டும், அதனுடன் நீங்கள் Analysis, Machine learning, Statistics, Neural networks போன்ற கடினமான திறன்களைக் கொண்டிருக்க வேண்டும். மேலும் இந்த ஒரு கட்டுரையில் தொழில் பாதைகள் மற்றும் தேவையான திறன்கள் மற்றும் Data Science-யில் ஒரு பிரகாசமான வாழ்க்கையை எவ்வாறு தொடங்குவது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவும்.
Data Analyst
இவர்கள் குறிப்பிட்ட அளவிலான தரவை செயலாக்குதல்,காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் தவறை கண்டறிதல் உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளுக்குப் பொறுப்பாவார்கள். அவர்கள் தரவுத்தளங்களில் அவ்வப்போது queries செய்ய வேண்டும். Data analysist-யின் மிக முக்கியமான திறன்களில் ஒன்று மேம்படுத்துதல். ஏனென்றால், தரவுகளை சிதைக்காமல், சில பெரிய தரவுத்தளங்களிலிருந்து தகவல்களைப் பெறுவதற்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய அல்காரிதம்களை அவர்கள் உருவாக்கி மாற்றியமைக்க வேண்டும்.
Responsibilities of a Data Analyst:
- Automation Tool-களைப் பயன்படுத்தி முதன்மை மற்றும் இரண்டாம் நிலை மூலங்களிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுத்தல்.
- தரவுத்தளங்களை உருவாக்குதல் மற்றும் பராமரித்தல்.
- தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் பரிந்துரைகளுடன் அறிக்கைகளை உருவாக்குதல்.
- தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் நிறுவனம்/திட்டத்தை பாதிக்கும் போக்கினை முன்னறிவித்தல்.
- தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தரமான செயல்முறைகளை மேம்படுத்த மற்ற குழு உறுப்பினர்களுடன் இணைந்து பணியாற்றுதல்.
Skillset:
- SQL
- Python (or) R
- Machine Learning
- Probability and statistics
- Data management
- Data Visualization with Tableau
Data Engineers
இவர்கள் வணிகங்களுக்காக Big Data அமைப்புகளை உருவாக்கி சோதிக்கிறார்கள், இதனால் Data Scientist நிலையான மற்றும் மிகவும் உகந்ததாக இருக்கும் தரவு அமைப்புகளில் தங்கள் அல்காரிதங்களை இயக்க முடியும். Data Engineers தரவுத்தளங்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்த தற்போதைய புதிய அல்லது மேம்படுத்தப்பட்ட தொழில்நுட்பங்களின் மூலம் ஏற்கனவே உள்ள அமைப்புகளை மேம்படுத்துகின்றனர்.
Responsibilities of a Data Analyst:
- தரவு மேலாண்மை அமைப்புகளை வடிவமைத்து பராமரிக்கவும்.
- தரவு சேகரிப்பு / கையகப்படுத்தல் மற்றும் மேலாண்மை.
- முதன்மை மற்றும் இரண்டாம் நிலை ஆய்வுகளை நடத்துதல்.
- தரவைப் பயன்படுத்தி மறைக்கப்பட்ட வடிவங்களைக் கண்டறிதல் மற்றும் போக்கினை முன்னறிவித்தல்.
- நிறுவன இலக்குகளை உணர மற்ற அணிகளுடன் ஒத்துழைத்தல்.
- பகுப்பாய்வுகளின் அடிப்படையில் அறிக்கைகளை உருவாக்கவும்.
Skillset:
1. Basic understanding of programming languages like:
- Python
- Ruby
- Perl
- Scala
- Java
- SAS
- R
- MatLab
2. Data warehousing
3. Knowledge of operating systems like Apple macOS, Microsoft Windows, Linux.
4. SQL
5. Data analysis
6. Critical thinking skills
7. Basic understanding of machine learning
8. Communication skills
Database Administrator
இவர்கள் ஒரு நிறுவனத்தின் அனைத்து தரவுத்தளங்களின் சரியான செயல்பாட்டிற்க்கான பொறுப்பு மற்றும் நிறுவனத்தின் ஊழியர்களுக்கு அவர்களின் தேவைகளைப் பொறுத்து அதன் சேவைகளை வழங்குதல் அல்லது திரும்பப் பெறுதல். தரவுத்தளத்தின் Data backups மற்றும் recoveries-க்கு அவர்கள் பொறுப்பாகும்.
Responsibilities of a Database Administrator:
- தரவைச் சேமிக்கவும் நிர்வகிக்கவும் தரவுத்தள மென்பொருளில் பணிபுரிதல்.
- தரவுத்தள வடிவமைப்பு மற்றும் மேம்பாட்டில் வேலை செய்தல்.
- தரவுத்தளத்திற்கான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்துதல் மற்றும் அறிக்கைகள், ஆவணங்கள் தயாரித்தல்.
- தரவு காப்பகப்படுத்தல்.
Skillset:
- SQL
- Knowledge of operating systems like window, Linux, Unix
- oracle
- Data analysis
- problem solving
- Microsoft Excel
- communication
ML Engineer
Machine Learning Engineer-களுக்கு இன்று அதிக தேவை உள்ளது. இருப்பினும், SQL, REST APIகள் போன்ற சில சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றிய ஆழமான அறிவைத் தவிர, A/B testing-யை மேற்கொள்வார்கள், Data pipelines உருவாக்குவார்கள் மற்றும் வகைப்படுத்தல் போன்ற பொதுவான machine learning algorithm-களை செயல்படுத்துவார்கள்.
Responsibilities of a Database Administrator:
- M/L அமைப்புகளை வடிவமைத்தல், சோதனை செய்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல்.
- M/L அல்காரிதம்களை ஆய்வு செய்தல்.
- Client தேவைகளின் அடிப்படையில் பயன்பாடுகள் அல்லது தயாரிப்புகளை உருவாக்குதல்.
- தற்போதுள்ள இயந்திர கற்றல் Frameworks மற்றும் Liberties விரிவுபடுத்துதல்.
- சிறந்த புரிதலுக்காக தரவை ஆராய்ந்து காட்சிப்படுத்துதல்.
- M/L புள்ளிவிவரங்களின் முக்கியத்துவத்தை அறிந்து கொள்ளுங்கள்.
Skillset:
- Programming Languages(R/Java/Python/C++)
- Statistics
- Signal Processing Techniques
- Applied Mathematics
- Neural Network Architectures
- Rapid Prototyping
- Data Modelling and Evaluation
Data Scientist
இவர்கள் வணிகத்தின் சவால்களைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும் மற்றும் Data analysis மற்றும் Data processing பயன்படுத்தி சிறந்த தீர்வுகளை வழங்க வேண்டும். உதாரணமாக, அவர்கள் முன்கணிப்புப் பகுப்பாய்வை மேற்கொள்வார்கள் மற்றும் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதற்காக கட்டமைக்கப்படாத அல்லது ஒழுங்கற்ற தரவு மூலம் சரியான தகவல்களை எடுத்து நிறுவனங்களுக்கு உதவக்கூடிய போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கண்டறிந்து சிறந்த முடிவுகளை வழங்குவார்கள்.
Responsibilities of a Data Scientist:
- வணிகத் தேவைகளுக்கான தரவு சேகரிப்பு ஆதாரங்களைக் கண்டறிதல்.
- தரவை செயலாக்குதல், சுத்தப்படுத்துதல் மற்றும் ஒருங்கிணைத்தல்.
- Automation தரவு சேகரிப்பு மற்றும் மேலாண்மை செயல்முறை.
- செயல்முறைகளை மேம்படுத்த Data science technique/ tools பயன்படுத்துதல்.
- போக்குகளை முன்னறிவிப்பதற்கும் பரிந்துரைகளுடன் அறிக்கைகளை வழங்குவதற்கும் பெரிய அளவிலான தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
- வணிகம், பொறியியல் மற்றும் தயாரிப்பு குழுக்களுடன் ஒத்துழைத்தல்.
Skillset:
- knowledge of various programming languages, such as Python, Perl, C/C++, SQL, and Java, with Python.
- Knowledge of SAS and Other Analytical Tools
- Adept at Working with Unstructured Data
- Web Scraping
- ML with AI and DL with NLP
- Problem-Solving Skills
- Probability and Statistics
- Database Management
- Microsoft Excel
- Cloud Computing
- Data Extraction, Transformation, and Loading
- Strong Communication Skills
Data Architect
ஒரு தரவு வடிவமைப்பாளர் தரவு மேலாண்மைக்கான வரைபடங்களை உருவாக்குகிறார், இதனால் தரவுத்தளங்கள் எளிதாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்டு, மையப்படுத்தப்பட்டு, சிறந்த பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளுடன் பாதுகாக்கப்படும். தரவுப் பொறியாளர்கள் பணிபுரிய சிறந்த கருவிகள் மற்றும் அமைப்புகளைக் கொண்டிருப்பதையும் அவர்கள் உறுதி செய்கிறார்கள்.
Responsibilities of a Data Architect:
- வணிகம் அல்லது நிறுவனத்திற்கு ஏற்ப ஒட்டுமொத்த Data Strategies உருவாக்குதல் மற்றும் செயல்படுத்துதல்.
- Data Strategies ஏற்ப தரவு சேகரிப்பு ஆதாரங்களை அடையாளம் காணுதல்.
- தரவுத்தள அமைப்புகளின் சீரான செயல்பாட்டிற்காக குறுக்கு-செயல்பாட்டு குழுக்கள் மற்றும் பங்குதாரர்களுடன் ஒத்துழைத்தல்.
- இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான தரவுக் கட்டமைப்பைத் திட்டமிடுதல் மற்றும் நிர்வகித்தல்.
- செயல்திறன் மற்றும் பாதுகாப்பைக் கருத்தில் கொண்டு தரவுத்தள அமைப்புகள்/கட்டமைப்பைப் பராமரித்தல்.
- தரவு மேலாண்மை அமைப்பின் செயல்திறனின் வழக்கமான ஆய்வு மற்றும் அதற்கேற்ப அமைப்புகளை மேம்படுத்த மாற்றங்களைச் செய்தல்.
Skillset:
- Knowledge of programming languages Python, C/C++, Java, and Perl
- Knowledge of systems development
- Proficiency in data modeling and design, including SQL development and database administration
- Understanding of predictive modeling, NLP and text analysis, Machine Learning
- Data visualization
- Data mining, visualization, and Machine Learning skills
The Bottom Line
இந்த Data Science தொழில்துறையில் மேலும் சில பதவிகள் manager மற்றும் Leader போன்றவை உள்ளன. இத்துறை வருங்காலத்தில் அதற்கான தேவை மற்றும் பணியாளர்கள் தேவை அதிகம் இருக்கக்கூடும் என்பது எதிர்ப்பார்க்கப்படுகிறது. நீங்கள் இத்துறையை தேர்ந்தெடுக்க வேண்டுமென்றால் அதற்கான அறிவுத்திறன் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை ஆழமாக புரிந்துக்கொள்ள வேண்டும்.
Comments (0)