നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സയൻസ് കരിയർ ആരംഭിക്കുന്ന വർഷം

మీ డేటా సైన్స్ కెరీర్‌ని ప్రారంభించిన సంవత్సరం
  • ശരിയായ വർഷം (2022) ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് കരിയർ ആരംഭിക്കുക
  • സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ സമയം കുറയ്ക്കുക
  • ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ പഠിക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക
  • സങ്കീർണ്ണമായ അനലിറ്റിക്സ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക

ഓരോ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെയും ഒന്നാം നമ്പർ ആസ്തിയാണ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്

ഓരോ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെയും ഒന്നാം നമ്പർ ആസ്തിയാണ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്. ഐടി, ബാങ്കിംഗ്, ഫിറ്റ്‌നസ് കെയർ, വിനോദം, സ്‌പോർട്‌സ്, കാരിയർ ക്വാർട്ടർ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട എല്ലാ എന്റർപ്രൈസ് മേഖലകളിലും ഡാറ്റ സയൻസ് വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു.

പുതിയ ഗൂഗിൾ: മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോക്താക്കൾക്കായുള്ള മെച്ചപ്പെട്ട തിരയൽ

മെഷീൻ ലേണിംഗിന് തിരയൽ അനന്തരഫലങ്ങൾ ഉപയോക്താവിന് കൂടുതൽ ആകർഷകമാക്കാനാകും. ഗൂഗിളിന്റെ മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, മുമ്പത്തെ തിരയൽ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രാഥമികമായി ഞങ്ങൾക്ക് പുതിയ ഉള്ളടക്ക മെറ്റീരിയൽ ലഭിക്കും.

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഭാവി

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗും ഡാറ്റ സയൻസും ഭാവിയിൽ വലുതാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗിന് അതിന്റെ വർദ്ധിച്ച പഠനവും മികച്ച കഴിവുകളും ഉപയോഗിച്ച് വിവരങ്ങൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് ആരോഗ്യമേഖലയെ വൻതോതിൽ വർദ്ധിപ്പിക്കും.

സ്‌മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ ബിഗ് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സിനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു

സ്മാർട്ട് ഫോൺ

സെക്ടറിന് ചുറ്റുമുള്ള കോടിക്കണക്കിന് ഉപഭോക്താക്കൾ വ്യത്യസ്ത ഡിജിറ്റൽ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പുറമേ ബുദ്ധിമാനായ ഫോണുകളും വാച്ചുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കൾ ഇത്തരത്തിലുള്ള വമ്പിച്ച അളവിലുള്ള വസ്‌തുതകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നു, വ്യവസായത്തിന് ഉയർന്ന വൈദഗ്ധ്യം നേടാനുള്ള വലിയ സാധ്യതകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകളുടെ പരിണാമം: എല്ലാവരും പിഎച്ച്ഡിക്കായി നോക്കുകയാണോ?

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകൾ ആ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ തീവ്രത മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു പിഎച്ച്ഡി ആവശ്യമില്ലാത്ത വിലയിൽ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസ് സൊല്യൂഷനുകളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനായി PyTorch, Tensor Flow എന്നിവ പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ പ്രയോഗിച്ചേക്കാവുന്ന സ്ഥിരമായ പരിണാമത്തിന്റെ ഫലമാണിത്.

ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ നിലനിർത്താൻ ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്റ്റുകൾ ബ്ലൂപ്രിന്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്റ്റ്

ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളെ കേന്ദ്രീകൃതമാക്കുന്നതിനും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും പരിരക്ഷിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് ഘടനകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ബ്ലൂപ്രിന്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്റ്റുകൾ ഉപയോക്താക്കൾ, സിസ്റ്റം ഡിസൈനർമാർ, ഡെവലപ്പർമാർ എന്നിവരുമായി തീവ്രമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

വാണിജ്യ എന്റർപ്രൈസ് അനലിറ്റിക്‌സിന് Google, Amazon, Facebook എന്നിവ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?

സോഷ്യൽ മീഡിയ

ഡെസ്റ്റിനിക്കുള്ളിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു കമ്പനിയിൽ എന്ത് സ്വാധീനം ചെലുത്തുമെന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഇപ്പോൾ വാണിജ്യ എന്റർപ്രൈസ് അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, എന്നിരുന്നാലും മുന്നോട്ട് പോകുന്ന ആ ഫലങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കമ്പനിയെ സഹായിക്കുന്ന ഉത്തരങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കാനും കഴിയും.

ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ജോലി വിവരണം എങ്ങനെയിരിക്കും?

ഒരു ബിസിനസ്സിന്റെ ഭാവി ആവശ്യങ്ങൾ എന്തായിരിക്കുമെന്ന് ഒരു മുതിർന്ന ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞന് പ്രതീക്ഷിക്കാം. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനു പുറമേ, വസ്തുതകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനു പുറമേ, വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി പരിഹരിക്കുന്നതിന് അവർ വസ്തുതകൾ നന്നായി പരിശോധിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് എഞ്ചിനീയർ: ആധുനിക വ്യക്തിക്ക് ഒരു പുതിയ ജോലി

ഡാറ്റ മൈനിംഗ്

ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് എഞ്ചിനീയർ ഇപ്പോൾ അവരുടെ വാണിജ്യ സംരംഭങ്ങളിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പരിശോധിക്കുന്നില്ല, എന്നിരുന്നാലും 0.33 കക്ഷികളിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച വസ്തുതകളും. ഡാറ്റ മൈനിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ അധികമായി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് അത്യാധുനിക അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കും.

എബിഐ വർഷാവസാനം മാർക്കറ്റ് “റെട്രോസ്പെക്റ്റീവ്” പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെയും കമ്പനി എവിടെ നിൽക്കുന്നുവെന്നതിന്റെ വ്യക്തമായ ചിത്രം വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിലൂടെയും ഞങ്ങളുടെ വിപണിയും ബിസിനസ്സ് പ്രവണതകളും നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് എബിഐ അനലിസ്റ്റുകൾ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

This post is also available in: हिन्दी (Hindi) English Tamil Gujarati Punjabi Telugu Marathi Nederlands (Dutch) Français (French) Deutsch (German) עברית (Hebrew) Indonesia (Indonesian) Italiano (Italian) 日本語 (Japanese) Melayu (Malay) Nepali Polski (Polish) Português (Portuguese, Brazil) Русский (Russian) বাংলাদেশ (Bengali) العربية (Arabic) Español (Spanish) اردو (Urdu) Kannada

Scroll to Top