ইন-ডিমান্ড ডেটা সায়েন্স চাকরি যোগ্য পেশাদারদের জন্য সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল। সুতরাং, ডেটা সায়েন্স ফিল্ডের এখনও অনেক সুযোগ রয়েছে।
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে বর্ধিত ডিজিটাইজেশনের সাথে, 21 শতকে ডেটা অপরিহার্য হয়ে উঠেছে। বেশিরভাগ কোম্পানি তুলনামূলক ব্যবসায়িক অসুবিধাগুলি মোকাবেলা করতে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহার করে। সুতরাং, ডেটা বিজ্ঞানীদের নতুন সমস্যা-সমাধান পদ্ধতির বিকাশের দরকার নেই। বেশিরভাগ ডেটা বিজ্ঞানী AI প্রকল্পে কাজ করছেন, যা চমৎকার।
একটি ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ারের একটি রোডম্যাপ
ডেটা সায়েন্স একটি দ্রুত সম্প্রসারণশীল এবং প্রতিযোগিতামূলক ক্ষেত্র যেখানে বৃদ্ধির জন্য প্রচুর জায়গা রয়েছে। এর মানে হল যে প্রতিটি সেক্টরে একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের দক্ষতা প্রয়োজন। যেকোন কোম্পানী যে প্রসারিত করতে এবং আলাদা হতে চায় তাদের অবশ্যই আত্মদর্শনের জন্য উল্লেখযোগ্য সময় এবং প্রচেষ্টা ব্যয় করতে হবে। একজন তথ্য বিজ্ঞানী এই ধরনের বিশ্লেষণ করেন। একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের চাকরির প্রচুর চাহিদা রয়েছে এবং অদূর ভবিষ্যতের জন্য এটি থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে।
ডেটা সায়েন্টিস্ট হলেন এমন একজন যিনি একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করেন এবং প্যাটার্ন দেখতে শেখেন। এইভাবে, স্বাভাবিক ফলো-আপ অনুসন্ধান হল, “আপনি কীভাবে একজন ডেটা বিজ্ঞানী হবেন?”
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে সফল হতে কি কি লাগে তার আলোচনা দিয়ে শুরু করা যাক। জাভা, পাইথন, এসএএস, এসকিউএল, আর ইত্যাদির মতো একটি প্রোগ্রামিং ভাষা শেখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের কাছে পিগ, হাডুপ এবং স্পার্কের মতো বড় ডেটা টুলেরও জ্ঞান থাকে। আপনি যদি আপনার পেশাকে এগিয়ে নেওয়ার জন্য প্রস্তুত হন, তাহলে গভীর শিক্ষা এবং মেশিন লার্নিং হল পথ।
একজন তথ্য বিজ্ঞানী গভীর শিল্প জ্ঞান অর্জন করে এবং তাদের ক্ষেত্রে একজন বিশেষজ্ঞ হয়ে তাদের কর্মজীবনকে এগিয়ে নিতে পারেন। ডেটা সায়েন্স কাজের দক্ষতা আপগ্রেড করতে এবং একটি পোর্টফোলিও তৈরির জন্য ডেটা সায়েন্স সার্টিফিকেশন পাওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও, বিশ্বাসযোগ্যতা এবং যোগ্যতা প্রতিষ্ঠার জন্য বাস্তব অভিজ্ঞতা অপরিহার্য।
ডেটা বিজ্ঞানীদের কি ভবিষ্যত আছে?
যদি ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রটি ব্যাহত হয়, তবে প্রযুক্তি ব্যবহারিকভাবে এর সমস্ত প্রতিস্থাপন করেছে। অধ্যয়নগুলি দেখায় যে মাত্র 57% কর্পোরেট সংস্থাগুলি ডেটা এবং বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কৌশল এবং রূপান্তর চালায়। 95% নিয়োগকর্তার মতে, ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স প্রতিভা খুঁজে পাওয়া কঠিন। অনেক কোম্পানি বিশ্বাস করে যে ডেটা বিজ্ঞানের কর্মসংস্থান অবশ্যই অত্যাধুনিক প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে হওয়া উচিত, যা আগামী বছরগুলিতে নিয়োগে বাধা দিতে পারে।
অটোমেশন কি ডেটা সায়েন্সের চাকরি করছে?
অটোমেশন ডেটা বিজ্ঞানের কাজগুলিকে উন্নত করবে এবং দক্ষতা উন্নত করবে। বটগুলি নিম্ন-স্তরের কাজগুলি করতে পারে, তবে ডেটা বিজ্ঞানীরা সমস্যা-সমাধান পরিচালনা করতে পারেন। উপরন্তু, মানুষের সমস্যা-সমাধান এবং অটোমেশনের এই মিশ্রণ ডেটা বিজ্ঞানীদের তাদের ক্যারিয়ার বিপন্ন করার পরিবর্তে শক্তিশালী করবে। ভবিষ্যতে প্রযুক্তিগত অগ্রগতি প্রত্যাশিত. যাইহোক, ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রতিভা রয়েছে যা AI-এর পক্ষে অনুলিপি করা কঠিন।
তথ্য বিজ্ঞান আবেদনকারীদের মধ্যে কাজের জ্ঞানের অভাব শিল্পের মানব সম্পদের ঘাটতির আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ। ডেটা সায়েন্স সম্বন্ধে সবকিছু শেখার ফলে ছাত্র-ছাত্রীরা সব ট্রেডের জ্যাক এবং কোনোটিরই মাস্টার নয়, যা নিয়োগকর্তারা এই মুহূর্তে চান না। প্রার্থীদের অবশ্যই বেশ কয়েকটি কোম্পানিতে ডেটা সায়েন্সের দৃঢ় উপলব্ধি থাকতে হবে।
তথ্য বিজ্ঞানের ক্ষেত্র কি স্যাচুরেটেড? এটা কি প্রতিস্থাপিত হবে?
অনেক কোম্পানি ডেটা-চালিত সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীদের নিয়োগ করে। এমএল অ্যালগরিদম তৈরি করা বেশিরভাগ কোম্পানির জন্য এটির একটি ক্ষুদ্র অংশ। ব্যবসায়িক অসুবিধা কাটিয়ে উঠতে, অটো-এমএল এবং ডেটা রোবট ব্যবহার করা হয়েছিল। যাইহোক, এই প্রযুক্তিগুলি সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে পূর্বনির্ধারিত পদ্ধতি ব্যবহার করে। ডেটা রোবটগুলি ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়া করতে পারে না বা মডেল বিকাশের আগে কোনও কঠিন উত্তোলন করতে পারে না। একটি কোম্পানী ডেটা বিজ্ঞানীর বাস্তব-বিশ্ব ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটার সাথে সম্পর্কিত করার ক্ষমতা থেকে উপকৃত হয়। যদি একজন ডেটা বিজ্ঞানী ডেটার সাথে সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারেন এবং প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক দক্ষতার সাথে সংযোগ স্থাপন করতে পারেন তবে ভূমিকাটি স্থায়ী হবে।
চূড়ান্ত রায়
এই ক্ষেত্রের ক্রমবর্ধমান সম্ভাবনার সাথে, সবকিছু ইতিবাচক বলে মনে হচ্ছে। কিন্তু সত্য যে অটোমেশন সব সেক্টর জুড়ে একটি নিশ্চিত. আজকের বিদ্যমান সফ্টওয়্যার দিয়ে বিশ্লেষণটি দ্রুত এবং কার্যকরভাবে করা যেতে পারে।
এই ক্ষেত্রে, অনিবার্যভাবে, AI এবং ML অবশেষে মানুষের প্রতিস্থাপন করবে। সুতরাং, AI অবশেষে ডেটা বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান প্রয়োজন মেটাতে পারে? হ্যাঁ এবং না উভয়ই বলা যায়। এই দ্রুত বিকাশমান প্রযুক্তির সুবিধা নিতে হলে ভবিষ্যতের তথ্য বিজ্ঞানীদের কোয়ান্টাম তত্ত্বে দক্ষতা থাকতে হবে।
যে মধ্যস্থতাকারী যন্ত্র এবং মানুষ উভয়ের সাথেই সংযোগ করতে পারে তারাই হবে ডেটা সায়েন্সের চাকরির ভবিষ্যৎ। ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য সরঞ্জাম হিসাবে AI এবং ML ব্যবহার করেন। ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং হল দুটি আন্তঃসম্পর্কিত ক্ষেত্র যা পারস্পরিকভাবে একে অপরের শক্তি বৃদ্ধি করে।
আপনি যদি ক্যারিয়ারের পথ বেছে নেওয়ার চেষ্টা করেন বা চাকরি পরিবর্তন করার কথা ভাবছেন এবং আপনি কম্পিউটার এবং সংখ্যার সাথে কাজ করতে পছন্দ করেন তবে ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া একটি ভাল পছন্দ। আপনার ডেটা বিজ্ঞান কাজের দক্ষতা এবং জ্ঞান সর্বদা আপ-টু-ডেট এবং প্রাসঙ্গিক রাখতে মনে রাখবেন।