ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਮੌਕੇ
ਡੇਟਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੇ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਫੈਲਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਮੌਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਉੱਦਮਾਂ ਦੇ ਕੱਟਣ ਵਾਲੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵੱਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉੱਨਤ ਸਟੋਰੇਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਕਰੀ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਜਗਤ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੇ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਫੈਲਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਮੌਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਇੱਕ ਲੋੜ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ, ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਣਾਉਣਾ, ਢੁਕਵੀਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਉਚਿਤ ਸਮੂਹ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਪੜ੍ਹੇ-ਲਿਖੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੰਭਾਵੀ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ, ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਨਿਰਣਾਇਕ ਵਿਗਿਆਨ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਣਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਦਿਅਕ ਪਿਛੋਕੜ ਦੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕੁਝ ਖਾਸ ਅਪਵਾਦ ਹੋਣ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ; 88% ਕੋਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ ਹੈ ਅਤੇ 46% ਕੋਲ ਪੀ.ਐਚ.ਡੀ. ਅੰਕੜੇ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਜਾਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੈਚਲਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ (19%) ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (16%) ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ (32%) ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਸ਼ੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਗਰੀ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਕੋਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਵਿਰੋਧੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਆਦਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਾਬਲੀਅਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ NoSQL ਅਤੇ Hadoop ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਵਧੀਆ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ। ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ SQL (ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਕਿਊਰੀ ਲੈਂਗੂਏਜ) ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਜੋੜ, ਮਿਟਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ SQL ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ SQL ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹੁੰਚ, ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ, ਅਤੇ ਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ. ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਤਕਨੀਕੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਜਾਂ ਵਿਕਰੀ ਵਿਭਾਗਾਂ, ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਸੂਝ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸਿੱਟਾ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਲੋ ਖਾਸ ਛੋਟੀਆਂ ਜੇਬਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਣਿਤ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵਿਗਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫਰਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਫੈਸਲੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਪਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਵਿਜੈ ਗਰਗ, ਸੇਵਾ ਮੁਕਤ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਮਲੋਟ
vkmalout@gmail.com
Disclaimer : The opinions expressed within this article are the personal opinions of the writer/author. The facts and opinions appearing in the article do not reflect the views of Babushahi.com or Tirchhi Nazar Media. Babushahi.com or Tirchhi Nazar Media does not assume any responsibility or liability for the same.