ಕನ್ನಡ

ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು: ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಜಟಿಲವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದು ಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಲವಾದ ಗಣಿತದ ಅಡಿಪಾಯವು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸತ್ಯವೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಲೇಖನವು ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣದ ಉದಯ

ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯ ಮೇಲಿನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಒತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣಗೊಳಿಸಿದೆ. ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಗಣಿತಜ್ಞರ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿಲ್ಲ. ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವೃತ್ತಿಪರರು, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಿಗಳು ಕೂಡ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣಕ್ಕೆ ಇವುಗಳು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ:

ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಇಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಹಲವಾರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು:

1. ಡೇಟಾ ವಿಷುಯಲೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ

ಡೇಟಾ ವಿಷುಯಲೈಸೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಂತಹ ದೃಶ್ಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಆಕರ್ಷಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.

2. ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್

ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

3. A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗ

A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯು (ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ವೆಬ್‌ಪುಟ, ಇಮೇಲ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ಎರಡು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.

4. ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಇನ್ನೂ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು (ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ಮೋಡ್, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸರಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.

5. ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಸೈಟ್ ಆಯ್ಕೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರಚಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು

ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಹಲವಾರು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಪರಿಕರಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಇವುಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು: ಜಾಗತಿಕ ಅನಿವಾರ್ಯತೆ

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ, ಅರ್ಥೈಸುವ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು: ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ

ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳಾಗಿವೆ. ಕಳಪೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ತಪ್ಪು ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಪೂರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಅನ್ಯಾಯದ ಅಥವಾ ತಾರತಮ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ:

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ: ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಿದ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮೂಲಕ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (AutoML) ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಗಣಿತದ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೇವಲ ಗಣಿತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್, A/B ಪರೀಕ್ಷೆ, ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಿ. ನೀವು ಪಡೆಯುವ ಒಳನೋಟಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆಶ್ಚರ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.