உள்ளுணர்வுகளைத் திறத்தல்: உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களுக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இன்றைய இணைக்கப்பட்ட உலகில், தரவு முதலிடம் வகிக்கிறது. ஷாங்காயின் பரபரப்பான சந்தைகளில் நுகர்வோர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வது முதல், லத்தீன் அமெரிக்காவின் பல்வேறு நிலப்பரப்புகளில் விநியோகச் சங்கிலிகளை மேம்படுத்துவது வரை, தரவு பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட திறனாக இல்லாமல்—அனைத்துத் தொழில்களிலும் புவியியல் இருப்பிடங்களிலும் உள்ள நிபுணர்களுக்கு ஒரு அடிப்படைத் தேவையாக உள்ளது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, நமது தரவு சார்ந்த உலகில் செழிக்கத் தேவையான அத்தியாவசிய தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கான ஒரு வரைபடத்தை வழங்குகிறது.

தரவு பகுப்பாய்வு என்றால் என்ன?

தரவு பகுப்பாய்வு என்பது முடிவெடுப்பதற்கு உதவும் அர்த்தமுள்ள உள்ளுணர்வுகளைப் பிரித்தெடுக்க தரவுகளைச் சேகரித்தல், சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் விளக்குதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. இது மூலத் தரவைச் செயல்படக்கூடிய அறிவாக மாற்றும் செயல்முறையாகும். இந்த அறிவு நிறுவனங்களுக்கு சான்றுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கவும், வாய்ப்புகளை அடையாளம் காணவும், சிக்கலான பிரச்சனைகளைத் தீர்க்கவும் உதவுகிறது.

தரவு பகுப்பாய்வு திறன்கள் ஏன் முக்கியம்?

தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களின் முக்கியத்துவம் குறிப்பிட்ட பணிகளைத் தாண்டியது. இது கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு தொழிலுக்கும் பயனளிக்கும் ஒரு திறமையாகும். அதற்கான காரணங்கள் இதோ:

• மேம்பட்ட முடிவெடுத்தல்: தரவு பகுப்பாய்வு தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கத் தேவையான ஆதாரங்களை வழங்குகிறது, யூகங்களைக் குறைத்து வெற்றியின் வாய்ப்பை அதிகரிக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்திறன்: வடிவங்களையும் போக்குகளையும் கண்டறிவதன் மூலம், தரவு பகுப்பாய்வு செயல்முறைகளை ஒழுங்குபடுத்தவும், வள ஒதுக்கீட்டை மேம்படுத்தவும், ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது.
• போட்டி நன்மை: தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தும் நிறுவனங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்கள், சந்தைகள் மற்றும் செயல்பாடுகளைப் போட்டியாளர்களை விட சிறப்பாகப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம் போட்டி நன்மையைப் பெறுகின்றன.
• தொழில் முன்னேற்றம்: இன்றைய வேலை சந்தையில் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்கள் அதிகம் விரும்பப்படுகின்றன. இந்த திறன்களைக் கொண்டிருப்பது தொழில் வாய்ப்புகளையும் சம்பாதிக்கும் திறனையும் கணிசமாக அதிகரிக்கும்.
• புதுமை மற்றும் வளர்ச்சி: தரவு சார்ந்த உள்ளுணர்வுகள் புதிய வாய்ப்புகளைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலமும், மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப நிறுவனங்களை மாற்றியமைப்பதன் மூலமும் புதுமைகளைத் தூண்டுகின்றன.

கற்றுக்கொள்ள வேண்டிய முக்கிய தரவு பகுப்பாய்வு திறன்கள்

தரவு பகுப்பாய்வில் ஒரு வலுவான அடித்தளத்தை வளர்ப்பதற்கு தொழில்நுட்ப மற்றும் மென் திறன்களின் கலவை தேவைப்படுகிறது. கவனம் செலுத்த வேண்டிய மிக முக்கியமான திறன்களில் சில இங்கே:

1. புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு

புள்ளிவிவரம் தரவு பகுப்பாய்வின் அடித்தளமாகும். தரவை துல்லியமாக விளக்குவதற்கும் சரியான முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் புள்ளிவிவர கருத்துக்களைப் பற்றிய திடமான புரிதல் அவசியம். இதில் அடங்குபவை:

• விளக்கப் புள்ளிவிவரங்கள்: சராசரி, இடைநிலை, முகடு, திட்டவிலக்கம் மற்றும் மாறுபாடு போன்ற அளவீடுகள் தரவைச் சுருக்கி விவரிக்கப் பயன்படுகின்றன.
• அனுமானப் புள்ளிவிவரங்கள்: கருதுகோள் சோதனை, நம்பிக்கை இடைவெளிகள் மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு போன்ற நுட்பங்கள் ஒரு மாதிரியின் அடிப்படையில் ஒரு முழுமைத்தொகுப்பைப் பற்றி அனுமானங்களைச் செய்யப் பயன்படுகின்றன.
• நிகழ்தகவு: நிகழ்வுகளின் சாத்தியக்கூறுகளை மதிப்பிடுவதற்கும், நிச்சயமற்ற நிலையில் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் நிகழ்தகவைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.

உதாரணம்: இந்தியாவில் உள்ள ஒரு சந்தைப்படுத்தல் குழு, பல்வேறு மக்கள்தொகைக் குழுக்களிடையே ஒரு புதிய விளம்பரப் பிரச்சாரத்தின் செயல்திறனைத் தீர்மானிக்க புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. பிரச்சாரத்தின் செயல்திறனை மேம்படுத்த, அவர்கள் கிளிக்-த்ரூ விகிதங்கள், மாற்று விகிதங்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் புள்ளிவிவரங்கள் குறித்த தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள்.

2. தரவு கையாளுதல் (சுத்தம் செய்தல் மற்றும் தயாரித்தல்)

நிஜ உலகத் தரவு பெரும்பாலும் ஒழுங்கற்றதாக இருக்கும். தரவு கையாளுதல், தரவு சுத்தம் செய்தல் அல்லது தரவு தயாரித்தல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது பகுப்பாய்விற்காக மூலத் தரவைச் சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயாரிக்கும் செயல்முறையாகும். இதில் அடங்குபவை:

• தரவு சுத்தம் செய்தல்: விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், பிழைகளைத் திருத்துதல் மற்றும் முரண்பாடுகளை நீக்குதல்.
• தரவு மாற்றம்: தரவு வகைகளை மாற்றுவது அல்லது எண் மதிப்புகளை அளவிடுவது போன்ற பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவத்திற்கு தரவை மாற்றுதல்.
• தரவு ஒருங்கிணைப்பு: பல மூலங்களிலிருந்து தரவை இணைத்தல்.

உதாரணம்: சுவிட்சர்லாந்தில் உள்ள ஒரு நிதி ஆய்வாளர், பரிமாற்ற விகிதங்கள், பொருளாதார குறிகாட்டிகள் மற்றும் நிறுவனத்தின் நிதி அறிக்கைகள் உள்ளிட்ட பல மூலங்களிலிருந்து நிதித் தரவைச் சுத்தம் செய்து தயார் செய்கிறார். இந்தத் தரவு நிதி மாதிரிகளை உருவாக்கவும் முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்கவும் பயன்படுகிறது.

3. தரவு காட்சிப்படுத்தல்

தரவு காட்சிப்படுத்தல் என்பது விளக்கப்படங்கள், வரைபடங்கள் மற்றும் வரைபடங்கள் போன்ற காட்சி வடிவத்தில் தரவை வழங்கும் கலையாகும். பயனுள்ள தரவு காட்சிப்படுத்தல்கள் சிக்கலான தரவு வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்வதையும் மற்றவர்களுடன் உள்ளுணர்வுகளைத் தொடர்புகொள்வதையும் எளிதாக்குகின்றன. முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• சரியான காட்சிப்படுத்தலைத் தேர்ந்தெடுப்பது: தரவு மற்றும் நீங்கள் தெரிவிக்க விரும்பும் உள்ளுணர்வுகளின் அடிப்படையில் பொருத்தமான விளக்கப்பட வகையைத் (எ.கா., பட்டை விளக்கப்படம், வரி விளக்கப்படம், சிதறல் வரைபடம்) தேர்ந்தெடுப்பது.
• தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குதல்: தெளிவான லேபிள்கள், தலைப்புகள் மற்றும் விளக்கங்களுடன், புரிந்துகொள்வதற்கும் விளக்குவதற்கும் எளிதான காட்சிப்படுத்தல்களை வடிவமைத்தல்.
• தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளைப் பயன்படுத்துதல்: Tableau, Power BI, அல்லது பைத்தான் நூலகங்கள் (எ.கா., Matplotlib, Seaborn) போன்ற கருவிகளில் பரிச்சயம் இருப்பது அவசியம்.

உதாரணம்: பிரேசிலில் உள்ள ஒரு தரவு விஞ்ஞானி, ஒரு சில்லறை விற்பனை சங்கிலிக்கான முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகளைக் (KPIs) கண்காணிக்க டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்க தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறார். இந்த டாஷ்போர்டுகள் விற்பனை செயல்திறன், சரக்கு நிலைகள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் புள்ளிவிவரங்கள் பற்றிய நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.

4. தரவுத்தள மேலாண்மை மற்றும் எஸ்.கியூ.எல்

தரவுத்தளங்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் சேமிக்கவும் நிர்வகிக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. SQL (Structured Query Language) என்பது தரவுத்தளங்களுடன் தொடர்புகொள்வதற்கான நிலையான மொழியாகும். முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• தரவுத்தள வடிவமைப்பு: தரவுத்தள கட்டமைப்புகள் மற்றும் தரவை திறமையாக ஒழுங்கமைப்பது எப்படி என்பதைப் புரிந்துகொள்வது.
• SQL வினவல்கள்: தரவுத்தளங்களிலிருந்து தரவை மீட்டெடுக்க, வடிகட்ட மற்றும் கையாள SQL வினவல்களை எழுதுதல்.
• தரவுத்தள மேலாண்மை அமைப்புகள் (DBMS): MySQL, PostgreSQL, அல்லது Oracle போன்ற பிரபலமான DBMS-களில் பரிச்சயம்.

உதாரணம்: ஜப்பானில் உள்ள ஒரு விநியோகச் சங்கிலி ஆய்வாளர், தயாரிப்பு இருப்பு, சப்ளையர் செயல்திறன் மற்றும் கப்பல் போக்குவரத்து நேரங்கள் குறித்த தரவுகளைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தளத்தை வினவ SQL ஐப் பயன்படுத்துகிறார். இந்த தரவு விநியோகச் சங்கிலியை மேம்படுத்தவும் செலவுகளைக் குறைக்கவும் பயன்படுகிறது.

5. நிரலாக்க மொழிகள் (பைத்தான் அல்லது ஆர்)

பைத்தான் மற்றும் ஆர் ஆகியவை தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் தரவு அறிவியலுக்கான இரண்டு மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகளாகும். அவை தரவு கையாளுதல், புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன. முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• நிரலாக்க அடிப்படைகள்: மாறிகள், தரவு வகைகள், கட்டுப்பாட்டு ஓட்டம் மற்றும் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது.
• தரவு பகுப்பாய்வு நூலகங்கள்: தரவு கையாளுதலுக்காக pandas (பைத்தான்) மற்றும் dplyr (ஆர்), எண் கணக்கீட்டிற்காக NumPy (பைத்தான்) மற்றும் தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்காக ggplot2 (ஆர்) போன்ற நூலகங்களில் தேர்ச்சி.
• இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் scikit-learn (பைத்தான்) மற்றும் caret (ஆர்) போன்ற நூலகங்களில் பரிச்சயம்.

உதாரணம்: அமெரிக்காவில் உள்ள ஒரு தரவு விஞ்ஞானி, ஒரு தொலைத்தொடர்பு நிறுவனத்திற்கான வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தை முன்கணிக்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரியை உருவாக்க பைத்தான் மற்றும் scikit-learn நூலகத்தைப் பயன்படுத்துகிறார். இந்த மாதிரி, வெளியேறும் அபாயத்தில் உள்ள வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் கண்டு, அவர்களைத் தக்கவைக்க முன்கூட்டியே நடவடிக்கை எடுக்க நிறுவனத்திற்கு உதவுகிறது.

6. இயந்திர கற்றல்

இயந்திர கற்றல் என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கக்கூடிய வழிமுறைகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வது: நேரியல் பின்னடைவு, லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு, முடிவு மரங்கள் மற்றும் ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் போன்ற வெவ்வேறு வழிமுறைகளைப் பற்றிய அறிவு.
• மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் துல்லியம், நுட்பம், நினைவு கூர்தல் மற்றும் F1-மதிப்பெண் போன்ற அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல்.
• மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்: நிகழ்நேரத்தில் கணிப்புகளைச் செய்ய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல்.

உதாரணம்: ஜெர்மனியில் உள்ள ஒரு இ-காமர்ஸ் நிறுவனம், வாடிக்கையாளர்களின் கடந்தகால கொள்முதல் மற்றும் உலாவல் வரலாற்றின் அடிப்படையில் தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்கும் ஒரு பரிந்துரை அமைப்பை உருவாக்க இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அமைப்பு விற்பனையை அதிகரிக்கவும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

7. வணிக நுண்ணறிவு (BI) கருவிகள்

BI கருவிகள் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் அறிக்கைகளை உருவாக்குவதற்கும் ஒரு பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகின்றன. முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• BI கருவிகளைப் பயன்படுத்துதல்: Tableau, Power BI, அல்லது QlikView போன்ற கருவிகளில் தேர்ச்சி.
• தரவு மாதிரியாக்கம்: பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிக்கைக்காக தரவை மேம்படுத்த தரவு மாதிரிகளை உருவாக்குதல்.
• டாஷ்போர்டு உருவாக்கம்: வணிக செயல்திறன் பற்றிய முக்கிய நுண்ணறிவுகளை வழங்கும் ஊடாடும் டாஷ்போர்டுகளை வடிவமைத்து உருவாக்குதல்.

உதாரணம்: ஆஸ்திரேலியாவில் உள்ள ஒரு சந்தைப்படுத்தல் மேலாளர், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்க Power BI ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு டாஷ்போர்டை உருவாக்குகிறார். இந்த டாஷ்போர்டு இணையதள போக்குவரத்து, முன்னணி உருவாக்கம் மற்றும் மாற்று விகிதங்கள் போன்ற முக்கிய அளவீடுகள் பற்றிய நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.

8. தொடர்பு மற்றும் விளக்கக்காட்சி திறன்கள்

தரவு பகுப்பாய்வு என்பது வெறும் எண்களைக் கணக்கிடுவது மட்டுமல்ல; இது பங்குதாரர்களுக்கு நுண்ணறிவுகளை திறம்படத் தெரிவிப்பதாகும். முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• தரவு கதைசொல்லல்: தரவு கண்டுபிடிப்புகளை தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான முறையில் விளக்கும் கட்டாயக் கதைகளை உருவாக்குதல்.
• காட்சித் தொடர்பு: சிக்கலான தகவல்களைத் திறம்படத் தெரிவிக்க தரவு காட்சிப்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்துதல்.
• விளக்கக்காட்சி திறன்கள்: தொழில்நுட்ப மற்றும் தொழில்நுட்பம் அல்லாத பார்வையாளர்களுக்கு தரவு கண்டுபிடிப்புகளை வழங்குதல்.

உதாரணம்: நைஜீரியாவில் உள்ள ஒரு திட்ட மேலாளர், பங்குதாரர்களுக்கு தரவு கண்டுபிடிப்புகளை வழங்குகிறார், சூழலை விளக்குகிறார், கண்டுபிடிப்புகளின் முக்கியத்துவத்தை விளக்குகிறார் மற்றும் பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் நடவடிக்கைகளைப் பரிந்துரைக்கிறார்.

உங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை உருவாக்குதல்: ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி

உங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை வளர்க்க உதவும் ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி இதோ:

1. அடிப்படைகளுடன் தொடங்குங்கள்: புள்ளிவிவரங்கள், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் தரவுத்தளக் கருத்துகளின் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் தொடங்கவும். ஆன்லைன் படிப்புகள், பயிற்சிகள் மற்றும் புத்தகங்கள் ஒரு திடமான அடித்தளத்தை வழங்க முடியும்.
2. உங்கள் கருவிகளைத் தேர்வுசெய்க: உங்கள் தொழில் குறிக்கோள்கள் மற்றும் ஆர்வங்களுடன் ஒத்துப்போகும் கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். பைத்தான் மற்றும் ஆர் நிரலாக்க அடிப்படையிலான பகுப்பாய்விற்கு பிரபலமான தேர்வுகள், அதே நேரத்தில் Tableau மற்றும் Power BI போன்ற BI கருவிகள் காட்சிப்படுத்தல்கள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்க சிறந்தவை.
3. நிஜ உலகத் தரவுகளுடன் பயிற்சி செய்யுங்கள்: பொது ஆதாரங்களிலிருந்து (எ.கா., Kaggle, UCI மெஷின் லர்னிங் ரெபாசிட்டரி, அரசாங்க வலைத்தளங்கள்) தரவுத்தொகுப்புகளைப் பதிவிறக்கி, நீங்கள் கற்றுக்கொண்ட திறன்களைப் பயன்படுத்த பயிற்சி செய்யுங்கள்.
4. திட்டங்களை உருவாக்குங்கள்: உங்கள் திறமைகளை வெளிப்படுத்த உங்கள் சொந்த தரவு பகுப்பாய்வு திட்டங்களை உருவாக்குங்கள். இது ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பைப் பகுப்பாய்வு செய்வது, ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவது அல்லது ஒரு டாஷ்போர்டை உருவாக்குவது ஆகியவை அடங்கும்.
5. தொடர்பு மற்றும் ஒத்துழைப்பு: ஆன்லைன் சமூகங்களில் சேரவும், வெபினார்களில் கலந்துகொள்ளவும், மற்றும் பிற தரவு ஆய்வாளர்களுடன் இணைந்து அவர்களின் அனுபவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், உங்கள் அறிவை விரிவுபடுத்தவும்.
6. கருத்துக்களைத் தேடுங்கள்: முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காண உங்கள் திட்டங்கள் மற்றும் விளக்கக்காட்சிகள் குறித்த கருத்துக்களைக் கேளுங்கள்.
7. புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள்: தரவு பகுப்பாய்வு என்பது வேகமாக வளர்ந்து வரும் ஒரு துறையாகும். போட்டியில் நிலைத்திருக்க புதிய நுட்பங்கள், கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைத் தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

தரவு பகுப்பாய்வு கற்க உதவும் வளங்கள்

உங்கள் கற்றல் பயணத்தை ஆதரிக்க சில மதிப்புமிக்க வளங்கள் இங்கே:

• ஆன்லைன் படிப்புகள்: Coursera, edX, Udacity, DataCamp, Udemy.
• பயிற்சிகள் மற்றும் வழிகாட்டிகள்: TutorialsPoint, Dataquest, freeCodeCamp.
• புத்தகங்கள்: வெஸ் மெக்கின்னியின் "Python for Data Analysis", ஹேட்லி விக்ஹாம் மற்றும் காரெட் க்ரோலெமுண்டின் "R for Data Science", கோல் நஸ்பாமர் க்னாஃப்லிக்கின் "Storytelling with Data".
• ஆன்லைன் சமூகங்கள்: Kaggle, Stack Overflow, Reddit (r/datascience, r/dataanalysis).
• தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள்: Tableau Public, Power BI.
• நிரலாக்க மொழிகள்: பைத்தான், ஆர்
• SQL தரவுத்தளங்கள்: MySQL, PostgreSQL

செயல்பாட்டில் தரவு பகுப்பாய்வின் உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டுகள்

தரவு பகுப்பாய்வு பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் புவியியல் இருப்பிடங்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

• சுகாதாரம்: கனடாவில் உள்ள மருத்துவமனைகள் நோயாளியின் விளைவுகளை மேம்படுத்தவும், வள ஒதுக்கீட்டை மேம்படுத்தவும், சுகாதாரச் செலவுகளைக் குறைக்கவும் தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• நிதி: ஐக்கிய இராச்சியத்தில் உள்ள வங்கிகள் மோசடியைக் கண்டறியவும், கடன் அபாயத்தை மதிப்பிடவும், நிதித் தயாரிப்புகளைத் தனிப்பயனாக்கவும் தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• சில்லறை விற்பனை: சீனாவில் உள்ள சில்லறை விற்பனைச் சங்கிலிகள் நுகர்வோர் விருப்பங்களைப் புரிந்துகொள்ளவும், விலை நிர்ணய உத்திகளை மேம்படுத்தவும், விநியோகச் சங்கிலி செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• உற்பத்தி: ஜெர்மனியில் உள்ள தொழிற்சாலைகள் உற்பத்தி செயல்முறைகளைக் கண்காணிக்கவும், இடையூறுகளை அடையாளம் காணவும், தயாரிப்புத் தரத்தை மேம்படுத்தவும் தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• அரசு: உலகெங்கிலும் உள்ள அரசாங்கங்கள் பொதுச் சேவைகளை மேம்படுத்தவும், பொருளாதாரப் போக்குகளைக் கண்காணிக்கவும், சமூகப் பிரச்சினைகளுக்குத் தீர்வு காணவும் தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.

தரவு பகுப்பாய்வில் உள்ள சவால்களைக் கடப்பது

தரவு பகுப்பாய்வு மகத்தான வாய்ப்புகளை வழங்கினாலும், கடக்க வேண்டிய சவால்களும் உள்ளன. அவையாவன:

• தரவு தரம்: ஒழுங்கற்ற, முழுமையற்ற அல்லது முரண்பாடான தரவுகளைக் கையாளுதல். தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் தயாரித்தல் ஆகியவை முக்கியமானவை.
• தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு: முக்கியமான தரவைப் பாதுகாத்தல் மற்றும் GDPR மற்றும் CCPA போன்ற தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்தல்.
• திறன்களின் பற்றாக்குறை: திறமையான தரவு ஆய்வாளர்களின் பற்றாக்குறை ஒரு உலகளாவிய பிரச்சினையாகும். பயிற்சி மற்றும் வளர்ச்சியில் முதலீடு செய்வது அவசியம்.
• தொடர்புத் தடைகள்: தொழில்நுட்பம் அல்லாத பார்வையாளர்களுக்கு தரவு கண்டுபிடிப்புகளை திறம்படத் தெரிவிப்பது சவாலானதாக இருக்கும்.
• கணினி வளங்கள்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு குறிப்பிடத்தக்க கணினி சக்தி மற்றும் சேமிப்பக திறன் தேவைப்படலாம். கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் சேவைகள் அளவிடக்கூடிய தீர்வுகளை வழங்குகின்றன.

தரவு பகுப்பாய்வின் எதிர்காலம்

தரவு பகுப்பாய்வின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது. உருவாக்கப்படும் தரவுகளின் அளவு மற்றும் வகை அதிகரித்து வருவதால், திறமையான தரவு ஆய்வாளர்களுக்கான தேவை தொடர்ந்து வளரும். வளர்ந்து வரும் போக்குகள் பின்வருமாறு:

• செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல்: AI மற்றும் இயந்திர கற்றலின் எழுச்சி, தரவு ஆய்வாளர்களுக்கு மேம்பட்ட மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்கும்.
• பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு: பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் பெருகிய முறையில் முக்கியத்துவம் பெறும்.
• தரவு காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் கதைசொல்லல்: தரவு நுண்ணறிவுகளை திறம்படத் தெரிவிக்கும் திறன் ஒரு முக்கிய வேறுபாடாக இருக்கும்.
• தரவு நெறிமுறைகள் மற்றும் தனியுரிமை: தரவு தனியுரிமை மற்றும் நெறிமுறை தரவு நடைமுறைகளை உறுதி செய்வது பெருகிய முறையில் முக்கியத்துவம் பெறும்.
• ஆட்டோமேஷன் மற்றும் நோ-கோட்/லோ-கோட் தீர்வுகள்: தானியங்கு தரவு பகுப்பாய்வு கருவிகள் மற்றும் நோ-கோட்/லோ-கோட் தளங்கள் தரவு பகுப்பாய்வை பரந்த பார்வையாளர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகின்றன.

எதிர்காலத்திற்கான செயல் படிகள்: தொடர்ச்சியான கற்றலைத் தழுவுங்கள், சமீபத்திய தொழில்நுட்பங்களில் புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள், வலுவான தகவல் தொடர்புத் திறன்களை வளர்த்துக் கொள்ளுங்கள், மேலும் உங்கள் வேலையில் தரவு நெறிமுறைகள் மற்றும் தனியுரிமைக்கு முன்னுரிமை அளியுங்கள்.

முடிவுரை

தரவு பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறமையாகும், இது தனிநபர்களுக்கும் நிறுவனங்களுக்கும் சிறந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், புதுமைகளை இயக்கவும், வெற்றியை அடையவும் உதவுகிறது. இந்த வழிகாட்டியில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள முக்கிய திறன்களைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், தொடர்ந்து கற்றுக் கொண்டு மாற்றியமைப்பதன் மூலமும், தரவு உலகில் ஒரு பலனளிக்கும் மற்றும் நிறைவான தொழிலுக்கு உங்களை நிலைநிறுத்திக் கொள்ளலாம்.

தரவு பகுப்பாய்வு ஒரு உலகளாவிய முயற்சியாகும். நீங்கள் மும்பையின் பரபரப்பான சந்தைகளிலோ, சிலிக்கான் பள்ளத்தாக்கின் தொழில்நுட்ப மையங்களிலோ, அல்லது ஐரோப்பாவின் ஆராய்ச்சி ஆய்வகங்களிலோ பணிபுரிந்தாலும், தரவு பகுப்பாய்வின் கொள்கைகளும் நடைமுறைகளும் சீராகவே இருக்கின்றன. இது நுண்ணறிவுகளின் ஒரு உலகளாவிய மொழியாகும், இது புவியியல் எல்லைகள் அல்லது கலாச்சாரப் பின்னணிகளைப் பொருட்படுத்தாமல், உலகைப் புரிந்துகொள்ளவும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் நமக்கு உதவுகிறது.