తెలుగు

ప్రపంచవ్యాప్తంగా విభిన్న AI ఉద్యోగావకాశాలను అన్వేషించండి. AI విప్లవంలో రాణించడానికి డిమాండ్ ఉన్న పాత్రలు, నైపుణ్యాలు, కెరీర్ మార్గాలు మరియు వనరులను కనుగొనండి.

భవిష్యత్తును డీకోడింగ్ చేయడం: ప్రపంచవ్యాప్తంగా AI ఉద్యోగావకాశాలను అర్థం చేసుకోవడం

కృత్రిమ మేధ (AI) ఇకపై భవిష్యత్తు భావన కాదు; ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశ్రమలను మారుస్తున్న ప్రస్తుత వాస్తవికత. AI అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, AI-ఆధారిత పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయగల, అమలు చేయగల మరియు నిర్వహించగల నైపుణ్యం కలిగిన నిపుణులకు డిమాండ్ పెరుగుతుంది. ఇది విభిన్న నేపథ్యాలు మరియు నైపుణ్యాలు కలిగిన వ్యక్తులకు అద్భుతమైన ఉద్యోగావకాశాల సంపదను సృష్టిస్తుంది. ఈ సమగ్ర గైడ్ AI కెరీర్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను అన్వేషిస్తుంది, డిమాండ్ ఉన్న పాత్రలు, అవసరమైన నైపుణ్యాలు, కెరీర్ మార్గాలు మరియు ఈ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో మీకు సహాయపడే వనరులపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.

ప్రపంచ AI ల్యాండ్‌స్కేప్: అవకాశాల ప్రపంచం

AI విప్లవం ఒక ప్రపంచ దృగ్విషయం, ప్రపంచంలోని దాదాపు ప్రతి మూలలో అవకాశాలు ఉద్భవిస్తున్నాయి. ఉత్తర అమెరికా, ఐరోపా మరియు ఆసియా ప్రస్తుతం ఈ రంగంలో ముందున్నాయి, కానీ దక్షిణ అమెరికా, ఆఫ్రికా మరియు ఓషియానియా దేశాలు కూడా AI స్వీకరణ మరియు పెట్టుబడులలో గణనీయమైన వృద్ధిని సాధిస్తున్నాయి. ఈ ప్రపంచ డిమాండ్ ఒక విభిన్నమైన మరియు డైనమిక్ జాబ్ మార్కెట్‌ను సృష్టిస్తుంది, నిపుణులను వివిధ ప్రదేశాలు మరియు పరిశ్రమలలో AI కెరీర్‌లను కొనసాగించడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఉదాహరణకు:

డిమాండ్‌లో ఉన్న AI పాత్రలు: ప్రత్యేకతల స్పెక్ట్రమ్

AI రంగం విస్తృత శ్రేణి పాత్రలను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతిదానికి ప్రత్యేకమైన నైపుణ్యాలు మరియు నైపుణ్యం అవసరం. అత్యంత డిమాండ్ ఉన్న AI పాత్రలలో కొన్ని:

1. AI ఇంజనీర్

AI ఇంజనీర్లు AI నమూనాలను మరియు సిస్టమ్‌లను నిర్మించడం, పరీక్షించడం మరియు అమలు చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తారు. వారు పరిశోధన ఫలితాలను ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల్లోకి అనువదించడానికి డేటా సైంటిస్టులు మరియు ఇతర బృంద సభ్యులతో కలిసి పనిచేస్తారు. వారి బాధ్యతలలో ఇవి ఉండవచ్చు:

ఉదాహరణ: ఒక ఫిన్‌టెక్ కంపెనీలో ఒక AI ఇంజనీర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి మోసం గుర్తింపు వ్యవస్థను నిర్మించవచ్చు.

2. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడం మరియు అమలు చేయడంలో ప్రత్యేకత కలిగి ఉంటారు. వారు డేటా నుండి నేర్చుకోగల మరియు కాలక్రమేణా తమ పనితీరును మెరుగుపరచుకోగల సిస్టమ్‌లను రూపొందించడంపై దృష్టి పెడతారు. ముఖ్య బాధ్యతలలో ఇవి ఉన్నాయి:

ఉదాహరణ: ఒక ఇ-కామర్స్ కంపెనీలో ఒక మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వినియోగదారు బ్రౌజింగ్ చరిత్ర ఆధారంగా ఉత్పత్తులను సూచించే సిఫార్సు వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.

3. డేటా సైంటిస్ట్

డేటా సైంటిస్టులు విలువైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడానికి పెద్ద డేటాసెట్‌లను సేకరించడం, విశ్లేషించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి బాధ్యత వహిస్తారు. వారు పోకడలు, నమూనాలు మరియు అసాధారణతలను గుర్తించడానికి గణాంక పద్ధతులు, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు డేటా విజువలైజేషన్ టెక్నిక్‌లను ఉపయోగిస్తారు. వారి పనిలో తరచుగా ఇవి ఉంటాయి:

ఉదాహరణ: ఒక ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థలో ఒక డేటా సైంటిస్ట్ నిర్దిష్ట వ్యాధుల ప్రమాద కారకాలను గుర్తించడానికి రోగి డేటాను విశ్లేషించవచ్చు.

4. AI పరిశోధకుడు

AI పరిశోధకులు కృత్రిమ మేధ రంగంలో పురోగతి సాధించడానికి అత్యాధునిక పరిశోధనలను నిర్వహిస్తారు. వారు AI యొక్క కొత్త అల్గారిథమ్‌లు, టెక్నిక్‌లు మరియు అనువర్తనాలను అన్వేషిస్తారు, సాధ్యమయ్యే వాటి సరిహద్దులను నెట్టుతారు. వారి పాత్రలలో తరచుగా ఇవి ఉంటాయి:

ఉదాహరణ: ఒక విశ్వవిద్యాలయంలోని ఒక AI పరిశోధకుడు ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులను మించిపోయే చిత్ర గుర్తింపు కోసం కొత్త అల్గారిథమ్‌ను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.

5. డేటా ఆర్కిటెక్ట్

డేటా ఆర్కిటెక్ట్‌లు పెద్ద పరిమాణంలో డేటాను నిల్వ చేయడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను రూపకల్పన చేస్తారు మరియు నిర్మిస్తారు. డేటా అందుబాటులో, సురక్షితంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉందని నిర్ధారించడానికి వారు బాధ్యత వహిస్తారు. వారి పనులలో ఇవి ఉండవచ్చు:

ఉదాహరణ: ఒక ఆర్థిక సంస్థలో ఒక డేటా ఆర్కిటెక్ట్ కస్టమర్ లావాదేవీల డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఒక డేటా వేర్‌హౌస్‌ను రూపకల్పన చేయవచ్చు.

6. AI ప్రాడక్ట్ మేనేజర్

AI ప్రాడక్ట్ మేనేజర్లు AI-ఆధారిత ఉత్పత్తుల యొక్క వ్యూహం, రోడ్‌మ్యాప్ మరియు ఫీచర్లను నిర్వచించడానికి బాధ్యత వహిస్తారు. వారు AI పరిష్కారాలను మార్కెట్‌లోకి తీసుకురావడానికి ఇంజనీర్లు, డిజైనర్లు మరియు మార్కెటర్లతో కలిసి పనిచేస్తారు. వారి విధులలో తరచుగా ఇవి ఉంటాయి:

ఉదాహరణ: ఒక సోషల్ మీడియా కంపెనీలో ఒక AI ప్రాడక్ట్ మేనేజర్ AI-ఆధారిత కంటెంట్ మోడరేషన్ సిస్టమ్ అభివృద్ధికి నాయకత్వం వహించవచ్చు.

7. AI ఎథిసిస్ట్

AI ఎథిసిస్ట్‌లు AI యొక్క నైతిక మరియు సామాజిక చిక్కులను పరిష్కరిస్తారు. AI సిస్టమ్‌లు బాధ్యతాయుతంగా, న్యాయంగా మరియు పారదర్శకంగా అభివృద్ధి చేయబడి మరియు ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారించడానికి వారు పనిచేస్తారు. వారి సహకారాలలో తరచుగా ఇవి ఉంటాయి:

ఉదాహరణ: ఒక ప్రభుత్వ ఏజెన్సీలో ఒక AI ఎథిసిస్ట్ చట్ట అమలులో AI ని ఉపయోగించడం యొక్క నైతిక చిక్కులపై విధాన రూపకర్తలకు సలహా ఇవ్వవచ్చు.

AI కెరీర్‌లకు అవసరమైన నైపుణ్యాలు: బహుముఖ టూల్‌కిట్

AI రంగంలో విజయం సాధించడానికి, మీకు సాంకేతిక నైపుణ్యాలు, సాఫ్ట్ స్కిల్స్ మరియు డొమైన్ నైపుణ్యం కలయిక అవసరం. అత్యంత అవసరమైన నైపుణ్యాలలో కొన్ని:

1. ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు

AI అల్గారిథమ్‌లు మరియు సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పైథాన్, R, మరియు జావా వంటి ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ప్రావీణ్యం అవసరం. పైథాన్ దాని విస్తృతమైన లైబ్రరీలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ కోసం ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కారణంగా AI కమ్యూనిటీలో ప్రత్యేకంగా ప్రాచుర్యం పొందింది.

2. గణితం మరియు గణాంకాలు

AI అల్గారిథమ్‌ల అంతర్లీన సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడానికి గణితం మరియు గణాంకాలలో బలమైన పునాది కీలకం. లీనియర్ ఆల్జీబ్రా, కాలిక్యులస్, ప్రాబబిలిటీ మరియు స్టాటిస్టికల్ ఇన్‌ఫరెన్స్ వంటి కీలక భావనలు ఇందులో ఉన్నాయి.

3. మెషిన్ లెర్నింగ్

డేటా నుండి నేర్చుకోగల AI నమూనాలను నిర్మించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు టెక్నిక్‌ల పరిజ్ఞానం అవసరం. సూపర్‌వైజ్డ్ లెర్నింగ్, అన్‌సూపర్‌వైజ్డ్ లెర్నింగ్ మరియు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌తో పరిచయం చాలా విలువైనది.

4. డీప్ లెర్నింగ్

డీప్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌తో సహా అనేక AI రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసింది. టెన్సర్‌ఫ్లో మరియు పైటార్చ్ వంటి డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో పరిచయం చాలా ముఖ్యమైనది.

5. డేటా వ్రాంగ్లింగ్ మరియు విజువలైజేషన్

AI నమూనాల కోసం డేటాను సిద్ధం చేయడానికి డేటాను సేకరించడం, శుభ్రపరచడం మరియు మార్చగల సామర్థ్యం కీలకం. వాటాదారులకు అంతర్దృష్టులను తెలియజేయడానికి డేటా విజువలైజేషన్ టెక్నిక్‌లలో ప్రావీణ్యం కూడా అవసరం.

6. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్

అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS), గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫాం (GCP), మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ వంటి క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు AI అప్లికేషన్‌లను స్కేల్‌లో నిర్మించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అవసరమైన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు సేవలను అందిస్తాయి. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ భావనలు మరియు సాధనాలతో పరిచయం చాలా విలువైనది.

7. కమ్యూనికేషన్ మరియు సహకారం

AI బృందాలలో పనిచేయడానికి మరియు వాటాదారులకు అన్వేషణలను తెలియజేయడానికి సమర్థవంతమైన కమ్యూనికేషన్ మరియు సహకార నైపుణ్యాలు అవసరం. సంక్లిష్ట సాంకేతిక భావనలను స్పష్టంగా మరియు సంక్షిప్తంగా వివరించగల సామర్థ్యం చాలా విలువైనది.

8. సమస్య-పరిష్కారం మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచన

AI నిపుణులు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించగలగాలి మరియు AI యొక్క నైతిక మరియు సామాజిక చిక్కుల గురించి విమర్శనాత్మకంగా ఆలోచించగలగాలి. బలమైన విశ్లేషణాత్మక మనస్తత్వం మరియు AI సిస్టమ్‌లలోని పక్షపాతాలను గుర్తించి పరిష్కరించగల సామర్థ్యం కీలకం.

AI కెరీర్ మార్గాలను నావిగేట్ చేయడం: మీ మార్గాన్ని చార్ట్ చేయడం

మీ నేపథ్యం, నైపుణ్యాలు మరియు ఆసక్తులను బట్టి AI కెరీర్‌కు అనేక విభిన్న మార్గాలు ఉన్నాయి. కొన్ని సాధారణ కెరీర్ మార్గాలు:

1. అకడమిక్ మార్గం

కంప్యూటర్ సైన్స్, గణాంకాలు లేదా సంబంధిత రంగంలో గ్రాడ్యుయేట్ డిగ్రీని అభ్యసించడం AI కెరీర్‌కు బలమైన పునాదిని అందిస్తుంది. అకడమిక్ ప్రోగ్రామ్‌లు తరచుగా పరిశోధన చేయడానికి, పత్రాలను ప్రచురించడానికి మరియు ఈ రంగంలోని ప్రముఖ నిపుణులతో సహకరించడానికి అవకాశాలను అందిస్తాయి. ఈ మార్గం తరచుగా పరిశోధన-ఆధారిత పాత్రలపై ఆసక్తి ఉన్నవారికి అనుకూలంగా ఉంటుంది.

2. పరిశ్రమ మార్గం

చాలా మంది AI నిపుణులు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్, డేటా విశ్లేషణ లేదా ప్రాడక్ట్ మేనేజ్‌మెంట్ వంటి పరిశ్రమ పాత్రల ద్వారా ఈ రంగంలోకి ప్రవేశిస్తారు. ఈ పాత్రలు విలువైన అనుభవాన్ని మరియు ఉద్యోగంలో AI గురించి తెలుసుకోవడానికి అవకాశాలను అందిస్తాయి. ప్రత్యేక AI పాత్రలోకి మారడానికి అదనపు శిక్షణ లేదా విద్య అవసరం కావచ్చు.

3. ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ మార్గం

ఆన్‌లైన్ కోర్సులు, బూట్‌క్యాంప్‌లు మరియు సర్టిఫికేషన్‌లు AI నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవడానికి సౌకర్యవంతమైన మరియు సరసమైన మార్గాన్ని అందిస్తాయి. అనేక ప్రసిద్ధ ఆన్‌లైన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ప్రోగ్రామింగ్ నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ నుండి డీప్ లెర్నింగ్ వరకు విస్తృత శ్రేణి అంశాలను కవర్ చేసే సమగ్ర AI ప్రోగ్రామ్‌లను అందిస్తాయి. AI కెరీర్ కోసం నైపుణ్యాలను పెంచుకోవాలనుకునే లేదా పునఃనైపుణ్యం పొందాలనుకునే వారికి ఈ మార్గం తరచుగా అనుకూలంగా ఉంటుంది.

4. వ్యవస్థాపక మార్గం

కొంతమంది AI నిపుణులు తమ సొంత కంపెనీలను ప్రారంభించడానికి లేదా AI-ఆధారిత ఉత్పత్తులను అభివృద్ధి చేయడానికి ఎంచుకుంటారు. ఈ మార్గానికి బలమైన వ్యవస్థాపక స్ఫూర్తి, AI టెక్నాలజీపై లోతైన అవగాహన మరియు ఒక బృందాన్ని నిర్మించి, నిర్వహించగల సామర్థ్యం అవసరం. ఈ మార్గం ఆవిష్కరణలపై అభిరుచి మరియు వారి స్వంత AI పరిష్కారాలను సృష్టించాలనే కోరిక ఉన్నవారికి తరచుగా అనుకూలంగా ఉంటుంది.

AI కెరీర్ అభివృద్ధికి వనరులు: మీ లెర్నింగ్ టూల్‌కిట్

AI కెరీర్‌కు అవసరమైన నైపుణ్యాలు మరియు జ్ఞానాన్ని అభివృద్ధి చేయడంలో మీకు సహాయపడటానికి అనేక వనరులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. కొన్ని విలువైన వనరులు:

1. ఆన్‌లైన్ కోర్సులు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు

2. పుస్తకాలు మరియు ప్రచురణలు

3. సదస్సులు మరియు ఈవెంట్‌లు

4. కమ్యూనిటీలు మరియు ఫోరమ్‌లు

AI కెరీర్ల భవిష్యత్తు: మార్పు మరియు ఆవిష్కరణను స్వీకరించడం

AI రంగం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది, కాబట్టి తాజా పోకడలు మరియు పురోగతులతో తాజాగా ఉండటం చాలా ముఖ్యం. నిరంతర అభ్యాసం, అనుకూలత మరియు కొత్త టెక్నాలజీలను స్వీకరించడానికి సుముఖత విజయవంతమైన AI కెరీర్‌కు అవసరం. ఇంకా, AI యొక్క నైతిక చిక్కులను పరిగణించండి మరియు AI ని బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నించండి.

AI కెరీర్ల భవిష్యత్తు ఉజ్వలంగా ఉంది. AI పరిశ్రమలను మార్చడం మరియు కొత్త అవకాశాలను సృష్టించడం కొనసాగిస్తున్నందున, నైపుణ్యం కలిగిన AI నిపుణులకు అధిక డిమాండ్ ఉంటుంది. అవసరమైన నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడం, సంబంధిత విద్యను అభ్యసించడం మరియు తాజా పోకడల గురించి సమాచారం తెలుసుకోవడం ద్వారా, మీరు కృత్రిమ మేధ యొక్క ఉత్తేజకరమైన ప్రపంచంలో ఒక ప్రతిఫలదాయకమైన మరియు ప్రభావవంతమైన కెరీర్ కోసం మిమ్మల్ని మీరు నిలబెట్టుకోవచ్చు.

ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టులు:

AI కెరీర్లలో నైతిక పరిగణనలు: ఒక ప్రపంచ బాధ్యత

AI మన జీవితాల్లో ఎక్కువగా కలిసిపోతున్నందున, నైతిక పరిగణనలు అత్యంత ముఖ్యమైనవి. AI నిపుణులు న్యాయమైన, పారదర్శకమైన మరియు జవాబుదారీతనం గల AI సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తారు. అల్గారిథమ్‌లలో పక్షపాతం, డేటా గోప్యతా ఆందోళనలు మరియు ఉద్యోగ స్థానభ్రంశం సంభావ్యత AI నిపుణులు పరిష్కరించాల్సిన నైతిక సవాళ్లలో కొన్ని. నైతిక ప్రమాణాలు మరియు సాంస్కృతిక నిబంధనలు వివిధ ప్రాంతాలలో మారవచ్చు కాబట్టి ప్రపంచ దృక్పథం కీలకం. ఉదాహరణకు, యూరప్‌లోని డేటా గోప్యతా నిబంధనలు (GDPR) ప్రపంచంలోని అనేక ఇతర ప్రాంతాల కంటే కఠినంగా ఉంటాయి.

AI ఎథిసిస్ట్‌లు నైతిక AI అభివృద్ధిని మార్గనిర్దేశం చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. వారు అల్గారిథమ్‌లలో సంభావ్య పక్షపాతాలను గుర్తించి, తగ్గించడానికి, డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడానికి మరియు AI నిర్ణయాధికారంలో పారదర్శకతను ప్రోత్సహించడానికి పనిచేస్తారు. అయితే, అన్ని AI నిపుణులు, వారి నిర్దిష్ట పాత్రతో సంబంధం లేకుండా, వారి పని యొక్క నైతిక చిక్కులను పరిగణించవలసిన బాధ్యతను కలిగి ఉంటారు.

నైతిక పరిగణనల ఉదాహరణలు:

ఈ నైతిక సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి AI పరిశోధకులు, ఇంజనీర్లు, విధాన రూపకర్తలు మరియు ప్రజానీకంతో కూడిన సహకార ప్రయత్నం అవసరం. నైతిక పరిగణనలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా, AI మానవాళి అందరికీ ప్రయోజనం చేకూరుస్తుందని మనం నిర్ధారించుకోవచ్చు.

ముగింపు: AI విప్లవాన్ని స్వీకరించండి

AI ప్రపంచం విస్తృతమైనది మరియు ఎప్పటికప్పుడు మారుతూ ఉంటుంది, ఇది సవాలుతో కూడిన మరియు ప్రతిఫలదాయకమైన కెరీర్‌ను కోరుకునే వారికి అద్భుతమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది. విభిన్న పాత్రలను అర్థం చేసుకోవడం, అవసరమైన నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడం మరియు నైతిక పరిగణనలను స్వీకరించడం ద్వారా, మీరు ఈ పరివర్తనాత్మక రంగంలో భాగం కావచ్చు మరియు AI భవిష్యత్తును మంచి కోసం రూపొందించడంలో దోహదపడవచ్చు. AI విప్లవం ఇక్కడ ఉంది - దానిని స్వీకరించండి, దాని నుండి నేర్చుకోండి మరియు దానితో మెరుగైన ప్రపంచాన్ని నిర్మించడంలో సహాయపడండి.