ডেটা সায়েন্টিস্টের চিরসবুজ ক্যারিয়ার, বিশ্বব্যাপী ডেটা সায়েন্টিস্টের বৃদ্ধির দাবি
বিশ্বব্যাপী মহামারী চলাকালীন সময়ে ডেটা ব্যবহার ইতিমধ্যে বহুগুণ বেড়েছে। যতটুকু ডেটা তৈরি হচ্ছে, সেগুলিও সে অনুযায়ী করা হচ্ছে। মোবাইল ফোন, সোশ্যাল মিডিয়া, অ্যাপস, পেমেন্ট ওয়ালেটগুলি এত বেশি ডেটা তৈরি করছে যে এটি পরিচালনা করার জন্য বিশেষজ্ঞদের প্রয়োজন অনুভব করা হচ্ছে।
এক সমীক্ষায় দেখা গেছে, বিশ্বজুড়ে তথ্য বিজ্ঞানীদের চাহিদা প্রায় ২৮ শতাংশ বেড়েছে বলে ধারণা করা হচ্ছে। একই সাথে, ডেটা সায়েন্স বা অ্যানালিটিক্সের ক্ষেত্রে সর্বাধিক নিয়োগ দেওয়ার ক্ষেত্রে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের পরে ভারত দ্বিতীয় অবস্থানে রয়েছে।
সুমন্ত বেঙ্গালুরুর একটি শীর্ষ পরিচালন ইনস্টিটিউট থেকে এমবিএ করার পরে একটি বহুজাতিক ব্যাংকে কর্মরত ছিলেন। এর অধীনে, তাকে বৃহত্তর পরিসরে ডেটা নিয়ে কাজ করতে হয়েছিল, যখন একজন ইঞ্জিনিয়ার বন্ধু তাকে ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে বলেছিলেন। প্রথমদিকে তারা বেশি কিছু বুঝতে পারেনি। তবে অন্বেষণের পরে, এটি সন্ধান করা হয়েছিল যে কীভাবে সহজ ডেটা বিজ্ঞান কাজটি করতে পারে। এজন্য সংস্থাগুলি সহজেই উপাত্তের মাধ্যমে গ্রাহকের চাহিদা এবং পছন্দ ইত্যাদি বুঝতে সক্ষম হয়।
আসলে, তথ্য বিজ্ঞানীরা ডেটা অধ্যয়ন করেন। ডেটা বিশ্লেষণ করে তারা সংস্থাগুলি বা প্রতিষ্ঠানকে ভবিষ্যতের পরিকল্পনা করতে সহায়তা করে। এর আওতায় তারা প্রথমে ডেটা সংগ্রহ করে। তারপরে সেগুলি সংরক্ষণ করুন এবং তারপরে এগুলিকে বিভিন্ন বিভাগে অর্থাৎ ডেটা প্যাকেজিংয়ে বাছাই করুন। অবশেষে, ডেটা বিতরণ ঘটে। সহজভাবে বলুন যে ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা আরও ভালভাবে কল্পনা করতে জানেন। এগুলি ছাড়াও, তারা হারিয়ে যাওয়া ডেটা খুঁজে পেতে, জগাখিচুড়ি দূর করতে এবং অন্যান্য ত্রুটিগুলি এড়াতে সহায়তা করে।
পড়াশোনা সহ গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা
ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার জন্য প্রার্থীকে গণিত, পরিসংখ্যান, কম্পিউটার সায়েন্স, ইঞ্জিনিয়ারিং, অ্যাপ্লাইড সায়েন্সে এমটেক বা এমএস ডিগ্রি থাকতে হবে। আকাশ গুপ্তের মতে, যিনি মাদ্রাজ স্কুল অফ ইকোনমিক্স থেকে ডেটা সায়েন্সে পিজিডিএম (গবেষণা এবং বিজনেস অ্যানালিটিক্স) কোর্স করছেন, তথ্য বিজ্ঞানের অধীনে আমাদের কাছে ম্যাথস, অ্যালগরিদম টেকনিক, স্ট্যাটিস্টিকস, মেশিন লার্নিং এবং পাইথন, হাইভ, এসকিউএল, আর ইত্যাদি প্রোগ্রামিং ভাষা প্রয়োজন শিখতে হয়। এটির জন্য প্রচুর পরিশ্রম, সময় এবং ধৈর্য দরকার।
একটি স্টার্ট আপ সংস্থায় ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করা শিব্য বানসালের মতে, তথ্য বিজ্ঞানীর উচিত একটি ভাল ব্যবসায়িক জ্ঞান এবং দৃ strong় যোগাযোগের দক্ষতা থাকা উচিত। এছাড়াও, কোনও প্রোগ্রাম বা কোর্স নির্বাচনের আগে সম্পূর্ণ তথ্য সংগ্রহ করা ভাল। তিনি নিজে লার্নিবে থেকে একটি অনলাইন কোর্স করছেন যা শিল্পমুখী। এটি ব্যবহারিক কাজ করতে সহায়তা করে।
পথ
দেশের অনেক শীর্ষ প্রতিষ্ঠান এ সম্পর্কিত কোর্স সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, আইআইএম কলকাতা, আইএসআই কলকাতা এবং আইআইটি খড়গপুর যৌথভাবে পরিচালিত স্নাতকোত্তর ডিপ্লোমা ইন বিজনেস অ্যানালিটিক্স (ডেটা সায়েন্স) প্রোগ্রামটি বেশ জনপ্রিয়।
এ ছাড়া আইআইআইটিও বেঙ্গালুরু থেকে কোর্স নিতে পারে। আপনি যদি অনলাইনে শিখতে চান তবে আপনি সিম্পলিরন, জিগস একাডেমি, এডুসারকা, লার্নবে এবং ইত্যাদির প্ল্যাটফর্মগুলি ঘুরে দেখতে পারেন বিশেষজ্ঞদের মতে, গণিতের পটভূমি ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার তৈরির জন্য উপকারী।
সম্ভাবনাগুলো
2026 সালের মধ্যে, এই খাতে প্রায় 1.1 কোটি নতুন কর্মসংস্থান হবে বলে আশা করা হচ্ছে। ভারত সম্পর্কে কথা বলছি, 2018 তথ্য বিজ্ঞানীদের চাহিদাতে 417 শতাংশ বৃদ্ধি পেয়েছে, যা ভবিষ্যতে অব্যাহত থাকবে বলে মনে করা হচ্ছে। ডেটা বিজ্ঞানী ছাড়াও এই ক্ষেত্রে ক্যারিয়ার গড়তে ইচ্ছুক তরুণীরা ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, ডেটা অ্যাডমিনিস্ট্রেটর, স্ট্যাটিস্টিশিয়ান, ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার ইত্যাদির প্রোফাইলে কাজ করতে পারেন can কৃষি, স্বাস্থ্যসেবা, বিমান চলাচল, সাইবার সুরক্ষার মতো খাতগুলিতে ভাল চাহিদা থাকবে।
কোভিড 19 এর পরেও ভাড়া বাড়বে
ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ, ডেটা পণ্য এবং সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্ম তৈরিতে ডেটা বিজ্ঞানীরা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। আজ বিশ্বে প্রতিদিন 2.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট ডেটা তৈরি হচ্ছে, যা পরিচালনা করার জন্য দক্ষ পেশাদারদের প্রয়োজন হবে। তাদের জন্য অসাধারণ সুযোগ থাকবে। বিশেষত বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং আইটি শিল্পে তাদের বিশেষ চাহিদা থাকবে।
একটি বৈশ্বিক গবেষণা অনুসারে, কোভিড ১৯-এর পরে, শুধুমাত্র মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে লক্ষ লক্ষ ডেটা সায়েন্স পেশাদারের প্রয়োজন হবে। গ্লোবাল সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসা পরিচালনার জন্য বিপুল সংখ্যক ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগ করবে। ভারতেও একই পরিস্থিতি বিরাজ করবে। এর জন্য যুবকরা দেশের বিভিন্ন বিশ্ববিদ্যালয়ে প্রদত্ত পোস্ট গ্রাজুয়েট কোর্সে ভর্তি হতে পারেন বা কর্সেরা, মেটিস, এমআইটি (ইডিএক্স), হার্ভার্ড বা ইউদেমি থেকে অনলাইন কোর্সও নিতে পারবেন।
তবে পুরো কোর্স করা ভাল হবে। যদি তারা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করতে পারে, টেনসরফ্লো, কায়ারাস, পাইটর্কের মতো গভীর লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে হ্যাডোপ এবং স্পার্কের কাজের জ্ঞান থাকতে পারে, তবে শিল্পে এগিয়ে যাওয়ার সুবর্ণ সুযোগ থাকতে পারে। তথ্য বিজ্ঞানীর পক্ষে তাদের সমালোচনা করাও গুরুত্বপূর্ণ।
