ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬಿಸಿನೆಸ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಎರಡನೇ ಸೇವನೆಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ - ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಿಡಲು ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ, ನಾವು ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದಿಂದ ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಕೇಳಿದೆವು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ.
ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ NVIDIA ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಕ ಪಾವೆಲ್ ಕ್ಲೆಮೆಂಕೋವ್ ಅವರು ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಗಣಿತಜ್ಞರು ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಏಕೆ ಬರೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾತನಾಡಿದರು.
— ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳಿವೆಯೇ?
- ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು. ನಿಜವಾಗಿಯೂ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿವೆ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಭಾಗವು ಎಕ್ಸೆಲ್ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮಾತ್ರ ಇವೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
— ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಯೋಜನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ತಿಳಿಸಿ.
— ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಾಂಬ್ಲರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ನಾವು ಆರ್‌ಟಿಬಿ (ರಿಯಲ್ ಟೈಮ್ ಬಿಡ್ಡಿಂಗ್) ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ - ಜಾಹೀರಾತಿನ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಕ್ಲಿಕ್, ಪರಿವರ್ತನೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಜಾಹೀರಾತು ಹರಾಜು ಬಹಳಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತು ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಸೈಟ್ ವಿನಂತಿಗಳ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ಅನಿಸಿಕೆಗಳ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳ ಲಾಗ್‌ಗಳು - ಇದು ದಿನಕ್ಕೆ ಹತ್ತಾರು ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳ ಡೇಟಾ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ, ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ನಂತರ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು, ನೀವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನ. ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಇದು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದ್ದು, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಸ್ನೇಹಶೀಲ ಮ್ಯಾಕ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನಮಗೆ ವಿತರಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ, ಅಂತಹ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು, ಲಕ್ಷಾಂತರ ಚಿತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆಯು ತಕ್ಷಣವೇ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಈ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಹೇಗೆ, ವಿತರಿಸಿದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು - ಗಮನವು ಶುದ್ಧ ಗಣಿತದಿಂದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸಲು ನೀವು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
— ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಗಳ ವಿಧಾನವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ?
- ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಪ್ರಚೋದನೆಯಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿದೆ. ಹಾರ್ಡ್ ಡ್ರೈವ್‌ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಗ್ಗವಾಗಿವೆ, ಇದರರ್ಥ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಇದರಿಂದ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಇರುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪರಿಕರಗಳ ಜ್ಞಾನವು ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ನನ್ನ ತಿಳುವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಕೆಲಸದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಪ್ರಯೋಗವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ತಲುಪಿದ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಸುತ್ತ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಆಗಮನದ ಮೊದಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸರಳವಾಗಿತ್ತು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ತರುವಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಲ್ಲ.
— ಬೇಡಿಕೆಯ ತಜ್ಞರಾಗಿ ಉಳಿಯಲು ಏನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
- ಈಗ ಅನೇಕ ಜನರು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಬಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲ ಪರಿಹಾರವು ಪುನರುತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿರಲು ಅಗತ್ಯತೆಗಳು.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ವ್ಯವಹಾರದ ನೈಜತೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ತಯಾರಿಸದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೊಸಬರು ಮತ್ತು ಅನುಭವಿ ಅಭಿವರ್ಧಕರ ನಡುವೆ ಅಂತರವು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ರೆಡಿಮೇಡ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ - ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್, ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಈಗಾಗಲೇ ಅಂತಹ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ - ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡಾಗ, ಈ ಅಂತರವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುವ ಗಂಭೀರ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ವೃತ್ತಿಯು ಬೇಡಿಕೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಿದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅವನು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
— ಡಿಪ್ಲೊಮಾ ಹೊಂದಿರುವ ಗಣಿತಜ್ಞನು ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಏಕೆ ಹೋಗಬೇಕು?
— ರಷ್ಯಾದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಮುದಾಯವು ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹಣವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ, ತಜ್ಞರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ ತಕ್ಷಣ, ಅವರ ವೆಚ್ಚವು ಬೇಗನೆ ಬೆಳೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ಅತ್ಯಂತ ನುರಿತ ಜನರು ತುಂಬಾ ದುಬಾರಿ - ಮತ್ತು ಇದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ನಿಜ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಕೆಲಸದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಗುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು - ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವುದು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ - ಇದು ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಇವೆ.
ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಕಥೆ: ನೀವು SQL ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೀರಿ ಅದನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಹೈವ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಹತ್ತು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕೆಟ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ - ಒಂದು ಗಂಟೆ ಅಥವಾ ಎರಡು ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ, ನೀವು ಈ ಡೇಟಾದ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಕೆಲವು ಅಂಶ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮರೆತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಮರುಕಳುಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ನಿಮಿಷಗಳು ಮತ್ತು ಗಂಟೆಗಳವರೆಗೆ ಕಾಯಬೇಕು. ನೀವು ದಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರತಿಭೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಇನ್ನೊಂದು ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ, ಅಭ್ಯಾಸವು ತೋರಿಸಿದಂತೆ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ದಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರತಿಭೆಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಜನರು ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಎರಡು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹಲವಾರು ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲು ಕೆಲಸದ ದಕ್ಷತೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ವಿನಿಯೋಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಕೌಶಲ್ಯವು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ತಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯ.
- ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಇತರ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
- ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಓಝೋನ್ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾದ ನೈಜ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಕೊರತೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ: ವ್ಯವಹಾರದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯವಹಾರದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಗುರಿ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಹೆಚ್ಚು ಹಣವನ್ನು ಗಳಿಸುವುದು. ಮತ್ತು ಗಣಿತಜ್ಞನಿಗೆ ಗಣಿತದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದಿದೆ - ಆದರೆ ವ್ಯವಹಾರದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಸೂಚಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟ. ಮತ್ತು ನೀವು ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಗಣಿತದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿ. ಈ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಓಝೋನ್ ಮೂಲಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತು ನಾವು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದರೂ ಸಹ, ನೈಜ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅನೇಕ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಶಾಲೆಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸ್ವತಃ ಕಲಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಅಭ್ಯಾಸ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಕನಿಷ್ಠ ನನ್ನ ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು, ಯಾವ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳಿಗೆ ಗಮನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ನಾನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇನೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಉಪಕರಣವು ಅದರ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
— ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ, ಸಹಜವಾಗಿ, ShAD - ಅದರಿಂದ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ?
- ShAD ಮತ್ತು ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಾರ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತರಬೇತಿಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಉನ್ನತ SHAD ಪದವೀಧರರನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಯಾಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗೆ ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕ್ಯಾಚ್ ಏನೆಂದರೆ ಯಾಂಡೆಕ್ಸ್, ಅದರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳಿಂದಾಗಿ - ಮತ್ತು ಇದು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನಗಳು ಇದ್ದಾಗ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ - ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. , ಅಂದರೆ , ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ - ನೀವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಓಝೋನ್ ಅಥವಾ ಇತರ 99% ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಆಹ್ವಾನಿಸಿದರೆ, ವ್ಯವಹಾರದ ಲಾಭವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್ ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಾಕು.
- ಕೋರ್ಸ್ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಕಳೆಯಬೇಕು?
- ಒಳ್ಳೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆ. ಇದು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಕರ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಇದು ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದ್ದು, ಹೋಮ್ವರ್ಕ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಮಾಸ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ನನ್ನ ಕೋರ್ಸ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ವಾರಕ್ಕೆ 2-3 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಳೆಯಬೇಕೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ತರಬೇತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಹಂಚಿಕೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಹಲವಾರು ಜನರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಕಾಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ; ಕೆಲವು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆಯ ಸರತಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಕೆಲಸವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಕುರಿತು ನೀವು ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಓಝೋನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಏಪ್ರಿಲ್ 25, ಶನಿವಾರದಂದು 12:00 ಕ್ಕೆ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮುಕ್ತ ದಿನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಾವು ಶಿಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಆನ್ .
ಮೂಲ: www.habr.com