আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

5 কী ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতা: আপনার ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রয়োজন

আপনার উদ্যোগগুলি পরিচালনা করতে পারে এমন সংস্থাগুলি খুঁজছেন বড় তথ্য খুব চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। আজকাল প্রতিটি আইটি কোম্পানি নিজেকে একজন বিশেষজ্ঞ হিসাবে অবস্থান করার চেষ্টা করছে তথ্য বিজ্ঞান. কিন্তু বাস্তবে তার কতটুকু সত্য। ক্ষেত্র তথ্য বিজ্ঞান দক্ষতার বিস্তৃত বিন্যাস দাবি করে। আপনার বড় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একজন বিক্রেতা বা পরামর্শদাতা নিয়োগ করার সময় আপনাকে প্রযুক্তিগত দক্ষতার বাইরে দেখতে হবে। যেকোন প্রযুক্তিগত জ্ঞান বা পরিসংখ্যানগত দক্ষতা নষ্ট হবে যদি কোম্পানী ডেটা চালিত, খোলা মনের দৃষ্টিভঙ্গির সাথে সমস্যাটির কাছে না আসে। আপনার ডেটা ব্যবহার করে ব্যবসায়িক সমস্যা এবং চিত্র সমাধান বিশ্লেষণ করার জন্য আপনাকে এমন কোম্পানিগুলি খুঁজে বের করতে হবে যাদের ব্যবসায়িক দক্ষতা আছে। এই 5 বিশ্লেষণ করে তথ্য বিজ্ঞান বিক্রেতাদের দক্ষতা আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে একটি সঠিক পছন্দ করতে পারেন। নিশ্চিত করুন যে কোনো প্রকল্প সম্পর্কে বিক্রেতাদের সাথে আলোচনা করার সময় আপনি এইগুলির কোনোটি মিস করবেন না।

আরও পড়ুন: কীভাবে 7 টি ধাপে ব্যবসায়ের জন্য একটি বড় ডেটা কৌশল তৈরি করবেন

সফল প্রয়োগের বড় ডেটা প্রকল্পগুলির জন্য বিক্রেতাদের আপনার প্রয়োজনীয় কী বিজ্ঞান দক্ষতা:

1. ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে চিন্তা করা:

এটি সবচেয়ে বেশি চাহিদার দক্ষতা তথ্য বিজ্ঞান. আপনি যখন একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট বা আউটসোর্স ডেভেলপমেন্ট নিয়োগের পরিকল্পনা করেন তখন আপনাকে প্রথমে দেখতে হবে যে সংশ্লিষ্ট ব্যক্তি বা কোম্পানির ডেটা-চালিত পদ্ধতি আছে কি না। ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে চিন্তা করা বুদ্ধিবৃত্তিক কৌতূহলকে বোঝায় যা লোকেদের সমাধান এবং সম্পর্কগুলি সন্ধান করতে ঠেলে দেয় যা তারা কখনও ভাবেনি যে বিদ্যমান থাকবে। প্রথম স্থানে ডেটা বিশ্লেষণ করার পুরো পয়েন্টটি হ'ল হাতে থাকা সমস্যাটি দেখা এবং ডেটা ব্যবহার করে সমাধানগুলি বের করা। আপনাকে বাস্তব জীবনের ব্যবসায়িক সমস্যা জিজ্ঞাসা করে কোম্পানির বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা করতে হবে এবং এটি সমাধানের জন্য তাদের পদ্ধতির বিশ্লেষণ করতে হবে।

আরও পড়ুন: বিগ ডেটাতে শীর্ষ 5 ট্রেন্ডস

2. একটি সাধারণ ভাষা সেটআপ করার ক্ষমতা:

ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং এক্সিকিউটিভদের মধ্যে কীভাবে যোগাযোগ স্থাপন করা হয় সে সম্পর্কে অনেক সমস্যা রয়েছে। তথ্যের অন্তর্দৃষ্টি যোগাযোগের সাথে জড়িত ভাষাটি অ-প্রযুক্তিগত পটভূমি থেকে পরিচালকদের দ্বারা বোঝার জন্য খুব জটিল। এটি নিশ্চিত করা দরকার যে যাই হোক না কেন অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করা হয় তা সহজে বোঝার ভাষাতে সঠিকভাবে যোগাযোগ করা হয়। বড় প্রশ্ন হল সেই ভাষাকে কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়। আউটসোর্সিং প্রকল্পগুলি নিশ্চিত করে যে একজন ব্যক্তি উভয়েরই প্রয়োজনীয় জ্ঞানের সাথে তথ্য বিজ্ঞান এবং ব্যবসা জড়িত. এটি নিশ্চিত করবে যে আপনি খুব বেশি প্রযুক্তিগত বিবরণ না পেয়ে অন্তর্দৃষ্টিগুলি সম্পূর্ণরূপে বুঝতে পেরেছেন৷

3. অতীত ট্র্যাক রেকর্ড:

অনেকগুলি সংস্থা রয়েছে যারা বড় ডেটা বিশ্লেষণে যাওয়ার চেষ্টা করছেন। এটি স্টার্টআপস বা এমএনসি হোন, প্রতিটি কার্যনির্বাহকের জন্য বড় ডেটা হয়ে উঠেছে একটি শব্দগুচ্ছ। অনেক সংস্থাগুলি নিজেকে বড় ডেটা বিশেষজ্ঞ হিসাবে তাদের সংজ্ঞায়িত করার সাথে এটি আবশ্যক যে আপনি গাদা থেকে গন্ডগোলকে আলাদা করুন। বিশেষজ্ঞরা আপনাকে চয়ন করতে সত্যই কী সাহায্য করতে পারে তা হ'ল নির্বাচিত সংস্থাগুলি যা কিছু অন্যান্য ক্লায়েন্টের জন্য পূর্বে বড় ডেটা বিশ্লেষণ করেছে। বিকল্পভাবে, আপনি যাদের সাথে যোগাযোগ করেছেন তাদের লিঙ্কডইন প্রোফাইলগুলি দেখতে পারেন। এটি আপনাকে সংস্থার নির্বাহীদের কার্যকারিতা এবং বাজারের সম্ভাবনা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি দেয়।

4. প্রযুক্তিগত দক্ষতা:

এর প্রযুক্তিগত দিকটি পরিচালনা করতে আপনার ডেটা বিজ্ঞানীদের ভাল পারদর্শী হওয়া উচিত বিশাল উপাত্ত বৈশ্লেষিক ন্যায়. প্রযুক্তিগত জ্ঞান আদর্শভাবে ভাগ করা যেতে পারে পরিসংখ্যান, উন্নত প্রোগ্রামিং, ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বড় ডেটা টুলস।

  • জ্ঞান থাকা পরিসংখ্যান সংক্রান্ত বিশ্লেষণ ডেটা এবং ড্রাইভ অন্তর্দৃষ্টি থেকে জ্ঞান তৈরি করতে সহায়তা করে। এর মধ্যে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি, মাল্টিভারিয়াল ক্যালকুলাস এবং লিনিয়ার বীজগণিতের গভীর জ্ঞান জড়িত।
  • উন্নত প্রোগ্রামিং এর উপর ভিত্তি করে জটিল অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করা জড়িত মেশিন লার্নিং এবং তথ্য বিশ্লেষণ। এটি R এবং Python এর মত ভাষাগুলির উপর অভিজ্ঞতার সাথে জড়িত।
  • সংস্থার টিম যদি থাকে তবে এটি একটি দুর্দান্ত অ্যাড-অন জ্ঞান ক্লাউড কম্পিউটিং অ্যামাজন এস 3 এর মতো সমাধান এবং ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে ডেটা সরঞ্জামগুলিতে কাজ করা।
  • বড় ডেটা সরঞ্জাম হ্যাডোপ, হাইভ, পিগ ইত্যাদি বড় ডেটাতে কাজ করতে ব্যবহৃত ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করুন এটির জ্ঞানও অন্তর্ভুক্ত বড় ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম যেমন টেবিল, ক্লিকভিউ, প্লটলি ইত্যাদি

এই প্রযুক্তিগত দক্ষতা সম্মিলিতভাবে বড় ডেটাতে অন্তর্দৃষ্টিগুলি আনে। আপনার বিক্রেতার কাছে এই দক্ষতা রয়েছে এবং তা সংগঠিত বা অসংগঠিত কিনা তা সব ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করতে সক্ষম তা নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ। সম্ভাব্য বিক্রেতার সাথে কথোপকথনে আপনি সম্ভবত একজন পরামর্শক নিয়োগ করতে পারেন বা আপনার সংস্থার আইটি দল থেকে কাউকে জড়িত করতে পারেন।

আরও পড়ুন: ৩ টি কারণ: বেশিরভাগ বিগ ডেটা প্রকল্প কেন ব্যর্থ হয়

5. ব্যবসায়িক জ্ঞান:

ডেটা সায়েন্টিস্টের খোঁজ করার সময় আপনি মূলত এমন লোকদের খুঁজছেন যারা শুধুমাত্র ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে না বরং সঠিক ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য এবং কীভাবে আপনার বড় ডেটা ব্যবহার করা উচিত তা নির্বাচন করার পরামর্শও দিতে পারে। এর জন্য শিল্পের কার্যকারিতা এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তে অন্তর্দৃষ্টির প্রভাব সম্পর্কে একটি দৃঢ় বোঝার প্রয়োজন। আপনি যে নতুন উপায়ে আপনার ডেটা ব্যবহার করতে পারেন তা চিহ্নিত করার পাশাপাশি, আপনাকে ব্যবসায়িক সমস্যাগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে হবে এবং সমস্যা সমাধানের জন্য বিশ্লেষণ করা যেতে পারে এমন ডেটা সেটগুলি সনাক্ত করতে হবে। এই নির্দেশিকা শুধুমাত্র সেই ব্যক্তিরাই দিতে পারেন যাদের চাবি সহ ব্যবসায়িক দক্ষতা আছে তথ্য বিজ্ঞান দক্ষতা, আপনার প্রচেষ্টাকে সঠিক পথে পরিচালিত করতে।

উপরোক্ত আপনার বিশ্লেষণ উপর ভিত্তি করে তথ্য বিজ্ঞান আপনি বিক্রেতা প্রস্তাব সংগ্রহ এবং মূল্যায়ন করতে পারেন দক্ষতা. মূল ধারণাটি হল বিক্রেতাদের কাছ থেকে প্রস্তাবগুলি সংগ্রহ করা যারা আপনি মনে করেন যে এই দক্ষতাগুলির সাথে মেলে এবং সেই অনুযায়ী আপনার সিদ্ধান্ত নিতে পারবে। আপনাকে বড় ডেটা স্পেসে অভ্যস্ত হতে সহায়তা করতে আমরা একটি ইবুকও তৈরি করেছি। এটি এখানে নিখরচায় ডাউনলোড করুন:

গ্রাহক বিভাজন থেকে শুরু করে অনুভূতির বিশ্লেষণ, এ সময়ে NewGenApps আমরা অনেক বড় ডেটা প্রজেক্টে কাজ করেছি।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: