ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ “ಡೇಟಾ” ಅಥವಾ “ಮಾಹಿತಿ” ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳ ಗುಚ್ಛ ಎಂದು ಜನ ಭಾವಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಆದರೆ ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವೇ ದೊಡ್ಡ ಶಕ್ತಿ. ಯಾವ ಕಂಪನಿ ಏನು ಮಾರಬೇಕು? ಯಾವ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗ್ರಾಹಕರು ಇದ್ದಾರೆ? ಯಾವ ವೀಡಿಯೊ ಹೆಚ್ಚು ಜನ ನೋಡುತ್ತಾರೆ? ಯಾವ ರಾಜಕೀಯ ಪಕ್ಷಕ್ಕೆ ಯಾವ ವಯೋಮಾನದ ಮತದಾರರು ಹೆಚ್ಚು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಾರೆ? ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಯಾರಿಗೆ ಸಾಲ ಕೊಡಬೇಕು? ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಯಾವ ರೋಗ ಹೆಚ್ಚು ಹರಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಹೇಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ? ಇವೆಲ್ಲದರ ಹಿಂದೆ ಡೇಟಾ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು, ಅದರೊಳಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯೇ “ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್” (Data Analyst). ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಉದ್ಯೋಗ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದೂ ಒಂದು.
ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಕೆಲಸ ಏನು?
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕಾದರೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಅದರ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಕೆಲಸ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಂದು ಆನ್ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಅವರಿಗೆ ಪ್ರತಿದಿನ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿ ಬರುತ್ತದೆ – ಯಾರು ಏನು ಖರೀದಿಸಿದರು? ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿದರು? ಯಾವ ನಗರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಯಿತು? ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನ ಜನರಿಗೆ ಇಷ್ಟವಾಯಿತು? ಈ ಎಲ್ಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಕಂಪನಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವವರು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್.
ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
ಅಂದರೆ ಅವರು ಕೇವಲ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮುಂದೆ ಕುಳಿತು ಅಂಕಿ-ಅಂಶ ನೋಡೋವರು ಮಾತ್ರ ಅಲ್ಲ. ಅವರು ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪಿಸುವವರು.
ಈ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಈಗ ಯಾಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆ?
ಇಂದಿನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಲಸವೂ ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಆ್ಯಪ್, ಯೂಟ್ಯೂಬ್, ಫೇಸ್ಬುಕ್, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಆಸ್ಪತ್ರೆ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, ಸರ್ಕಾರಿ ಯೋಜನೆ — ಎಲ್ಲೆಲ್ಲೂ ಡೇಟಾ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಇದ್ದರೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಜನ ಬೇಕಾಗುತ್ತಾರೆ.
ಅದರ ಕಾರಣಕ್ಕೇ:
- IT ಕಂಪನಿಗಳು,
- ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು,
- ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು,
- ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಗಳು,
- ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರ,
- ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು,
- ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಕಂಪನಿಗಳು
ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಎಐ ಮತ್ತು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಂತರ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬೇಡಿಕೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ದಿನಪೂರ್ತಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?
ಬಹಳ ಜನರಿಗೆ ಈ ಕೆಲಸ ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಶೀಟ್ ನೋಡುವ ಕೆಲಸ ಎನ್ನುವ ಭಾವನೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೆಲಸದ ಸ್ವರೂಪ ಅದಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದು. ಒಬ್ಬ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ –
- ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ,
- ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ,
- ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ,
- ಗ್ರಾಫ್ ಮತ್ತು ವರದಿ ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ,
- ಕಂಪನಿಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ಕೆಲ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ – “ಯಾವ ಜಾಹೀರಾತು ಹೆಚ್ಚು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ?” , “ಯಾಕೆ ಮಾರಾಟ ಕಡಿಮೆಯಾಯಿತು?”, “ಯಾವ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗ್ರಾಹಕರು ಸಿಗಬಹುದು?” ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಹುಡುಕುವುದು ಕೂಡ ಅವರ ಕೆಲಸವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಯಾವ ವಿದ್ಯಾರ್ಹತೆ ಬೇಕು?
ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಆಗಲು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ ಪದವಿ ಇರಲೇಬೇಕು ಎಂಬ ನಿಯಮ ಇಲ್ಲ. ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಿಸಿಎ, ಬಿಎಸ್ ಸಿ, ಬಿ.ಇ, ಬಿ.ಟೆಕ್, ಬಿಕಾಂ, ಬಿಬಿಎಂ, ಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಗಣಿತ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಬರುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಈಗ ಆನ್ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಬೇರೆ ಕ್ಷೇತ್ರದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳೂ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕಲಿಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಕಂಪನಿಗಳು ಪದವಿ ಅಥವಾ ಅಂಕಗಳಿಗಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ನೋಡುವುದು – “ನಿಮಗೆ ಕೆಲಸ ಬರುವುದೇ?” ಎಂಬುದನ್ನು.
ಯಾವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮುಖ್ಯ?
ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಆಗಲು ಕೆಲವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಮೈಕ್ರೊಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಇನ್ನೂ ಮೂಲಭೂತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅದರ ಜೊತೆಗೆ
- SQL,
- Python,
- Power BI,
- Tableau,
- Statistics,
- Data Visualization
ಇವುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆ ಇದೆ. ಆದರೆ ಕೇವಲ ಸಾಫ್ಟ್ ವೇರ್ ಜ್ಞಾನ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ತಾರ್ಕಿಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಕೌಶಲ್ಯವೂ ಮುಖ್ಯ. ಯಾಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಕೆಲಸದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗ “ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಹೇಳುವುದು”.
ಸಂಬಳ ಎಷ್ಟು ಸಿಗುತ್ತದೆ?
ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಆಗಷ್ಟೆ ಪದವಿ ಮುಗಿಸಿ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾಲಿಡುವವರಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವರ್ಷಕ್ಕೆ 3 ಲಕ್ಷದಿಂದ 6 ಲಕ್ಷದವರೆಗೆ ಸಂಬಳ ಸಿಗಬಹುದು. ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಸಂಬಳವೂ ವೇಗವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಬೆಂಗಳೂರು, ಹೈದರಾಬಾದ್, ಪುಣೆ, ಚೆನ್ನೈ ಮತ್ತು ಗುರುಗ್ರಾಮದಂತಹ ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಅವಕಾಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು. ಅನುಭವಿಗಳಾದ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ಗಳು ವರ್ಷಕ್ಕೆ 10 ಲಕ್ಷದಿಂದ 20 ಲಕ್ಷದವರೆಗೆ ಕೂಡ ಗಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ವಿದೇಶಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ರಿಮೋಟ್ ಜಾಬ್ ಗಳು ಬಂದ ನಂತರ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಅವಕಾಶಗಳೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿವೆ.
ಉದ್ಯೋಗ ಹೇಗೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ?
ಇಂದಿನ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಪದವಿ ಇದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಉದ್ಯೋಗ ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕಂಪನಿಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೌಶಲ್ಯ ನೋಡುತ್ತವೆ. ಅದರ ಕಾರಣಕ್ಕೆ –
- ಆನ್ ಲೈನ್ ಸರ್ಟಿಫಿಕೇಟ್ ಕೋರ್ಸ್ ಗಳು,
- ಇಂಟರ್ನ್ ಶಿಪ್,
- ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವರ್ಕ್,
- ಪೊರ್ಟ್ ಫೊಲಿಯೊ,
- ಲಿಂಕ್ಡ್ ಇನ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್
ಇವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೀವು: ಸೇಲ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅಥವಾ ಯುಟ್ಯೂಬ್ ಆಡಿಯನ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡಿ GitHub ಅಥವಾ LinkedIn ನಲ್ಲಿ ಹಾಕಿದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮ ರೆಸ್ಯೂಮಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ.
AI ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕೆ ಅಪಾಯವೇ? ಅಥವಾ ಕೆಲಸ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಲಭ?
ಕೆಲ ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಶೀಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆ, ವರದಿ ತಯಾರಿ ಮತ್ತು ಕೈಯಾರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಆದರೆ ಈಗ ಆರ್ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಬಂದ ನಂತರ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕೆಲಸದ ಶೈಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಗಳು ಎಐ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ವೇಗ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಬಹಳ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot ಮುಂತಾದ AI tools ಬಳಸಿಕೊಂಡು:
- ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು,
- SQL queries ಬರೆಯಬಹುದು,
- Excel formulas ತಯಾರಿಸಬಹುದು,
- Python code generate ಮಾಡಬಹುದು,
- ವರದಿಗಳನ್ನು summarize ಮಾಡಬಹುದು,
- ಗ್ರಾಫ್ ಮತ್ತು dashboard ideas ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಹಿಂದೆ ಒಂದು ವರದಿ ತಯಾರಿಸಲು ಹಲವಾರು ಗಂಟೆಗಳೇ ಬೇಕಾಗುತ್ತಿದ್ದವು. ಈಗ AI ಸಹಾಯದಿಂದ ಅದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಎಐ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಿತ್ತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆ ಈಗ ಬಹಳ ಜನರಲ್ಲಿ ಇದೆ. ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಎಐ ಕೆಲವು ಪದೇ ಪದೇ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ಮೊದಲ ವರದಿ, ಸರಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಫಾರ್ಮುಲಾ ಜನರೇಶನ್ ಹೀಗೆ ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಆಟೊಮೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದರೆ ವ್ಯವಹಾರದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳುವುದು, ಡೇಟಾದ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ಮಾನವ ವರ್ತನೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ನಿರ್ಧಾರ ಸಲಹೆ ನೀಡುವುದು ಇನ್ನೂ ಮನುಷ್ಯರ ಮುಖ್ಯ ಕೆಲಸವೇ ಆಗಿದೆ.
ಅದರ ಕಾರಣಕ್ಕೇ ಈಗ ಕಂಪನಿಗಳು – “AI ಬಳಸಲು ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್” ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹುಡುಕುತ್ತಿವೆ. ಅಂದರೆ AI ಅನ್ನು ಭಯಪಡುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಅದನ್ನು “ಉತ್ಪಾದಕ ಸಾಧನವಾಗಿ” ಬಳಸುವವರು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅವಕಾಶ ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ.
ಹೊಸ ಕಾಲದ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಹೇಗಿರಬಹುದು?
ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕೇವಲ “ಎಕ್ಸೆಲ್” ಗೊತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸ್ಟ್ ಗಳಿಗಿಂತ
- AI ಟೂಲ್ ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಲ್ಲವರು,
- ಆಟೊಮೇಶನ್ ಮಾಡಬಲ್ಲವರು,
- ಮಾಹಿತಿಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವವರು,
- ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವರು
ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯ ಪಡೆಯಲಿದ್ದಾರೆ . ಹೀಗಾಗಿ ಇಂದಿನ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಯುವಕರು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಜೊತೆಗೆ ಎಐ ಟೂಲ್ ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನೂ ಕಲಿತರೆ ಅವರ ಉದ್ಯೋಗ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಐಟಿ ಉದ್ಯೋಗ ಎಂದರೆ ಸಾಫ್ಟ್ ವೇರ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾತ್ರ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಆದರೆ ಈಗ ಡೇಟಾ ಜಗತ್ತಿನ ದೊಡ್ಡ ಸಂಪತ್ತಾಗಿದೆ. ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಜನರ ಅಗತ್ಯ ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಇಂದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಉದ್ಯೋಗವಲ್ಲ. ಅದು ಭವಿಷ್ಯದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ.
