టెక్నాలజీ స్టార్టప్‌లలో, డేటా సైంటిస్ట్ అనేది డేటా ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క సాంప్రదాయకంగా వేర్వేరు ఫంక్షనల్ ప్రాంతాలను వంతెన చేయగల డేటా గీక్‌లను సూచించడానికి ఉపయోగించే సాధారణ పదం. డేటా సైంటిస్ట్ అంటే డేటా ఇంటెలిజెన్స్ ప్రాజెక్టుల యొక్క అనేక (అన్ని కాకపోయినా) అంశాలను ప్రదర్శించడం సౌకర్యంగా ఉంటుంది:
- డేటా సముపార్జన: ఇది సాంప్రదాయేతర డేటా మూలాల కోసం నిర్దిష్ట వెబ్ సేవలను లేదా API లను లక్ష్యంగా చేసుకునే కస్టమ్ పార్సర్‌లు మరియు వెబ్ క్రాలర్లు లేదా స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడం అవసరం.
- డేటా మేనేజ్‌మెంట్: డేటాబేస్, కీ-వాల్యూ స్టోర్స్ లేదా హడూప్‌లో డేటాను ETL, మార్చండి, ప్రశ్నించండి మరియు నిర్వహించండి.
- సమాచార విజువలైజేషన్: ఫ్లాష్, జావాస్క్రిప్ట్ లేదా ప్రాసెసింగ్ ఆధారంగా స్టాటిక్ విజువలైజేషన్ టూల్‌కిట్లు మరియు / లేదా ఇంటరాక్టివ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా నమూనాలను వెలికి తీయడం.
- విశ్లేషణలు: ఇది మల్టీవియారిట్ స్టాటిస్టిక్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎన్‌ఎల్‌పిలో సాధారణ నుండి సంక్లిష్టమైన పద్ధతుల వరకు ఉంటుంది.
- అంతర్దృష్టి: విస్తృత ప్రేక్షకులకు ముఖ్య ఫలితాలను సంగ్రహించండి, సంగ్రహించండి మరియు ప్రదర్శించండి.
అనేక సాధనాలు, నైపుణ్యాలు మరియు సాంకేతిక వివరాలు ఉన్నాయి మరియు పైన పేర్కొన్న ప్రతి అంశాలను మాస్టరింగ్ చేయడానికి సంవత్సరాలు గడపవచ్చు. డేటా సైంటిస్ట్ ఏ రంగాలలోనైనా నిజమైన నిపుణుల జ్ఞానాన్ని కలిగి ఉండకపోవచ్చు, అతను లేదా ఆమె ముందుకు వెనుకకు దాటవేయడం మరియు వాటన్నిటిలో ప్రాథమిక పనులను చేయడం సౌకర్యంగా ఉంటుంది. ఫలితం డేటా గీక్ అతి చురుకైనది, డేటా ప్రాజెక్ట్‌ను త్వరగా పరిశోధించడానికి మరియు నిర్వహణ నుండి (ఉన్నత-స్థాయి) ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వడానికి. (డేటా సైంటిస్ట్స్‌లో డేటా సైంటిస్టుల గురించి: ది న్యూ రాక్ స్టార్స్ ఆఫ్ ది టెక్ వరల్డ్.)
డేటా శాస్త్రవేత్తలను పెంపొందించడానికి, కంపెనీలు సంస్కృతి మరియు సంస్థాగత నిర్మాణంపై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టాలి. డేటా ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క బహుళ రంగాలలో త్వరగా ఉత్పాదకత సాధించడానికి చాలా మంది డేటా వర్కర్లకు తగినంత నైపుణ్యాలు మరియు శిక్షణ ఉంది. సమస్య ఏమిటంటే చాలా మంది డేటా సైంటిస్టులుగా మారడానికి ప్రోత్సహించే వాతావరణంలో పనిచేయరు. వారు గోతులులో చిక్కుకున్నారు మరియు డేటా ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఒకటి లేదా రెండు ప్రాంతాలకు పరిమితం. తరచుగా, వారు వారి నిర్వాహకులు "ఆమోదించిన" సాధనాలను ఉపయోగించడానికి పరిమితం చేయబడ్డారు.
