Dunida maanta casriga ah, fahamka kala soocida iyo adeegsiga Data scientist iyo Data analyst ayaa muhiim u ah, xiiso gaar ahna u leh dadka ku cusub field-gan iyo barashadiisa. Maqaalkani waxa uu ujeedadiisu tahay in la kala saaro labadan qaybood, iyada oo aynu diiradda saarayno, kala duwanaanshahooda, programska ay isticmaalaan, iyo dariiqa ku habboon qofkii baranaya labadan xirfadood. Haddii aad raadinaysay inaad soo gasho xirfadahan waxad heli doontaa fahamguud oo kaa caawin doona wixii go’aan qaadasho ah ee la xiriira xirfadahan.
Data science waa maaddo isku dhafan oo adeegsata qaacidooyin sayniska ah, xisaabaha algorithms, iyo nidaamyada kale si ay xogta dhexdeeda ugasoo saaraan, una soo bandhigaan aqoon cusub iyo fikrado aan horey loo haynin. Waxay ka kooban tahay xirfadda oo shaqadeeda ka mida nidaamyada data cleansing (nadiifinta iyo kala shaandhayta xogta), preparation (diyaarinta xogta), analysis (baadhitaanka xogta), samaynta machine learning models si ay u usoo bandhigaan saadaasha waxyaabo dhicikara, diyaarinta nidaamyada iswada ee gaara go’aamada, iyo soo bandhigista figrado cusub oo dhinaca AI-ga ah. Data scientist waxaa qasab ah in ay aqoon fiican u lahaadaan xirfadaha kala ah, progamming languageska qaasatan (Python iyo R), statistical analysis iyo machine learning.
Data analyst, dhanka kale, waxa ay inta badan diiradda saaraan habka loo yaqaan statistical analysis oo ah in ay baadhitaan iyo falanqayn ku sameeyaan xog markaas jirta ama lahelikaro. Hadafka koowaad waa inay soo bandhigaan figrado qarsoonaa sidoo kale ka jawaabaan su’aalo khaas ah kuna salaysan xogta markaas loo dhiibay. ee data analyst. Data analys waxay caadi ahaan ku shaqeeyaan xog habaysan(structured data), si ay ugu fududaato la falgelidda iyo waxkabedelka xogtaas, sidoo kale xogta waxay usoo bandhigaan qaab visual ah oo lafahmikaro, si ay u fududaato in go’aan fiican oo mustaqbalka ku salaysan la. Waxay u baahan yihiin xirfadda SQL, visualization tools ( sida Tablea iyo PowerBI) , iyo faham xooggan oo dhinaca statistical methods-ka ah si ay xogta ugalasoo dhex baxaan xogo kale oo dheeraad ah oo qarsoonaa.
Qiimee waxad xiisaynayso iyo xirfada waqtigan: Haddii ay kusoo jiidato ama aad xiisaynayso horumarinta xisaabaha algorithm, machine learning iyo samaynta nidaamyo cusub oo lagu kala shaandheeyo xogaha, data science ayaa kugu haboon. Haddii aad door bidayso inaad soo bandhigto aragtiyo cusub, horumariso ganacsiyada adigoo ka jawaabaya cabashooyinkooda, sidoo kale aad jeceshahay statistical analysing waxa kugu haboon data analyst.
Hayaanka waxbarasho: Labada qayboodba waxay ubaahanyihiin xirfadaha mathematics, statistics, iyo programming. Shaqooyinka Data science waxa inta badan qofka lagu xiraa shahaada Master ama Ph.D, halka data analysing ay ku filantahay shahaada jamaca bachelor level ama keliya inaad haysato bes takhasusaad ku salaysan toolska loo isticmaalo sida shahaadooyinka google data analytics professional certificate iyo microsoft power bi certification.
Suuqa manta iyo isbedellada mustaqbalka: Labada xirfadoodba waa kuwo leh suuq shaqo oo fiican, but waxad doorato waxa iyaduna saamayn ku leh industry-ga aad rabto inaad ku biirto sida shirkadaha teknolojiga, caafimaadka, dhaqaalaha iyo ganacsiyada e-commerce. Marwalba waxa muhiim ah inaad qiimayso oo isbarbar dhigto suuqa maanta iyo shayga aad xiisanayso, sidoo kale is waydiiso ama ka fekerto isbedelada teknologi ee ku imaankara, iyo sidaad ula socon lahayd.
Labadan xirfadood waa 2 xirfadood oo muuhiim ah, waxaana xusid mudan in qofka data sceintist-ga ah uu qaban karo shaqada qofka data analystaha ah, madama data analysing ay ka mid tahay shaqooyinkiisa. Taas bedelkeeda qofka Data analystaha ah ma qabankaro dhamaan shaqooyinka data scientistaha waxaana jira waxyaabo badan oo uusan cilmi ulahayn. Si kale hadaan u dhigto Data analysing waa qayb kamida shaqooyinka data scientistuhu uu qabto.
5A-HUB waa website aad ku barandoonto qaar kamida xirfadaha ugu sareeya casrigan. Sidoo kale ka heli doonto adeegyo kala duwan oo loogu talagalay ganacsiyada kala duwan.
© All Rights Reserved.