డేటా సైన్స్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఇప్పుడు కంప్యూటర్ సైన్స్ ఇంజనీరింగ్ (CSE) కంటే మెరుగైన కెరీర్ ఎంపికగా పరిగణించబడుతున్నాయని మీరు సరిగ్గా గుర్తించారు. ఇది ప్రధానంగా ఈ క్రింది కారణాల వల్ల సాధ్యమయ్యింది:
డిజిటల్ యుగంలో డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యత
– ప్రతి రంగంలోనూ డేటా ఉత్పత్తి అవుతోంది. ఈ డేటాను విశ్లేషించి, వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటా సైన్స్ మరియు AI నిపుణుల అవసరం పెరిగింది.
– మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ వంటి సాంకేతికతలు ప్రతి పరిశ్రమలోకి చొరబాటు చేసుకుంటున్నాయి.
అధిక జీతాలు మరియు డిమాండ్
– డేటా సైంటిస్టులు, AI ఇంజనీర్లు CSE ప్రొఫెషనల్స్ కంటే 30-40% ఎక్కువ జీతాలు పొందుతున్నారు.
– ఫ్రెషర్స్ కూడా ₹15-20 లక్షల సాలరీ ప్యాకేజీలను పొందడం సాధారణమైంది.
– FAANG (గూగుల్, అమెజాన్, మెటా, మైక్రోసాఫ్ట్, ఎపిల్) వంటి కంపెనీలు ఈ రంగంలో ప్రతిభను అధిక జీతాలకు నియమించుకుంటున్నాయి.
అన్ని పరిశ్రమలకు వర్తించే స్కిల్స్
– CSE ప్రధానంగా సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్, సిస్టమ్స్ డిజైన్ వంటి వాటికే పరిమితం.
– కానీ డేటా సైన్స్ మరియు AI **హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్స్, ఈ-కామర్స్, ఆటోమోటివ్, వ్యవసాయం** వంటి అన్ని రంగాల్లో అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్నాయి.
– ఉదాహరణకు:
- హెల్త్‌కేర్: AI-ఆధారిత రోగ నిర్ధారణ.
- ఫైనాన్స్: ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్, రిస్క్ అనాలిసిస్.
- వ్యవసాయం: క్రాప్ ప్రిడిక్షన్ మోడల్స్.
ఆటోమేషన్ మరియు భవిష్యత్ ట్రెండ్స్
– AI మరియు రోబోటిక్స్ ఫ్యూచర్ జాబ్స్‌ను రీడిఫైన్ చేస్తున్నాయి.
– స్మార్ట్ సిటీస్, ఆటోనోమస్ వెహికల్స్, జెనరేటివ్ AI (ChatGPT, DALL-E) వంటి ఇన్నోవేషన్లు ఈ ఫీల్డ్‌ను మరింత డైనమిక్‌గా మారుస్తున్నాయి.
నైపుణ్యం ఉన్న ప్రొఫెషనల్స్ కొరత
– ప్రస్తుతం AI/డేటా సైన్స్ లో నిజమైన నైపుణ్యం కలిగిన వారు తక్కువ, కాబట్టి డిమాండ్ ఎక్కువ.
– CSEలో కాంపిటిషన్ ఎక్కువ, కానీ AI/డేటా సైన్స్ లో ఇంకా ఎక్కువ అవకాశాలు ఉన్నాయి.
CSE vs. డేటా సైన్స్/AI: ఏది మంచిది?
SE మంచి ఫౌండేషన్ ఇస్తుంది, కానీ ట్రెండ్స్ మారుతున్నాయి.
డేటా సైన్స్/AI భవిష్యత్తుకు సంబంధించినది, అధిక జీతాలు మరియు డైవర్స్ అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి.
సిఫార్సు: CSEలో డిగ్రీ తీసుకుని, AI/డేటా సైన్స్ లో స్పెషలైజేషన్ (PG లేదా సర్టిఫికేషన్స్) చేయడం ఉత్తమం.
డేటా సైన్స్ మరియు AI భవిష్యత్ టెక్ ఇండస్ట్రీలో గోల్డ్ స్టాండర్డ్‌గా మారాయి. ఈ రంగంలో నైపుణ్యం సాధించిన వారికి అత్యుత్తమమైన కెరీర్ అవకాశాలు ఉన్నాయి. కాబట్టి, టెక్-ఆధారిత కెరీర్‌ను లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న వారు ఈ ఫీల్డ్‌లోకి మారడం విజయానికి దారి తీస్తుంది.
మీరు ఈ ఫీల్డ్‌లోకి ప్రవేశించాలనుకుంటే, Python, మెషిన్ లెర్నింగ్, స్టాటిస్టిక్స్, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ వంటి స్కిల్స్‌పై దృష్టి పెట్టండి. ఇంటర్‌న్‌షిప్స్, ప్రాజెక్ట్స్ మరియు ఓపెన్-సోర్స్ కంట్రిబ్యూషన్స్ ద్వారా ప్రాక్టికల్ అనుభవం సంపాదించండి.
