ଏହି ତଥ୍ୟ ବିଜ୍ଞାନ ପାଠ୍ୟକ୍ରମ କାହା ପାଇଁ?
ଏହା ପରିଚାଳକ, ବିପଣନ କର୍ମୀ, ଉତ୍ପାଦ ସମ୍ବନ୍ଧୀୟ କାମ କରୁଥିବା ଲୋକ, ପରିଚାଳନା କାର୍ଯ୍ୟର ମୁଖ୍ୟ ଓ ପ୍ରତିଷ୍ଠାତାଙ୍କ ପାଇଁ, ଯେଉଁମାନେ ଡ୍ୟାଶବୋର୍ଡ ପାଆନ୍ତି, ବିଶ୍ଳେଷଣ କରାନ୍ତି କିମ୍ବା ତଥ୍ୟ ଆଧାରରେ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନିଅନ୍ତି, ଏବଂ ଭଲ ପ୍ରଶ୍ନ ପଚାରିବା ଓ ଦୁର୍ବଳ ନିଷ୍କର୍ଷ ଚିହ୍ନଟ କରିବାକୁ ଚାହାନ୍ତି। ସ୍ପ୍ରେଡ୍ଶିଟ୍ର ମୌଳିକ ପରିଚୟ ଥିଲେ ଯଥେଷ୍ଟ, ଆଉ କିଛି ଦରକାର ନାହିଁ।
ଏହି ତଥ୍ୟ ବିଜ୍ଞାନ ପାଠ୍ୟକ୍ରମ କାହା ପାଇଁ ନୁହେଁ?
ଡାଟା ସାଇଣ୍ଟିଷ୍ଟ ଚାକିରି ପାଇବା ପାଇଁ ପୂର୍ଣ୍ଣକାଳୀନ ଶିକ୍ଷାପଥ ଚାହୁଁଥିବା ଲୋକଙ୍କ ପାଇଁ ଏହା ନୁହେଁ। ମୁଖ୍ୟ ଶିକ୍ଷାକ୍ରମ ପାଇଁ କୋଡ୍ ଲେଖିବା ଦରକାର ନାହିଁ, ଏବଂ Python ଓ SQLରେ ଇଚ୍ଛାଧୀନ କୋଡିଂ ପାଠ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ମୂଳରୁ ଆରମ୍ଭ ହୁଏ। କିନ୍ତୁ ଏଗୁଡ଼ିକ ବିଶ୍ୱବିଦ୍ୟାଳୟ କିମ୍ବା କଲେଜର ଡାଟା ସାଇନ୍ସ ପାଠ୍ୟକ୍ରମ କିମ୍ବା ସଘନ ପୂର୍ଣ୍ଣକାଳୀନ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଶିବିରରେ ମିଳୁଥିବା ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା, ପ୍ରକଳ୍ପ କାର୍ଯ୍ୟର ସଂଗ୍ରହ ଓ ମାର୍ଗଦର୍ଶନର ବିକଳ୍ପ ନୁହେଁ, ଏବଂ ଏଠାରେ ଚାକିରିର କୌଣସି ନିଶ୍ଚିତତା ନାହିଁ। ପୂର୍ବରୁ ଡାଟା ସାଇଣ୍ଟିଷ୍ଟ କିମ୍ବା ଇଞ୍ଜିନିୟର ଭାବେ କାମ କରୁଥିବା ଏବଂ ଉନ୍ନତ ବିଶେଷଜ୍ଞ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଚାହୁଁଥିବା ଲୋକଙ୍କ ପାଇଁ ମଧ୍ୟ ଏହା ନୁହେଁ। ଅନେକ ଲୋକ ଦୁଇଟିକୁ ମିଶାଇ ଶିଖନ୍ତି: ଏଠାରେ ମୌଳିକ ଜ୍ଞାନ ଓ ପ୍ରଥମ କୋଡିଂ ଅଭ୍ୟାସ, ଏବଂ ଚାକିରି ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକ ଦକ୍ଷତା ହାସଲ କରିବାକୁ ଏକ ଦୀର୍ଘମିଆଦୀ ବୈଷୟିକ ଶିକ୍ଷାପଥ।
ପ୍ରତ୍ୟେକ ମଡ୍ୟୁଲ୍ରେ ମୁଁ କ’ଣ ଶିଖିବି?
ଛଅଟି ପାଠ୍ୟଖଣ୍ଡ ଏକ ବାସ୍ତବ ବିଶ୍ଳେଷଣର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ଅନୁସରଣ କରେ—କେହି ପଚାରିଥିବା ପ୍ରଶ୍ନଠାରୁ ସେ ନେଉଥିବା ନିଷ୍ପତ୍ତି ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ।
1. ବ୍ୟବସାୟିକ ପ୍ରଶ୍ନରୁ ତଥ୍ୟଭିତ୍ତିକ ପ୍ରଶ୍ନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ
'ବିକ୍ରୟ କାହିଁକି କମୁଛି?' ପ୍ରଶ୍ନକୁ ତଥ୍ୟ ଆଧାରରେ ଉତ୍ତର ଦେଇହେବା ଭଳି ପ୍ରଶ୍ନରେ ପରିଣତ କରିବା, ଏବଂ କ’ଣ ମିଳିଲେ ଆପଣଙ୍କ ମତ ବଦଳିବ ତାହା ସ୍ଥିର କରିବା।
2. ତଥ୍ୟ: ଏହା କେଉଁଠୁ ଆସେ ଏବଂ କିପରି ଭ୍ରମିତ କରେ
ନମୁନା, ଅନୁପଲବ୍ଧ ତଥ୍ୟ, ଦଳ ଅନୁଯାୟୀ ଭିନ୍ନ ପରିଭାଷା ଏବଂ ସବୁଠୁ ସହଜରେ ମିଳୁଥିବା ତଥ୍ୟ କାହିଁକି ପ୍ରାୟତଃ ଅନୁପଯୁକ୍ତ ହୋଇଥାଏ।
3. ବର୍ଣ୍ଣନାତ୍ମକ ପରିସଂଖ୍ୟାନ
ହାରାହାରି, ମଧ୍ୟକ, ବିସ୍ତାର, ଶତକଡ଼ା ଓ ହାର, ଏବଂ କେତେବେଳେ ପ୍ରତ୍ୟେକଟି ପ୍ରକୃତ ଚିତ୍ରକୁ ଲୁଚାଇଦିଏ।
4. ତଥ୍ୟର ଦୃଶ୍ୟ ଉପସ୍ଥାପନା
ପ୍ରଶ୍ନର ଉତ୍ତର ଦେଉଥିବା ଏକ ଚାର୍ଟ ବାଛିବା ଏବଂ ଅଜାଣତରେ କିମ୍ବା ଜାଣିଶୁଣି ବିଭ୍ରାନ୍ତ କରୁଥିବା ଚାର୍ଟଗୁଡ଼ିକୁ ବୁଝି ପଢ଼ିବା।
5. ପରୀକ୍ଷଣ ଓ A/B ପରୀକ୍ଷା
ସରଳ ଭାଷାରେ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଗୋଷ୍ଠୀ, ନମୁନାର ଆକାର, ପରିସଂଖ୍ୟାନଗତ ତାତ୍ପର୍ଯ୍ୟ ଏବଂ ସହସମ୍ପର୍କ କାହିଁକି କାରଣ-ଫଳ ସମ୍ପର୍କ ନୁହେଁ।
6. ବିଶ୍ଳେଷକ ଓ AI ସହ କାମ କରିବା
ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ ସଂକ୍ଷିପ୍ତ ବିବରଣୀ ଲେଖିବା, ଫଳାଫଳ ସମୀକ୍ଷା କରିବା ଏବଂ AI ସହାୟକଙ୍କ ଗଣନା ଯାଞ୍ଚ କରିବା ସହ ସେମାନଙ୍କ ସାହାଯ୍ୟରେ ତଥ୍ୟ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିବା।
ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଶିକ୍ଷଣ ପଥ ମୋ ଅନୁଯାୟୀ କିପରି ବଦଳେ?
ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ସ୍ତର ଯାଞ୍ଚରେ ପ୍ରତିଶତ, ହାରାହାରି ଓ ଚିତ୍ରଲେଖ ବିଷୟରେ ଆପଣ କେତେ ସହଜ ଅନୁଭବ କରନ୍ତି ଏବଂ କି ପ୍ରକାର ନିଷ୍ପତ୍ତି ନିଅନ୍ତି ତାହା ଯାଞ୍ଚ କରାଯାଏ। ବିପଣନ ମୁଖ୍ୟଙ୍କ ଉଦାହରଣଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରଚାର ଅଭିଯାନର ପରୀକ୍ଷା ଓ ରୂପାନ୍ତରଣ ହାରକୁ କେନ୍ଦ୍ର କରେ; ପରିଚାଳନା ପ୍ରବନ୍ଧକଙ୍କ ଉଦାହରଣଗୁଡ଼ିକ ବିତରଣ ସମୟ ଓ ତ୍ରୁଟି ହାରକୁ କେନ୍ଦ୍ର କରେ। ଯଦି ଆପଣ ଆଗରୁ ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ସହ ପରିସଂଖ୍ୟାନ ପଢ଼ିପାରନ୍ତି, ପାଠକ୍ରମ ଶୀଘ୍ର ପରୀକ୍ଷଣ ଓ କାମର ସଂକ୍ଷିପ୍ତ ବିବରଣୀ ଆଡ଼କୁ ଯାଏ।
ମୁଁ କ’ଣ ଅଭ୍ୟାସ କରିବି?
ଆପଣ କାଳ୍ପନିକ କିମ୍ବା ସାର୍ବଜନୀନ ତଥ୍ୟସମୂହ ବ୍ୟବହାର କରି ତଥ୍ୟ ସମ୍ବନ୍ଧୀୟ କାମ ସହ ଜଡ଼ିତ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବା ଅଭ୍ୟାସ କରିବେ। ପ୍ରତ୍ୟେକ କାମକୁ ଦେଖିହେଉଥିବା ଏକ ମାନଦଣ୍ଡଭିତ୍ତିକ ଅଙ୍କନ ମାର୍ଗଦର୍ଶିକା ଅନୁଯାୟୀ ଅଙ୍କ ଦିଆଯାଏ ଓ କ’ଣ ଆହୁରି ଭଲ କରିବା ଦରକାର ସେ ବିଷୟରେ ମତାମତ ମିଳେ, ଏବଂ ଆପଣ ଯେକୌଣସି ଅଙ୍କର ସମୀକ୍ଷା ପାଇଁ ଅନୁରୋଧ କରିପାରିବେ।
ନମୁନା କାମ: ଭୋଜନ ପ୍ରସ୍ତୁତି କିଟ୍ ବିକ୍ରି କରୁଥିବା ଏକ କାଳ୍ପନିକ କମ୍ପାନି, ଗ୍ରିନ୍ବାସ୍କେଟ୍, ଦୁଇ ସପ୍ତାହ ଧରି ଏକ ନୂଆ ସ୍ୱାଗତ ଇମେଲ୍ ପଠାଇଲା ଏବଂ ଜଣାଇଲା ଯେ ଏହାକୁ ଖୋଲିଥିବା ଗ୍ରାହକଙ୍କ ପୁଣି ଅର୍ଡର୍ କରିବାର ସମ୍ଭାବନା 30 ପ୍ରତିଶତ ଅଧିକ ଥିଲା। ଏହା କାହିଁକି ଇମେଲ୍ଟି ସଫଳ ହୋଇଥିବାର ପ୍ରମାଣ ନୁହେଁ ତାହା ଆପଣ ବୁଝାନ୍ତି ଏବଂ ଏକ ନିରପେକ୍ଷ A/B ପରୀକ୍ଷାର ଯୋଜନା କରନ୍ତି। ମୂଲ୍ୟାୟନ ମାନଦଣ୍ଡରେ ଯାଞ୍ଚ କରାଯାଏ ଯେ ଆପଣ ସ୍ୱୟଂ-ଚୟନ ସମସ୍ୟା ଚିହ୍ନଟ କରିଛନ୍ତି, ଏକ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଗୋଷ୍ଠୀ ନିର୍ଦ୍ଧାରଣ କରିଛନ୍ତି, ଆଗରୁ ଗୋଟିଏ ସଫଳତା ମାପକ ବାଛିଛନ୍ତି ଏବଂ କେହି ଫଳାଫଳ ଦେଖିବା ପୂର୍ବରୁ ପରୀକ୍ଷା କେତେ ଦିନ ଚାଲିବା ଉଚିତ ତାହା କହିଛନ୍ତି।
ତଥ୍ୟ ବିଜ୍ଞାନ ପାଠ୍ୟକ୍ରମ ସାରିବାକୁ କେତେ ସମୟ ଲାଗେ?
ପ୍ରତ୍ୟେକ ପାଠ 10 ରୁ 15 ମିନିଟ୍ର। ଆପଣଙ୍କ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ପାଠକ୍ରମ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ଦକ୍ଷତା ଯାଞ୍ଚ ଓ ଆପଣ କେତେ ନିୟମିତ ପଢ଼ନ୍ତି ତାହା ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ, ତେଣୁ ଘଣ୍ଟା ସଂଖ୍ୟା ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ନୁହେଁ। ପରିସଂଖ୍ୟାନରେ ପୂର୍ବ ଜ୍ଞାନ ଥିବା ବ୍ୟକ୍ତି ତୃତୀୟ ମଡ୍ୟୁଲ୍ର ଅନେକ ଅଂଶ ଛାଡ଼ିପାରନ୍ତି, କିନ୍ତୁ ସଂଖ୍ୟା ସହିତ କାମ କରିବାରେ ନୂଆ ବ୍ୟକ୍ତି ପରୀକ୍ଷଣ ପୂର୍ବରୁ ଅଧିକ ଅଭ୍ୟାସ ପାଆନ୍ତି।
ମୁଁ ଶେଷ କଲେ କ’ଣ ପାଇବି?
ଅନ୍ତିମ ବ୍ୟାବହାରିକ ମୂଲ୍ୟାୟନରେ ଆପଣଙ୍କୁ ଏକ ବିଶ୍ଳେଷଣର ସମାଲୋଚନାମୂଳକ ସମୀକ୍ଷା କରିବାକୁ ଓ ଅଧିକ ଭଲ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ ସଂକ୍ଷିପ୍ତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ଲେଖିବାକୁ କୁହାଯାଏ। ଉତ୍ତୀର୍ଣ୍ଣ ହେଲେ ପେଶାଜୀବୀଙ୍କ ପାଇଁ ତଥ୍ୟ ବିଜ୍ଞାନର ମୌଳିକ ଜ୍ଞାନରେ ସ୍ୱୀକୃତ ପ୍ରମାଣପତ୍ର ମିଳେ। ଏହା ଔପଚାରିକ ମାନ୍ୟତାପ୍ରାପ୍ତ ଯୋଗ୍ୟତା ନୁହେଁ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ବିଜ୍ଞାନରେ ବୈଷୟିକ ଦକ୍ଷତାର ଦାବି କରେ ନାହିଁ।
ତଥ୍ୟ ବିଜ୍ଞାନ ପାଠ୍ୟକ୍ରମର ମୂଲ୍ୟ କେତେ?
ଅଲଗା ପାଠ୍ୟକ୍ରମ ଶୁଳ୍କ ନାହିଁ: ଏହା ଆପଣଙ୍କ ଯୋଜନାରେ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ। ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଯୋଜନାର ମୂଲ୍ୟ ମାସକୁ USD 79 କିମ୍ବା ବର୍ଷକୁ USD 790। ଦଳ ଯୋଜନାରେ 3 ଜଣ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସଦସ୍ୟଙ୍କ ପାଇଁ ମାସକୁ USD 189 କିମ୍ବା ବର୍ଷକୁ USD 1,890, ଏବଂ ପ୍ରତ୍ୟେକ ଅତିରିକ୍ତ ସଦସ୍ୟଙ୍କ ପାଇଁ ମାସକୁ USD 49 କିମ୍ବା ବର୍ଷକୁ USD 490 ଲାଗେ। 25 ଜଣ ସଦସ୍ୟଠାରୁ ସଂଖ୍ୟା ଆଧାରିତ ମୂଲ୍ୟ ଲାଗୁ ହୁଏ। 7-ଦିନର ମାଗଣା ପରୀକ୍ଷାମୂଳକ ବ୍ୟବହାର ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ, ଏବଂ କ୍ରେଡିଟ୍ କାର୍ଡ ଦରକାର ନାହିଁ।