डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist) आणि मशीन लर्निंग इंजिनीअर (Machine Learning Engineer) या दोन्ही भूमिकांसाठी तुम्हाला वेगवेगळ्या प्रकारच्या कौशल्यांची आणि त्या संबंधित कोर्सेसची आवश्यकता असते, तरीही या दोन्ही क्षेत्रांमध्ये मशीन लर्निंग (Machine Learning) चा सखोल अभ्यास महत्त्वाचा आहे.

डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist) साठी आवश्यक कोर्सेस आणि कौशल्ये:

• डेटा सायंटिस्ट डेटाचे विश्लेषण करून त्यातून महत्त्वाची माहिती आणि बिझनेस इन्साईट्स काढतात. ते वैज्ञानिक पद्धतीने मॉडेल्स तयार करतात आणि भविष्यातील अंदाज (prediction) व निर्णय घेण्यासाठी मदत करतात.
• प्रोग्रामिंग भाषा: Python आणि R यांसारख्या प्रोग्रामिंग भाषांचे ज्ञान असणे आवश्यक आहे.
• सांख्यिकी (Statistics) आणि संभाव्यता (Probability): डेटाचे योग्य प्रकारे आकलन करण्यासाठी आणि मॉडेलिंगसाठी मूलभूत सांख्यिकी आणि संभाव्यता समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
• डेटा हाताळणी: डेटा गोळा करणे (Data Collection), डेटा क्लीनिंग (Data Cleaning), डेटा विश्लेषण (Data Analysis) आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization) यांसारखी कौशल्ये आवश्यक आहेत. यासाठी Excel आणि Tableau सारखी साधने उपयुक्त ठरतात.
• मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग मॉडेल्स विकसित करणे आणि त्यांचा वापर करणे हे डेटा सायन्सचा एक महत्त्वाचा भाग आहे.
• शिक्षण: तुम्ही बीएससी डेटा सायन्स (BSc Data Science), बीसीए डेटा सायन्स (BCA Data Science) किंवा बीटेक बिग डेटा ॲनालिटिक्स (BTech Big Data Analytics) सारखे पदवी अभ्यासक्रम करू शकता. तसेच, IBM Data Science Professional Certificate किंवा Google Data Analytics Certificate सारखे व्यावसायिक प्रमाणपत्र अभ्यासक्रमही उपलब्ध आहेत.

मशीन लर्निंग इंजिनीअर (Machine Learning Engineer) साठी आवश्यक कोर्सेस आणि कौशल्ये:

• मशीन लर्निंग इंजिनीअर असे अल्गोरिदम (algorithms) तयार करतात आणि ऑप्टिमाइझ करतात जे कॉम्प्युटरला डेटामधून शिकण्यास सक्षम करतात. ते मोठ्या डेटासेटवर काम करतात, मॉडेल्स विकसित करतात आणि न्यूरल नेटवर्क (neural networks) सारख्या तंत्रांचा वापर करतात.
• मशीन लर्निंग प्रक्रिया: अल्गोरिदमच्या डिझाइनपासून ते त्याच्या डिप्लॉयमेंट (deployment) आणि उत्पादनापर्यंत (production) संपूर्ण मशीन लर्निंग प्रक्रियेवर त्यांचे प्रभुत्व असते.
• क्लाउड प्लॅटफॉर्म: AWS (Amazon Web Services) आणि Google Cloud सारख्या क्लाउड सोल्यूशन्सवर काम करण्याची क्षमता असणे आवश्यक आहे.
• मॉडेल बिल्डिंग आणि डिप्लॉयमेंट: मशीन लर्निंग मॉडेल्स तयार करणे, त्यांचे मूल्यांकन करणे आणि डेटा प्रेडिक्शनसाठी बिगक्वेरी एमएल (BigQuery ML) सारख्या साधनांचा वापर करणे.
• शिक्षण: मशीन लर्निंगमध्ये पदव्युत्तर अभ्यासक्रम (Postgraduate courses) जसे की एमटेक (M.Tech) आणि एमएससी (M.Sc) उपयुक्त आहेत. तसेच, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence) संबंधित क्षेत्रांमध्ये पदवी असणे आवश्यक आहे.
• ऑनलाईन कोर्सेस: Coursera आणि Google Cloud सारख्या प्लॅटफॉर्मवर मशीन लर्निंग इंजिनीअरिंगसाठी विशिष्ट लर्निंग पाथ (Learning Paths) आणि कोर्सेस उपलब्ध आहेत.

दोन्ही क्षेत्रांमध्ये Python, सांख्यिकी आणि मशीन लर्निंगचे ज्ञान महत्त्वाचे आहे. डेटा सायंटिस्ट डेटाचे विश्लेषण आणि त्यातून निष्कर्ष काढण्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करतात, तर मशीन लर्निंग इंजिनीअर हे मशीन लर्निंग सिस्टीम तयार करणे, डिप्लॉय करणे आणि त्यांची देखभाल करण्यावर लक्ष केंद्रित करतात.