Data Science Market Analysis

cryptofutures.trading இல் இருந்து
Jump to navigation Jump to search

🇮🇳 Binance மூலம் உங்கள் கிரிப்டோ பயணத்தை துவங்குங்கள்

இங்கே பதிவு செய்யவும் மற்றும் வர்த்தக கட்டணங்களில் வாழ்நாள் 10% தள்ளுபடி பெறுங்கள்.

✅ இந்திய ரூபாய் ஆதரவு மற்றும் நேரடி விலக்கம்
✅ பயனர் நட்பு மொபைல் ஆப் மற்றும் தமிழ் பேசும் சேவை
✅ அதிக பரிமாற்ற தொகை மற்றும் பாதுகாப்பான சூழல்

    1. தரவு அறிவியல் சந்தை ஆய்வு

தரவு அறிவியல் (Data Science) என்பது 21-ஆம் நூற்றாண்டின் மிக முக்கியமான தொழில்நுட்பங்களில் ஒன்றாகும். இது, பல்வேறு துறைகளில் உள்ள சிக்கலான பிரச்சனைகளைத் தீர்க்கவும், புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்கவும் உதவுகிறது. இந்தத் தொழில்நுட்பத்தின் சந்தை மதிப்பு தொடர்ந்து அதிகரித்து வருவதால், இது முதலீட்டாளர்களுக்கும், தொழில் வல்லுநர்களுக்கும் ஒரு கவர்ச்சிகரமான களமாக உருவெடுத்துள்ளது. இந்த கட்டுரையில், தரவு அறிவியல் சந்தையின் தற்போதைய நிலை, எதிர்கால வாய்ப்புகள், முக்கிய போக்குகள் மற்றும் சவால்கள் பற்றி விரிவாகக் காண்போம்.

      1. தரவு அறிவியலின் அடிப்படைகள்

தரவு அறிவியல் என்பது புள்ளியியல் (Statistics), கணினி அறிவியல் (Computer Science) மற்றும் கள அறிவு (Domain Expertise) ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைத்து, தரவுகளிலிருந்து பயனுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்கும் ஒரு பல்துறை அணுகுமுறையாகும். தரவு அறிவியல் செயல்முறையின் முக்கிய படிகள் பின்வருமாறு:

1. தரவு சேகரிப்பு (Data Collection): பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவுகளைச் சேகரித்தல். 2. தரவு சுத்தம் செய்தல் (Data Cleaning): தவறான, முழுமையற்ற மற்றும் பொருத்தமற்ற தரவுகளை நீக்குதல். 3. தரவு பகுப்பாய்வு (Data Analysis): தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பெற புள்ளியியல் முறைகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துதல். 4. தரவு காட்சிப்படுத்தல் (Data Visualization): தரவுகளைப் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய வகையில் வரைபடங்கள் மற்றும் விளக்கப்படங்களாக மாற்றுதல். 5. முடிவெடுத்தல் (Decision Making): தரவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் வணிக முடிவுகளை எடுத்தல்.

தரவு சுரங்கம் மற்றும் வணிக நுண்ணறிவு போன்ற தொடர்புடைய துறைகளுடன் தரவு அறிவியலுக்கு நெருங்கிய தொடர்பு உள்ளது.

      1. தரவு அறிவியல் சந்தையின் தற்போதைய நிலை

2023 ஆம் ஆண்டின் தரவுகளின்படி, உலகளாவிய தரவு அறிவியல் சந்தையின் மதிப்பு $93.5 பில்லியன் அமெரிக்க டாலர்களாக மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது. இது ஆண்டுக்கு 26.7% வளர்ச்சி விகிதத்தில் அதிகரித்து, 2030 ஆம் ஆண்டில் $316.4 பில்லியன் அமெரிக்க டாலர்களை எட்டும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. இந்த வளர்ச்சிக்கு முக்கிய காரணங்கள்:

  • தரவுகளின் அளவு அதிகரிப்பு: பெரிய தரவு (Big Data) தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியால், தரவுகளின் அளவு மிகப்பெரிய அளவில் அதிகரித்துள்ளது.
  • தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள்: இயந்திர கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல் (Deep Learning) மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (Artificial Intelligence) போன்ற தொழில்நுட்பங்களின் முன்னேற்றம் தரவு அறிவியல் பயன்பாடுகளை விரிவுபடுத்தியுள்ளது.
  • வணிகங்களின் தேவை: வணிகங்கள் தங்கள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்தவும், வாடிக்கையாளர்களைப் புரிந்து கொள்ளவும், புதிய வருவாய் வாய்ப்புகளை உருவாக்கவும் தரவு அறிவியலைப் பயன்படுத்துகின்றன.

சந்தையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் நிறுவனங்கள்:

  • IBM
  • Microsoft
  • Google
  • Amazon
  • Oracle
  • SAS Institute
  • Tableau
  • Alteryx

சந்தை ஆராய்ச்சி அறிக்கைகள் இந்த நிறுவனங்களின் செயல்பாடுகள் மற்றும் சந்தை பங்களிப்பு குறித்த கூடுதல் தகவல்களை வழங்குகின்றன.

      1. தரவு அறிவியல் சந்தையின் பிரிவுகள்

தரவு அறிவியல் சந்தையை பல்வேறு பிரிவுகளாகப் பிரிக்கலாம்:

  • கூறு (Component): மென்பொருள், சேவைகள்
  • பயன்பாடு (Application): நிதி, சுகாதாரம், சில்லறை வணிகம், உற்பத்தி, அரசு
  • பிராந்தியம் (Region): வட அமெரிக்கா, ஐரோப்பா, ஆசியா பசிபிக், லத்தீன் அமெரிக்கா, மத்திய கிழக்கு மற்றும் ஆப்பிரிக்கா

ஒவ்வொரு பிரிவும் அதன் தனித்துவமான வளர்ச்சி வாய்ப்புகளையும் சவால்களையும் கொண்டுள்ளது. உதாரணமாக, சுகாதாரத் துறையில் தரவு அறிவியல் பயன்பாடு நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டறிதல், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை மற்றும் மருத்துவ ஆராய்ச்சியில் புதிய கண்டுபிடிப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது. சுகாதார தரவு பகுப்பாய்வு குறித்த மேலும் தகவல்களுக்கு, தொடர்புடைய ஆராய்ச்சி கட்டுரைகளைப் படிக்கவும்.

      1. முக்கிய போக்குகள்

தரவு அறிவியல் சந்தையில் தற்போது நிலவும் முக்கிய போக்குகள்:

1. தானியங்கு இயந்திர கற்றல் (AutoML): இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் ஆகிய செயல்முறைகளை தானியங்குபடுத்துகிறது. இது தரவு அறிவியலை பரவலான பார்வையாளர்களுக்குக் கொண்டு சேர்க்கிறது. AutoML கருவிகள் பற்றிய தகவல்களைப் பெறவும். 2. விளக்கக்கூடிய செயற்கை நுண்ணறிவு (Explainable AI - XAI): செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. இது நம்பகத்தன்மை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையை அதிகரிக்கிறது. XAI நுட்பங்கள் குறித்த ஆய்வுகளைப் படிக்கவும். 3. எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் (Edge Computing): தரவு செயலாக்கத்தை தரவு மூலத்திற்கு அருகில் கொண்டுவருகிறது. இது தாமதத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் நிகழ்நேர பயன்பாடுகளை செயல்படுத்துகிறது. எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் பயன்பாடுகள் பற்றிய தகவல்களைப் பெறவும். 4. தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு (Data Privacy and Security): தரவு மீறல்கள் அதிகரித்து வருவதால், தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பிற்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுக்கப்படுகிறது. தரவு பாதுகாப்பு விதிமுறைகள் மற்றும் தனியுரிமை மேம்படுத்தும் தொழில்நுட்பங்கள் பற்றி அறிந்து கொள்வது அவசியம். 5. கிளவுட் அடிப்படையிலான தரவு அறிவியல் (Cloud-based Data Science): கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், தரவு அறிவியல் கருவிகள் மற்றும் சேவைகளை அணுகுவதை எளிதாக்குகிறது. கிளவுட் தரவு அறிவியல் தளங்கள் பற்றிய தகவல்களைப் பெறவும்.

      1. சவால்கள்

தரவு அறிவியல் சந்தையில் பல வாய்ப்புகள் இருந்தாலும், சில சவால்களும் உள்ளன:

1. திறமையான நிபுணர்களின் பற்றாக்குறை: தரவு அறிவியல் நிபுணர்களின் தேவை அதிகரித்து வருவதால், திறமையான நிபுணர்களைக் கண்டுபிடிப்பது கடினமாக உள்ளது. தரவு அறிவியல் பயிற்சி திட்டங்கள் மற்றும் ஆன்லைன் படிப்புகள் இந்த இடைவெளியைக் குறைக்க உதவுகின்றன. 2. தரவு தரம்: மோசமான தரவு தரம் தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் தரவு மேலாண்மைக்கு அதிக கவனம் செலுத்த வேண்டும். தரவு தர மேலாண்மை கருவிகள் பற்றிய தகவல்களைப் பெறவும். 3. தரவு ஒருங்கிணைப்பு: பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவுகளை ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானதாக இருக்கலாம். தரவு ஒருங்கிணைப்பு தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் தரவு கிடங்குகள் இந்த சவாலை சமாளிக்க உதவுகின்றன. 4. எதிர்ப்பு (Resistance): தரவு அறிவியல் முறைகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு சில நிறுவனங்களில் எதிர்ப்பு இருக்கலாம். தரவு அறிவியலின் நன்மைகளை விளக்குவதன் மூலம் இந்த எதிர்ப்பைக் குறைக்கலாம். மாற்ற மேலாண்மை உத்திகள் பயனுள்ளதாக இருக்கும். 5. ஒழுங்குமுறை சிக்கல்கள் (Regulatory Issues): தரவு பயன்பாடு தொடர்பான ஒழுங்குமுறை சிக்கல்கள் தரவு அறிவியல் திட்டங்களை தாமதப்படுத்தலாம். தரவு ஒழுங்குமுறை சட்டங்கள் பற்றி அறிந்து கொள்வது அவசியம்.

      1. எதிர்கால வாய்ப்புகள்

தரவு அறிவியல் சந்தை தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருகிறது. எதிர்காலத்தில், பின்வரும் துறைகளில் அதிக வாய்ப்புகள் உள்ளன:

  • சுகாதாரம்: நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டறிதல், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம், மருந்து கண்டுபிடிப்பு.
  • நிதி: மோசடி கண்டறிதல், கடன் அபாய மதிப்பீடு, முதலீட்டு ஆலோசனை.
  • சில்லறை வணிகம்: வாடிக்கையாளர் நடத்தை பகுப்பாய்வு, சரக்கு மேலாண்மை, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விளம்பரம்.
  • உற்பத்தி: முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு, தரக் கட்டுப்பாடு, உற்பத்தி செயல்முறை மேம்பாடு.
  • போக்குவரத்து: தன்னாட்சி வாகனங்கள், போக்குவரத்து நெரிசல் மேலாண்மை, விநியோகச் சங்கிலி மேம்பாடு.
  • சக்தி: ஆற்றல் பயன்பாடு முன்னறிவிப்பு, ஸ்மார்ட் கிரிட் மேம்பாடு, புதுப்பிக்கத்தக்க எரிசக்தி ஒருங்கிணைப்பு.

புதிய தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப போக்குகள் தரவு அறிவியலின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும்.

      1. வணிக அளவு பகுப்பாய்வு

தரவு அறிவியல் சந்தையின் வணிக அளவு பகுப்பாய்வு, சந்தையில் உள்ள வாய்ப்புகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. சந்தை அளவு, வளர்ச்சி விகிதம், முக்கிய வீரர்கள் மற்றும் போட்டி நிலவரம் போன்ற காரணிகளை உள்ளடக்கியது. சந்தை அளவு பகுப்பாய்வு கருவிகள் மற்றும் போட்டி பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் வணிக முடிவுகளை எடுக்க உதவுகின்றன.

தரவு அறிவியல் திட்டங்களுக்கான முதலீட்டின் மீதான வருவாய் (ROI) பொதுவாக அதிகமாக இருக்கும். ஆனால், திட்டத்தை கவனமாகத் திட்டமிட்டு, சரியான திறன்களைப் பயன்படுத்த வேண்டியது அவசியம்.

      1. திட்டங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப அறிவு

தரவு அறிவியல் திட்டங்களில் பயன்படுத்தப்படும் சில முக்கிய திட்டங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்:

  • பைதான் (Python): தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கு மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழி.
  • ஆர் (R): புள்ளியியல் கணக்கீடு மற்றும் கிராஃபிக்ஸிற்கான நிரலாக்க மொழி.
  • எஸ்.க்யூ.எல் (SQL): தரவுத்தளங்களை நிர்வகிப்பதற்கான மொழி.
  • ஹடூப் (Hadoop): பெரிய தரவு சேமிப்பு மற்றும் செயலாக்கத்திற்கான கட்டமைப்பு.
  • ஸ்பார்க் (Spark): பெரிய தரவு செயலாக்கத்திற்கான வேகமான இயந்திரம்.
  • டென்சார்ஃப்ளோ (TensorFlow): இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான நூலகம்.
  • கேராஸ் (Keras): டென்சார்ஃப்ளோவின் மேல் கட்டப்பட்ட உயர்-நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஏபிஐ.
  • பவர் பிஐ (Power BI): தரவு காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் வணிக நுண்ணறிவு கருவி.
  • டேப்லோ (Tableau): தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவி.

தரவு அறிவியல் கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப பயிற்சி குறித்த தகவல்களைப் பெறவும்.

      1. முடிவுரை

தரவு அறிவியல் சந்தை தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருகிறது. இது வணிகங்கள் மற்றும் தனிநபர்களுக்கு ஏராளமான வாய்ப்புகளை வழங்குகிறது. இந்தத் தொழில்நுட்பத்தின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொண்டு, முக்கிய போக்குகள் மற்றும் சவால்களைச் சமாளிப்பதன் மூலம், தரவு அறிவியல் துறையில் வெற்றி பெற முடியும்.

தரவு அறிவியல் தொழில் வாய்ப்புகள் மற்றும் சந்தை முன்னறிவிப்புகள் பற்றிய கூடுதல் தகவல்களைப் பெறவும்.


பரிந்துரைக்கப்பட்ட எதிர்கால சந்தை பதிவு தளங்கள்

தளம் எதிர்கால செயல்பாடுகள் பதிவு
Binance Futures 125x வரை மூலதனம், USDⓈ-M ஒப்பந்தங்கள் இங்கு பதிவு செய்யவும்
Bybit Futures நிரந்தர தலைகீழ் ஒப்பந்தங்கள் வணிகத்தை தொடங்கு
BingX Futures நகல் வணிகம் BingX இல் சேர்
Bitget Futures USDT உறுதியான ஒப்பந்தங்கள் கணக்கை திற
BitMEX கிரிப்டோ சந்தை, 100x வரை மூலதனம் BitMEX

நமது சமூகத்தில் சேர்க்கை

@strategybin என்ற Telegram சேனலுக்கு குழுசேர்க்கை செய்து மேலும் தகவல்களைப் பெறுங்கள். சிறந்த இலாப தளங்கள் – இங்கு பதிவு செய்யவும்.

நமது சமூகத்தில் பங்கேற்கவும்

@cryptofuturestrading என்ற Telegram சேனலுக்கு குழுசேர்க்கை செய்து பகுப்பாய்வு, இலவச சமிக்ஞைகள் மற்றும் மேலும் தகவல்களைப் பெறுங்கள்!

🔻 இந்தியாவில் சிறந்த கிரிப்டோ பிளாட்ஃபாரங்கள்

🎯 BingX: இங்கே இணையுங்கள் மற்றும் ₹6800 மதிப்புள்ள வரவேற்பு பரிசுகளைப் பெறுங்கள்.

✅ Copy Trading, Bonus மற்றும் Mastercard ஆதரவு


🔥 Bybit: Bybit இல் பதிவு செய்யவும் மற்றும் ₹5000 வரவேற்பு போனஸ் பெறுங்கள்.

✅ P2P வர்த்தகம் மற்றும் இந்திய பங்கு வங்கி ஆதரவு


🚀 KuCoin: KuCoin இல் இணையுங்கள் மற்றும் உங்கள் வங்கியில் நேரடி crypto வாங்குங்கள்.

✅ FIU பதிவு செய்யப்பட்டவை, ₹ ஆதரவு மற்றும் வலுவான பாதுகாப்பு

"https://cryptofutures.trading/ta/index.php?title=Data_Science_Market_Analysis&oldid=1793" இருந்து மீள்விக்கப்பட்டது