Data Scientist வேலை / Career Path, சம்பளம், முன்னணி பல்கலைக்கழகங்கள் & Hiring Companies தமிழ்

டேட்டா சயண்டிஸ்ட் வேலை வாய்ப்புகள் 2025 - முழு வழிகாட்டி

டேட்டா சயண்டிஸ்ட் என்றால் என்ன?

டேட்டா சயண்டிஸ்ட் என்பது ஒரு நிறுவனத்தில் சேகரிக்கப்படும் பெரிய அளவிலான தரவை (Data) பகுப்பாய்வு செய்து, அதிலிருந்து பயனுள்ள முடிவுகளை எடுக்கக் கூடிய நிபுணர். இவர்கள் இயந்திரக் கற்றல் (Machine Learning), புள்ளியியல் (Statistics), நிரலாக்கம் (Programming) போன்ற திறன்களைப் பயன்படுத்தி நிறுவனத்திற்கு வணிக முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறார்கள்.

ஏன் டேட்டா சயண்டிஸ்ட் வேலைகள் அதிகம் தேவைப்படுகிறது?

இன்றைய காலகட்டத்தில், உலகளாவிய நிறுவனங்கள் அனைத்தும் Big Data-ஐ நம்பிக்கையுடன் பயன்படுத்துகின்றன. வணிக முடிவுகள், வாடிக்கையாளர் நடத்தை (Customer Behaviour), சந்தை போக்குகள் (Market Trends) போன்றவற்றை கணிக்க Data Scientist-கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றனர். அதனால், 2025-க்குள் இந்த வேலைகளின் தேவை மிக அதிகரித்துள்ளது.

டேட்டா சயண்டிஸ்ட் ஆக வேண்டிய திறன்கள்

• Python, R, SQL போன்ற programming மொழிகளில் திறமை
• Machine Learning Algorithms பற்றிய அறிவு
• Statistics மற்றும் Mathematics அடிப்படை
• Data Visualization tools (Tableau, PowerBI) பயன்படுத்தும் திறன்
• Big Data tools (Hadoop, Spark) பற்றிய அறிவு
• Problem Solving மற்றும் Critical Thinking திறன்

படிப்பு மற்றும் பாடநெறிகள்

டேட்டா சயண்டிஸ்ட் ஆக விரும்புபவர்கள் கணினி அறிவியல் (Computer Science), புள்ளியியல் (Statistics), கணிதம் (Mathematics), அல்லது பொறியியல் (Engineering) துறைகளில் பட்டம் பெற்றிருக்கலாம். கூடுதலாக, Coursera, edX, Udemy போன்ற ஆன்லைன் பாடநெறிகள் மூலம் Data Science மற்றும் AI குறித்த சிறப்பு சான்றிதழ்கள் பெறலாம்.

சம்பளம் மற்றும் வேலை வாய்ப்பு

இந்தியாவில் ஒரு Data Scientist-ன் சராசரி ஆண்டு சம்பளம் ரூ.8 லட்சம் முதல் ரூ.25 லட்சம் வரை இருக்கலாம். அமெரிக்கா, ஐரோப்பா போன்ற நாடுகளில் ஆண்டு $100,000-க்கும் மேல் சம்பளம் வழங்கப்படுகிறது. இந்தியா, அமெரிக்கா, கனடா, ஜெர்மனி, சிங்கப்பூர் போன்ற நாடுகளில் Data Scientist வேலை வாய்ப்புகள் மிக அதிகமாக உள்ளன.

டேட்டா சயண்டிஸ்ட் வேலைகளின் நன்மைகள்

• உயர் சம்பளம் மற்றும் நல்ல வேலை வாய்ப்பு
• புதிய தொழில்நுட்பங்களை கற்றுக்கொள்ளும் வாய்ப்பு
• நிறுவன முடிவெடுப்பில் நேரடி பங்காற்றும் வாய்ப்பு
• சர்வதேச அளவில் அதிக வேலை வாய்ப்பு

சவால்கள் மற்றும் குறைகள்

• புதிய தொழில்நுட்பங்களை தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ள வேண்டியது அவசியம்
• வேலை சிரமமானதும் நேரம் எடுத்துக்கொள்ளக்கூடியதும்
• சில நேரங்களில் வேலை அழுத்தம் (Work Pressure) அதிகமாக இருக்கும்

முக்கிய புத்தகங்கள் மற்றும் ஆதாரங்கள்

• "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow"
• "Python for Data Analysis"
• "The Elements of Statistical Learning"
• Kaggle, Analytics Vidhya போன்ற ஆன்லைன் தளங்கள்

Interview தயாராகும் வழிகள்

• Programming coding challenges-ஐ regular-ஆ solve செய்யுங்கள்
• Real-world datasets-ஐ பயன்படுத்தி projects செய்யுங்கள்
• Machine Learning models-ஐ practice செய்யுங்கள்
• முந்தைய interview கேள்விகளை படித்து தயாராகுங்கள்

2025-இல் டேட்டா சயண்டிஸ்ட் வேலை நிலவரம்

2025-இல் Data Scientist வேலைகள் உலகளவில் மிக வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறைகளில் ஒன்றாகும். AI, Big Data, Cloud Computing, Cybersecurity ஆகியவை இணைந்து புதிய வேலைகளை உருவாக்குகின்றன. இந்தியா போன்ற வளர்ந்து வரும் நாடுகளில் Data Scientist-க்கு அதிக தேவை இருப்பதால் இளம் தலைமுறைக்கு இது ஒரு சிறந்த தொழில் வாய்ப்பாக இருக்கும்.

1. Data Scientist ஆகும் Career Path — படிநிலைகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள்

1. படிப்பு அடித்தளம் (Bachelor’s)
   • கடந்தியல், புள்ளியியல், கணினி அறிவியல், இலகு இயற்பியல் போன்ற பாடங்களில் B.Sc./B.E./B.Tech.
   • முக்கிய திறன்கள்: Python, SQL, அடிப்படை புள்ளியியல், தரவு தூய்மை.
2. முன்னோக்கி பயிற்சி (Upskilling)
   • சான்றிதழ்கள்: Coursera/edX/கல்லூரி தேர்ச்சி (Machine Learning, Deep Learning, NLP).
   • பிராஜெக்டுகள்: Kaggle பிரச்சினைகள், தனிப்பட்ட திட்டங்கள், GitHub பোর্ট்ஃபோலியோ.
3. ஆரம்ப நிலை வேலை (Entry-level / Junior Data Scientist)
   • பொறுப்புகள்: தரவு ஆய்வு, எளிய மாடல்கள், பூரண தரவு கையாளுதல்.
   • எடுத்துக்காட்டு டைடாசு: "Data Analyst → Junior Data Scientist".
4. மத்திய நிலை (Mid-level / Data Scientist)
   • பொறுப்புகள்: மாடல் உருவாக்கம், முன்னேற்றம், A/B சோதனைகள், டெப்ளவன்.
5. மூத்த நிலை (Senior / Lead / Principal)
   • பொறுப்புகள்: திட்ட மேலாண்மை, ஆராய்ச்சி வழிகாட்டல், ஸ்ட்ராட்டஜிக் தீர்மானங்கள், டீம் சீரமைப்பு.
6. முன்னணி பாதை விரிவுகள்
   • ML Engineer, Data Engineering Lead, Applied Researcher (PhD), Chief Data Officer.

2. திறன்கள் (Skills) — இடைக்காலம் மற்றும் தகுதிகள்

• பயத்தான் / R — தரவு மைய ஒழுங்குபடுத்தல் மற்றும் மாடலிங்
• SQL — தகவல் திரட்டல் மற்றும் பகுப்பாய்வு
• மெஷின் லேர்னிங் — Regression, Classification, Tree-based models, Neural networks
• புள்ளியியல் — Hypothesis testing, Probability
• Data Engineering அறிவு — ETL, Big Data (Spark அல்லது Hadoop)
• கொழுங்கியல் திறன் — Problem framing, Communication, Visualisation (Tableau / Matplotlib)

3. சம்பள ஒப்பீடு (Salary Comparison) — சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப ஒரு சுருக்கமான வரைபடம்

கீழே கொடுக்கப்பட்டவை சந்தை சார்ந்த சிற்றான மதிப்பீடுகள்; அனுபவம், நகரம், நிறுவனத்தின் அளவு மற்றும் இடம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வேறுபடும்.

நாட்டுப் பகுதி	Freshers / Entry (ஆதா)	Mid-level (3-6 ஆண்டுகள்)	Senior / Principal
இந்தியா (INR)	₹3.5 - ₹8 LPA	₹10 - ₹20 LPA	₹25 LPA மற்றும் அதற்கு மேல் (Lead / Principal)
அமெரிக்கா (USD)	$80k - $120k	$120k - $180k	$180k - $350k+
யூனைடெட்கிங் (UK, GBP)	£30k - £50k	£50k - £90k	£90k மற்றும் அதற்கு மேல்

மேலதிகமாக: அரசு மற்றும் பிரபலமான திருப்தியான தொழிற்கூடங்கள், FAANG வகை நிறுவனங்கள் ஆகியவை உயர்தர ஊதியங்கள் மற்றும் பங்குகளுடன் கூடிய தொகுப்புகளை வழங்கும் வாய்ப்பு அதிகம்.

4. முன்னணி பல்கலைக்கழகங்கள் (Data Science / AI மற்றும் தொடர்புடைய பாடங்களில்)

கீழ் பட்டியல் தொலைநோக்கின நிர்வாகத் தரவரிசைகளின் (QS / Subject Rankings) அடிப்படையில் பொதுவாக பரிந்துரைக்கப்படும் பல்கலைக்கழகங்கள்:

1. Massachusetts Institute of Technology (MIT), USA
2. Carnegie Mellon University (CMU), USA
3. University of Oxford, UK
4. Stanford University, USA
5. University of California, Berkeley (UC Berkeley), USA
6. Nanyang Technological University (NTU), Singapore
7. National University of Singapore (NUS), Singapore
8. Imperial College London, UK
9. Indian Institutes of Technology (IITs) — சில பிரபலமான தளங்கள் (IIT Bombay, IIT Delhi, IIT Madras)
10. University of Cambridge, UK

இவை ஆராய்ச்சி வளங்கள், தொழில் இணைப்பு மற்றும் தொழில் உள்ளீடுகளுக்காக சிறப்பாக மதிப்பிடப்படுகிறன.

5. இலக்கு (Target) நிறுவனங்கள் — உங்களுக்கான வேலைவாய்ப்பு இடங்கள்

அடுத்த பட்டியல் Data Scientist பிஸ்களில் சீரான தேவை கொள்கின்ற நிறுவனங்களின் ஒரு பொதுவான உதாரணம்:

• Google (Alphabet) — Search, Ads, ML Research
• Amazon — Recommendation, Supply Chain, AWS ML
• Microsoft — Azure AI, Research
• Meta (Facebook) — Product analytics, Recommenders
• Apple — ML & product-integrated models
• Netflix, Uber, LinkedIn — Product & personalization analytics
• Fintech/Banking: JPMorgan Chase, Capital One, PayPal — Fraud detection, Credit models
• இந்தியாவில்: TCS, Infosys, Wipro, Cognizant, Flipkart, Swiggy — Data roles & analytics
• தொழில்நுட்ப ஸ்டார்ட்அப்கள் & AI-Startups — விரைவான வளர்ச்சி வாய்ப்புகள்

6. பணியொப்ஸ் (Interview / Hiring) — எதை எதிர்பார்க்க வேண்டும்

• Problem-solving — Case-study: தரவின் வணிகப் பிரச்சினையை எவ்வாறு odd-infer செய்வது?
• Technical rounds — Python/R, SQL, ML-algorithms
• System design / ML system architecture (senior நிலை)
• Take-home assignment அல்லது Kaggle-style challenge
• Communication / Business-sense — மாதிரி விளக்கங்கள் (explainability)

7. தொடர்கள் (Resources) — எங்கே இருந்து கற்றுக்கொள்ளலாம்

• Coursera — Machine Learning (Andrew Ng), Deep Learning Specialization
• edX — Data Science MicroMasters
• Kaggle — Practise competitions & datasets
• GitHub — Projects to showcase
• Research Papers / ArXiv — cutting-edge அறிதல்

8. பொதுக் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் (FAQ — JSON-LD Schema இணைக்கப்பட்டுள்ளது)

Q1: Data Scientist ஆக துவங்க எத்தனை ஆண்டுப் படிப்பு அவசியம்?

A1: பொதுவாக Bachelor's டிகிரி (Maths/Stats/CS) ஒரு நல்ல தொடக்கம். சில நிறுவனங்கள் Master's அல்லது PhD-ஐ விரும்பினாலும், திறன் மற்றும் ரியல்-வேர்க் பரிசோதனைகள் கூட முக்கியம்.

Q2: Python-ஐ மட்டும் அறிந்தால் போதுமா?

A2: Python அடிப்படை; அதோடு SQL, புள்ளியியல், எம்எல் கருவிகள், மற்றும் குறைந்தது ஒரு Cloud துறை (AWS/Azure/GCP) குறைந்தபட்சம் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்.

Q3: எப்படி உயர் சம்பளம் பெறுவது?

A3: தொழில் அனுபவம், தொழில்நுட்பத் திறன், திட்ட மேலாண்மை அனுபவம் மற்றும் முன்னணி நிறுவனங்களில் வேலை என்றவாறு உள்ள காரணிகள் சம்பளத்தை உயர்த்தும்.

குறிப்பு: இங்கு கொடுத்துள்ள சம்பளம் வரையறைகள் மற்றும் பட்டியல்கள் சந்தை தரவின்படி பொதுவான மதிப்பீடுகள்; நேரடி வாக்குறுதிகள் அல்ல. வெவ்வேறு சோழனங்களின் (source) கணக்கீட்டின் அடிப்படையில் மாற்றங்கள் இருக்கலாம்.

© 2025 Data Scientist Jobs Tamil Guide - அனைத்து உரிமைகளும் பாதுகாக்கப்பட்டவை