DATA SCIENCE JOBS : ගෝලීය සහ ශ්‍රී ලංකාවේ රැකියා අවස්ථා පිළිබඳ විමසුමක් 🌏🇱🇰💼

අද ලෝකයේ වටිනාම සම්පතක් විදියට "දත්ත" (Data) හඳුන්වන්න පුළුවන්. හැම තත්පරයකදීම අති විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් උත්පාදනය වෙනවා. මේ දත්ත කන්දරාව ඇතුළේ සැඟවිලා තියෙන වටිනා තොරතුරු (Insights) මතු කරගෙන, ව්‍යාපාරික තීරණ ගන්න, අලුත් සොයාගැනීම් කරන්න, සේවාවන් වැඩි දියුණු කරන්න උදව් වෙන විෂය ක්ෂේත්‍රය තමයි දත්ත විද්‍යාව (Data Science) කියන්නේ. මේ නිසාම, දත්ත විද්‍යාඥයින් සහ ඒ ආශ්‍රිත වෘත්තිකයන් සඳහා ලොව පුරා විශාල ඉල්ලුමක් නිර්මාණය වෙලා තියෙනවා. ශ්‍රී ලංකාව තුළත් මේ ක්ෂේත්‍රය ක්‍රමයෙන් වර්ධනය වෙමින් පවතිනවා. මේ ලිපියෙන් අපි බලමු දත්ත විද්‍යා ක්ෂේත්‍රයේ ගෝලීය සහ ශ්‍රී ලංකාවේ රැකියා අවස්ථා, අවශ්‍ය කුසලතා සහ අනාගත ප්‍රවණතා මොනවද කියලා.

ගෝලීය දත්ත විද්‍යා රැකියා උනුසුම 📈🌍

ලොව පුරාම දත්ත විද්‍යාව කියන්නේ වේගයෙන්ම වර්ධනය වන රැකියා ක්ෂේත්‍රයක්. Big Data තාක්ෂණයන්, කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම (Machine Learning - ML) ව්‍යාපාර සහ කර්මාන්ත විසින් බහුලව යොදාගැනීමත් එක්ක, දත්ත වලින් වටිනාකමක් නිර්මාණය කළ හැකි වෘත්තිකයන්ගේ අවශ්‍යතාවය ඉහළ ගිහින්. 2025 සහ ඉදිරි වසර කිහිපය තුළත් මේ ඉල්ලුම තවත් වැඩි වේවි කියලා තමයි අනාවැකි පළවෙන්නේ.

ප්‍රධාන රැකියා භූමිකාවන් (Common Roles):

• Data Analyst (දත්ත විශ්ලේෂක): දත්ත එකතු කර, පිරිසිදු කර, විශ්ලේෂණය කරලා, ප්‍රවණතා (Trends) සහ රටා (Patterns) හඳුනාගෙන, වාර්තා සහ දෘශ්‍යකරණ (Visualizations) හරහා තොරතුරු ඉදිරිපත් කරනවා.
• Data Scientist (දත්ත විද්‍යාඥ): විශ්ලේෂණයට එහා ගිහින්, සංකීර්ණ ගැටළු විසඳන්න සංඛ්‍යානමය ආකෘති (Statistical Models) සහ Machine Learning algorithms නිර්මාණය කරනවා, අනාවැකි පළ කරනවා.
• Machine Learning Engineer (යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඉංජිනේරු): දත්ත විද්‍යාඥයින් හදන ML models අරගෙන, ඒවා මහා පරිමාණයෙන් ක්‍රියාත්මක කළ හැකි (Scalable) මෘදුකාංග පද්ධති බවට පත් කරනවා, නඩත්තු කරනවා.
• Data Engineer (දත්ත ඉංජිනේරු): විශාල දත්ත ප්‍රමාණ කළමනාකරණය කරන්න, දත්ත ගබඩා (Databases) සහ දත්ත නල මාර්ග (Data Pipelines) නිර්මාණය කරන්න සහ නඩත්තු කරන්න අවශ්‍ය යටිතල පහසුකම් සකසනවා.
• Business Intelligence (BI) Analyst: ව්‍යාපාරික දත්ත විශ්ලේෂණය කරලා, ව්‍යාපාර තීරණ ගැනීමට අවශ්‍ය තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය (Insights) ලබා දෙන dashboards සහ වාර්තා නිර්මාණය කරනවා.

අත්‍යවශ්‍ය කුසලතා (Essential Skills):

මේ ක්ෂේත්‍රයට පිවිසෙන්න නම්, තාක්ෂණික සහ මෘදු කුසලතා (Soft Skills) එකතුවක් අවශ්‍ය වෙනවා:

• Programming: Python සහ R භාෂා බහුලවම භාවිත වෙනවා. විශේෂයෙන් Python වල Pandas, NumPy, Scikit-learn වගේ libraries දැනුම අත්‍යවශ්‍යයි.
• Databases: දත්ත ලබාගැනීමට සහ කළමනාකරණයට SQL දැනුම ඉතා වැදගත්. NoSQL databases ගැන දැනුමත් වාසියක්.
• Statistics & Mathematics: සංඛ්‍යානය, සම්භාවිතාව, රේඛීය වීජ ගණිතය වගේ මූලික ගණිත දැනුම අවශ්‍යයි.
• Machine Learning: විවිධ ML algorithms (Regression, Classification, Clustering) සහ ඒවා ක්‍රියාත්මක වන ආකාරය ගැන අවබෝධය.
• Data Visualization: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn වගේ tools පාවිච්චි කරලා දත්ත සරලව තේරුම් යන විදියට ඉදිරිපත් කිරීමේ හැකියාව.
• Cloud Platforms: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform වගේ cloud සේවාවන් ගැන දැනුම වැඩි වැඩියෙන් අවශ්‍ය වෙනවා.
• Soft Skills: ගැටළු විසඳීමේ හැකියාව, සන්නිවේදන කුසලතා (දත්ත වලින් ගත්ත තොරතුරු අනිත් අයට තේරෙන විදියට කියන්න), ව්‍යාපාරික අවබෝධය (Business Acumen) ඉතා වැදගත්.

ගෝලීයව ගත්තම දත්ත විද්‍යා වෘත්තීන් සඳහා ඉහළ වැටුප් තලයක් පැවතුනත්, එය රට, පළපුරුද්ද, සමාගම සහ නිශ්චිත භූමිකාව අනුව විශාල වශයෙන් වෙනස් වෙනවා.

ශ්‍රී ලංකාවේ දත්ත විද්‍යාව: වර්ධනය වන ක්ෂේත්‍රයක් 🇱🇰🌱

ශ්‍රී ලංකාව තුළත් දත්ත විද්‍යා ක්ෂේත්‍රය සඳහා ඇති ඉල්ලුම ක්‍රමයෙන් වර්ධනය වෙමින් පවතිනවා. විශේෂයෙන්ම තොරතුරු තාක්ෂණ සහ ව්‍යාපාර ක්‍රියාවලි බාහිරකරණ (IT/BPM) ක්ෂේත්‍රය, බැංකු සහ මූල්‍ය සේවා, විදුලි සංදේශනය වැනි අංශ වල දත්ත විශ්ලේෂකයින් සහ දත්ත විද්‍යාඥයින් සඳහා රැකියා අවස්ථා බිහිවෙමින් තිබෙනවා. සංචාරක ව්‍යාපාරය, කෘෂිකර්මය වැනි ක්ෂේත්‍ර වලත් දත්ත භාවිතය වැඩි වීමේ විභවයක් පවතිනවා.

දේශීය වෙළඳපොළ තුළත් ගෝලීයව ඉල්ලුමක් ඇති Python, SQL, ML, Data Visualization වැනි කුසලතා සඳහා හොඳ ඉල්ලුමක් පවතිනවා. Virtusa, IFS වැනි ශ්‍රී ලංකාවේ ක්‍රියාත්මක වන ජාත්‍යන්තර සමාගම් මෙන්ම දේශීය සමාගම් ද දත්ත සහ විශ්ලේෂණ භූමිකාවන් සඳහා බඳවා ගැනීම් සිදු කරන බව පෙනී යනවා.

අධ්‍යාපනික වශයෙන් ගත්තත්, කොළඹ, මොරටුව, විවෘත විශ්වවිද්‍යාලය වැනි රාජ්‍ය විශ්වවිද්‍යාල මෙන්ම NIBM, SLTC වැනි පෞද්ගලික ආයතන ද දත්ත විද්‍යාව, ව්‍යාපාර විශ්ලේෂණය (Business Analytics), දත්ත විශ්ලේෂණය (Data Analytics) සම්බන්ධ උපාධි සහ පශ්චාත් උපාධි පාඨමාලා පවත්වනවා.

අභියෝග සහ අවස්ථා:

ශ්‍රී ලංකාවේ දත්ත විද්‍යා ක්ෂේත්‍රය තවමත් වර්ධනය වෙමින් පවතින නිසා අභියෝගත් නැතුවාම නෙවෙයි. උසස් තත්ත්වයේ දත්ත ලබාගැනීමේ අපහසුතා, ඇතැම් ආයතන වල දත්ත මත පදනම්ව තීරණ ගැනීමේ සංස්කෘතියේ අඩුකම, පළපුරුදු වෘත්තිකයන්ගේ හිඟය වැනි ගැටළු පවතිනවා. නමුත්, රටේ ඩිජිටල් පරිවර්තනය (Digital Transformation) වේගවත් වීමත් සමඟ, දත්ත වල වටිනාකම වටහා ගන්නා ආයතන වැඩිවීමත් සමඟ මේ ක්ෂේත්‍රයේ විශාල වර්ධනයක් සහ රැකියා අවස්ථා බිහිවීමේ හොඳ ඉඩකඩක් පවතිනවා.

Salary ගැන කතා කරනකොට, ශ්‍රී ලංකාවේ දත්ත විද්‍යා රැකියා සඳහා වැටුප් පළපුරුද්ද, සුදුසුකම්, සමාගමේ ප්‍රමාණය සහ ස්වභාවය මත විශාල ලෙස වෙනස් වෙනවා. අන්තර්ජාලයේ ඇති දත්ත (උදා: Payscale, Levels.fyi) අනුව, ආරම්භක මට්ටමේ (Entry-level) සිට ඉහළ පළපුරුද්ද දක්වා පුළුල් පරාසයක වැටුප් දක්නට ලැබෙනවා.

දත්ත විද්‍යා වෘත්තියකට සූදානම් වීම 🎓🛠️

මේ ක්ෂේත්‍රයේ සාර්ථක වෘත්තියක් ගොඩනගා ගන්න නම්:

• නිරන්තර ඉගෙනීම (Continuous Learning): තාක්ෂණය වේගයෙන් වෙනස් වන නිසා අලුත් දේවල් නිතරම ඉගෙන ගන්න වෙනවා. Online Courses, Workshops, පොත්පත් කියවීම අත්‍යවශ්‍යයි.
• Portfolio එකක් ගොඩනගා ගැනීම: ඔබ ඉගෙන ගත්ත දේවල් පාවිච්චි කරලා කරපු Projects (උදා: Kaggle තරඟ, තමන්ගේම විශ්ලේෂණ) ඇතුළත් Portfolio එකක් හදාගන්න. රැකියාවක් හොයනකොට මේක ගොඩක් වටිනවා.
• Soft Skills දියුණු කරගැනීම: තාක්ෂණික දැනුම වගේම, ප්‍රශ්න විසඳන්න, කණ්ඩායමක් එක්ක වැඩ කරන්න, ඔබ හොයාගත්ත දේවල් අනිත් අයට පැහැදිලිව කියන්න පුළුවන් වීමත් ඉතා වැදගත්.

නිගමනය 🏁

දත්ත විද්‍යාව කියන්නේ ලෝකය පුරාම ඉහළ ඉල්ලුමක් සහ දීප්තිමත් අනාගතයක් තියෙන ක්ෂේත්‍රයක්. ශ්‍රී ලංකාව තුළත් මේ ක්ෂේත්‍රය වර්ධනය වෙමින් පවතින අතර, දක්ෂයින්ට හොඳ අවස්ථා උදා වෙමින් තිබෙනවා. අභියෝග තිබුණත්, නිවැරදි කුසලතා සහ දැනුම ලබා ගැනීමෙන්, නිරන්තරයෙන් අලුත් දේ ඉගෙන ගැනීමෙන් මේ වටිනා සහ තෘප්තිමත් වෘත්තීය මාවතට පිවිසෙන්න ඔබටත් පුළුවන්. දත්ත වල බලය අඳුරගෙන, ඒ බලය පාවිච්චි කරන්න ඔබ සූදානම්ද? 💪📊