{"id":19559,"date":"2025-11-12T14:12:59","date_gmt":"2025-11-12T07:12:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/?p=19559"},"modified":"2025-11-12T14:13:06","modified_gmt":"2025-11-12T07:13:06","slug":"machine-learning-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/machine-learning-models\/","title":{"rendered":"\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 Data Science Life Cycle: \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e2a\u0e39\u0e48 Machine Learning Models"},"content":{"rendered":"<p><!-- START OF ARTICLE CODE --><\/p>\n<div style=\"color: #333333;line-height: 1.8\">\n<h1 style=\"font-size: 32px;font-weight: bold;color: #0d47a1;margin-bottom: 20px;text-align: center;line-height: 1.4\">\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 Data Science Life Cycle: \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e2a\u0e39\u0e48 Machine Learning Models<\/h1>\n<p style=\"font-size: 18px;color: #555555;text-align: center;margin-bottom: 30px\">\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c <strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19<\/p>\n<p><!-- Table of Contents --><\/p>\n<div style=\"background-color: #f5f5f5;border: 1px solid #e0e0e0;border-radius: 8px;padding: 20px;margin-bottom: 30px\">\n<h2 style=\"font-size: 22px;font-weight: bold;color: #1a237e;margin-top: 0;margin-bottom: 15px;border-bottom: 2px solid #3f51b5;padding-bottom: 10px\">\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e31\u0e0d (Table of Contents)<\/h2>\n<ul style=\"list-style-type: none;padding-left: 0\">\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#section1\">1. Data Science Life Cycle \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#section2\">2. \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e17\u0e38\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Science Life Cycle)<\/a>\n<ul style=\"list-style-type: disc;padding-left: 30px;margin-top: 10px\">\n<li style=\"margin-bottom: 8px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#step1\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: Business Understanding \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 8px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#step2\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: Data Acquisition &amp; Understanding<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 8px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#step3\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: Data Preparation \/ Preprocessing<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 8px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#step4\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: Modeling<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 8px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#step5\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 5: Evaluation<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 8px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#step6\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 6: Deployment &amp; Monitoring<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#section3\">3. \u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Data Scientist \u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 0\"><a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-size: 16px\" href=\"#section4\">4. Q&amp;A: \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Data Science<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e16\u0e39\u0e01\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19\u0e19\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 &#8220;\u0e19\u0e49\u0e33\u0e21\u0e31\u0e19\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48&#8221; (The New Oil) \u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25 (Big Data) \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19 \u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e36\u0e07\u0e17\u0e27\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e32\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 Machine Learning \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 <em style=\"color: #555\">Data Science Life Cycle<\/em><\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e17\u0e38\u0e01\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19<strong style=\"color: #c62828\">#\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c<\/strong> \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e <strong style=\"color: #c62828\">MachineLearningCareer<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e43\u0e19<strong style=\"color: #c62828\">\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35<\/strong>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/p>\n<h2 id=\"section1\" style=\"font-size: 24px;font-weight: bold;color: #283593;border-left: 5px solid #3f51b5;padding-left: 10px;margin-top: 40px;margin-bottom: 20px\">1. Data Science Life Cycle \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h2>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\"><em style=\"color: #555\">Data Science Life Cycle<\/em> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d \u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e04\u0e37\u0e2d \u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 (Framework) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e49\u0e19\u0e08\u0e19\u0e08\u0e1a \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e30\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e23\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 Life Cycle \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01&#8221; \u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48 &#8220;\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49&#8221; (Systematic and Repeatable Process) \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e25\u0e49\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e27\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e<\/p>\n<h2 id=\"section2\" style=\"font-size: 24px;font-weight: bold;color: #283593;border-left: 5px solid #3f51b5;padding-left: 10px;margin-top: 40px;margin-bottom: 20px\">2. \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e17\u0e38\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Science Life Cycle)<\/h2>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e41\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 Framework \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d \u0e41\u0e15\u0e48\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e43\u0e08\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e36\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 <a style=\"color: #1e88e5;text-decoration: none;font-weight: bold\" href=\"https:\/\/www.the-modeling-agency.com\/crisp-dm\" target=\"_blank\" rel=\"dofollow noopener\">CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)<\/a> \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 6 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n<div style=\"background-color: #e3f2fd;border-left: 5px solid #1e88e5;padding: 20px;margin: 20px 0\">\n<h3 id=\"step1\" style=\"font-size: 20px;font-weight: bold;color: #0d47a1;margin-top: 0;margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: Business Understanding \u0e41\u0e25\u0e30 #\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e31\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e14\u0e46 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22 (Stakeholders) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e17\u0e49\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d:<\/p>\n<ul style=\"list-style-type: square;padding-left: 20px\">\n<li style=\"margin-bottom: 10px\">\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? (e.g., \u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07, \u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e39\u0e07)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\">\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? (e.g., \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22 10%, \u0e25\u0e14\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32 Churn Rate 5%)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 (Success Criteria) \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 0;text-align: justify\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 <strong style=\"color: #c62828\">#\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23<\/p>\n<\/div>\n<h3 id=\"step2\" style=\"font-size: 20px;font-weight: bold;color: #3949ab;margin-top: 25px;margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: Data Acquisition &amp; Understanding (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25)<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Databases), \u0e04\u0e25\u0e31\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Warehouses), APIs, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e21\u0e49\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Web Scraping \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 <strong style=\"color: #c62828\">BigDataAnalytics<\/strong> \u0e08\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e32\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d<\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33 <em style=\"color: #555\">Exploratory Data Analysis (EDA)<\/em> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Visualization) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e32 Pattern \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 (Anomalies) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08<\/p>\n<h3 id=\"step3\" style=\"font-size: 20px;font-weight: bold;color: #3949ab;margin-top: 25px;margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: Data Preparation \/ Preprocessing (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25)<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong> (\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07 80% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14) \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35 (<em style=\"color: #555\">&#8220;Garbage In, Garbage Out&#8221;<\/em>) \u0e01\u0e34\u0e08\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22:<\/p>\n<ul style=\"list-style-type: disc;padding-left: 20px\">\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Data Cleaning:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b (Missing Values), \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 (Erroneous Data), \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19 (Duplicates)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Data Transformation:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Normalization \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Standardization \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e25\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Feature Engineering:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 (Features) \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"step4\" style=\"font-size: 20px;font-weight: bold;color: #3949ab;margin-top: 25px;margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: Modeling (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 Machine Learning)<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e01\u0e47\u0e21\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e15\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 <strong style=\"color: #c62828\">MachineLearningCareer<\/strong> \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19:<\/p>\n<ul style=\"list-style-type: disc;padding-left: 20px\">\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><em style=\"color: #555\">Regression:<\/em> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 (e.g., \u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><em style=\"color: #555\">Classification:<\/em> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 (e.g., \u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e2d\u0e35\u0e40\u0e21\u0e25\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e1b\u0e21\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><em style=\"color: #555\">Clustering:<\/em> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19 (e.g., \u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23 <span style=\"background-color: #fffde7;padding: 2px 5px;border-radius: 4px\">&#8220;\u0e2a\u0e2d\u0e19&#8221; (Train)<\/span> \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e44\u0e27\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e39\u0e19\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 (<em style=\"color: #555\">Hyperparameter Tuning<\/em>) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14<\/p>\n<h3 id=\"step5\" style=\"font-size: 20px;font-weight: bold;color: #3949ab;margin-top: 25px;margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 5: Evaluation (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07)<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e14\u0e35\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48? \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e19\u0e33\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 (<em style=\"color: #555\">Test Data<\/em>) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14 (Metrics) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 Classification \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE) \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 Regression<\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e43\u0e08 \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e33\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Feature Engineering \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19<\/p>\n<h3 id=\"step6\" style=\"font-size: 20px;font-weight: bold;color: #3949ab;margin-top: 25px;margin-bottom: 10px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 6: Deployment &amp; Monitoring (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25)<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>\u0e08\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e47\u0e08\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e08\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 (Deployment) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 API \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Dashboard \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19<\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e1a\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25 (Monitoring) \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e31\u0e07\u0e14\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e25\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 (\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <em style=\"color: #555\">Model Drift<\/em>) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23 Train \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 (Retraining) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e46<\/p>\n<h2 id=\"section3\" style=\"font-size: 24px;font-weight: bold;color: #283593;border-left: 5px solid #3f51b5;padding-left: 10px;margin-top: 40px;margin-bottom: 20px\">3. \u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Data Scientist \u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19<\/h2>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e08\u0e32\u0e01 Life Cycle \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 6 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 \u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 <strong style=\"color: #c62828\">\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35<\/strong>\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e08\u0e36\u0e07\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e13\u0e11\u0e34\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n<ul style=\"list-style-type: '\u2714 ';padding-left: 20px\">\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Business Understanding:<\/strong> \u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e23, \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 (Domain Knowledge), \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Data Acquisition &amp; Preparation:<\/strong> SQL, Python (Pandas, NumPy), <strong style=\"color: #c62828\">BigDataAnalytics<\/strong> Tools (e.g., Spark)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Modeling &amp; Evaluation:<\/strong> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34, \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 Machine Learning, Python Libraries (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)<\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px\"><strong style=\"color: #0d47a1\">Deployment &amp; Monitoring:<\/strong> \u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 Software Engineering, Cloud Computing (AWS, Azure, GCP), MLOps<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"section4\" style=\"font-size: 24px;font-weight: bold;color: #283593;border-left: 5px solid #3f51b5;padding-left: 10px;margin-top: 40px;margin-bottom: 20px\">4. Q&amp;A: \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Data Science<\/h2>\n<div style=\"background-color: #fafafa;border: 1px solid #e0e0e0;border-radius: 8px;padding: 20px;margin-top: 20px\">\n<div style=\"margin-bottom: 20px\">\n<h3 style=\"font-size: 18px;font-weight: bold;color: #333;margin: 0 0 10px 0\">Q1: \u0e43\u0e19 Data Science Life Cycle \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14?<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #555555;margin: 0;text-align: justify\"><strong>A:<\/strong> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 <span style=\"background-color: #e3f2fd;padding: 2px 5px;border-radius: 4px\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (Data Preparation)<\/span> \u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07 60-80% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e34\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e21\u0e31\u0e01\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01<\/p>\n<\/div>\n<div style=\"margin-bottom: 20px;border-top: 1px dashed #cccccc;padding-top: 20px\">\n<h3 style=\"font-size: 18px;font-weight: bold;color: #333;margin: 0 0 10px 0\">Q2: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Data Scientist \u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e17\u0e38\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 Life Cycle \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48?<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #555555;margin: 0;text-align: justify\"><strong>A:<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d &#8220;\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14&#8221; \u0e43\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e04\u0e27\u0e23\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e38\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35 \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Data Engineer (\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 Data Acquisition\/Preparation), Machine Learning Engineer (\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 Modeling\/Deployment) \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e <strong style=\"color: #c62828\">MachineLearningCareer<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<div style=\"border-top: 1px dashed #cccccc;padding-top: 20px\">\n<h3 style=\"font-size: 18px;font-weight: bold;color: #333;margin: 0 0 10px 0\">Q3: #\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c \u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e15\u0e48\u0e2d Data Scientist \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h3>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #555555;margin: 0;text-align: justify\"><strong>A:<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e28\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e1e\u0e2d \u0e41\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 Machine Learning \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e47\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e22\u0e38\u0e04\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<hr style=\"border: 0;height: 1px;background-image: linear-gradient(to right, rgba(0, 0, 0, 0), rgba(0, 0, 0, 0.75), rgba(0, 0, 0, 0));margin: 40px 0\" \/>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify;font-weight: bold\">\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 Data Science Life Cycle \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e04\u0e48\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<strong style=\"color: #c62828\">\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48<strong style=\"color: #c62828\">#\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c<\/strong>\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e38\u0e0d\u0e41\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong style=\"color: #c62828\">Data Scientist<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;line-height: 1.8;color: #333333;margin-bottom: 15px;text-align: justify\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 <strong style=\"color: #c62828\">MachineLearningCareer<\/strong> \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27 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