ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಸ್ಕಿಲ್ಸ್ ಪಟ್ಟಿ

ಅರ್ಜಿದಾರರು, ಕವರ್ ಲೆಟರ್ಸ್, ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ವ್ಯೂಗಳಿಗಾಗಿ ಡಾಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಸ್ಕಿಲ್ಸ್

ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ವಿಶಾಲವಾದ ಪದವಾಗಿದೆ ಅದು ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಉದ್ಯೋಗ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಕ.

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಟೆಕ್ನಿಂದ ಔಷಧಿಗಳವರೆಗೆ ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು.

ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸದ ಅರ್ಹತೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ತುಂಬಾ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿದೆ. ಹೇಗಾದರೂ, ಕೆಲವು ಕೌಶಲ್ಯದ ಮಾಲೀಕರು ಪ್ರತಿ ಡಾಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಇಲ್ಲಿ ಅರ್ಜಿದಾರರು, ಕವರ್ ಲೆಟರ್ಸ್, ಉದ್ಯೋಗ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು, ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ. ಐದು ಪ್ರಮುಖ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ವಿವರವಾದ ಪಟ್ಟಿ, ಜೊತೆಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸಂಬಂಧಿತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಒಂದು ಸುದೀರ್ಘ ಪಟ್ಟಿ.

ಸ್ಕಿಲ್ಸ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯೋಗ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಈ ಕೌಶಲಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಪುನರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಈ ಕೌಶಲ್ಯ ಪದಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಇತಿಹಾಸದ ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಈ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಲು ಬಯಸಬಹುದು.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನೀವು ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕವರ್ ಲೆಟರ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು . ನಿಮ್ಮ ಪತ್ರದ ದೇಹದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಅಥವಾ ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಆ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀವು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ ಸಮಯದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನೀವು ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಈ ಕೌಶಲ್ಯ ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ ಅಗ್ರ ಐದು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀವು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ ಸಮಯದ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಸಹಜವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ಕೌಶಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಹಾಗಾಗಿ ನೀವು ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಓದಿ, ಉದ್ಯೋಗದಾತರಿಂದ ಪಟ್ಟಿಮಾಡಿದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಉದ್ಯೋಗ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ಪಟ್ಟಿಮಾಡಿದ ಕೌಶಲಗಳ ನಮ್ಮ ಇತರ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಸಹ ವಿಮರ್ಶಿಸಿ.

ಟಾಪ್ ಫೈವ್ ಡಾಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಸ್ಕಿಲ್ಸ್

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ
ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗೆ ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ನೋಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನಮೂನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅವರು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಬಲವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಕ್ರಿಯೆಟಿವಿಟಿ
ಒಳ್ಳೆಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸೃಜನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೀವು ಸೃಜನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ಸೃಜನಶೀಲ ಚಿಂತನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಕಂಪೆನಿಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ವಿವರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸಾದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಸಂವಹನ
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವರು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇತರರಿಗೆ ವಿವರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಜನರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು, ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಅವರು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಮಾಹಿತಿಯು ದೃಶ್ಯ, ಮೌಖಿಕ ಮತ್ತು ಲಿಖಿತ ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಗಣಿತ
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನಗಳಂತಹ ಮೃದುವಾದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹಾರ್ಡ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಸಹ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಡಾಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಗಣಿತ ಕೌಶಲಗಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹುವರ್ತನೀಯ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮೂಲ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಜಾವಾ, ಆರ್, ಪೈಥಾನ್, ಅಥವಾ SQL ನಂತಹ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಸ್ಕಿಲ್ಸ್

A-C

• ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ
• ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
• ಕ್ರಮಾವಳಿ
• ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ
• ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಕರಗಳು
• ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್
• ಅಪ್ಪೆಂಜಿನ್
• ಖಚಿತತೆ
• AWS
• ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ
• ಸಿ ++
• ಸಹಯೋಗ
• ಸಂವಹನ
• ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು
• ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
• ಸಮಾಲೋಚನೆ
• ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಜನರಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದು
• ಕೌಚ್ಡಿಬಿ
• ಆಲ್ಗರಿದಮ್ಸ್ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
• ಡೇಟಾ ನಿಖರತೆ ಭರವಸೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

• ಕ್ರಿಯೆಟಿವಿಟಿ
• ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್
• ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದು
• ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ

ಡಿ-ಜೆ

• ಡೇಟಾ
• ಮಾಹಿತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
• ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್
• ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪುಲೇಷನ್
• ಡೇಟಾ ರಾಂಂಗ್ಲಿಂಗ್
• ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳು
• ಡೇಟಾ ಪರಿಕರಗಳು
• ಡಾಟಾ ಮೈನಿಂಗ್
• D3.js
• ತೀರ್ಮಾನ ಮಾಡುವಿಕೆ
• ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು
• ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
• ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
• ಒಮ್ಮತದ ರೇಖಾಚಿತ್ರ
• ಇಸಿಎಲ್
• ಹೊಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು
• ವೇಗದ-ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು
• ಸಭೆಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುವುದು
• ಫ್ಲೇರ್
• ಗೂಗಲ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ API
• ಹಡೋಪ್
• HBase
• ಉನ್ನತ ಶಕ್ತಿ
• ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್
• ವಿವರಿಸುವ ಡೇಟಾ
• ಜಾವಾ

ಎಲ್-ಪಿ

• ನಾಯಕತ್ವ
• ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ
• ತಾರ್ಕಿಕ ಚಿಂತನೆ
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು
• ಗಣಿತ
• ಮ್ಯಾಟ್ಲಾಬ್
• ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ
• ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್
• ಮೈಕ್ರೊಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್
• ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಡೇಟಾ
• ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾ
• ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು
• ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯಬಲ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್
• ಪರ್ಲ್
• ಪವರ್ ಪಾಯಿಂಟ್
• ಪ್ರಸ್ತುತಿ
• ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹರಿಸುವ
• ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು
• ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆ
• ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ವಿಧಾನಗಳು
• ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಟೈಮ್ಲೈನ್ಸ್
• ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್
• IT ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಒದಗಿಸುವುದು
• ಪೈಥಾನ್

ಆರ್-ಡಬ್ಲ್ಯೂ

• ಆರ್
• Raphael.js
• ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ
• ಟೂಲ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್
• ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು
• ವರದಿಗಳು
• ಸಂಶೋಧನೆ
• ಸಂಶೋಧನೆ
• ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
• ಎಸ್ಎಎಸ್
• ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು
• ಸ್ವಯಂ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ
• SQL
• ಅಂಕಿಅಂಶ
• ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು
• ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
• ಟೇಬಲ್ಯೂ
• ಇನಿಶಿಯೇಟಿವ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
• ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಲ್ಪನೆ
• ತರಬೇತಿ
• ಮೌಖಿಕ
• ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ
• ಬರವಣಿಗೆ

ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜಾಬ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆ

ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಖನಗಳು: ಸಾಫ್ಟ್ ವರ್ಸಸ್ ಹಾರ್ಡ್ ಸ್ಕಿಲ್ಸ್ | ನಿಮ್ಮ ಪುನರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ | ಅರ್ಜಿದಾರರ ಮತ್ತು ಕವರ್ ಲೆಟರ್ಸ್ಗಾಗಿನ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಟೀಮ್ವರ್ಕ್ ಸ್ಕಿಲ್ಸ್ | ಸ್ಕಿಲ್ಸ್ ಪಟ್ಟಿ ಪುನರಾರಂಭಿಸಿ