Career in Data Science in 6 Easy Steps: डेटा साइंस में करियर कैसे बनाएं, जाने 6 आसान स्टेप्स में

Safalta Experts Published by: Nikesh Kumar Updated Tue, 07 Dec 2021 06:49 PM IST

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डेटा साइंटिस्ट वह होता है जो किसी संगठन को डेटा विश्लेषण, मॉडलिंग, विज़ुअलाइज़ेशन आदि के माध्यम से महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद करता है। सर्वेक्षण रिपोर्टों के अनुसार, डेटा साइंस और एनालिटिक्स इकोसिस्टम में नौकरियों की संख्या में समग्र वृद्धि देखी जा रही है, जिसमें भारत दुनिया भर में ओपन जॉब ओपनिंग में 6% का योगदान देता है।
 
वर्तमान में, उपलब्ध एनालिटिक्स और डेटा साइंस जॉब पोजीशन की कुल संख्या 90,000 से अधिक है और दुनिया भर के अनुमानों की तुलना में, भारत ओपन जॉब ओपनिंग में 6% का योगदान देता है। इस उभरते हुए टैलेंट मार्केट में, डेटा साइंस की भूमिका में आगे बढ़ने के लिए एस्पिरेंट्स कौशल का मिश्रण विकसित कर रहे हैं।
 
इस सफर को करते हुए कुछ ऐसे अहम सवाल हैं जो दिमाग के अंदर घूमते रहते हैं। उदाहरण के लिए, सबसे आवश्यक उपकरण क्या हैं? किस मार्ग का अनुसरण करना है? आप क्या नया सीख सकते हैं? ।
 
आज, यह लेख इन सभी महत्वपूर्ण प्रश्नों का मूल्यांकन करने का प्रयास करता है और डेटा साइंस में सही करियर का चयन कैसे करें, इस पर अधिक गहराई से विचार करेगा। यहां, हम 6 बिंदुओं को सूचीबद्ध करते हैं, जिसके बाद अस्पिरेंट अनिवार्य रूप से सही दिशा में आगे बढ़ेगा।

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1. मास्टरिंग टूल-
 

Source: Safalta

एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए, एक उम्मीदवार के पास बीआई टूल्स, क्लाउड सॉल्यूशंस, विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स, प्रोग्रामिंग लैंग्वेज, डेटा मैनेजमेंट टूल्स आदि का मिश्रित ज्ञान होना चाहिए। डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच पसंद के उपकरण के रूप में पायथन, जावा, आर, एसक्यूएल जैसी भाषाएं बाजार पर हावी हैं। रिपोर्टों के अनुसार, भारत में सभी विज्ञापित एनालिटिक्स नौकरियों में से लगभग 17% मुख्य कौशल के रूप में पायथन की मांग करते हैं जबकि 16% जावा की मांग करते हैं। आर पेशेवरों की तलाश में सभी एनालिटिक्स नौकरियों के 10% के साथ आवश्यक सबसे महत्वपूर्ण कौशल में आर कौशल तीसरे स्थान पर आते हैं।
 
2. अपनी रुचि का क्षेत्र चुने-
 
डेटा साइंस डोमेन बहुत बड़ा है और किसी को यह स्पष्ट करने की आवश्यकता है कि किस भूमिका को चुनना है और उसके अनुसार तैयारी शुरू करना है। डेटा साइंस में कई जॉब रोल्स हैं जो वर्तमान में मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा आर्किटेक्ट, क्वांटिटेटिव एनालिस्ट, बिग डेटा इंजीनियर, डेटा साइंटिस्ट, एडैट विज़ुअलाइज़ेशन एक्सपर्ट और कई अन्य संगठनों के बीच उपलब्ध हैं। यह स्पष्ट होना चाहिए कि ये नौकरी की भूमिकाएँ क्या करती हैं और फिर तय करें कि आपको क्या बनना चाहिए।
 
3. बिग डेटा टेक्नोलॉजीज को लागू करना सीखें-
 
संगठनों में प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र होने के कारण, बिग डेटा इन कुछ वर्षों में महत्वपूर्ण व्यवधानों से गुजरा है। रिपोर्टों के अनुसार, एनालिटिक्स उद्योग पिछले साल 3.03 बिलियन डॉलर तक बढ़ गया है और 2025 तक दोगुना होने की उम्मीद है। किसी को झांकी, एसक्यूएल, नोएसक्यूएल, हडोप, पिग, हाइव जैसे उपकरणों का उपयोग करके बिग डेटा तकनीकों को लागू करना सीखना चाहिए। . यह न केवल आपको प्रौद्योगिकियों को समझने में मदद करेगा बल्कि आपको उद्यम सूचना प्रबंधन को लागू करने और व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त भी बनाएगा।

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4. व्यावहारिक प्रोजेक्ट-
 
पाठ्यक्रम से गुजरना गंतव्य के लिए केवल आधा है। यात्रा तब पूरी होगी जब आप उन विषयों के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर देंगे जिन्हें आप सीख रहे हैं। परियोजनाओं के साथ अपने हाथों को गंदा करने से न केवल आपको अवधारणा को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलेगी बल्कि आपको भाषाओं और तकनीकों में महारत हासिल करने में भी मदद मिलेगी।
 
5.मास्टर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन-
 
डेटा साइंस प्रोफाइल एक बड़ी मात्रा में डेटा के साथ खेलने और एक संगठन में निर्णय लेने के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के बारे में है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा को दर्शाने और समझने का सबसे सरल तरीका है। एक आकांक्षी को आवश्यक विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसे कि झांकी, Qlik, दूसरों के बीच सीखना चाहिए।
 
6. ओपन सोर्स डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स में योगदान करें-
 
डेटा साइंस के क्षेत्र में एक मजबूत प्रोफ़ाइल बनाने के लिए, GitHub में उपलब्ध ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान करना चाहिए। यह उम्मीदवारों को आवश्यक कौशल हासिल करने में मदद करेगा जो कौशल-सेट को अपग्रेड करने के लिए आवश्यक हैं। एक साक्षात्कार या फिर से शुरू में इन परियोजनाओं का उल्लेख करने से एक उम्मीदवार को करियर में तेजी लाने में मदद मिलेगी।

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