कम्यूनिकेशन-
यदि आप व्यवसाय की समस्या को समझना चाहते हैं और डेटा की व्याख्या करने और इसके पीछे की कहानी को संप्रेषित करने में सक्षम होना चाहते हैं, तो प्रत्येक हितधारक के दृष्टिकोण को सुनने और सही मायने में विचार करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। अच्छी कम्यूनिकेशन स्किल्स रखने से डेटा वैज्ञानिकों को एल्गोरिदम को ठीक करने के लिए प्रतिक्रिया को अवशोषित करने और यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि वे सही समस्या का समाधान कर रहे हैं।
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सहानुभूति-
किसी अन्य व्यक्ति के दृष्टिकोण से समस्याओं को देखने के लिए सहानुभूति महत्वपूर्ण है। एक सहानुभूतिपूर्ण दृष्टिकोण के साथ, डेटा वैज्ञानिक इस तरह के प्रश्नों का मूल्यांकन कर सकते हैं:
"विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों के दर्द बिंदु क्या हैं?"
"संभावित समाधान उन्हें कैसे प्रभावित करेगा?"
"क्या उनके सामने कोई अप्रत्याशित परिणाम हो सकते हैं?"
इन और अन्य सवालों पर पहले से विचार करने से परियोजना की सफलता की संभावना बढ़ जाती है और नए समाधान या दृष्टिकोण को तत्काल अपनाने में मदद मिल सकती है।
महत्वपूर्ण सोच-
प्रश्नों, परिकल्पनाओं और परिणामों का वस्तुनिष्ठ विश्लेषण करें, समझें कि किसी समस्या को हल करने के लिए कौन से संसाधन महत्वपूर्ण हैं। समस्याओं को भिन्न-भिन्न दृष्टिकोणों और दृष्टिकोणों से देखें। महत्वपूर्ण सोच एक मूल्यवान कौशल है जो आसानी से किसी भी पेशे में स्थानांतरित हो जाता है। डेटा वैज्ञानिकों के लिए, यह और भी महत्वपूर्ण है क्योंकि अंतर्दृष्टि खोजने के अलावा, आपको प्रश्नों को उचित रूप से तैयार करने और यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि वे परिणाम व्यवसाय से कैसे संबंधित हैं या कार्रवाई में अनुवाद करने वाले अगले चरणों को चलाते हैं। राय बनाने से पहले डेटा व्याख्याओं से निपटने के दौरान समस्याओं का निष्पक्ष विश्लेषण करना भी महत्वपूर्ण है। डेटा साइंस के क्षेत्र में महत्वपूर्ण सोच का मतलब है कि आप किसी समस्या के सभी कोणों को देखते हैं, डेटा स्रोत पर विचार करते हैं।
जिज्ञासू-
बौद्धिक जिज्ञासा डेटा वैज्ञानिकों को व्यावसायिक संकटों को दूर करने के लिए उत्तर खोजने के लिए प्रेरित करती है। पेशेवर प्रारंभिक मान्यताओं और सतही परिणामों से परे जा सकते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक को ज्ञात समस्याओं के समाधान खोजने और छिपी, अनदेखी अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए पर्याप्त उत्सुक होना चाहिए। नतीजतन, वे अपने डेटा सेट से उच्च गुणवत्ता का ज्ञान प्राप्त करते हैं।
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टीम वर्क-
डेटा वैज्ञानिकों से अपने साथियों के साथ-साथ सॉफ्टवेयर इंजीनियरों, परियोजना प्रबंधकों और परियोजना में शामिल अन्य भूमिकाओं के साथ मिलकर काम करने की उम्मीद की जाएगी। जैसे, दूसरों के साथ अच्छा काम करने, सहयोग करने और सहयोग करने की क्षमता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए महत्वपूर्ण कौशल हैं।
निर्णय लेना की क्षमता-
प्रभावी, स्पष्ट, समय पर निर्णय लेना व्यवसाय के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है। हालाँकि, इसे अक्सर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है। यह कंपनियों के लिए बड़ी समस्याएं पैदा कर सकता है क्योंकि एक डेटा वैज्ञानिक प्रबंधकीय या व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान के बिना खुद को वरिष्ठ पदों पर (ऊपर लंचरूम कहानी देखें) पा सकता है।
हालाँकि, इसे प्राप्त करने के लिए एक कठिन कौशल की आवश्यकता नहीं है। वर्तमान और आगामी उद्योग रुझानों की नियमित समीक्षा आपके पर्यवेक्षी चॉप और (फिर से) संकेतों को बेहतर बनाने में अमूल्य हो सकती है कि आप अधिक जिम्मेदारी चाहते हैं।
खुले दिमाग-
हमने इनोवेशन पोस्ट के पिछले एपेक्स में एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की चुनौतियों की जांच की है। इस नुकसान से बचने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि डेटा वैज्ञानिक अपने द्वारा प्रशिक्षित प्रत्येक एल्गोरिथम में विविधता को शामिल करें। ऐसा करने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है खुले विचारों वाला रहना और विविध पृष्ठभूमि वाले लोगों से लगातार इनपुट मांगना।
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रिसर्च-
अंतिम लेकिन निश्चित रूप से कम से कम अनुसंधान कौशल नहीं है। डेटा साइंस की दुनिया और इसमें काम करने वालों की भूमिका तेजी से बदल रही है। इस वजह से, खेती करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशलों में से एक अपनी खुद की शिक्षा को आगे बढ़ाना है।
तकनीकी व्यवसायों में चल रही शिक्षा के महत्व को धीरे-धीरे नियोक्ताओं द्वारा पहचाना जा रहा है। यदि आप क्षेत्र में नई तकनीकों, मुद्दों और उपकरणों से अवगत रहते हैं तो अधिक और बेहतर नौकरी के प्रस्तावों की अपेक्षा करें।
व्यापारिक मानसिकता-
उद्यम तेजी से डेटा संचालित होता जा रहा है, और यह इस प्रकार है कि डेटा वैज्ञानिकों को व्यावसायिक टीम के हिस्से के रूप में काम करना चाहिए। व्यावसायिक लेंस के माध्यम से डेटा समस्याओं को देखना सुनिश्चित करता है कि परिणाम सकारात्मक व्यावसायिक परिणामों को चलाने के लिए अनुकूलित हैं, कंपनियों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाए रखने में मदद करते हैं, और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि में तेजी लाते हैं।
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डेटा साइंस सॉफ्ट स्किल्स से इन पर फर्क पड़ता है-
MIT और बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा पिछले साल के अंत में जारी एक सर्वेक्षण के अनुसार, AI में महत्वपूर्ण निवेश करने वाले 40% संगठन AI से व्यावसायिक लाभ की रिपोर्ट नहीं करते हैं।
तकनीक वहां है। जो लोग गायब हैं वे उन क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं जहां प्रौद्योगिकी सार्थक व्यावसायिक मूल्य प्रदान कर सकती है, इस तरह से जो सभी हितधारकों के लिए काम करती है। इस वजह से, डेटा वैज्ञानिक नौकरियों के लिए सॉफ्ट स्किल्स की कुंजी है, न कि केवल तकनीकी क्षमताओं में।
