Data scientist : डाटा साइंस का यही अर्थ है: हर चीज मे सूचित विकल्प बनान के लिए डाटा का उपयोग करना. इस एक आशाजनक और अत्यधिक प्रासंगिक कॅरिअर विकल्प बनाना, आदि। 2030
डाटा साइंटिस्ट डिजिटल युग के रॉकस्टार
इस डिजिटल दुनिया में जिसके पास आंकड़ो ं से खेलने का हुनर है, उसके लिए अवसरों की कर्मी नही ं है। ऐस े में, आप भी पेशेवर, ऑनलाइन या फिर सर्टिफिकेट कोर्स करके बतौर डाटा साइंटिस्ट बेहतरीन कॅरिअर बना सकते हैं..
हर कोई डाटा से घिरा हुआ है, जहां हर ऑनलाइन खोज. सोशल मीडिया पोस्ट और डिजिटल इंटरैक्शन नई जानकारी उत्पन्न करता है। कई लोग निर्णय लेते समय सहज ज्ञान पर भरोसा करना चनते हैं। बजाय अंतर्जान के साक्ष्य आधारित निर्णय लेना कहीं अधिक समझदारी भरा होता है। ऐसा करने के लिए आपको आंकडों की समझ होना बेहद जरूरी है।
डाटा साइंस का यही अर्थ है: हर चीज मे ं सूचित विकल्प बनान े के लिए डाटा का उपयोग करना. इस े एक आशाजनक और अत्यधिक प्रासंगिक कॅरिअर विकल्प बनाना, आदि। इसका ज्ञान रखने वाले इन्सान को डाटा साइंटिस्ट कहते हैं। डाटा साइंटिस्ट बनन े के लिए आम तौर पर
गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और किसी विशिष्ट क्षेत्र में डोमेन ज्ञान में एक मजबूत आधार प्राप्त करना शामिल है। अगर आप भी इस क्षेत्र में काम करने में रुचि रखते हैं, तो सबस े पहले यह स्पष्ट विचार होना चाहिए कि डाटा वैज्ञानिक कैसे बनें, तथा इस भूमिका मे ं सफल होने के लिए आवश्यक कौशल, प्रशिक्षण और अनुभव को समझें।
Data scientist■ एक मजबूत शैक्षिक आधार तैयार करे ं आम तौर पर, डाटा वैज्ञानिकों के पास संबंधित क्षेत्र में कम से कम स्नातक की डिग्री होनी चाहिए। यद ि आपके पास पहले से ही यह डिग्री है, तो अपने कौशल को गहरा करने के लिए मास्टर प्रोग्राम एक उत्कृष्ट विकल्प है। हालांकि, यद ि आपकी डिग्री सीध े डाटा विज्ञान से संबंधित
नही ं है, तो भी आप प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और डाटा विश्लेषण के पाठ्यक्रमों के माध्यम से डाटा साइंस की बारीकिया ं सीख सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, ऑनलाइन पाठ्यक्रम और बूटकैंप आपको इस क्षेत्र से परिचित कराने मे ं मदद कर सकते हैं। हालांकि, विभिन्न भूमिकाओं के लिए प्रतिस्पर्धा कड़ी होने के कारण नियोक्ता एआई, मशीन लर्निंग और डाटा साइंस या एनालिटिक्स
जैस े अधिक विशिष्ट क्षेत्रों मे ं मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री वाले आवेदकों की तलाश करते हैं। अगर आपका गणित कौशल थोड़ा कमजोर है या आप अभी भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या मशीन लर्निंग को समझ नही ं पा रहे हैं, तो ऑनलाइन कोर्स इन अवधारणाओं को समझन े और उन्हें लागू करने का तरीका सिखान े मे ं मदद कर सकते हैं।
Data scientist : डाटा साइंटिस्ट डिजिटल युग…
■ प्रोग्रामिंग भाषाए ं सीखें
डाटा वैज्ञानिकों के लिए सबस े व्यापक रूप से इस्तेमाल की जान े वाली प्रोग्रामिंग भाषाए ं पायथन और आर हैं। पायथन से शुरुआत करना सबस े अच्छा हो सकता है, क्योंकि यह शुरुआती लोगों के लिए ज्यादा अनुकूल है और इसम े ं डाटा कार्य के लिए बेहतरीन उपकरण हैं। फिर, इसकी सांख्यिकीय विश्लेषण क्षमताओं के लिए आर भाषा सीखन े पर विचार करें। आपको डाटासेट को ऑप्टिमाइज करने के लिए पांडा और संख्याओं को क्रंच करने के लिए नमपाई से भी परिचित होना चाहिए।
आवश्यक कौशल अपनी जिम्मेदारियों को पूरा करने के लिए डाटा वैज्ञानिकों को कौशल और ज्ञान के एक सेट में महारत हासिल करने की जरूरत होती है, जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं:
• प्रासंगिक प्रोग्रामिंग भाषाओ ं में दक्षता • डाटा का विश्लेषण और विजुअलाइज करने की क्षमता
• मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता
बड़ी डाटा तकनीकों का ज्ञान प्रभावी संचार और टीमवर्क के लिए सॉफ्ट स्किल्स
• डाटा विश्लेषण टूलकिट
डाटा एकत्र करने, उसका विश्लेषण करने, व्याख्या करने और उस े विजुअलाइज करने में मदद करने के लिए कई उपकरण हैं, जिनमें शामिल हैं:
एसक्यूएलः डाटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए टॅब्ल्यू या पावरबीआई बड ़ े डाटासेट को विजुअलाइज करने के लिए जुपिटर नोटबुकः डाटा का पता लगाने और उसस े इंटरैक्ट करने के लिए गिटः सोर्स कोड मे ं बदलावों की निगरानी के लिए क्लाउड प्लेटफॉर्म (एडब्ल्यूएस, गूगल क्लाउड, या एज्योर): मशीन लर्निंग मॉडल बनान े और उन्हें तैनात करने के लिए गिटहबः ऑनलाइन पोर्टफोलियो के जरिये अपने कौशल का प्रदर्शन करने के लिए
Data scientist ■ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करे ं
डाटा साइंस मे ं आपको जो अनुभव प्राप्त होगा, वह सैद्धांतिक ज्ञान को क्रिया मे ं बदलने और आपके द्वारा विकसित कौशल को प्रदर्शित करने की आपकी क्षमता का प्रमाण होगा। हालांकि, इसका अधिकांश हिस्सा नौकरी के दौरान सीखन े से आएगा, फिर भी एक ठोस आधार बनान े के लिए जल्दी से अनुभव प्राप्त करना महत्वपूर्ण है।
ऐसा करने के कुछ तरीके हैं:
Data scientist : डाटा साइंटिस्ट डिजिटल युग…
■ इंटर्नशिप
इंटर्नशिप महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों के लिए व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने का एक शानदार तरीका है। क्षेत्र में पेशेवरों के साथ काम करने से इंटर्न को यह देखन े मे ं मदद मिलती ह ै कि संगठनात्मक संदर्भ मे ं डाटा विज्ञान परियोजनाओं को कैसे अपनाया जाता है। इंटर्नशिप एक पेशेवर नेटवर्क बनान े के अवसर भी प्रदान करती है। आप ऐस े सलाहकारों और साथियो ं से जुड ़ सकते हैं, जो आपका मार्गदर्शन कर सकते ह ैं और संभावित रूप से भविष्य में नौकरी के अवसरों की ओर ले जा सकते हैं।
हैकथॉन और प्रतियोगिताएं
मे ं भाग लेने से आपको तेज गति वाले, व्यावहारिक वातावरण में वास्तविक समस्याओ ं से निपटन े का अनुभव प्राप्त करने की अनुमति मिलती है, जो अनुभव को चुनौतीपूर्ण और पुरस्कृत दोनो ं बनाता है। ये कार्यक्रम समय की कमी के तहत काम करते हुए आपकी समस्या समाधान क्षमताओं को तेज करने मे ं मदद करते हैं, जो एक पेशेवर सेटिंग मे ं आपके सामन े आन े वाले दबाव को दर्शाता है। हैकथॉन टीमवर्क और रचनात्मकता को भी प्रोत्साहित करते हैं, जिसस े आपको तकनीकी और सॉफ्ट कौशल विकसित करने मे ं मदद मिलती है, जिसे नियोक्ता महत्व देते हैं। साथ ही आपका हुनर निखरेगा।
Data scientist ■ व्यक्तिगत परियोजनाएं
ये आपके तकनीकी कौशल और रचनात्मकता, दोनों को प्रदर्शित करने का एक और शानदार तरीका है। चाह े वह आपके द्वारा दिलचस्प लगन े वाले डाटासेट के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल बनाना हो, किसी ऐस े विषय पर डाटा विजुअलाइजजेशन डैशबोर्ड बनाना हो, जिसके बारे मे ं आप भावुक ह ै ं या किसी विशिष्ट प्रश्न का पता लगाने के लिए डाटा को स्क्रैप करना हो, ये परियोजनाए ं आपको औपचारिक शिक्षा के बाहर प्रयोग करने और सीखन े का मौका देती हैं।
■ प्रोजेक्ट्स का पोर्टफोलियो बनाएं डाटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग से जुड़ी वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं पर काम करें। नियोक्ताओं के सामन े अपने कौशल और विशेषज्ञता को प्रदर्शित करने के लिए गिटहब या कग्गले जैस े प्लेटफॉर्म पर परियोजनाओं को प्रदर्शित करें।
■ निरंतर सीखना और कौशल विकास ऑनलाइन पाठ्यक्रमों, कार्यशालाओं, सम्मेलनों और पेशेवर प्रमाणपत्रों के माध्यम से डाटा विज्ञान में नवीनतम रुझानों, तकनीकों और उपकरणों के साथ अपडेट रहें। क्षेत्र मे ं साथी डाटा वैज्ञानिकों और विशेषज्ञों से जुड़न े के लिए ऑनलाइन समुदायों, मंचो ं और मीटअप मे ं भाग लें। इसके अलावा क्षेत्र में पेशेवरों से मिलने और नौकरी के अवसरों के बारे मे ं जानन े के लिए उद्योग की घटनाओं, सम्मेलनों और नेटवर्किंग कार्यक्रमो ं मे ं भाग लें। लिंक्डइन जैस े पेशेवर नेटवर्किंग प्लेटफॉर्म पर डाटा वैज्ञानिकों, भर्तीकर्ताओं और पेशेवरों से जुड़ें।
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