गैर-डेटा साइंस करियर से डेटा साइंस भूमिकाओं में कैसे जाएं

हाल के वर्षों में, डेटा साइंस सबसे आकर्षक व्यवसायों में से एक बन गया है। जैसा कि कंपनियां अपने डेटा का मूल्य देखती हैं और बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए इसका उपयोग करना चाहती हैं, कुशल डेटा वैज्ञानिकों की मांग बढ़ रही है। गैर-मात्रात्मक अनुभव वाले बहुत से लोग डेटा विज्ञान में चले गए हैं, या तो डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए बेहतर डिग्री प्राप्त करने के लिए या ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों के साथ काम और अध्ययन को जोड़कर। और यह निस्संदेह एक बुद्धिमान करियर विकल्प है।

डेटा साइंटिस्ट आईटी क्षेत्र में सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक है, जिसमें विभिन्न डेटा विज्ञान परियोजनाओं के माध्यम से नौकरी पर कौशल को आगे बढ़ाने के कई अवसर हैं जो विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए कई प्रकार के डेटा का उपयोग करते हैं।

करियर को डेटा साइंस में बदलना फायदेमंद हो सकता है, खासकर शुरुआती और मध्य-कैरियर पेशेवरों के लिए। डेटा साइंटिस्ट की नौकरी में सुचारू रूप से परिवर्तन करने के लिए, सभी आवश्यक कौशल हासिल किए जाने चाहिए और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अभ्यास किया जाना चाहिए। इससे आपको इस क्षेत्र में एक सफल करियर बनाने में मदद मिलेगी।

डेटा साइंटिस्ट के रूप में सफल होने के लिए आवश्यक कौशल

डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है। डेटा विज्ञान पढ़ाने के लिए कोई एक आकार सभी के अनुकूल नहीं है। ऐसा कहने के बाद, डेटा साइंस में सफलतापूर्वक आगे बढ़ने के लिए कई महत्वपूर्ण क्षमताएं हैं जिन्हें आपको विकसित करने की आवश्यकता है।

मुख्य कौशल नीचे सूचीबद्ध हैं:

• मशीन सीखने की अवधारणाएँ

• डेटाबेस कौशल

• मॉडल बिल्डिंग और तैनाती

डेटा साइंस में पेशेवर परिवर्तन कैसे करें?

सही डेटा साइंस रोल चुनें

डेटा वैज्ञानिक भूमिका को अनुकूलित किया जा सकता है। क्योंकि डेटा विज्ञान के संदर्भ अद्वितीय और अद्वितीय हैं, प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक के पास अपने काम का एक अनूठा अनुभव और समझ होगी। इस प्रकार, डेटा साइंस में करियर बदलते समय, पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम यह तय करना है कि आप किस क्षेत्र और प्रकार के डेटा में काम करना चाहते हैं।

डेटा साइंस पद के लिए तकनीकी और सामाजिक कौशल सीखें

डेटा साइंस जॉब्स की प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, उम्मीदवारों को टेक-सेवी होने के साथ-साथ सफल होने के लिए आवश्यक पारस्परिक कौशल होना चाहिए। पारस्परिक कौशल वाले डेटा वैज्ञानिक निर्णय लेने, गंभीर रूप से स्थितियों का विश्लेषण करने और अपनी खोजों और निष्कर्षों को उन कई टीमों को समझाते हैं जिनके साथ वे दैनिक आधार पर सहयोग करते हैं।

विभिन्न डेटासेट के साथ प्रयोग करें

जबकि यह सबसे महत्वपूर्ण उद्योग मानदंडों में से एक है, अपने काम को उत्पादन में लाना कभी-कभी डेटा विज्ञान के नौसिखियों द्वारा अनदेखा किया जाता है।

मशीन लर्निंग मॉडल को एक वेब सेवा के रूप में तैनात करना, जैसे कि फ्लास्क वेब फ्रेमवर्क का उपयोग करना, और इसे AWS जैसे किसी क्लाउड प्रदाता पर होस्ट करना एक सरल तरीका है।

अपनी क्षमताओं का प्रदर्शन करें

अपने कौशल का प्रदर्शन शायद आपके करियर का सबसे महत्वपूर्ण कदम है। नौकरी खोजने का सबसे कठिन पहलू, खासकर यदि आप कॉलेज से बाहर हैं और आपके पास ज्यादा अनुभव नहीं है, तो सबसे अलग दिखना है क्योंकि वहां बहुत सारे योग्य उम्मीदवार हैं। अपनी मनचाही नौकरी के लिए आवश्यक कौशल सीखते हुए एक कौशल-केंद्रित पोर्टफोलियो बनाना सबसे अलग दिखने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है।

अपने अंकगणित और प्रोग्रामिंग कौशल को अपग्रेड करें

डेटा विज्ञान को किसी भी विज्ञान की डिग्री के लिए आवश्यक गणित कौशल से परे महत्वपूर्ण गणित कौशल की आवश्यकता नहीं होती है। हालाँकि, प्रत्येक AI प्रोग्राम कुछ गणितीय आधार पर बनाया गया है जिसे आपको समझना चाहिए। इसमें आमतौर पर रैखिक बीजगणित और कुछ कलन विषय शामिल होते हैं। परिणामों की व्याख्या करने के लिए, आपको सांख्यिकीय विश्लेषण करना होगा, जिसके लिए संभाव्यता और आंकड़ों का ज्ञान आवश्यक है।

जबकि गणित अवधारणाएँ प्रदान करता है, प्रोग्रामिंग भाषाएँ उन अवधारणाओं को मूर्त बनाने के उपकरण हैं। इसका मतलब है कि आपको सीखने के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा चुननी होगी, जो इस उद्योग में आमतौर पर पायथन या आर है, शायद एसक्यूएल और बैश के साथ मिश्रित। डेटा एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर के KDnuggets सर्वेक्षण के अनुसार, Python ने R से बेहतर प्रदर्शन किया।

अपनी समस्या समाधान कौशल विकसित करें

प्रॉब्लम सॉल्विंग एक सॉफ्ट स्किल है जो डेटा साइंस में करियर में आगे बढ़ने पर उपयोगी हो सकता है। समाधान खोजने के लिए आप अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन समस्या समाधान के सिद्धांतों को महारत हासिल करना, जैसे संसाधनों का प्रबंधन करना, समस्याओं को पहचानना और विचारों का परीक्षण करना, आपको किसी भी करियर में लाभ पहुंचाएगा। यह आपको एक मानसिकता विकसित करने में भी मदद कर सकता है जो काम में पेशेवर बाधाओं को दूर करने में आपकी मदद करेगी।

संयुक्त परियोजनाओं में भाग लें

एक सहयोगी परियोजना आपके से अलग कौशल सेट वाले लोगों से सीखकर व्यावहारिक डेटा कौशल प्राप्त करने का एक तरीका है। सहयोगी परियोजनाएं अक्सर ओपन सोर्स या आउटसोर्स किए गए डेटासेट होते हैं जिनमें बहुत से लोग भाग लेते हैं, या तो डेटा के उपभोक्ताओं की सहायता के लिए या दूसरों के लिए साझा संसाधन के रूप में।

बड़ी परियोजनाओं के लिए सहयोगात्मक परियोजनाएं बहुत अच्छी होती हैं जिन्हें एक व्यक्ति या संगठन पूरा करने से अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है, और उनमें अक्सर ऐसी विशेषताएं, कार्य और उपकरण शामिल होते हैं जो लोगों को प्रोग्रामिंग के बारे में अधिक जानने की अनुमति देते हैं।

डेटा साइंस में पदों के लिए आवेदन करें

करियर परिवर्तन में अंतिम चरण डेटा साइंस पदों के लिए आवेदन करना और साक्षात्कार करना है। एक रिज्यूमे बनाएं जो आपकी नई प्रतिभाओं को उजागर करे और साथ ही पिछले कार्य अनुभव से किसी भी हस्तांतरणीय कौशल को उजागर करे।

आप उन नौकरियों के लिए आवेदन करके शुरू कर सकते हैं जो आपके नए कौशल के अनुरूप हों और उन उद्योगों में जहां आपके पास पिछला अनुभव हो। आप डेटा साइंस में करियर के अवसरों को बेहतर बनाने के लिए रोजगार की सिफारिशों के लिए अपने पेशेवर या व्यक्तिगत संपर्कों की ओर भी रुख कर सकते हैं।