डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें

डेटा वैज्ञानिक बनने का सबसे अच्छा तरीका खोज रहे हैं? यहाँ 3 हैं।

डेटा साइंस अच्छे मुआवजे के साथ एक दिलचस्प बहु-अनुशासनात्मक पेशा है, इसलिए डेटा वैज्ञानिक कैसे बनना है, यह सीखने के लिए भुगतान करता है।

डेटा साइंटिस्ट बनना हालांकि आसान नहीं है, क्योंकि उद्योग प्रतिस्पर्धा से कड़ा है। इसलिए, आपको अलग दिखने और सफल होने के लिए अपने सर्वश्रेष्ठ खेल पर होना चाहिए।

यह मार्गदर्शिका आपको दिखाती है कि आपकी स्थिति के आधार पर तीन तरीकों में से किसी एक का उपयोग करके डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें।

डेटा साइंटिस्ट बनने के टिप्स

डेटा साइंस अत्यधिक प्रतिस्पर्धी होने के कारण, आपको सफल होने के लिए अपनी शक्ति में सब कुछ करने की आवश्यकता है। तो, डेटा वैज्ञानिक बनने की राह में आपकी मदद करने के लिए कुछ सुझाव निम्नलिखित हैं:

  • सही भूमिका चुनें और उसमें विशेषज्ञ बनें।
  • विशिष्ट उपकरण चुनें और उन पर विशेषज्ञ बनें।
  • जितनी जल्दी हो सके प्रोग्रामिंग और डेटाबेस का अध्ययन करें।
  • नेटवर्क बनाने के लिए समान विचारधारा वाले लोगों की तलाश करें।
  • एक सलाहकार की तलाश करें या सोशल मीडिया पर उल्लेखनीय डेटा वैज्ञानिकों का अनुसरण करें।
  • परियोजनाओं का निर्माण करके पूर्णता का अभ्यास करें।
  • अपने पोर्टफोलियो को अलग दिखने दें।

डेटा साइंस क्यों?

डेटा साइंस वह क्षेत्र है जो डेटा का उपयोग करने वाले संगठनों के सवालों के जवाब देता है। एक डेटा वैज्ञानिक डेटा एकत्र करता है और उन तरीकों का विश्लेषण करता है जो ऐसे पैटर्न उत्पन्न करते हैं जो व्यवसायों को सही निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं।

डेटा विज्ञान क्षेत्र व्यवसायों की एक श्रृंखला के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन्हें अंतर्दृष्टि को उजागर करने, भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने, उत्पाद की पेशकश में सुधार करने और नवाचारों और उनके संबंधित उद्योगों के शीर्ष पर बने रहने देता है।

कंप्यूटर नेटवर्क और इंटरनेट से डेटा की निरंतर वृद्धि के परिणामस्वरूप, डेटा विज्ञान क्षेत्र निरंतर विकास में रहता है, क्योंकि अधिक कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों से अंतर्दृष्टि का उपयोग करके अधिक से अधिक लाभ कम करने का प्रयास करती हैं।

आवश्यक कौशल

डेटा साइंटिस्ट बनना पार्क में टहलना नहीं है। आपको परिणाम उत्पन्न करने के लिए आवश्यक सही बहु-अनुशासनात्मक कौशल सेट विकसित करना होगा।

डेटा साइंटिस्ट बनने की अपनी यात्रा के दौरान आपको निम्नलिखित प्रमुख कौशलों का लक्ष्य रखना चाहिए या उन्हें विकसित करना चाहिए।

  1. एक विश्लेषणात्मक और समस्या को सुलझाने वाला मन - सबसे पहली आवश्यकता।
  2. कोडिंग कौशल - पायथन, आर, एसक्यूएल और अन्य में कोड करने की क्षमता।
  3. डेटाबेस प्रबंधन - डेटा को स्टोर और पुनर्प्राप्त करने का तरीका जानें।
  4. डेटा विश्लेषण - डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता।
  5. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और संचार - निष्कर्षों को सहज रूप से प्रस्तुत करने की क्षमता।

विभिन्न डेटा-विज्ञान जॉब टाइटल

डेटा विज्ञान एक व्यापक क्षेत्र है और यह समय के साथ व्यापक होता जा सकता है, क्योंकि नई विशेषज्ञताएं विकसित होती हैं। इसलिए, जैसा कि आप एक डेटा वैज्ञानिक बनने की दिशा में काम करते हैं, आपको यह पता लगाने के लिए विभिन्न नौकरी के शीर्षकों की जांच करनी चाहिए कि कौन सा आपके लिए सबसे अच्छा हो सकता है।

प्रमुख डेटा साइंस जॉब टाइटल में शामिल हैं:

  • डाटा वैज्ञानिक - सामान्य विवरण में डेटा संग्रहण, भंडारण, मॉडलिंग, विश्लेषण और प्रस्तुति सहित सभी चरण शामिल होते हैं।
  • डाटा विश्लेषक - डेटा एकत्र करने, साफ करने और संग्रहीत करने पर ध्यान केंद्रित करता है। साथ ही जरूरत पड़ने पर डेटा का विश्लेषण और रिपोर्टिंग।
  • डाटा अभियंता - मुख्य रूप से डेटा से संबंधित कार्यों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जैसे डेटा एकत्र करना, सफाई, तैयारी और डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर रखरखाव।
  • डेटा वास्तुकार - संगठन की व्यावसायिक आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित करके कंपनी की संपूर्ण डेटा प्रबंधन संरचना विकसित करता है।
  • डेटा मॉडलर - डेटा मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है जो तब डेटाबेस के माध्यम से लागू होते हैं।
  • विपणन वैज्ञानिक - कंपनी के मार्केटिंग प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए डेटा साइंस की अंतर्दृष्टि का उपयोग करता है।
  • मशीन सीखना अभियंता - यह भूमिका एआई भविष्य कहनेवाला मॉडल को स्वचालित करने के लिए सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम को डिजाइन करने और विकसित करने पर केंद्रित है।
  • डाटाबेस प्रशासक - संगठन के डेटाबेस सर्वर को बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करता है।

डेटा साइंटिस्ट बनना

डेटा साइंटिस्ट बनने के 3 प्रमुख तरीके हैं, जो आपकी क्षमता और आपके करियर के स्तर पर निर्भर करता है। पहला तरीका डेटा साइंस स्नातक की डिग्री प्राप्त करना है, दूसरा डेटा साइंस में मास्टर डिग्री हासिल करना है, और तीसरा बिना डिग्री के डेटा वैज्ञानिक बनना है।

इन विभिन्न विधियों को नीचे समझाया गया है:

डिग्री के साथ डेटा साइंटिस्ट बनना

  1. डाटा साइंस डिग्री अर्जित करें - आप विश्वविद्यालय में डेटा विज्ञान का अध्ययन कर सकते हैं और डेटा-विज्ञान की डिग्री के साथ स्नातक कर सकते हैं, जिससे आपको नौकरी के बाजार में बढ़त मिलनी चाहिए। हालाँकि, आपको ध्यान देना चाहिए कि डेटा साइंस का पेशा एक प्रतिस्पर्धी क्षेत्र बना हुआ है और इसका मतलब है कि आपको अभी भी एक अच्छी नौकरी पाने के लिए कुछ प्रयास करने होंगे।
  2. जानें और साक्षात्कार कौशल का अभ्यास करें - अपने सपनों की नौकरी पाने की अपनी बाधाओं को सुधारने के लिए, आपको जितना हो सके अपने साक्षात्कार कौशल का अभ्यास करने की आवश्यकता होगी। कई ऑनलाइन प्लेटफॉर्म साक्षात्कार पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं, जबकि अन्य बहुत सारे प्रदान करते हैं नि: शुल्क नमूना प्रश्न.

    आपको उन कंपनियों पर भी कुछ शोध करने की आवश्यकता होगी, जिनके लिए आप आवेदन कर रहे हैं, साथ ही साथ आपके लक्षित नौकरी का शीर्षक भी। परीक्षा के प्रश्नों के उत्तर देने, पहनावे और अच्छे से बोलने का अभ्यास करें।
  3. एक इंटर्नशिप खोजें – डेटा साइंस की डिग्री होना एक बात है, इस क्षेत्र में व्यावहारिक कार्य अनुभव होना दूसरी बात है। तो, इंटर्नशिप खोजने और प्रासंगिक अनुभव प्राप्त करने का प्रयास करें। वेबसाइटें पसंद हैं लिंक्डइन और Internships.com यहाँ बहुत मदद की जा सकती है।
  4. एक पोर्टफोलियो बनाएँ – सपनों की नौकरी पाने का सबसे अच्छा तरीका एक प्रभावशाली पोर्टफोलियो होना है। इसलिए, निजी, उपयोगी और प्रासंगिक परियोजनाओं को विकसित करना अपना कर्तव्य बनाएं, फिर उन्हें वेब पर प्रदर्शित करें और हर बार जब आप नौकरी के लिए आवेदन करें तो उनसे लिंक करें।
  5. नौकरी के लिए शिकार – अंत में, आपको वहां जाना होगा और नौकरी ढूंढनी होगी, पदों के लिए आवेदन करना होगा और साक्षात्कार नियुक्तियों की उम्मीद करनी होगी।

मास्टर्स के साथ डेटा साइंटिस्ट बनना

  1. संबंधित क्षेत्र में डिग्री अर्जित करें - यदि आपके पास पहले से ही संबंधित क्षेत्र में डिग्री है, जैसे गणित, कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी इत्यादि, तो आप मास्टर डिग्री के साथ डेटा विज्ञान क्षेत्र में भी जारी रख सकते हैं।
  2. डाटा साइंस में मास्टर्स कमाएं - कई स्कूल 1 साल की औसत पूर्णकालिक अवधि के साथ डेटा साइंस मास्टर डिग्री प्रोग्राम प्रदान करते हैं। तो, चुनें और आगे बढ़ें।
  3. जानें और अपने साक्षात्कार कौशल का अभ्यास करें - जबकि डिग्री प्रोग्राम आपको गति प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, फिर भी अभ्यास, अभ्यास, अभ्यास करना आपके हित में है। सबसे अच्छा, नमूना परियोजनाओं के साथ।
  4. कुछ अनुभव प्राप्त करें – संबंधित नौकरी लेने से लेकर कम में काम करने तक, व्यावहारिक अनुभव का कोई विकल्प नहीं है।
  5. एक पोर्टफोलियो बनाएँ – आपको उपयोगी और प्रासंगिक परियोजनाओं को विकसित करने की भी आवश्यकता हो सकती है जिन्हें आप वेब पर प्रदर्शित कर सकते हैं और प्रत्येक नौकरी आवेदन में लिंक कर सकते हैं।
  6. नौकरी के लिए शिकार – अंत में, आपको वहां भी जाना होगा और नौकरियों की तलाश करनी होगी, पदों के लिए आवेदन करना होगा और साक्षात्कार नियुक्तियों का इंतजार करना होगा।

बिना डिग्री के डेटा साइंटिस्ट बनना

  1. प्रासंगिक कौशल सीखें - हालांकि उद्योग कठिन है, फिर भी आप बिना डिग्री के डेटा वैज्ञानिक बन सकते हैं। लेकिन आपको बहुत अच्छा होने की आवश्यकता होगी और अपने दम पर सभी आवश्यक कौशल सीखकर उद्योग में प्रवेश करने के लिए कड़ी मेहनत करनी होगी।
  2. कोई कोर्स करें या बूटकैंप में भाग लें - एक या अधिक पाठ्यक्रम या बूटकैंप लेने से आपकी दक्षता बढ़ाने में मदद मिलेगी, साथ ही आपको क्षेत्र में और अधिक अनुभव मिलेगा।
  3. व्यावसायिक प्रमाणपत्र प्राप्त करें - व्यावसायिक प्रमाणन आपकी नौकरी की खोज में यह स्पष्ट करके मदद करेगा कि आप जितना संभव हो उतना अच्छा और प्रासंगिक होने के लिए अतिरिक्त प्रयास कर रहे हैं। हालाँकि, एक पोर्टफोलियो बनाना भी उतना ही महत्वपूर्ण है।
  4. अपना पोर्टफोलियो बनाएं - आपको एक ऐसे पोर्टफोलियो की आवश्यकता है जो बाहर खड़ा हो और व्यावहारिक रूप से आपकी क्षमताओं को प्रदर्शित करे। एक उपयोगी एप्लिकेशन के साथ परियोजनाओं की तलाश करें, और ऐसी परियोजनाएं जो आपकी प्रतिभा और कौशल का प्रदर्शन कर सकें, फिर उन्हें देखने के लिए गिटहब जैसे मंच पर होस्ट करें।
  5. नौकरी के लिए शिकार – अंत में, आपको नौकरी खोजने और आवेदन करने की आवश्यकता होगी, शायद पारंपरिक डिग्री वाले लोगों की तुलना में अधिक उत्साह के साथ।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (एफएक्यूएस)

डेटा वैज्ञानिक किसके लिए काम करते हैं?

डेटा वैज्ञानिक डेटा से लाभदायक जानकारी प्राप्त करने की क्षमता वाली सभी प्रकार की कंपनियों के लिए काम करते हैं।

क्या डेटा वैज्ञानिक असली वैज्ञानिक हैं?

हां, डेटा वैज्ञानिक वास्तविक वैज्ञानिक हैं क्योंकि वे परिणाम प्राप्त करने के लिए वैज्ञानिक तरीकों और प्रक्रियाओं को लागू करते हैं।

डेटा साइंस को सेक्सिएस्ट जॉब क्यों कहा जाता है?

डेटा साइंस गर्म है क्योंकि डेटा वैज्ञानिक गर्म मांग में हैं और वेतन अच्छा है।

क्या डेटा वैज्ञानिक दूर से काम कर सकता है?

हां, बड़ी मात्रा में डेटा वैज्ञानिक पद दूरस्थ हैं।

डेटा साइंटिस्ट कौन बन सकता है?

सही स्किल सेट और फोकस वाला कोई भी व्यक्ति डेटा साइंटिस्ट बन सकता है।

क्या डेटा साइंटिस्ट डेटा एनालिस्ट बन सकता है?

एक डेटा विश्लेषक एक प्रकार का डेटा वैज्ञानिक होता है, इसलिए हाँ।

क्या डेटा साइंस अप्रचलित हो जाएगा?

निकट भविष्य में नहीं।

निष्कर्ष

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें, इस गाइड के अंत तक पहुँचने के बाद, आपने इसे पूरा करने के विभिन्न तरीकों और उठाए जाने वाले विभिन्न कदमों को देखा है।

डेटा साइंस प्रतिस्पर्धी हो सकता है, लेकिन अच्छा वेतन सभी परेशानियों को इसके लायक बनाता है। इसलिए, यदि आप अपने आप को संघर्ष के लिए फिट मानते हैं, तो इसके लिए आगे बढ़ें, और शुभकामनाएँ!

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके एक कंप्यूटर उत्साही हैं जो पुस्तकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पढ़ना पसंद करते हैं। उसे विंडोज़/मैक पर लिनक्स के लिए प्राथमिकता है और वह उपयोग कर रहा है
अपने शुरुआती दिनों से उबंटू। आप उसे ट्विटर पर पकड़ सकते हैं बोंगोट्रैक्स

लेख: 192

तकनीकी सामान प्राप्त करें

तकनीकी रुझान, स्टार्टअप रुझान, समीक्षाएं, ऑनलाइन आय, वेब टूल और मार्केटिंग एक या दो बार मासिक

एक जवाब लिखें

आपका ईमेल पता प्रकाशित नहीं किया जाएगा। आवश्यक फ़ील्ड इस तरह चिह्नित हैं *