डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें

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

डेटा विज्ञान एक दिलचस्प बहु-विषयक पेशा है जिसमें अच्छा पारिश्रमिक मिलता है, इसलिए यह सीखना लाभदायक है कि डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें।

हालांकि, डेटा साइंटिस्ट बनना आसान नहीं है, क्योंकि इस इंडस्ट्री में कड़ी प्रतिस्पर्धा है। इसलिए, आपको सबसे अलग दिखने और सफल होने के लिए अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करना होगा।

यह मार्गदर्शिका आपको बताती है कि आप अपनी स्थिति के आधार पर तीन तरीकों में से किसी एक का उपयोग करके डेटा वैज्ञानिक कैसे बन सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सुझाव

डेटा साइंस में बहुत प्रतिस्पर्धा होने के कारण, आपको सफल होने के लिए अपनी पूरी ताकत लगानी होगी। इसलिए, डेटा साइंटिस्ट बनने के मार्ग पर आपकी मदद करने के लिए निम्नलिखित कुछ सुझाव दिए गए हैं:

  • सही भूमिका चुनें और उसमें विशेषज्ञ बनें।
  • विशिष्ट उपकरण चुनें और उनमें विशेषज्ञ बनें।
  • प्रोग्रामिंग और डेटाबेस का अध्ययन यथाशीघ्र करें।
  • नेटवर्क बनाने के लिए समान विचारधारा वाले लोगों की तलाश करें।
  • किसी मार्गदर्शक की तलाश करें या सोशल मीडिया पर प्रसिद्ध डेटा वैज्ञानिकों को फॉलो करें।
  • परियोजनाओं का निर्माण करके पूर्णता का अभ्यास करें।
  • अपने पोर्टफोलियो को अलग बनाएं।

डेटा साइंस क्यों?

डेटा विज्ञान वह क्षेत्र है जो डेटा का उपयोग करके संगठनों के लिए सवालों के जवाब देता है। एक डेटा वैज्ञानिक डेटा एकत्र करता है और उनका विश्लेषण ऐसे तरीकों से करता है जिससे ऐसे पैटर्न बनते हैं जो व्यवसायों को सही निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं।

डेटा विज्ञान का क्षेत्र कई व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह उन्हें अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने, उत्पाद पेशकशों में सुधार करने और नवाचारों और उनके संबंधित उद्योगों के शीर्ष पर बने रहने में मदद करता है।

कंप्यूटर नेटवर्क और इंटरनेट से डेटा की निरंतर वृद्धि के परिणामस्वरूप, डेटा विज्ञान क्षेत्र निरंतर विकास में बना हुआ है, क्योंकि अधिक से अधिक कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों की अंतर्दृष्टि का उपयोग करके अधिक से अधिक लाभ कमाने का प्रयास कर रही हैं।

आवश्यक कौशल

डेटा वैज्ञानिक बनना कोई आसान काम नहीं है। आपको परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक बहु-विषयक कौशल विकसित करना होगा।

निम्नलिखित प्रमुख कौशल हैं जिन्हें आपको डेटा वैज्ञानिक बनने की अपनी यात्रा में हासिल करने या विकसित करने का लक्ष्य रखना चाहिए।

  1. विश्लेषणात्मक एवं समस्या समाधान करने वाला मन – सबसे पहली आवश्यकता.
  2. कोडिंग कौशल – पायथन, आर, एसक्यूएल और अन्य में कोड करने की क्षमता।
  3. डेटाबेस प्रबंधन – डेटा को संग्रहीत करने और पुनः प्राप्त करने का ज्ञान।
  4. डेटा विश्लेषण – डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता।
  5. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और संचार – निष्कर्षों को सहज रूप से प्रस्तुत करने की क्षमता।

डेटा-विज्ञान के विभिन्न नौकरी शीर्षक

डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है और समय के साथ-साथ यह और भी व्यापक होता जा सकता है, क्योंकि नई विशेषज्ञताएँ विकसित होती रहती हैं। इसलिए, जब आप डेटा वैज्ञानिक बनने की दिशा में काम करते हैं, तो आपको अलग-अलग जॉब टाइटल की जांच करनी चाहिए ताकि पता चल सके कि आपके लिए कौन सा सबसे अच्छा हो सकता है।

प्रमुख डेटा विज्ञान नौकरी के शीर्षकों में शामिल हैं:

  • डाटा वैज्ञानिक - सामान्य विवरण में डेटा एकत्रीकरण, भंडारण, मॉडलिंग, विश्लेषण और प्रस्तुति सहित सभी चरण शामिल हैं।
  • डाटा विश्लेषक - डेटा एकत्र करने, उसे साफ करने और संग्रहीत करने पर ध्यान केंद्रित करता है। साथ ही, ज़रूरत पड़ने पर डेटा का विश्लेषण और रिपोर्टिंग भी करता है।
  • डाटा अभियंता – मुख्य रूप से डेटा से संबंधित कार्यों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जैसे डेटा एकत्र करना, सफाई, तैयारी और डेटा बुनियादी ढांचे का रखरखाव।
  • डेटा वास्तुकार – संगठन की व्यावसायिक आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित करके कंपनी की संपूर्ण डेटा प्रबंधन वास्तुकला विकसित करता है।
  • डेटा मॉडलर – डेटा मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है जिसे बाद में डेटाबेस के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है।
  • विपणन वैज्ञानिक – कंपनी के विपणन प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए डेटा विज्ञान से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग करता है।
  • मशीन सीखना अभियंता – यह भूमिका एआई पूर्वानुमान 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 वैज्ञानिक बनना

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

इन विभिन्न विधियों को नीचे समझाया गया है:

डिग्री के साथ डेटा वैज्ञानिक बनना

  1. डेटा साइंस की डिग्री हासिल करें – आप विश्वविद्यालय में डेटा विज्ञान का अध्ययन कर सकते हैं और डेटा-विज्ञान की डिग्री के साथ स्नातक हो सकते हैं, जो आपको नौकरी के बाजार में बढ़त दिलाएगा। हालाँकि, आपको ध्यान रखना चाहिए कि डेटा विज्ञान 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. साक्षात्कार कौशल सीखें और अभ्यास करें – अपने सपनों की नौकरी पाने की संभावनाओं को बेहतर बनाने के लिए, आपको अपने साक्षात्कार कौशल का जितना हो सके उतना अभ्यास करना होगा। कई ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म साक्षात्कार पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं, जबकि अन्य बहुत सारे प्रदान करते हैं निःशुल्क नमूना प्रश्न.

    आपको उन कंपनियों के बारे में भी कुछ शोध करने की आवश्यकता होगी, जिनमें आप आवेदन कर रहे हैं, साथ ही साथ आप अपनी लक्षित नौकरी के पद के बारे में भी। परीक्षा के सवालों के जवाब देने, कपड़े पहनने और अच्छी तरह से बोलने का अभ्यास करें।
  3. इंटर्नशिप खोजें – डेटा साइंस की डिग्री होना एक बात है, लेकिन इस क्षेत्र में व्यावहारिक कार्य अनुभव होना दूसरी बात है। इसलिए, इंटर्नशिप खोजने और प्रासंगिक अनुभव प्राप्त करने का प्रयास करें। लिंक्डइन और Internships.com यहाँ बहुत मदद की जा सकती है।
  4. एक पोर्टफोलियो बनाएं – सपनों की नौकरी पाने का सबसे अच्छा तरीका एक प्रभावशाली पोर्टफोलियो रखना है। इसलिए, निजी, उपयोगी और प्रासंगिक प्रोजेक्ट विकसित करना अपना कर्तव्य बनाएं, फिर उन्हें वेब पर प्रदर्शित करें और हर बार नौकरी के लिए आवेदन करते समय उन्हें लिंक करें।
  5. नौकरी की तलाश – अंततः, आपको बाहर जाकर नौकरी ढूंढनी होगी, पदों के लिए आवेदन करना होगा, तथा साक्षात्कार के लिए नियुक्ति की आशा करनी होगी।

मास्टर डिग्री के साथ डेटा वैज्ञानिक बनना

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

बिना डिग्री के डेटा साइंटिस्ट बनें

  1. प्रासंगिक कौशल सीखें - हालांकि यह उद्योग कठिन है, फिर भी आप बिना किसी डिग्री के डेटा वैज्ञानिक बन सकते हैं। लेकिन आपको अपने दम पर सभी आवश्यक कौशल सीखकर उद्योग में जगह बनाने के लिए बहुत अच्छा होना चाहिए और कड़ी मेहनत करनी चाहिए।
  2. कोई कोर्स करें या बूटकैंप में भाग लें – एक या एक से अधिक पाठ्यक्रम या बूटकैंप लेने से आपकी दक्षता बढ़ाने में मदद मिलेगी, साथ ही आपको क्षेत्र में अधिक अनुभव भी मिलेगा।
  3. व्यावसायिक प्रमाणपत्र प्राप्त करें – व्यावसायिक प्रमाणपत्र आपकी नौकरी की खोज में मदद करेंगे क्योंकि इससे यह स्पष्ट हो जाएगा कि आप यथासंभव अच्छे और प्रासंगिक बनने के लिए अतिरिक्त प्रयास कर रहे हैं। हालाँकि, पोर्टफोलियो बनाना भी उतना ही महत्वपूर्ण है।
  4. अपना पोर्टफोलियो बनाएं - आपको एक ऐसा पोर्टफोलियो चाहिए जो अलग दिखे और व्यावहारिक रूप से आपकी क्षमताओं को दिखाए। उपयोगी एप्लिकेशन वाले प्रोजेक्ट और ऐसे प्रोजेक्ट खोजें जो आपकी प्रतिभा और कौशल को प्रदर्शित कर सकें, फिर उन्हें GitHub जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर सभी के देखने के लिए होस्ट करें।
  5. नौकरी के लिए शिकार - अंत में, आपको नौकरियों की खोज और आवेदन करने की आवश्यकता होगी, संभवतः 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 सभी प्रकार की कंपनियों के लिए काम करते हैं और उनमें डेटा से लाभदायक जानकारी प्राप्त करने की क्षमता होती है।

क्या डेटा वैज्ञानिक वास्तविक 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 सबसे सेक्सी जॉब क्यों कहा जाता है?

डेटा विज्ञान लोकप्रिय है क्योंकि डेटा वैज्ञानिकों की बहुत मांग है और वेतन भी अच्छा है।

क्या कोई डेटा वैज्ञानिक दूर से काम कर सकता है?

हां, डेटा वैज्ञानिकों के अधिकांश पद दूरस्थ हैं।

डेटा वैज्ञानिक कौन बन सकता है?

सही कौशल और फोकस वाला कोई भी व्यक्ति डेटा वैज्ञानिक बन सकता है।

क्या एक डेटा वैज्ञानिक डेटा विश्लेषक बन सकता है?

डेटा विश्लेषक एक प्रकार का डेटा वैज्ञानिक है, अतः हाँ।

क्या डेटा साइंस अप्रचलित हो जाएगा?

निकट भविष्य में तो नहीं।

निष्कर्ष

डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें, इस गाइड के अंत तक पहुँचकर, आपने इसे प्राप्त करने के विभिन्न तरीकों और उठाए जाने वाले विभिन्न चरणों को देखा है।

डेटा साइंस में प्रतिस्पर्धा हो सकती है, लेकिन अच्छा वेतन इसके लिए सारी मेहनत को सार्थक बनाता है। इसलिए, अगर आप खुद को संघर्ष के लिए उपयुक्त समझते हैं, तो आगे बढ़ें, और शुभकामनाएँ!

Nnamdi Okeke

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: 278

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 *