Data scientist कैसे बनें? डेटा साइंस में करियर बनाए
सही डाटा स्किल विकसित करें यदि आपके पास डेटा में कोई कार्य अनुभव नहीं है, तब भी आप डेटा साइंटिस्ट बन सकते हैं, लेकिन डेटा साइंस करियर की दिशा में काम करने के लिए आपको सही पृष्ठभूमि विकसित करनी होगी। डेटा साइंटिस्ट एक उच्च-स्तरीय पद है;
डेटा साइंस फंडामेंटल सीखें डेटा साइंस कोर्स या बूटकैंप डेटा साइंस फंडामेंटल को हासिल करने या बनाने का एक आदर्श तरीका हो सकता है। डेटा एकत्र करने और संग्रहीत करने, डेटा का विश्लेषण और मॉडल करने, और डेटा साइंस टूलकिट में प्रत्येक टूल का उपयोग करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और प्रस्तुत करने जैसी आवश्यक चीजों को सीखने की अपेक्षा करें,
डेटा साइंस के लिए प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखें डेटा वैज्ञानिक डेटा क्लीनिंग, विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए विशेष रूप से विकसित कई विशेष उपकरणों और कार्यक्रमों पर भरोसा करते हैं। सामान्य-उद्देश्य वाले एक्सेल के अलावा, डेटा वैज्ञानिकों को एक सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा जैसे पायथन, आर, या हाइव और एसक्यूएल जैसी क्वेरी भाषाओं से परिचित होने की आवश्यकता है।
अपने व्यावहारिक डेटा कौशल को विकसित करने के लिए डेटा साइंस प्रोजेक्ट पर काम करें एक बार जब आप प्रोग्रामिंग भाषाओं और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डिजिटल टूल की मूल बातें सीख लेते हैं, तो आप उनका उपयोग करना शुरू कर सकते हैं, अपने नए अर्जित कौशल का अभ्यास कर सकते हैं और उन्हें और भी अधिक विकसित कर सकते हैं।
विज़ुअलाइज़ेशन विकसित करें और उन्हें प्रस्तुत करने का अभ्यास करेंएक्सेल इस चरण के दौरान भी काम आता है। स्प्रैडशीट्स के पीछे मूल आधार सीधा है - उनकी सेल्स में जानकारी को सहसंबंधित करके गणना या ग्राफ बनाना - एक्सेल 30 से अधिक वर्षों के बाद अविश्वसनीय रूप से उपयोगी रहता है और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में लगभग अपरिहार्य है।
अपने डेटा साइंस स्किल को प्रदर्शित करने के लिए एक पोर्टफोलियो बनाएं एक बार जब आप अपना प्रारंभिक शोध कर लेते हैं, प्रशिक्षण प्राप्त कर लेते हैं, और प्रोजेक्ट की एक प्रभावशाली श्रृंखला बनाकर अपने नए कौशल का अभ्यास कर लेते हैं, तो आपका अगला कदम पॉलिश किए गए पोर्टफोलियो को विकसित करके उन स्किलस का प्रदर्शन करना है जो आपको आपके सपनों की नौकरी दिलाएंगे।
अपनी प्रोफाइल बढ़ाएं एक अच्छी तरह से निष्पादित प्रोजेक्ट जिसे आप अपने दम पर करते हैं, अपनी क्षमताओं का प्रदर्शन करने और संभावित भर्ती प्रबंधकों को प्रभावित करने का एक शानदार तरीका हो सकता है। डेटा के साथ उस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करें।
डेटा वैज्ञानिक नौकरियों के लिए आवेदन करें डेटा विज्ञान के क्षेत्र में कई भूमिकाएँ हैं। आवश्यक कौशल प्राप्त करने के बाद, लोग अक्सर विभिन्न उपक्षेत्रों में विशेषज्ञ बन जाते हैं, जैसे कि डेटा इंजीनियर्स, डेटा एनालिस्ट्स, या मशीन लर्निंग इंजीनियर्स, कई अन्य। पता करें कि कंपनी क्या प्राथमिकता देती है, वे किस पर काम कर रहे हैं, और पुष्टि करें कि यह आपकी ताकत, लक्ष्यों और आप खुद को लाइन में क्या करते हुए देखते हैं।