गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि के साथ डेटा साइंस में कैसे प्रवेश करें

Tags गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि के साथ डेटा साइंस में कैसे प्रवेश करें,Data Science with non-technical background,डेटा विज्ञान प्रशिक्षण कार्यक्रम,डेटा विज्ञान उद्योग कार्यक्रम,Data Science Professionals,डेटा विज्ञान पेशेवरों,Data Science Training Program,Data Science Industry Program

डेटा विज्ञान एक तेजी से विकसित होने वाला और आकर्षक क्षेत्र है जो उद्यमों और क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में कई अवसर प्रदान करता है। हर साल हजारों लोग अपने कौशल को उन्नत करते हैं और डेटा साक्षरता हासिल करते हैं। डेटा साइंस, डेटा एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और एआई (ML and AI)सीखना आपको इन कौशलों को अपने पहले से किए गए कार्यों में एकीकृत करके कुछ नया करने या एक विशिष्ट डेटा-आधारित भूमिका में कूदने का अवसर देगा जहां आप एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए अपने नए डेटा कौशल का उपयोग कर सकते हैं।

यदि आप आईटी पृष्ठभूमि से नहीं है? या इस समय आपके पास सभी तकनीकी डेटा कौशल का अभाव है? यदि आपके पास डेटा को समझने की तीव्र इच्छा है और काम करने के लिए आवश्यक तकनीकी और पारस्परिक क्षमताओं को विकसित करने के लिए तैयार हैं, तो डेटा क्षेत्र में अपस्किलिंग निश्चित रूप से प्राप्त की जा सकती है, और करियर बदलना आपकी कल्पना से कहीं अधिक सरल है।

 

1. डेटा विज्ञान में किसी पेशे में स्विच करने के लिए अपनी प्रेरणाओं को पहचानें।

डेटा उद्योग को वैश्विक कौशल की कमी के कारण व्यावहारिक कौशल प्रशिक्षण और विशिष्ट कंपनी की जरूरतों के अनुकूल लचीलेपन वाले डेटा विशेषज्ञों की आवश्यकता है। हालाँकि, अपने अल्पकालिक व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करने और लंबी अवधि में अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने के लिए, क्योंकि वे अपनी टीमों, प्रणालियों, प्रक्रियाओं और उत्पादों का विस्तार करते हैं, डेटा क्षेत्र की कंपनियां विभिन्न प्रकार के औद्योगिक क्षेत्रों से डेटा पेशेवरों को नियुक्त करना भी चाह रही हैं। पृष्ठभूमि और कौशल स्तर।

 

2. डेटा क्षेत्र और अपनी भविष्य की नौकरियों के लिए आवश्यक योग्यताओं पर शोध करें।

यदि आप डेटा साइंस में काम करना चाहते हैं, तो आपके पास उत्कृष्ट व्यावसायिक समझ और संचार क्षमता होनी चाहिए। डेटा विशेषज्ञों को जटिल जानकारी को स्पष्ट रूप से संप्रेषित करने, उनके द्वारा खोजे जा रहे डेटा अंतर्दृष्टि को बताने और इन निष्कर्षों के आधार पर समाधान विकसित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। प्रत्येक कंपनी जो आज के बाज़ार में प्रतिस्पर्धा करना चाहती है, उसका लक्ष्य अपने सभी निर्णयों को निर्देशित करने के लिए डेटा का उपयोग करना है। वित्तीय सेवाएँ, स्वास्थ्य सेवा, विपणन, खुदरा, सुरक्षा, विनिर्माण, शिक्षा, रसद और सरकार कुछ ऐसे उद्योग हैं जो अब इस क्षेत्र में जबरदस्त वृद्धि देख रहे हैं। हालाँकि, आप अकेले नहीं हैं, यदि आप यह पता लगाने के लिए विभिन्न नौकरी बोर्डों की खोज कर रहे हैं कि एक डेटा पेशेवर वास्तव में जीवनयापन के लिए क्या काम करता है। डेटा व्यवसाय उनकी बदलती मांगों पर निर्भर है, और नौकरी विवरण और शीर्षक अभी भी विभिन्न क्षेत्रों में स्थापित किए जा रहे हैं। यह सुनकर आपको आश्चर्य हो सकता है कि डेटा उद्योग में बहुत से नियुक्ति प्रबंधक और भर्तीकर्ता अभी भी प्रवेश स्तर, मध्य स्तर और वरिष्ठ स्तर के डेटा प्रोजेक्ट पर काम करने के लिए सर्वोत्तम डेटा उम्मीदवारों का चयन करने में लगे हुए हैं।

डेटा पेशेवर के लिए कर्तव्यों की विशिष्ट सूची इस प्रकार है:

• डेटा प्रवाह प्रक्रियाओं और व्यवसाय मॉडल को पहचानें।
• उन्नत डेटा एनालिटिक्स का उपयोग संरचित और असंरचित डेटा संग्रह दोनों को समझने के लिए किया जाता है। 
• डेटा रैंगलिंग डेटा का संग्रह, सफाई, सत्यापन और संगठन है।
• रुझानों और पैटर्न का पता लगाने के लिए ऐतिहासिक और वर्तमान डेटा की जांच करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करें।
• गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, पूर्वानुमानित डेटा मॉडलिंग और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण का उपयोग करें।
• बचत और संसाधन उपयोग को अधिकतम करने के लिए मशीन लर्निंग के साथ कार्यों को स्वचालित करें।
• तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों हितधारकों तक निष्कर्ष पहुंचाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

(Data Visualization) का उपयोग करें।

• बाज़ार के विकास, नई तकनीकों और अनुशंसित प्रथाओं पर नज़र रखें।
• प्रयोगों की योजना बनाने, परीक्षण करने, परिणामों का आकलन करने और डेटा तकनीकों को स्केल करने में सक्षम होने के साथ-साथ समाधान-उन्मुख दृष्टिकोण को बनाए रखें।
• ग्राहक प्रतिधारण और राजस्व बढ़ाने, बेहतर अनुभव, बाजार की प्रवृत्ति अनुकूलन, दीर्घकालिक योजना और कॉर्पोरेट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए ग्राहक अपनी प्रक्रियाओं या वस्तुओं को कैसे सुधार सकते हैं, इस पर प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके कॉर्पोरेट निर्णय लेने में योगदान करें।

जितना अधिक आप अपने द्वारा की जा रही डेटा गतिविधियों की सराहना करेंगे, आपका दिन-प्रतिदिन उतना ही अधिक संतुष्टिदायक होगा। जैसे-जैसे आप अधिक डेटा विशेषज्ञता हासिल करते हैं, अपने तकनीकी और सॉफ्ट कौशल सेट को विकसित करने और बनाए रखने के अलावा डेटा के एक विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञता पर विचार करें।

बोनस सलाह: जो नियोक्ता सक्रिय रूप से पदों को भरने का प्रयास कर रहे हैं, वे यह जानने में अत्यधिक रुचि रखते हैं कि आप डेटा क्षेत्र में क्यों काम करना चाहते हैं, लेकिन वे ऐसे उम्मीदवारों की भी तलाश कर रहे हैं जो दिखा सकें कि उनके पास वहां सफल होने के लिए आवश्यक कौशल हैं। यह वह जगह है जहां, एक उभरते डेटा पेशेवर के रूप में, आपकी संचार क्षमताएं और प्रोजेक्ट कार्य का पोर्टफोलियो बनाने के प्रयास सफल होंगे।

 

3. यह पहचानें कि डेटा विज्ञान के लिए एक निश्चित मात्रा में तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जिसे हासिल किया जा सकता है।

कई व्यक्ति जो अपने कौशल को उन्नत करने और डेटा विज्ञान क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए उत्सुक हैं, उन्हें यह जानकर आश्चर्य होता है कि डेटा विज्ञान में प्रोग्रामिंग (Programming in Data Science) और सांख्यिकी दोनों शामिल हैं। पायथन प्रोग्रामिंग(Python Programming) और कम्प्यूटेशनल गणित का उपयोग डेटा साइंस, एनालिटिक्स(Data Science Analytics) और मशीन लर्निंग में किया जाता है, लेकिन आपकी पहली प्रवेश-स्तर की स्थिति के लिए आवश्यक स्तर करने योग्य और सिखाने योग्य है।

वास्तव में, यदि आप हाई स्कूल या कॉलेज में अंकगणित, सांख्यिकी, या बुनियादी कोडिंग में अच्छे थे, तो आपके पास डेटा विज्ञान में आगे बढ़ने के लिए आवश्यक मूलभूत ज्ञान पहले से ही है! इसमें निस्संदेह सीखने की अवस्था होगी, अपने डेटा कौशल को विकसित करने के लिए धैर्य रखते हैं, और एक संरचित सीखने के माहौल में एक उद्योग विशेषज्ञ द्वारा प्रशिक्षित हैं, आप न केवल जो जानकारी सीख रहे हैं उसे बनाए रखने में सक्षम हैं बल्कि व्यावहारिक अर्थों में ज्ञान को तुरंत लागू करने में भी सक्षम हैं।

डेटा विज्ञान के लिए आवश्यक पायथन और सांख्यिकी विशेषज्ञता की डिग्री विकसित करने के लिए आप जो कदम उठा सकते हैं, वे नीचे सूचीबद्ध हैं:

• विषय पर अपना स्वयं का अध्ययन संचालित करके प्रारंभ करें; आप डेटा विज्ञान सीखने(Learning Data Science) के बारे में इस लेख में ऐसा कैसे करें इसके बारे में अधिक पढ़ सकते हैं।
• अपनी दक्षता के वर्तमान स्तर का परीक्षण करें और कुछ निःशुल्क ऑनलाइन ट्यूटोरियल समाप्त करें 
• एक व्यवसाय सलाहकार खोजें। कृपया अपस्किलिंग के लिए अपने अगले कदम निर्धारित करने के लिए एक कैरियर सलाहकार से संपर्क करें
• एक मुफ़्त ऑनलाइन समूह में शामिल हों और अपने समर्थन नेटवर्क का विस्तार करने के लिए अन्य इच्छुक डेटा पेशेवरों के साथ बातचीत में शामिल हों।
• एक अध्ययन समूह बनाएं और छोटी परियोजनाओं पर सहयोग करें!
• अपना खुद का एक डेटा-आधारित प्रोजेक्ट बनाएं जो आपकी रुचि वाले क्षेत्र में डेटा समस्या का समाधान करता हो।
• पेशेवरों से अधिक जानने के लिए डेटा विज्ञान उद्योग कार्यक्रम (Data Science Industry Program)(व्यक्तिगत या ऑनलाइन) में भाग लें, और यदि कोई प्रश्नोत्तर सत्र होगा, तो अपने प्रश्नों के साथ तैयार रहें!
• संरचित व्यावहारिक प्रशिक्षण के एक कार्यक्रम में नामांकन करें जिसमें निरंतर सहायता शामिल है।
• अपने पोर्टफोलियो में प्रोजेक्ट जोड़ना जारी रखें, अपनी प्रगति पर नज़र रखें और अपने काम को मौखिक और दृश्य दोनों तरह से प्रस्तुत करने में सहज रहें।

नियोक्ता यह आशा करेंगे कि आपके पास आवश्यक डेटा विज्ञान उपकरणों (Data Science Tool)और कार्यप्रणाली का व्यावहारिक ज्ञान हो। आपको प्रारंभिक प्रवेश-स्तर डेटा भूमिका जीतने और अपना करियर बनाने के लिए गणित विशेषज्ञ या कुशल प्रोग्रामर होने की आवश्यकता नहीं होगी। हालाँकि, मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा विश्लेषण के लिए आपको इन कौशलों की आवश्यकता होगी। ध्यान रखने वाली एक और बात यह है कि, भले ही सेक्टर में एक डेटा फ़ंक्शन आपको व्यावसायिक समाधान खोजने के लिए डेटा का उपयोग करने की मांग करेगा, नौकरी आपको लगातार कोड करने के लिए मजबूर नहीं करेगी।

कभी भी सीखना, समस्या निवारण करना और अपनी क्षमताओं को निखारना बंद न करें, क्योंकि एक डेटा पेशेवर के रूप में, आपका लक्ष्य डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना, अपने परिणामों का विश्लेषण करना और डेटा-संचालित निर्णय और सुधार बनाने के लिए महत्वपूर्ण हितधारकों तक इन अंतर्दृष्टि को पहुंचाना है।

 

4. डेटा विज्ञान उद्योग के पेशेवरों से प्रशिक्षण और प्रमाणन प्राप्त करें।

आप डेटा विज्ञान उद्योग में अकेले प्रवेश नहीं कर सकते, यह एक ऐसा बिंदु है जिस पर हर कोई सहमत हो सकता है। अनुभवी उद्योग पेशेवरों द्वारा प्रशिक्षित होना आपके क्षेत्र पर लागू अनुभव प्राप्त करने का सबसे तेज़ तरीका है और जिसे आप तुरंत नौकरी पर लागू कर सकते हैं। एक सीखने की सेटिंग में, अनुभवी डेटा विज्ञान पेशेवरों के पास इच्छुक डेटा पेशेवरों को प्रदान करने के लिए ढेर सारी जानकारी होती है, लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि उनके पास आपको डेटा में अपनी पहली प्रवेश-स्तर की स्थिति प्राप्त करने के लिए आवश्यक स्तर तक तैयार करने के लिए सामरिक ज्ञान भी होता है। रोजगार का बाजार। अपने कौशल को आगे बढ़ाने के इच्छुक किसी भी पेशेवर के लिए अपनी पसंदीदा सीखने की शैली ढूंढना महत्वपूर्ण है

एक डेटा विज्ञान प्रशिक्षण कार्यक्रम(Data Science Traning Program) ढूंढना जो आपकी सीखने की आवश्यकताओं को पूरा कर सके और आपको डेटा विज्ञान, डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग टूल और दृष्टिकोण के साथ व्यावहारिक अनुभव प्रदान कर सके, जिसकी डेटा उद्योग वर्तमान में मांग और उपयोग कर रहा है, महत्वपूर्ण है। आकांक्षी पेशेवरों को शिक्षित करने के लिए अनुभवी डेटा विज्ञान पेशेवरों(Data Science Professionals) के साथ डेटा संस्थान का काम। आपको डेटा व्यवसाय में नौकरी के लिए तैयार होने और एक नई स्थिति के लिए अपना रास्ता तेज़ करने में मदद करने के लिए, कार्यक्रमों में निम्नलिखित विशेषताएं शामिल होनी चाहिए

• एक व्यावहारिक पाठ्यक्रम जो आपको सिखाता है कि डेटा उद्योग के लिए प्रासंगिक उपकरणों और रणनीतियों का उपयोग करते हुए व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करें।
• वास्तविक समय पर डिलीवरी आपको अपने प्रशिक्षक के साथ बातचीत करने और उनके मार्गदर्शन से लाभ उठाने की अनुमति देती है क्योंकि आप अपने नए कौशल का उपयोग करना सीखते हैं।
• एक गैर-शैक्षणिक व्याख्याता के साथ एक छोटी कक्षा का आकार जो वास्तविक दुनिया के अनुभव वाला एक उद्योग विशेषज्ञ है।
• एक प्रमाणन कार्यक्रम जो आपके प्रोजेक्ट कार्य, आपके द्वारा सीखे गए उपयोगी कौशल (सॉफ्ट कौशल और तकनीकी क्षमताओं सहित), और पेशेवर स्थिति में इन क्षमताओं का उपयोग करने की आपकी क्षमता पर जोर देता है।