Redixee 2021 में डेटा वैज्ञानिकों के लिए जीवन बदलने वाली शीर्ष 10 युक्तियों की एक सूची लेकर आया है।

एआई और डेटा-संचालित संस्कृति के विशाल क्षेत्र के उद्भव के कारण हाल के वर्षों में डेटा साइंस चर्चा का विषय है। दुनिया भर के संगठन डिजिटल परिवर्तन और उपयोगकर्ता के अनुकूल ऐप्स के कारण होने वाले डेटा विस्फोट से निपट रहे हैं। यह विकास के चरम पर है और आने वाले वर्षों में तकनीक-संचालित युग पर हावी होने के लिए तैयार हो रहा है। डेटा वैज्ञानिकों की जिम्मेदारियां कुशल डेटा प्रबंधन के लिए लोकप्रिय हो रही हैं, जहां उन्हें वास्तविक समय के डेटा के कई सेटों को व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के गहन विश्लेषण में बदलने की आवश्यकता होती है।


प्रतिष्ठित कंपनियों और आकर्षक वेतन पैकेज वाले स्टार्टअप में पेशेवर डेटा वैज्ञानिकों की मांग बहुत अधिक है। लेकिन कई इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को डेटा साइंस की दुनिया में प्रवेश करने की जानकारी नहीं है। वे आने वाले वर्षों में सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए डेटा प्रबंधन से निपटने के लिए हमेशा विशेषज्ञ सुझावों की तलाश करते हैं। विश्लेषिकी अंतर्दृष्टि डेटा प्रबंधन की कार्यात्मकताओं को सफलतापूर्वक अनुकूलित करने के लिए 2021 में डेटा वैज्ञानिकों के लिए शीर्ष 10 जीवन बदलने वाली युक्तियों की एक सूची आपके लिए लाया है।


2021 में डेटा वैज्ञानिकों के लिए शीर्ष 10 जीवन बदलने वाली युक्तियाँ

बेहतर समझ के लिए डेटा साइंस के जानकार


करियर की शुरुआत करने के लिए डेटा साइंस वास्तव में एक बहुत ही आकर्षक क्षेत्र है लेकिन इसे एक कठिन और जटिल विषय के रूप में माना जाना चाहिए। प्रोग्रामिंग भाषाओं, गणितीय मॉडल, सांख्यिकीय मॉडल, डेटा माइनिंग, और कई अन्य पहलुओं पर बेहतर पकड़ के लिए इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को डेटा साइंस में उत्साही होना चाहिए। इन पहलुओं के बारे में कठोर अध्ययन करना उबाऊ हो जाता है जिससे क्षेत्र में रुचि का नुकसान हो सकता है। लेकिन अगर इच्छुक वैज्ञानिक समाज के कल्याण के लिए शीर्ष मॉडल और परिणाम तैयार करना चाहते हैं, तो उन्हें कठिन अध्ययन का आनंद लेना जारी रखना चाहिए और भविष्य के लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। हमेशा याद रखें कि धीमा और स्थिर दौड़ जीतता है।


ज्ञान प्राप्त करने के लिए इंटरनेट पर सर्फिंग


यदि आप सही जगहों पर सर्फ करते हैं तो इंटरनेट प्रासंगिक जानकारी का खजाना है। आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक ब्लॉग, वीडियो, ऑनलाइन पाठ्यक्रम, पुस्तकें और . खोज सकते हैं डेटा साइंस का अधिक ज्ञान प्राप्त करने के लिए प्रभावित करने वाले। इंटरनेट पर विभिन्न डेटा विज्ञान/डेटा वैज्ञानिक समुदायों में पोस्ट किए गए लोकप्रिय ब्लॉग और YouTube वीडियो के लिंक हैं। पेशेवर प्रमाणपत्र प्राप्त करने के लिए प्रतिष्ठित कंपनियों से ऑनलाइन पाठ्यक्रम भी उपलब्ध हैं जो रिज्यूमे में एक पेशेवर मूल्य प्रदान करते हैं। इस विषय पर अधिक दृष्टिकोण प्राप्त करने में मदद करने के लिए डेटा साइंस प्रभावितों को ब्लॉग साइटों के साथ-साथ लिंक्ड इन पर भी पाया जा सकता है।


टूर्नामेंट में सक्रिय भागीदारी


आकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों को भविष्य में सख्त समय सीमा सहित कठिन कार्य वातावरण का सामना करने के लिए पर्याप्त आश्वस्त होना चाहिए। आत्मविश्वास किसी भी क्षेत्र या करियर में सफलता की कुंजी है। इस प्रकार, छात्रों के लिए अत्यधिक आत्मविश्वास के साथ सक्रिय रूप से भाग लेने के लिए प्रत्येक शैक्षणिक संस्थान के अपने स्वयं के उत्सव और अंतर-कॉलेज टूर्नामेंट होते हैं। हारने और जीतने की यात्रा इस डेटा साइंस क्षेत्र में प्रतिभागियों को उनके मजबूत बिंदुओं और कमजोर लिंक के बारे में सीखने का अनुभव प्रदान करती है। यह उनकी गलतियों को सुधारने और सुधार के लिए जगह देने का अवसर देता है। शैक्षणिक संस्थानों के अलावा, दुनिया भर में इंटरनेट पर कई लोकप्रिय डेटा साइंस टूर्नामेंट उपलब्ध हैं। ये टूर्नामेंट डेटा प्रबंधन और अन्य प्रासंगिक मुद्दों पर चर्चा करने के लिए अन्य डेटा वैज्ञानिकों से जुड़ने के लिए बेहतरीन स्थान हैं।


असफलताओं को गले लगाना सीखें


डेटा प्रबंधन डेटा संग्रह, डेटा संग्रहण, डेटा परिवर्तन, जैसे चरणों की एक श्रृंखला से संबंधित है। डेटा मूल्य निर्धारण, और इसी तरह। इस प्रक्रिया में कई विफलताओं के कारण गलतियाँ होने की संभावना है। डेटा वैज्ञानिकों को विफलताओं को गले लगाना सीखना चाहिए क्योंकि हम जानते हैं कि इस दुनिया में कोई भी व्यक्ति पूर्ण नहीं है। मनुष्य अवचेतन रूप से गलतियाँ करते हैं और असफलताओं को इनायत से स्वीकार करने की आवश्यकता होती है। डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकीय मॉडल और कोडिंग से उचित परिणाम प्राप्त करने के लिए धैर्य रखने की आवश्यकता है। रीयल-टाइम डेटा से संबंधित कुछ मुद्दों को समझने में समस्या होने पर भी, समस्या को हल करने में सहायता के लिए कोई अन्य सहयोगी से स्वतंत्र रूप से परामर्श कर सकता है।


क्षेत्र के पेशेवरों और विपक्षों को मापें


डेटा साइंटिस्ट्स ट्रेन में शामिल होना अनिवार्य नहीं है क्योंकि यह दुनिया भर में एक ट्रेंडिंग फील्ड है। करियर की बेहतर समझ के लिए संबंधित क्षेत्र के पेशेवरों और विपक्षों को तौलना चाहिए। परिणाम दो अलग-अलग पहलुओं को दिखा सकता है- हो सकता है कि आपको यह क्षेत्र पसंद न हो या आप वास्तव में इस क्षेत्र में रुचि रखते हों। जीवन बदलने वाला निर्णय लेने से पहले क्षेत्र के पेशेवरों और विपक्षों का मूल्यांकन करना हमेशा बेहतर होता है।


फैंसी तकनीकों को लागू नहीं करना


यह देखा गया है कि अधिकांश समय डेटा वैज्ञानिक उन्हें विकसित करने से पहले मशीन सीखने की तकनीकों के प्रभाव का आकलन करने के लिए पर्याप्त समय नहीं देते हैं। इस प्रकार, यह संसाधनों की बर्बादी के साथ-साथ डेवलपर्स के लिए ज़ोरदार काम की ओर जाता है। डेटा वैज्ञानिकों को गहन व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के लिए कुछ फैंसी तकनीकों को लागू करने के उपयोग को अस्वीकार करके हल करने के लिए उपयुक्त जटिल समस्याओं की पहचान करनी चाहिए।


सतत सीखने की प्रक्रिया


डेटा वैज्ञानिकों को डेटा प्रबंधन के बारे में सीखना बंद नहीं करना चाहिए कुछ प्रतिष्ठित कंपनियों में उच्च वेतन वाली नौकरी बसाने के बाद। डेटा वैज्ञानिकों के लिए यह एक सतत सीखने की प्रक्रिया है क्योंकि डेटा-संचालित संस्कृति अत्याधुनिक तकनीकों की प्रगति के साथ विकसित होती है। डेटा वैज्ञानिकों को आधुनिक जानकारी और प्रक्रियाओं के साथ अद्यतन करने की आवश्यकता है ताकि रीयल-टाइम डेटा को व्यावसायिक अंतर्दृष्टि में कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से परिवर्तित किया जा सके।


कुछ डेटा विज्ञान मिथकों से बचें


असंख्य डेटा विज्ञान मिथक हैं जो एक सफल डेटा वैज्ञानिक होने के मार्ग की कुछ सीमाएँ बनाते हैं। मिथकों में एक पीएच.डी. डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए डिग्री अनिवार्य है, यह गणितज्ञों के लिए एक क्षेत्र है, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल सीखना डेटा साइंस सीखने के बराबर है, एआई आने वाले वर्षों में डेटा वैज्ञानिकों की जगह लेगा।, और भी बहुत कुछ। भविष्य में एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए इन डेटा साइंस मिथकों को अनदेखा करने का प्रयास करना चाहिए।


प्रोग्रामिंग कौशल सीखें


प्रोग्रामिंग कौशल न केवल कंप्यूटर वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए हैं बल्कि डेटा वैज्ञानिकों के लिए सीखने के लिए ये आवश्यक हैं। R, Python, C++, Java, Hadoop, SQL, Tableau, Apache Spark, और अन्य तकनीकी कौशल जैसे कुशल डेटा प्रबंधन के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं का गहन ज्ञान आवश्यक है।


समय के साथ जटिल समस्याओं का विश्लेषण करें


डेटा वैज्ञानिकों को जटिल समस्याओं के उन्मुखीकरण का विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त समय देना चाहिए या बयान। यह जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक रूपरेखा विकसित करने के लिए एक विचार प्राप्त करने में मदद करता है। नियोजन प्रक्रिया में एक समाधान तक पहुंचने के लिए जटिल समस्याओं की एक दृश्य धारणा और सहज ज्ञान युक्त समझ शामिल है। इस प्रक्रिया के साथ अधीर नहीं होना चाहिए क्योंकि जटिल समस्याओं को उपयोगी समाधान में बदलने में यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया है।