How to become data scientist ( डेटा साइंटिस्ट कैसे बने ?)

How to become data sciencetest  ( डेटा साइंटिस्ट कैसे बने )

डेटा साइंटिस्ट बनना जीवनयापन करने और दुनिया में बदलाव लाने के लिए अपने कौशल का उपयोग करने का एक शानदार तरीका है। इसके लिए तकनीकी कौशल, समस्या को सुलझाने की क्षमता और रचनात्मकता के संयोजन की आवश्यकता होती है। यह निबंध डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आवश्यक छह चरणों पर चर्चा करेगा: ज्ञान प्राप्त करना, तकनीकी कौशल विकसित करना, अनुभव बनाना, नेटवर्किंग करना, अप टू डेट रहना और सही नौकरी खोजना। 

ज्ञान प्राप्त करना ( gaining knowledge)

डेटा साइंटिस्ट बनने का पहला कदम ज्ञान प्राप्त करना है। इसमें डेटा साइंस के मूल सिद्धांतों को सीखना शामिल है, जैसे सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और प्रोग्रामिंग। इसमें डेटा साइंस के व्यावसायिक संदर्भ और विभिन्न प्रकार के डेटा को समझना भी शामिल है। इस ज्ञान को हासिल करने के लिए पाठ्यक्रम लेना, किताबें पढ़ना और ट्यूटोरियल देखना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, सम्मेलनों और सेमिनारों में भाग लेना फायदेमंद हो सकता है।

 

डेवलपिंग टेक्निकल स्किल्स ( Develop Technical Skills)

डेटा वैज्ञानिक बनने का दूसरा चरण तकनीकी कौशल विकसित करना है। इसमें पायथन और आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में महारत हासिल करने के साथ-साथ डेटाबेस और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल को समझना शामिल है। डेटा साइंस में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम और उन्हें कैसे लागू किया जाए, यह समझना भी महत्वपूर्ण है। इन कौशलों को विकसित करने के लिए, कोडिंग का अभ्यास करना और प्रोजेक्ट बनाना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेना और हैकाथॉन में भाग लेना लाभदायक हो सकता है।

बिल्डिंग एक्सपीरियंस  ( build Experience )

डेटा साइंटिस्ट बनने का तीसरा चरण अनुभव का निर्माण है। इसमें उन परियोजनाओं पर काम करना शामिल है जिनमें डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हैं। विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों को समझना और विश्लेषण के लिए डेटा को कैसे साफ़ और तैयार करना है, यह भी महत्वपूर्ण है। अनुभव बनाने के लिए, इंटर्नशिप या स्वयंसेवी अवसरों में भाग लेना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स पर काम करना फायदेमंद हो सकता है।

नेटवर्किंग  ( Networking)

डेटा वैज्ञानिक बनने का चौथा चरण नेटवर्किंग है। इसमें अन्य डेटा वैज्ञानिकों से जुड़ना और क्षेत्र में नवीनतम रुझानों पर अद्यतित रहना शामिल है। संभावित नियोक्ताओं से मिलने और अनुभवी पेशेवरों से सीखने के लिए सम्मेलनों और सेमिनारों में भाग लेना भी महत्वपूर्ण है। प्रभावी ढंग से नेटवर्क बनाने के लिए, ऑनलाइन समुदायों में शामिल होना और स्थानीय मीटअप में भाग लेना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, हैकाथॉन में भाग लेना लाभदायक हो सकता है।

स्टे अप टू डेट  ( Stay  up to date)

 

डेटा साइंटिस्ट बनने का पांचवां चरण अप टू डेट रहना है। इसमें डेटा विज्ञान के बारे में ब्लॉग और लेख पढ़ना, वेबिनार में भाग लेना और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों में भाग लेना शामिल है। क्षेत्र में नवीनतम उपकरणों और तकनीकों के साथ बने रहना भी महत्वपूर्ण है। अद्यतित रहने के लिए, सोशल मीडिया पर उद्योग के नेताओं का अनुसरण करना और ऑनलाइन समुदायों में शामिल होना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, सम्मेलनों में भाग लेने से लाभ हो सकता है।

सही नौकरी ढूँढना ( finding Government Job)

डेटा साइंटिस्ट बनने का छठा कदम है सही नौकरी की तलाश करना। इसमें संभावित नियोक्ताओं पर शोध करना, नौकरी की आवश्यकताओं को समझना और साक्षात्कार की तैयारी करना शामिल है। क्षेत्र में उपलब्ध विभिन्न प्रकार की भूमिकाओं और वेतन और लाभों पर बातचीत कैसे करें, यह समझना भी महत्वपूर्ण है। सही नौकरी खोजने के लिए, एक मजबूत रिज्यूमे और पोर्टफोलियो बनाने के साथ-साथ संभावित नियोक्ताओं के साथ नेटवर्क बनाना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, जॉब फेयर में भाग लेना फायदेमंद हो सकता है।

निष्कर्ष:

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए ज्ञान, तकनीकी कौशल, अनुभव, नेटवर्किंग, अप टू डेट रहने और सही नौकरी खोजने के संयोजन की आवश्यकता होती है। समर्पण और कड़ी मेहनत से कोई भी सफल डेटा वैज्ञानिक बन सकता है और दुनिया में बदलाव ला सकता है।