डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें: कौशल, कैरियर विकास और उद्योग की मांग© इंडियाटाइम्स द्वारा प्रदान किया गया
एकडेटा साइंस में करियर विभिन्न उद्योगों में उच्च मांग में है। डेटा वैज्ञानिक कई अलग-अलग क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।
यदि आप संख्याओं और जटिल समस्याओं को हल करने के शौक़ीन हैं, तो यह क्षेत्र आपके लिए सही है।
डेटा वैज्ञानिक की भूमिका क्या है?
डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटासेट पर काम करते हैं ताकि उनसे सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके।
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इसके लिए उन्हें पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ काम करने और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित करने की आवश्यकता होती है।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए किन स्किल्स की जरूरत होती है?
1. प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान
डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए, आपको प्रोग्रामिंग की मूल बातें सीखने की आवश्यकता है।
डेटा विश्लेषण के लिए पायथन और आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखना महत्वपूर्ण है।
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Where to learn: Many online and offline courses are available for these programming languages.
2. गणित में मजबूत नींव
आपको गणित और सांख्यिकी में एक पसंद और एक मजबूत नींव की आवश्यकता है क्योंकि डेटा विज्ञान के क्षेत्र में संख्याओं के साथ सभी का संबंध है।
कई डेटा वैज्ञानिकों के पास सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, गणित या संबंधित विषयों जैसे क्षेत्रों में डिग्री होती है।
3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
न केवल डेटा का विश्लेषण करना आवश्यक है, बल्कि डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि को स्पष्ट और समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करने में सक्षम होना भी आवश्यक है।
किन उद्योगों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग है?
विभिन्न उद्योगों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग है, जैसे:
टेक्नोलॉजी
वित्त
स्वास्थ्य देखभाल
ई-कामर्स।
चूंकि डेटा किसी भी उद्योग में निर्णय लेने में मदद कर सकता है, इसलिए अनिवार्य रूप से, हर उद्योग डेटा वैज्ञानिक से लाभ उठा सकता है।
आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में अपना करियर कैसे बढ़ा सकते हैं
एक डेटा वैज्ञानिक अक्सर एक प्रवेश भूमिका के साथ शुरू होता है, जैसे डेटा विश्लेषक या जूनियर डेटा वैज्ञानिक।
इसके बाद वे वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक, डेटा विज्ञान प्रबंधक, या मुख्य डेटा अधिकारी जैसी भूमिकाओं में प्रगति करते हैं।
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डेटा वैज्ञानिक भूमिकाओं को आमतौर पर उनके लिए उच्च मांग के कारण अच्छी तरह से मुआवजा दिया जाता है।
डेटा विज्ञान लगातार विकसित हो रहा है, नई प्रोग्रामिंग भाषाएं और अपडेट अक्सर हो रहे हैं। इसलिए, नवीनतम उपकरणों के साथ अपडेट रहना एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में एक सतत अभ्यास है।
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