कैरियर स्पॉटलाइट: डेटा साइंस क्या है?

आज "बड़ा डेटा," "एनालिटिक्स," और जैसे ट्रेंड buzzwords हैं। और अच्छे कारण के लिए।

2012 में वापस, एचबीआर ने "डेटा साइंटिस्ट" का नाम "सदी की सबसे सेक्सी नौकरी" रखा। लेकिन क्या डेटा विज्ञान वास्तव में प्रवेश करता है? और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आप अपने आप को डेटा वैज्ञानिक कहने के लिए आवश्यक कौशल कैसे प्राप्त कर सकते हैं?

डेटा साइंस क्या है?

एक समय, डेटा वैज्ञानिक ज्यादातर अकादमिक अंतरिक्ष में थे। अब, बड़े डेटा संग्रह और विश्लेषण की आवश्यकता के उतार-चढ़ाव के साथ, डेटा वैज्ञानिक कंपनियों और उद्योगों की एक छोटी और बड़ी श्रेणी में उच्च मांग में हो गए हैं।

पेशे के रूप में डेटा विज्ञान गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के भीतर कौशल की एक श्रृंखला को शामिल करता है। यह पुरुषों के वर्चस्व वाला उद्योग है, डेटा साइंस में महिलाओं का अनुमान लगभग 10% है।

ग्लासडोर के अनुसार, डेटा वैज्ञानिकों के लिए औसत राष्ट्रीय वेतन $ 113,436 है। अकेले मुआवजे को देखते हुए, डेटा विज्ञान अन्य समान करियर की तुलना में बहुत अधिक आकर्षक है।

स्किल्स के लिए डेटा साइंटिस्ट होना जरूरी है

सभी नौकरियों की तरह, डेटा विज्ञान पदों को भरने के लिए आवश्यक विशिष्ट कौशल व्यक्तिगत कंपनी पर निर्भर करते हैं।

लेकिन कुछ कौशल / सॉफ्टवेयर टूल हैं जो लगातार बने रहते हैं।

• सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाएं, जैसे कि आर और एसएएस
• डेटाबेस क्वेरी भाषा जैसे SQL
• बुनियादी आंकड़े जैसे कि सांख्यिकीय परीक्षण, वितरण, अधिकतम संभावना अनुमानक, और इसके बाद
• मशीन सीखने के तरीके जैसे k- निकटतम पड़ोसी, यादृच्छिक वन, पहनावा विधि, आदि।
• बहुपरत पथरी और रैखिक बीजगणित
• डेटा लॉगिंग और नए उत्पादों का विकास जो डेटा-संचालित हैं
• Hadoop platforming के साथ परिचित
• विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स जैसे कि फ्लेयर, हाईचर्ट्स या एमचार्ट्स

डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें

आजकल, डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए तीन व्यवहार्य विकल्प हैं:

• उडिस जैसे कार्यक्रमों के माध्यम से स्व-अध्ययन
• डेटा साइंस बूट कैंप में भाग लेना
• मास्टर डिग्री के लिए स्नातक विद्यालय में जाना

बेशक, प्रत्येक विधि के लिए पेशेवरों और विपक्ष हैं।

स्वयं अध्ययन

पेशेवरों:

• सुविधाजनक: किसी भी वातावरण में और किसी भी गति से अपने समय पर किया जा सकता है
• सस्ती: $ 0-600 से कहीं भी खर्च कर सकता है।
• समय बचाता है: ऑनलाइन पाठ्यक्रम 8-18 महीनों के भीतर पूरा किया जा सकता है।

विपक्ष:

• पूर्ण होने के बाद ही प्रमाण पत्र प्राप्त करें
• कोई सहकर्मी से सहकर्मी या शिक्षक-से-छात्र की भागीदारी नहीं
• नौकरी शिकार के साथ कोई सहायता नहीं

डेटा साइंस बूट कैंप

पेशेवरों:

• थोड़ा समय प्रतिबद्धता: 6 सप्ताह से 3 महीने में पूरा किया जा सकता है
• अपेक्षाकृत सस्ती, कम से कम मास्टर डिग्री प्राप्त करने की तुलना में (बूट कैंपों की सीमा निशुल्क - $ 16,000)
• जल्दी से करियर बदलने की चाह रखने वालों के लिए आदर्श
• कई बूट शिविर नौकरी की खोज की प्रक्रिया को पूरा करने के बाद सहायता प्रदान करते हैं

विपक्ष:

• केवल परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो प्राप्त करें - कोई "वास्तविक" कार्य अनुभव नहीं
• कम समय में बहुत कुछ सीखने को मिलता है
• सप्ताह में 40 घंटे तक काम किया जा सकता है (स्व-अध्ययन के विपरीत जहां आप अपनी गति से जा सकते हैं और अभी भी अंशकालिक / पूर्णकालिक काम कर सकते हैं)

स्नातकोत्तर उपाधि

पेशेवरों:

• पूरा होने पर डिप्लोमा
• पेशेवर प्रशिक्षित प्रशिक्षकों के साथ संरचित शिक्षा
• वास्तविक दुनिया का अनुभव: कई कार्यक्रमों में इंटर्नशिप शामिल होती है जो अनुभव और ज्ञान को जोड़ती है
• सभी जानकारी को सीखने और अवशोषित करने का पर्याप्त समय

विपक्ष:

• महंगा: $ 20,000- $ 70,000 के बीच खर्च हो सकता है - जिसमें जीवित खर्च शामिल नहीं है
• समय लेने वाली: सबसे लंबी (9-20 महीने) भी ले सकती है