डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें
डेटा विज्ञान (जो डेटा की भारी मात्रा में डेटा की व्याख्या करने के लिए वैज्ञानिक और तकनीकी कौशल को जोड़ता है) लगातार 21 वीं शताब्दी के सबसे वांछनीय करियर क्षेत्रों में से एक के रूप में रैंक किया जाता है. इस क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए, आप या तो विश्वविद्यालय में डेटा विज्ञान में डिग्री कमा सकते हैं या घर पर मुफ्त में ऑनलाइन ओपन कोर्स (एमओयूसी) ले सकते हैं या एक गहन डेटा विज्ञान बूटकैम्प दर्ज कर सकते हैं. इससे पहले कि आप इसे जानते हों, आप एक पेशेवर डेटा वैज्ञानिक भी हो सकते हैं!
कदम
3 का विधि 1:
डेटा विज्ञान की डिग्री कमाई
1. हाई स्कूल में गणित और कंप्यूटर विज्ञान में कक्षाएं लें. आंकड़ों, बीजगणित, कैलकुस, और कंप्यूटर विज्ञान में डेटा विज्ञान की एक व्यापक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है. जितनी जल्दी हो सके इन कौशल को सीखना एक अच्छा विचार है.
- सुनिश्चित करें कि आपको कम से कम एक बुनियादी शिक्षा पाइथन, आर, और एसक्यूएल में मिलती है, क्योंकि वे मूल प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं जिनका आप अपने करियर के बाकी हिस्सों के लिए उपयोग करेंगे.
- पायथन एक नो-फ्रिल प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा वैज्ञानिकों को कोड सिंटैक्स के बजाय अपने शोध प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है.
- आर एक प्रोग्राम करने योग्य वातावरण है जिसका उपयोग कमांड-लाइन स्क्रिप्ट में जटिल डेटा-विश्लेषण को स्टोर करने के लिए किया जाता है.
- SQL (संरचित क्वेरी भाषा) शोधकर्ताओं को संबंधित डेटाबेस में डेटा में हेरफेर और क्वेरी करने की अनुमति देता है.
2. डेटा विज्ञान से संबंधित प्रतिष्ठित कार्यक्रमों वाले विश्वविद्यालय में भाग लें. Google पर या यू जैसी कॉलेज रैंकिंग साइटों पर ऑनलाइन खोजें.रों. डेटा विज्ञान से संबंधित क्षेत्रों में शीर्ष रेटेड कार्यक्रमों के साथ विश्वविद्यालयों के लिए समाचार. डेटा विज्ञान में डिग्री के साथ विश्वविद्यालय हैं, लेकिन आप कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, गणित, अर्थशास्त्र, या संचालन अनुसंधान में डिग्री के साथ क्षेत्र भी दर्ज कर सकते हैं.
3. यदि आप पर्यवेक्षी पदों के लिए अर्हता प्राप्त करना चाहते हैं तो स्नातक स्कूल में जाएं. कई डेटा वैज्ञानिक एक मास्टर या पीएच को पूरा करने के बाद मैदान में प्रवेश करते हैं.डी, विशेष रूप से पर्यवेक्षी पदों में रुचि रखते हैं. अपने जूनियर वर्ष के वसंत में, अपने कॉलेज सलाहकार से पूछें कि किस डेटा विज्ञान कार्यक्रम आपके लिए सबसे अच्छा फिट होंगे और आप उन में क्या कर सकते हैं.
4. डेटा विज्ञान में नौकरियों के लिए खोज शुरू करें. स्नातक होने के बाद, आप डेटा विज्ञान की स्थिति के लिए ऑनलाइन खोज सकते हैं और डेटा विज्ञान सम्मेलन और सेमिनार जैसे नेटवर्किंग घटनाओं में भाग ले सकते हैं. अंडरग्रेड और ग्रेड स्कूल में आपके समय के दौरान, आपके प्रोफेसरों और सलाहकारों ने आपको अपने अध्ययन के दौरान पूरा किए गए कार्य का पोर्टफोलियो विकसित करने में मदद की होगी. साक्षात्कार और मुलाकात के लिए वह पोर्टफोलियो तैयार है.
3 का विधि 2:
घर से बड़े पैमाने पर ऑनलाइन खुले पाठ्यक्रम लेना
1. डेटा विज्ञान में प्रतिष्ठित एमओयूसी कार्यक्रम खोजें. बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ओपन कोर्स विश्वविद्यालय स्तर के पाठ्यक्रम हैं जो क्षेत्र में विशेषज्ञों द्वारा ऑनलाइन पढ़ाया जाता है. उपलब्ध MOOC प्रोग्राम के लिए ऑनलाइन खोजें जो आपके लिए डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल में पाठ्यक्रम होस्ट करें. बड़ा बहुमत मुक्त होगा, लेकिन कुछ शुल्क ले सकते हैं. अपनी गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक कार्यक्रम की समीक्षा पढ़ना सुनिश्चित करें.
2. बुनियादी डेटा विज्ञान कौशल में कक्षाएं लें. पहले moocs आप लेना चाहते हैं वे बुनियादी प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पायथन, आर, और एसक्यूएल में होंगे. जैसे ही आप प्रगति करते हैं, आप उन प्रोग्रामिंग भाषाओं में उन्नत पाठ्यक्रमों पर जा सकते हैं जब तक कि आपके पास पैट डाउन न हो जाए.
3. गणित और मशीन लर्निंग में पाठ्यक्रमों के लिए साइन अप करें. एक बार जब आप पाइथन, आर, और एसक्यूएल में नींव स्थापित कर लेते हैं, तो आपको आंकड़ों, कैलकुस, बीजगणित, अर्थशास्त्र, और मशीन लर्निंग (प्रोग्रामिंग (प्रोग्रामिंग को सांख्यिकीय भाषा के माध्यम से "सीखने" की अनुमति देता है) में कुछ एमओयूकेएस लेना चाहिए).
4. अपने काम का एक पोर्टफोलियो रखो. यदि आप पारंपरिक विश्वविद्यालय में भाग लेने के बजाय एमओयूसी लेना चुनते हैं, तो आपके कौशल को साबित करने के लिए आप पर अधिक दबाव हो सकता है. क्षेत्र में अपने काम का एक पूर्ण पोर्टफोलियो तैयार करने के लिए तैयार है जो आप कर सकते हैं.
5. डेटा विज्ञान में अपना करियर शुरू करें. ऑनलाइन नौकरी के लिए खोजें और नेटवर्किंग घटनाओं में भाग लें. क्षेत्र में मिलने वाले नए लोगों को दिखाने के लिए अपने पोर्टफोलियो को अपने साथ लाने के लिए सुनिश्चित करें. टेक सेक्टर, द सरकार, मार्केटिंग, परामर्श, और हेल्थकेयर जैसे क्षेत्रों में लिस्टिंग के लिए नजर रखें. प्रत्येक के पास डेटा विज्ञान में पृष्ठभूमि वाले किसी व्यक्ति के लिए उपयोग किया जाता है.
3 का विधि 3:
एक बूटकैंप में भाग लेना
1. बूटकैम्प से पहले बुनियादी डेटा विज्ञान कौशल सीखें. डेटा विज्ञान बूटकैम्प गहन, अल्पकालिक, व्यक्तिगत प्रमाणन कार्यक्रम हैं, इसलिए आप जितना संभव हो उतना तैयार होना चाहेंगे ताकि आप प्रभावी ढंग से अपने समय का उपयोग कर सकें. प्रोग्रामिंग भाषाओं, गणित और कंप्यूटर विज्ञान के कम से कम एक मध्यवर्ती ज्ञान होने से आपको अपना डेटा विज्ञान बूटकैम्प शुरू करने के बाद एक पैर लेने में मदद मिलेगी.
- उन क्षेत्रों में कुछ बड़े पैमाने पर ऑनलाइन खुले पाठ्यक्रमों पर विचार करें या अपने समय पर अध्ययन करें.
- यदि आप अपने समय पर अध्ययन करते हैं, तो अपनी प्रगति को ट्रैक करने के लिए कंक्रीट, प्राप्त करने योग्य लक्ष्यों को निर्धारित करना सुनिश्चित करें और आपको निराश होने से रोकें.
2. ऑनलाइन डेटा विज्ञान Bootcamps की समीक्षा पढ़ें. डेटा विज्ञान बूटकैम्प की समीक्षा के लिए Google और डेटा साइंस फ़ोरम पर खोजें. आप वहां के सर्वश्रेष्ठ बूटकैम्प पर अपनी राय जानने के लिए क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों से संपर्क करने पर भी विचार कर सकते हैं.
3. उस बूटकैम्प को चुनें जो आपकी आवश्यकताओं से बारीकी से मेल खाता हो. डेटा विज्ञान बूटकैम्प औसत 10 से 11 सप्ताह तक रहता है, लेकिन कुछ अधिक प्रतिष्ठित लोग 6 महीने तक चल सकते हैं. अधिक प्रतिष्ठित बूटकैम्प भी अधिक खर्च करते हैं. एक बूटकैम्प को ढूंढना सुनिश्चित करें जो आपके शेड्यूलिंग और वित्तीय आवश्यकताओं को संतुलित करता है.
4. अपने बूटकैम्प में भाग लें. अपने बूटकैम्प के दौरान, आपको डेटा विज्ञान में प्रत्यक्ष निर्देश प्राप्त करने, अपने पोर्टफोलियो के लिए काम का उत्पादन करने और अन्य स्थापित और उभरते डेटा विज्ञान के साथ नेटवर्क प्राप्त करने का अवसर मिलेगा. आपको कड़ी मेहनत करनी होगी और कड़ी मेहनत करनी होगी, लेकिन इसमें डूबना नहीं है. सुनिश्चित करें कि आप क्षेत्र की भावना पाने के लिए अपने समय का भी उपयोग कर रहे हैं, इसमें कौन है, और इसमें आपकी जगह है.
5. एक पोर्टफोलियो का निर्माण. आपके बूटकैम्प और आपके द्वारा उठाए गए किसी भी एमओओक्स आपको अपने पोर्टफोलियो को शुरू करने के लिए कुछ काम देंगे, लेकिन आपको किसी भी फ्रीलांस वर्क को भी किया गया है जो आपने किया है और व्यक्तिगत, सार्वजनिक साइटों की गहन परियोजनाएं जैसे कि कैगले और गिथब की तरह. ब्लॉगिंग प्लेटफ़ॉर्म पर और सोशल मीडिया पर एक अच्छी तरह से स्थापित ऑनलाइन उपस्थिति के साथ अपने पोर्टफोलियो के साथ.
6. अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ नेटवर्क और नौकरियों के लिए आवेदन करें. प्रौद्योगिकी, हेल्थकेयर, सरकार, खुदरा, और गेमिंग जैसे क्षेत्रों में नौकरियों के लिए ऑनलाइन खोजें. क्षेत्र में अन्य लोगों के साथ नेटवर्क के लिए सम्मेलन और मिल-एंड-ग्रेट्स में भाग लें. अपने कौशल को दिखाने के लिए अपने पोर्टफोलियो को लाएं.
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