7টি কারণ কেন আপনার ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া উচিত নয় – KDnuggets

সম্পাদক দ্বারা চিত্র
 

আপনি একটি উচ্চাকাঙ্ক্ষী তথ্য বিজ্ঞানী? যদি তাই হয়, সম্ভাবনা আছে যে আপনি অনেককে দেখেছেন বা শুনেছেন যারা সফলভাবে ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ারে পিভট করেছেন। এবং আপনি কোনো দিন সুইচ করতে আশা করছেন, খুব.

ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করার বিষয়ে বেশ কিছু উত্তেজনাপূর্ণ বিষয় রয়েছে। আপনি করতে পারেন:

• ডোমেন জুড়ে হস্তান্তরযোগ্য হার্ড এবং নরম দক্ষতা তৈরি করুন 
• ডেটা সহ গল্প বলুন 
• ডেটা সহ ব্যবসায়িক প্রশ্নের উত্তর দিন
• ব্যবসায়িক সমস্যার কার্যকর সমাধান তৈরি করুন 

এবং আরো অনেক কিছু. এই সব শোনার মতোই উত্তেজনাপূর্ণ, একজন ডেটা বিজ্ঞানী হওয়া সমান চ্যালেঞ্জিং যদি বেশি না হয়। কিন্তু যারা চ্যালেঞ্জ কিছু কি? 

এর মধ্যে ডুব যাক।

আপনি যখন আপনার কোডিং এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা নিয়ে কাজ করছেন, তখন আপনি সম্ভবত নিজের থেকে কাজ করতে আরাম পাবেন। কিন্তু একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে আপনার সহযোগিতা এবং যোগাযোগকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। কারণ ডেটা সায়েন্স বিচ্ছিন্নভাবে ডেটা নিয়ে ঝগড়া করা এবং সংখ্যার ক্রাঞ্চিং সম্পর্কে নয়। 

আপনাকে অন্যান্য পেশাদারদের সাথে সহযোগিতা করতে হবে—শুধু একই দলে নয়, প্রায়শই একাধিক দলে। তাই বিভিন্ন দল এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে সহযোগিতা করার আপনার ক্ষমতা আপনার প্রযুক্তিগত দক্ষতার মতোই গুরুত্বপূর্ণ। 

উপরন্তু, আপনি ব্যবসায়িক নেতা সহ অ-প্রযুক্তিগত স্টেকহোল্ডারদের সাথে আপনার অনুসন্ধান এবং অন্তর্দৃষ্টি যোগাযোগ করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

নিশা আর্য আহমেদ, একজন তথ্য বিজ্ঞানী এবং প্রযুক্তিগত লেখক, শেয়ার করেছেন:

“একটি ডেটা সায়েন্স দলে, আপনি প্রতিটি কাজ, তাদের দায়িত্ব এবং কীভাবে এটি একসাথে কাজ করে সেই বিষয়ে অন্যান্য ডেটা সায়েন্স পেশাদারদের সাথে সহযোগিতা করবেন। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ আপনি ইতিমধ্যে সম্পন্ন করা কাজের পুনরাবৃত্তি করতে চান না এবং আরও সময় এবং সংস্থান ব্যবহার করতে চান না। এছাড়াও, ডেটা পেশাদাররাই একমাত্র ব্যক্তি নন যাদের সাথে আপনাকে সহযোগিতা করতে হবে, আপনি পণ্য, বিপণন এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডার সহ একটি ক্রস-ফাংশনাল টিমের অংশ হবেন।"

- নিশা আর্য আহমেদ, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং টেকনিক্যাল রাইটার

আপনি যদি এমন কেউ হন যে প্রকল্পগুলিতে কাজ করা, সেগুলি সম্পূর্ণ করা এবং সেগুলিকে উত্পাদনে প্রেরণ করা উপভোগ করেন তবে আপনি ডেটা সায়েন্সকে একটি ফলপ্রসূ ক্যারিয়ার নাও পেতে পারেন৷

যদিও আপনি উদ্দেশ্যগুলির একটি সেটের সাথে একটি প্রকল্প শুরু করেন - পরিমার্জিত এবং পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে - আপনাকে প্রায়ই সংস্থার ব্যবসায়িক লক্ষ্য পরিবর্তনের সাথে সাথে প্রকল্পগুলির সুযোগ পরিবর্তন করতে হবে৷ সম্ভবত, স্টেকহোল্ডাররা একটি নতুন প্রতিশ্রুতিশীল দিক দেখতে পাচ্ছেন।

সুতরাং আপনাকে কার্যকরভাবে প্রকল্পগুলির সুযোগকে পুনরায় অগ্রাধিকার দিতে এবং সংশোধন করতে হবে। এবং সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে, প্রয়োজন হলে আপনার প্রকল্প পরিত্যাগ করুন। 

এছাড়াও, প্রাথমিক পর্যায়ে স্টার্টআপে, আপনাকে প্রায়শই একাধিক টুপি পরতে হবে। সুতরাং মডেল বিল্ডিং দিয়ে আপনার কাজ শেষ হয় না। এমনকি আপনি যদি উত্পাদনে একটি মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করতে পরিচালনা করেন তবে আপনাকে আপনার মডেলের কার্যকারিতা নিরীক্ষণ করতে হবে, ড্রিফ্টের দিকে নজর দিতে হবে, প্রত্যাবর্তন করতে হবে এবং প্রয়োজন অনুসারে মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে হবে।

আবিদ আলী আওয়ান, KDnuggets-এর লেখক, সম্পাদক, এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট, শেয়ার করেছেন:

“আপনি যদি একটি কোম্পানিতে কাজ করেন, আপনাকে প্রায়ই একাধিক দলের মধ্যে পরিবর্তন করতে হবে এবং একই সাথে বিভিন্ন প্রকল্পে কাজ করতে হতে পারে। যাইহোক, আপনি যে প্রকল্পগুলিতে কাজ করেন তার বেশিরভাগই এটি উত্পাদন করতে নাও পারে। 

কারণ কোম্পানির অগ্রাধিকার পরিবর্তন হতে পারে বা প্রকল্পগুলির প্রভাব যথেষ্ট উল্লেখযোগ্য নাও হতে পারে। দল এবং প্রকল্পগুলির মধ্যে ক্রমাগত পরিবর্তন করা ক্লান্তিকর হতে পারে এবং আপনি কী অবদান রাখছেন সে সম্পর্কে আপনি অজ্ঞাত বোধ করতে পারেন।"

– আবিদ আলী আওয়ান, লেখক, সম্পাদক এবং কেডিনাগেটস-এর ডেটা সায়েন্টিস্ট

সুতরাং ডেটা সায়েন্স প্রকল্পগুলিতে কাজ করা একটি রৈখিক স্টার্ট-টু-ফিনিশ প্রক্রিয়া নয় যেখানে আপনি একটি প্রকল্প শেষ করেন এবং পরবর্তীতে যান। 

দুটি ভিন্ন প্রতিষ্ঠানে একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের জীবনের একটি দিন সম্পূর্ণ আলাদা হতে পারে। একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, এবং MLOps ইঞ্জিনিয়ারের ভূমিকায় প্রায়ই প্রচুর ওভারল্যাপিং কার্যকারিতা থাকে।

বলুন আপনি একজন ডেটা বিজ্ঞানী যিনি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে খুব আগ্রহী। এবং আপনি আপনার আগ্রহের একটি সংস্থায় ডেটা বিজ্ঞানীর ভূমিকায় অবতীর্ণ হয়েছেন। 

যাইহোক, যদি আপনি স্প্রেডশীটে সংখ্যা ক্রাঞ্চ করতে এবং রিপোর্ট তৈরি করতে আপনার পুরো দিন ব্যয় করেন তবে অবাক হবেন না। অথবা এসকিউএল ব্যবহার করে ডাটাবেস থেকে ডেটা টেনে আনা। আপনি মনে করতে পারেন এসকিউএল-এর সাথে ডাটা নিয়ে ঝগড়া করা এবং ব্যবসায়িক প্রশ্নের উত্তর খোঁজা ডেটা বিশ্লেষকের ভূমিকায় আরও ভালভাবে ফিট করবে।

অন্য কিছু ক্ষেত্রে, আপনি মডেল তৈরি এবং উৎপাদনে স্থাপন, ড্রিফ্ট নিরীক্ষণ এবং প্রয়োজন অনুসারে মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার দায়িত্বে থাকতে পারেন। এই ক্ষেত্রে, আপনি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট যিনি একজনের টুপিও পরেন MLOps ইঞ্জিনিয়ার. 

ডেটা ক্যারিয়ারে ভূমিকার তরলতা সম্পর্কে আবিদ কী বলছেন তা শুনুন:

"আমি সবসময় "ডেটা সায়েন্টিস্ট" বলা নিয়ে বিভ্রান্ত থাকি। এটা এমনকি মানে কি? আমি কি একজন ডেটা বিশ্লেষক, বিজনেস ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিনিয়ার, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, MLOps ইঞ্জিনিয়ার, নাকি উপরের সবকটি? আপনি যদি একটি ছোট কোম্পানি বা স্টার্টআপে কাজ করেন তবে একটি কোম্পানির মধ্যে আপনার ভূমিকা তরল। যাইহোক, বৃহত্তর সংস্থাগুলির ভূমিকাগুলির মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য থাকতে পারে। কিন্তু এটি গ্যারান্টি দেয় না যে ভূমিকাটি সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। আপনি একজন তথ্য বিজ্ঞানী হতে পারেন; কিন্তু আপনি যে অনেক কাজ করেন তা সম্ভবত বিশ্লেষণ প্রতিবেদন তৈরি করবে যা ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ।"

– আবিদ আলী আওয়ান, লেখক, সম্পাদক এবং কেডিনাগেটস-এর ডেটা সায়েন্টিস্ট

একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে, আপনার এমন প্রজেক্টগুলির দিকে প্রয়াস চালানো উচিত যেগুলি টেকনিক্যালি আকর্ষণীয় কিন্তু কম প্রাসঙ্গিক প্রোজেক্টগুলি অনুসরণ করার পরিবর্তে ব্যবসার উপর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে। এই লক্ষ্যে, নিম্নলিখিত কারণগুলির জন্য ব্যবসায়ের উদ্দেশ্যগুলি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ:

• ব্যবসার উদ্দেশ্যগুলি বোঝা আপনাকে সংস্থার পরিবর্তিত প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে আপনার প্রকল্পগুলিকে মানিয়ে নিতে এবং পুনরায় অগ্রাধিকার দেওয়ার অনুমতি দেয়।
• একটি ডেটা সায়েন্স প্রকল্পের সাফল্য প্রায়শই ব্যবসায় এর প্রভাব দ্বারা পরিমাপ করা হয়। সুতরাং ব্যবসার উদ্দেশ্যগুলির একটি ভাল বোঝাপড়া একটি প্রকল্পের সাফল্য মূল্যায়নের জন্য একটি স্পষ্ট কাঠামো প্রদান করে, প্রযুক্তিগত দিকগুলিকে বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফলের সাথে সংযুক্ত করে।

ম্যাথু মায়ো, কেডিনাগেটস-এর প্রধান সম্পাদক এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট, ব্যবসায়িক ফলাফলের প্রতি উদাসীনতার মূল্য শেয়ার করেন:

“একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে, আপনি যদি ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলির প্রতি উদাসীন হন তবে আপনি একটি বিড়ালও হতে পারেন যেটি লেজার পয়েন্টারের পিছনে ছুটছে — আপনি নিজেকে অতিরিক্ত সক্রিয় এবং লক্ষ্যহীন দেখতে পাবেন, সম্ভবত খুব বেশি মূল্যের কিছুই অর্জন করতে পারবেন না। ব্যবসার লক্ষ্যগুলি বোঝা এবং সেগুলিকে ব্যবসা থেকে ডেটা স্পিকে অনুবাদ করতে সক্ষম হওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা, যা ছাড়া আপনি নিজেকে সবচেয়ে পরিশীলিত, অপ্রাসঙ্গিক মডেলগুলি তৈরিতে সময় বিনিয়োগ করতে পারেন৷ একটি সিদ্ধান্ত গাছ যা কাজ করে প্রতিদিন একটি অত্যাধুনিক ব্যর্থতাকে হারায়!”

- ম্যাথিউ মায়ো, প্রধান সম্পাদক এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট, কেডিনাগেটস

এই প্রসঙ্গে নিশা কী বলেছে তা এখানে:

“আপনি যা কিছু করেন তার পিছনে আপনার একটি কারণ দরকার। এটি আপনার উদ্দেশ্য, যা আপনার কর্মের আগে আসে। যখন ডেটার জগতে আসে, তখন ব্যবসা এবং চ্যালেঞ্জগুলি বোঝা অপরিহার্য। এটি ছাড়া, আপনি কেবল প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে বিভ্রান্ত হবেন। ডেটা সায়েন্স প্রকল্পে আপনি প্রতিটি পদক্ষেপের সাথে, আপনি সেই উদ্দেশ্যগুলি উল্লেখ করতে চাইবেন যা প্রকল্পটিকে অনুপ্রাণিত করে।" 

- নিশা আর্য আহমেদ, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং টেকনিক্যাল রাইটার

ডেটা সায়েন্স, অতএব, শুধুমাত্র সংখ্যা ক্রঞ্চ করা এবং জটিল মডেল তৈরি করা নয়। এটি ব্যবসায়িক সাফল্য চালনা করার জন্য ডেটা ব্যবহার করার বিষয়ে আরও বেশি। 

ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলির একটি দৃঢ় উপলব্ধি ছাড়াই, আপনার প্রকল্পগুলি ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি থেকে বিচ্যুত হতে পারে যা তারা সমাধান করার জন্য - তাদের মূল্য এবং প্রভাব উভয়ই হ্রাস করে৷

বিল্ডিং মডেল উত্তেজনাপূর্ণ. যাইহোক, এর দিকে যাওয়ার রাস্তাটি ততটা আকর্ষণীয় নাও হতে পারে। 

আপনি আপনার সময়ের একটি বড় অংশ ব্যয় করার আশা করতে পারেন:

• তথ্য সংগ্রহ 
• ব্যবহার করার জন্য ডেটার সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক উপসেট সনাক্ত করা
• বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী করতে ডেটা পরিষ্কার করা 

এখন এটি এমন কাজ যা খুব উত্তেজনাপূর্ণ নয়। প্রায়শই, আপনাকে এমনকি মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করতে হবে না। একবার আপনার ডেটাবেসে ডেটা থাকলে, আপনি প্রশ্নের উত্তর দিতে SQL ব্যবহার করতে পারেন। এই ক্ষেত্রে আপনাকে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে হবে না।

এখানে আবিদ কতটা গুরুত্বপূর্ণ কাজ প্রায়ই আকর্ষণীয় নয় সে সম্পর্কে তার মতামত শেয়ার করেছেন:

“একই জিনিস বারবার করা ক্লান্তিকর হতে পারে। প্রায়শই, আপনাকে ডেটা পরিষ্কার করার দায়িত্ব দেওয়া হতে পারে, যা বেশ কঠিন হতে পারে, বিশেষ করে যখন বিভিন্ন ডেটাসেটের সাথে কাজ করা হয়। উপরন্তু, ডেটা যাচাইকরণ এবং লেখার ইউনিট পরীক্ষার মতো কাজগুলি উত্তেজনাপূর্ণ নাও হতে পারে তবে প্রয়োজনীয়।"

– আবিদ আলী আওয়ান, লেখক, সম্পাদক এবং কেডিনাগেটস-এর ডেটা সায়েন্টিস্ট

সুতরাং আপনাকে ডেটা নিয়ে কাজ করার প্রক্রিয়াটি উপভোগ করতে হবে - ভাল, খারাপ এবং কুৎসিত সহ - একটি সফল ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার পেতে৷ কারণ ডেটা সায়েন্স হল ডেটা থেকে মান বের করা। যা প্রায়শই অভিনব মডেল তৈরির বিষয়ে নয়।

একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে, আপনি (সম্ভবত) কখনই এমন একটি পয়েন্টে পৌঁছাতে পারবেন না যেখানে আপনি বলতে পারেন যে আপনি এটি সব শিখেছেন। আপনাকে কী শিখতে হবে এবং আপনি কী কাজ করছেন তার উপর কতটা নির্ভর করে।

এটি একটি মোটামুটি সহজ কাজ হতে পারে যেমন শেখা এবং একটি নতুন ফ্রেমওয়ার্ক এগিয়ে যাওয়া ব্যবহার করে৷ অথবা আরও ক্লান্তিকর কিছু যেমন বর্ধিত নিরাপত্তা এবং কর্মক্ষমতার জন্য বিদ্যমান কোডবেসকে একটি ভাষায় স্থানান্তর করা যেমন মরিচা। প্রযুক্তিগতভাবে শক্তিশালী হওয়ার পাশাপাশি, আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী ফ্রেমওয়ার্ক, টুলস এবং প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজগুলি দ্রুত শিখতে এবং র‌্যাম্প আপ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। 

এছাড়াও, প্রয়োজনে আপনার ডোমেইন এবং ব্যবসা সম্পর্কে আরও জানতে ইচ্ছুক হওয়া উচিত। আপনার ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার জুড়ে আপনি একটি একক ডোমেনে কাজ করবেন এমন সম্ভাবনা খুব বেশি নয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে শুরু করতে পারেন, তারপরে ফিনটেক, লজিস্টিকস এবং আরও অনেক কিছুতে যেতে পারেন।

গ্র্যাড স্কুল চলাকালীন, আমার স্বাস্থ্যসেবায় মেশিন লার্নিং - একটি রোগের পূর্বাভাস প্রকল্পে কাজ করার সুযোগ ছিল। আমি উচ্চ বিদ্যালয়ের বাইরে জীববিজ্ঞান পড়িনি। সুতরাং প্রথম কয়েক সপ্তাহ ছিল নির্দিষ্ট বায়োমেডিকাল সিগন্যালগুলির প্রযুক্তিগততাগুলি অন্বেষণ করা—তাদের বৈশিষ্ট্য, বৈশিষ্ট্য এবং আরও অনেক কিছু। আমি এমনকি রেকর্ড প্রিপ্রসেসিং এ এগিয়ে যেতে পারার আগে এগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ছিল।

কানওয়াল মেহরীন, একজন প্রযুক্তিগত লেখক আমাদের সাথে তার অভিজ্ঞতা শেয়ার করেছেন:

"আপনি সেই অনুভূতি জানেন যখন আপনি অবশেষে একটি নতুন দক্ষতা শিখবেন এবং ভাবেন, "আহ, এটাই, আমি ভাল"? ঠিক আছে, ডেটা সায়েন্সে, সেই মুহূর্তটি কখনই আসে না। এই ক্ষেত্রটি নতুন প্রযুক্তি, সরঞ্জাম, এবং পদ্ধতিগুলি ঘন ঘন উদ্ভূত হওয়ার সাথে সাথে বিকশিত হচ্ছে। সুতরাং আপনি যদি এমন কেউ হন যিনি এমন একটি নির্দিষ্ট স্থানে পৌঁছাতে পছন্দ করেন যেখানে শেখার পিছনের আসন লাগে, তাহলে একটি ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার সেরা ম্যাচ নাও হতে পারে। 

তাছাড়া, ডেটা সায়েন্স হল পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং, মেশিন লার্নিং এবং ডোমেন জ্ঞানের একটি সুন্দর মিশ্রণ। স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে ফিনান্স থেকে বিপণন পর্যন্ত বিভিন্ন ডোমেইন অন্বেষণ করার ধারণা যদি আপনাকে উত্তেজিত না করে, তাহলে আপনি আপনার ক্যারিয়ারে হারিয়ে যেতে পারেন।”

– কানওয়াল মেহরীন, কারিগরি লেখক

তাই একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে আপনার কখনোই ধ্রুবক শেখা এবং আপস্কিলিং থেকে দূরে থাকা উচিত নয়।

আমরা ইতিমধ্যেই ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জের রূপরেখা দিয়েছি যার মধ্যে রয়েছে:

• কোডিং এবং মডেল বিল্ডিংয়ের প্রযুক্তিগত দক্ষতার বাইরে যাওয়া
• ডোমেইন এবং ব্যবসার উদ্দেশ্য বোঝা 
• প্রাসঙ্গিক থাকার জন্য ক্রমাগত শেখা এবং উন্নত করা 
• আক্ষরিক অর্থে প্রকল্পগুলি শেষ করার বিষয়ে চিন্তা না করে সক্রিয় হওয়া 
• পুনঃপ্রধান, প্রত্যাবর্তন এবং পরিবর্তন করতে প্রস্তুত হওয়া
• বিরক্তিকর কিন্তু প্রয়োজনীয় কাজ করা 

অন্যান্য প্রযুক্তির ভূমিকার মতো, কঠিন অংশটি না একটি ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে একটি কাজ অবতরণ. এটি একটি সফল ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার তৈরি করছে।

ম্যাথিউ মায়ো যথাযথভাবে সংক্ষিপ্তভাবে বর্ণনা করেছেন যে একজন ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে আপনার এই চ্যালেঞ্জগুলি কীভাবে গ্রহণ করা উচিত:

"একটি শান্ত পেশা খুঁজছেন, যেখানে আপনি আপনার কাজ শুরু করার মুহুর্তে শেখা ছেড়ে দিতে পারেন এবং সর্বশেষতম সরঞ্জাম, কৌশল এবং কৌশল সম্পর্কে চিন্তিত হবেন না? ভাল, তথ্য বিজ্ঞান সম্পর্কে ভুলে যান! একজন ডেটা পেশাদার হিসাবে একটি শান্ত কর্মজীবনের আশা করা একটি বর্ষার মধ্য দিয়ে একটি শুকনো হাঁটার আশা করার সমান, শুধুমাত্র একটি ককটেল ছাতা এবং একটি আশাবাদী মনোভাব নিয়ে সজ্জিত৷ 

এই ক্ষেত্রটি প্রযুক্তিগত ধাঁধা এবং অ-প্রযুক্তিগত রহস্যের একটি নন-স্টপ রোলার কোস্টার: একদিন আপনি অ্যালগরিদমের গভীরে ডুব দিচ্ছেন, এবং পরের দিন আপনি এমন কাউকে আপনার ফলাফল ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছেন যিনি মনে করেন যে রিগ্রেশন একটি পশ্চাদপসরণ। শিশুর মতো আচরণের অবস্থা। তবে রোমাঞ্চ এই চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যেই রয়েছে এবং এটিই আমাদের ক্যাফিন-যুক্ত মস্তিষ্ককে বিনোদন দেয়। 

আপনার যদি চ্যালেঞ্জের প্রতি অ্যালার্জি থাকে তবে আপনি বুননে আরও সান্ত্বনা পেতে পারেন। কিন্তু আপনি যদি এখনও ডাটা প্রলয়ের সাথে সংঘর্ষ থেকে পিছিয়ে না থাকেন, তাহলে ডাটা সায়েন্স হতে পারে আপনার কাপ... কফি।”

- ম্যাথিউ মায়ো, প্রধান সম্পাদক এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট, কেডিনাগেটস

এ বিষয়ে কানওয়ালের মতামত শোনা যাক:

“আসুন এই সত্যের মুখোমুখি হই: ডেটা সায়েন্স সবসময় মসৃণ পাল নয়। ডেটা সবসময় ঝরঝরে এবং সংগঠিত প্যাকেজে আসে না। আপনার ডেটা দেখে মনে হতে পারে এটি একটি ঝড়ের মধ্য দিয়ে গেছে, যা অসম্পূর্ণ, অসামঞ্জস্যপূর্ণ বা এমনকি ভুলও হতে পারে। বিশ্লেষণের জন্য এর প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করতে এই ডেটা পরিষ্কার করা এবং প্রিপ্রসেস করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।

একটি মাল্টিডিসিপ্লিনারি ক্ষেত্রে কাজ করার সময়, আপনাকে অ-প্রযুক্তিগত স্টেকহোল্ডারদের সাথে যোগাযোগ করতে হতে পারে। তাদের কাছে প্রযুক্তিগত ধারণাগুলি ব্যাখ্যা করা এবং কীভাবে তারা তাদের উদ্দেশ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ হয় তা সত্যিই চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।

অতএব, আপনি যদি এমন কেউ হন যিনি একটি পরিষ্কার, সরল কর্মজীবনের পথ পছন্দ করেন, তবে একটি ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার আপনার জন্য বাধা দিয়ে পূর্ণ হতে পারে।"

– কানওয়াল মেহরীন, কারিগরি লেখক

সুতরাং ডেটা সায়েন্স শুধুমাত্র গণিত এবং মডেল সম্পর্কে নয়; এটি ডেটা থেকে সিদ্ধান্তে যাওয়ার বিষয়ে। এবং এই প্রক্রিয়ায়, আপনার সর্বদা শিখতে এবং উন্নত করতে, ব্যবসার উদ্দেশ্য এবং বাজারের গতিশীলতা বুঝতে এবং আরও অনেক কিছু করতে ইচ্ছুক হওয়া উচিত।

আপনি যদি একটি চ্যালেঞ্জিং ক্যারিয়ার খুঁজছেন যা আপনি স্থিতিস্থাপকতার সাথে নেভিগেট করতে চান তবে ডেটা সায়েন্স সত্যিই আপনার জন্য একটি ভাল ক্যারিয়ার বিকল্প। সুখী অন্বেষণ!

আমি ম্যাথু, আবিদ, নিশা এবং কানওয়ালকে ধন্যবাদ জানাই একটি ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ারের বিভিন্ন দিক সম্পর্কে তাদের অন্তর্দৃষ্টি ভাগ করে নেওয়ার জন্য। এবং এই নিবন্ধটি একটি আরো অনেক আকর্ষণীয় এবং উপভোগ্য পঠন করার জন্য!
 
 

বালা প্রিয়া সি ভারত থেকে একজন বিকাশকারী এবং প্রযুক্তিগত লেখক। তিনি গণিত, প্রোগ্রামিং, ডেটা সায়েন্স এবং বিষয়বস্তু তৈরির সংযোগস্থলে কাজ করতে পছন্দ করেন। তার আগ্রহ এবং দক্ষতার ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে DevOps, ডেটা সায়েন্স এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ। তিনি পড়া, লেখা, কোডিং এবং কফি উপভোগ করেন! বর্তমানে, তিনি টিউটোরিয়াল, কীভাবে-প্রদর্শক, মতামতের টুকরো এবং আরও অনেক কিছু লিখে বিকাশকারী সম্প্রদায়ের সাথে তার জ্ঞান শেখার এবং ভাগ করে নেওয়ার জন্য কাজ করছেন৷

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/7-reasons-why-you-shouldnt-become-a-data-scientist?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-reasons-why-you-shouldnt-become-a-data-scientist