কিভাবে একজন নাগরিক ডেটা সায়েন্টিস্ট হবেন – ডেটাভারসিটি

একজন নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীর কাজের দায়িত্বগুলির মধ্যে রয়েছে নতুন ডেটা নিয়ে কাজ করা, বড় ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম ব্যবহার করা এবং অতিরিক্ত অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য অতিরিক্ত মডেল তৈরি করা। তাদের প্রাথমিক কাজ বড় ডেটা থেকে সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণী করা বা বিকাশ করা নয় ব্যবস্থাপত্র বিশ্লেষণ, কিন্তু মডেল তৈরি করতে এবং সেই লক্ষ্যগুলি পূরণ করে এমন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে৷

নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীরা "সত্য" এর মধ্যে ব্যবধান পূরণ করেন তথ্য বিজ্ঞানী (প্রশিক্ষিত এবং একটি ডিগ্রি সহ) এবং ব্যবসার মালিকরা তাদের নিজস্ব স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ করছেন৷ এই সাদৃশ্যটি কিছু অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে: একজন ডেটা বিজ্ঞানী এক ঘণ্টায় দশ মাইল দৌড়াতে সক্ষম হতে পারেন, কিন্তু একজন নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী কম টাকায় এক ঘণ্টারও কম সময়ে গাড়ি গরম করতে এবং দশ মাইল চালাতে পারেন। এটা ঠিক যে, নাগরিক ডেটা সায়েন্টিস্ট রুটে ততটা দৃশ্য দেখতে পাবেন না, কিন্তু তারা এখনও কাজটি সম্পন্ন করবেন। 

সিটিজেন ডেটা সায়েন্টিস্টের অবস্থান বিশেষ করে অস্বাভাবিক, তাতে, অন্তত বর্তমানের জন্য, এটি শুধুমাত্র অভ্যন্তরীণ প্রচারের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে। যদিও শিরোনামটি কয়েক বছর ধরে বিদ্যমান আছে, "নাগরিক ডেটা সায়েন্টিস্ট" খুঁজছেন এমন নিয়োগকর্তাদের জন্য কোনও কর্মসংস্থান তালিকা নেই। সাধারণভাবে বলতে গেলে, অবস্থান কারো বর্তমান কাজের বিবরণে দায়িত্ব যোগ করে। পদোন্নতি পাওয়ার ক্ষেত্রে সাধারণত কিছু ডেটা সায়েন্স ক্লাস নেওয়া এবং পাস করা জড়িত থাকে যা সংস্থার প্রয়োজনের সাথে প্রাসঙ্গিক, এবং এতে একটি শংসাপত্র অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

“নাগরিক ডেটা সায়েন্টিস্ট” পদের ঘাটতি নিরসনে সৃষ্টি করা তথ্য বিজ্ঞানী. সাধারণত ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা করা বেশিরভাগ কাজ জাগতিক অপারেশনাল কাজগুলির সাথে সম্পর্কিত, যেমন বৈধকরণ উপাত্ত গুণমান, ডেটা সেট একত্রিত করা এবং ডেটা উত্স সনাক্ত করা। এই কাজগুলি ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ, এবং একজন "ব্যয়বহুল" ডেটা বিজ্ঞানী সেগুলি সম্পাদন করা ভয়ঙ্করভাবে সাশ্রয়ী নয়। অটোমেশনের সাহায্যে এই কাজগুলি সম্পন্ন করার জন্য অনেক কম ব্যয়বহুল কাউকে ব্যবহার করা ভাল।  

সিটিজেন ডেটা সায়েন্টিস্ট পজিশন নিয়ে আলোচনা করা

ম্যানেজমেন্ট সিদ্ধান্ত নিয়েছে একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট নিয়োগ করুন একটি স্বল্পমেয়াদী প্রকল্পের জন্য এবং ইন্টারনেট বিক্রয় বিভাগকে পুনর্গঠিত করার জন্য। এটিও সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছে যে একটি স্থায়ী "টিম সদস্য" একটি খণ্ডকালীন ভিত্তিতে ডেটা বিজ্ঞানীকে সহায়তা করার জন্য নিযুক্ত করা হবে, খরচ কমাতে এবং অভিজ্ঞতা বজায় রাখার উপায় হিসাবে। প্রকল্পের শেষে, দলের সদস্য নতুন ইনস্টল করা বিশ্লেষণ প্রোগ্রামের দৈনিক রক্ষণাবেক্ষণ এবং ইন্টারনেট বিক্রয়ের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অ্যালগরিদম গ্রহণ করবে। অতিরিক্তভাবে, দলের সদস্যকে নতুন দায়িত্ব সম্পর্কে প্রাথমিক জ্ঞান অর্জনের জন্য চারটি ক্লাস নিতে হবে। (একজন স্মার্ট, দৃঢ়প্রতিজ্ঞ দলের সদস্য ব্যবস্থাপনার কাছে যেতে পারে একজন নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী হিসাবে উন্নীত হওয়ার ধারণার সাথে।)

উপরে বর্ণিত পরিস্থিতিতে, সংস্থার মধ্যে একটি বড় সংখ্যক পরিবর্তন ঘটছে, এবং যদি না ব্যবস্থাপনা সামগ্রিকভাবে কর্মীদের সাথে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে যোগাযোগ না করে, তবে বিভ্রান্তি এবং ভগ্ন প্রত্যাশা থাকবে। আদর্শভাবে, দলের সদস্যের কিছু দায়িত্ব অন্য কর্মীদের কাছে স্থানান্তরিত হবে। "নির্বাচিত একজন" কাজের সপ্তাহে অধ্যয়ন বা অনলাইন ক্লাসে যোগদানের জন্য কিছু সময় পাওয়া উচিত। দলের সদস্যদেরও ক্লাস বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে জড়িত হওয়া উচিত, কারণ কিছু অনলাইন ক্লাস নির্দিষ্ট ব্যক্তির জন্য আরও উপযুক্ত। এবং তারপর একটি বৃদ্ধি পেতে সমস্যা আছে. অবশেষে, কিছু ধরণের ব্যবস্থা করতে হবে যাতে সদ্য প্রশিক্ষিত দলের সদস্য প্রশিক্ষণ ও পদোন্নতির ছয় মাস পরে নতুন চাকরির জন্য রওনা না করেন।

এটি লক্ষ করা উচিত যে কর্মীদের একাধিক নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী থাকার সুবিধা থাকতে পারে।

ব্যবস্থাপনার জন্য: তৈরি করা
একজন নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী

নির্বাচন সঠিক ব্যক্তি এছাড়াও গুরুত্বপূর্ণ। যারা পড়তে উপভোগ করেন তাদের জন্য নজর রাখুন। অধ্যয়নের পরিপ্রেক্ষিতে, যারা পড়াকে বিরক্তিকর বলে মনে করেন তাদের তুলনায় তাদের একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা থাকবে। বয়স একটি আকর্ষণীয় সমস্যা হতে পারে, এতে কিছু বয়স্ক মানুষ নতুন কৌশল শিখতে পছন্দ করেন না, যখন অন্যরা শেখার প্রক্রিয়া চালিয়ে যেতে এবং আরও নমনীয় মানসিকতা বজায় রাখার জন্য নিজেরাই ক্লাস নিচ্ছেন।

নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীর ভূমিকা তৈরি করার সময় সঠিক প্রশিক্ষণ এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। সংগঠনে পরিবর্তন করার সিদ্ধান্ত নেওয়ার পরে, এবং ক্লাস ইত্যাদির জন্য অর্থ ব্যয় করার জন্য, দুর্বল প্রশিক্ষণ এবং ভালভাবে কাজ করে না এমন সরঞ্জামগুলি দিয়ে প্রক্রিয়াটিকে শর্ট-সার্কিট করা বোকামি হবে৷ আজকের ব্যবসায়িক বুদ্ধি এবং একটি দক্ষ নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে একত্রিত বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি ব্যবসাগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে সাহায্য করতে পারে তাদের ডেটা কৌশল ত্বরান্বিত করুন, এবং তাদের লাভ উন্নত.

বর্তমান কর্মচারীদের জন্য:
একজন নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী হয়ে উঠছেন

ডেটা সায়েন্সে প্রকৃত আগ্রহ সহ একজন ব্যক্তির জন্য, কিন্তু যিনি একটি উন্নত ডিগ্রি অর্জনের জন্য পুরো সময় স্কুলে ফিরে যেতে পারেন না, নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীর অবস্থান আদর্শ হতে পারে এবং একটি সার্টিফিকেশন প্রোগ্রাম দরকারী প্রশিক্ষণ প্রদান করতে পারে। আপনি একটি স্ব-অধ্যয়ন প্রক্রিয়া থেকে শুরু করে স্থানীয় কমিউনিটি কলেজে রাতের ক্লাস পর্যন্ত অভ্যন্তরীণ প্রশিক্ষণ পর্যন্ত বিভিন্ন পথ নিতে পারেন। এটি আপনার বর্তমান দক্ষতা, সংস্থার প্রয়োজনীয়তা এবং আপনার জন্য সবচেয়ে ভাল কাজ করে এমন শেখার পদ্ধতির উপর নির্ভর করবে।

এটি সাধারণত স্বীকৃত যে বিভিন্ন শেখার শৈলী এবং কৌশল রয়েছে এবং বিভিন্ন লোক শৈলীর একটি নির্দিষ্ট মিশ্রণের সাথে আরও দ্রুত এবং সহজে শিখতে পারে। প্রত্যেকের পছন্দের শেখার শৈলীর একটি ভিন্ন মিশ্রণ রয়েছে। সবচেয়ে মৌলিক শেখার শৈলী হল:

• ভিজ্যুয়াল লার্নিং: এই ধরনের শিক্ষার্থীরা ছবি, স্থানিক বোঝাপড়া এবং শেখার জন্য ছবি ব্যবহার করে। শিক্ষার্থীরা সহজে তথ্য কল্পনা করতে পারে এবং প্রায়শই তাদের দিকনির্দেশনার খুব ভাল ধারণা থাকে। হোয়াইটবোর্ডের ব্যবহার (বা পাওয়ারপয়েন্ট উপস্থাপনা) এই ধরনের শিক্ষার্থীর জন্য বেশ কার্যকর হতে পারে।
• মৌখিক শিক্ষা: এই ধরনের ব্যক্তি শোনার মাধ্যমে এবং আলোচনার মাধ্যমে ভালভাবে শেখে। অডিও টেপ ভালো কাজ করে। মৌখিক শিক্ষার্থীদের প্রায়শই বড় শব্দভাণ্ডার থাকে এবং কথা বলা, বিতর্ক করা এবং সাংবাদিকতা জড়িত এমন ক্রিয়াকলাপগুলিতে দক্ষতা অর্জন করে।
• শারীরিক শিক্ষা: এই শিক্ষার্থীরা শিখতে তাদের স্পর্শের অনুভূতি ব্যবহার করে। তারা শারীরিক ক্রিয়াকলাপে পারদর্শী। এই শিক্ষার্থীরা টিঙ্কারিং উপভোগ করে এবং দেখা বা শোনার পরিবর্তে যখন তারা হাতে-কলমে কিছু করতে পারে তখন সবচেয়ে ভালো শেখে।

দ্বিতীয় সিদ্ধান্ত হল পড়াশোনা করা বা না করা
একা কিছু লোক একা অধ্যয়ন করতে পছন্দ করে, যখন অন্যরা a এর সাথে অধ্যয়ন করতে পছন্দ করে
গ্রুপ।  

নাগরিক তথ্য
বিজ্ঞান অধ্যয়ন

অনেক জায়গা একটি নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীর প্রয়োজনীয় মৌলিক দক্ষতা প্রদানের জন্য ডিজাইন করা অনলাইন কোর্স অফার করে। একজন শিক্ষার্থীর নিয়োগকর্তা প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজনের জন্য নির্দিষ্ট কয়েকটি ক্লাস যোগ করার খুব শক্তিশালী সম্ভাবনা রয়েছে, তবে একটি নাগরিক তথ্য বিজ্ঞান কোর্স নেওয়া একটি ভাল ভিত্তি প্রদান করে। প্রশিক্ষণে একটি সূচনা বিন্দু হিসাবে নিম্নলিখিত অন্তর্ভুক্ত করা উচিত:

• ডেটা প্রস্তুত করতে SQL ব্যবহার করে
• শ্রেণিবিন্যাস মডেলের মৌলিক ধারণা বোঝা
• গ্রাহক ড্যাশবোর্ড নির্মাণ
• একটি বিভাজন মডেল তৈরি করতে SQL ব্যবহার করে
• মেশিন লার্নিং দিয়ে একটি টার্গেটিং মডেল তৈরি করা
• মেশিন লার্নিং সহ একটি সুপারিশ সিস্টেম তৈরি করা

এর ভবিষ্যত
সিটিজেন ডাটা সায়েন্টিস্ট

আরও বেশি করে, সংস্থাগুলি অগ্রাধিকার দিচ্ছে উন্নত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণে স্থানান্তর করাকে। বর্তমানে, ঐতিহ্যগত ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রায়ই ব্যয়বহুল এবং দ্বারা আসা কঠিন। নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীরা এই ঘাটতি মোকাবেলা করার একটি খুব কার্যকর উপায় হতে পারে। প্রযুক্তি নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীদের উত্থানের মূল কারণ। প্রযুক্তি অ-বিশেষজ্ঞদের জন্য একই লক্ষ্য অর্জন করা সহজ করেছে। বিগত কয়েক বছরে, অ্যানালিটিক্স এবং বিআই টুলগুলির সাথে কাজ করা এবং বর্ধিত বিশ্লেষণগুলি অন্তর্ভুক্ত করা উল্লেখযোগ্যভাবে সহজ হয়ে উঠেছে।

• 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.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-citizen-data-scientist/