কাজের ভবিষ্যত গঠন করা: মেটার অর্পিত আগরওয়ালের অন্তর্দৃষ্টি

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

COVID-19 মহামারী কর্মক্ষেত্রে রূপান্তরিত করেছে, দূরবর্তী কাজ একটি দীর্ঘস্থায়ী আদর্শ হয়ে উঠেছে। এর এই পর্বে ডেটা নিয়ে অগ্রণী, মেটা থেকে অর্পিত আগরওয়াল আলোচনা করেছেন কিভাবে কাজের ভবিষ্যত জড়িত ভার্চুয়াল বাস্তবতা, দূরবর্তী সহযোগিতা সক্ষম করে যা ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার প্রতিফলন করে। অর্পিত তার যাত্রার অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করে, গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তগুলি এবং পণ্য বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে বিশ্লেষণের চ্যালেঞ্জগুলির উপর জোর দেয়৷

[এম্বেড করা সামগ্রী]

আপনি জনপ্রিয় প্ল্যাটফর্মগুলিতে ডেটা সহ লিডিং-এর এই পর্বটি শুনতে পারেন৷ Spotify এর, গুগল পডকাস্ট, এবং আপেল. অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ বিষয়বস্তু উপভোগ করতে আপনার পছন্দসই চয়ন করুন!

অর্পিত আগরওয়ালের সাথে আমাদের কথোপকথনের মূল অন্তর্দৃষ্টি

ভবিষ্যতের কাজ দূরবর্তী সহযোগিতার জন্য ভার্চুয়াল বাস্তবতার উপর নির্ভর করে।
একটি ডেটা বিজ্ঞান দল চালু করা উদ্ভাবন এবং ব্যবসায়িক প্রভাবকে উৎসাহিত করে।
প্রারম্ভিক পণ্য-পর্যায়ের ডেটা বিজ্ঞান অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা এবং প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে গুণমানকে অগ্রাধিকার দেয়।
ডেটা সায়েন্সের জন্য নিয়োগের জন্য প্রযুক্তিগত দক্ষতা, সমস্যা সমাধান এবং শক্তিশালী চরিত্রের প্রয়োজন।
ডেটা সায়েন্স কেরিয়ার বৃদ্ধির জন্য বিস্তৃত অন্বেষণ এবং বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন।

এআই এবং ডেটা সায়েন্স নেতাদের সাথে অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ আলোচনার জন্য ডেটা সেশনের সাথে আমাদের আসন্ন লিডিং-এ যোগ দিন!

এখন, অর্পিত আগরওয়াল তার ক্যারিয়ার যাত্রা এবং শিল্পের অভিজ্ঞতা সম্পর্কে উত্তর দেওয়া প্রশ্নগুলি দেখি।

কিভাবে COVID-19 মহামারী আমাদের কাজ করার পদ্ধতিকে নতুন আকার দিয়েছে?

মহামারীটি আমাদের কাজের গতিশীলতাকে মৌলিকভাবে পরিবর্তন করেছে। আমরা অফিস-কেন্দ্রিক পরিবেশ থেকে একটি নতুন বাস্তবতা হিসাবে দূরবর্তী কাজকে আলিঙ্গনে রূপান্তরিত করেছি। এমনকি অফিস-টু-অফিস নীতির সাথেও, কর্মশক্তির একটি উল্লেখযোগ্য অংশ দূরবর্তীভাবে কাজ চালিয়ে যাবে। চ্যালেঞ্জটি উত্পাদনশীলতা বজায় রাখা এবং সংযোগগুলিকে উত্সাহিত করার মধ্যে রয়েছে যা একবার অফিসের দেয়ালের মধ্যে নির্মিত হয়েছিল। বর্তমান সরঞ্জামগুলি ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার প্রতিলিপি তৈরিতে কম পড়ে, যেখানে মেটার দৃষ্টি কার্যকর হয়। আমরা এমন পণ্যগুলি তৈরি করছি যেগুলি পাশাপাশি কাজ করার অনুভূতি প্রদান করে, একে অপরের শারীরিক ভাষা বোঝা এবং কার্যকরভাবে সহযোগিতা করে, সবকিছুই একটি ভার্চুয়াল স্পেসের মধ্যে।

আমার যাত্রা শুরু হয়েছিল BITS গোয়াতে, যেখানে আমি কম্পিউটার সায়েন্স ডিগ্রি নিয়েছিলাম। প্রাথমিকভাবে, আমি একাডেমিকভাবে মনোযোগী ছিলাম, কিন্তু BITS আমাকে ডেটা ব্যাখ্যা সহ অন্যান্য আগ্রহগুলি অন্বেষণ করার অনুমতি দেয়। আমি একটি পাজল ক্লাবের নেতৃত্ব দিয়েছিলাম, যা ডেটাতে আমার আগ্রহের জন্ম দেয়। কলেজের পরে, আমি ওরাকেলে যোগদান করি, যেখানে আমি ডেটা গুদামজাতকরণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তায় কাজ করেছি, ক্লায়েন্টদের ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করেছি। এই অভিজ্ঞতা বিশ্লেষণ এবং এর ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আমার আগ্রহকে দৃঢ় করেছে। আমি আমার ব্যবসায়িক বোঝাপড়াকে আরও গভীর করার জন্য একটি এমবিএ অনুসরণ করেছি এবং পরে মু সিগমাতে যোগদান করেছি, যেখানে আমি আমার বিশ্লেষণ দক্ষতাকে সম্মানিত করেছি। জুমকার এবং ক্যাটাবুকের মতো স্টার্টআপগুলিতে পরামর্শমূলক ভূমিকা এবং নেতৃত্বের অবস্থানের মাধ্যমে আমার কর্মজীবন এগিয়েছে, যেখানে আমি বিভিন্ন ডেটা সায়েন্স চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করেছি।

আপনার ক্যারিয়ারের মূল মুহূর্তগুলি কী ছিল যা আপনার পথকে আকার দিয়েছে?

জুমকারে যোগদান একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত ছিল। আমাকে স্ক্র্যাচ থেকে ডেটা সায়েন্স টিম তৈরি করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছিল, যা আমাকে গাড়ির ডেটা ব্যবহার করে ড্রাইভার স্কোরিং সিস্টেমের মতো উদ্ভাবনী প্রকল্পগুলিতে কাজ করার অনুমতি দিয়েছে। এই অভিজ্ঞতা আমাকে সি-লেভেল এক্সিকিউটিভদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করার এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তকে সরাসরি প্রভাবিত করার সুযোগ দিয়েছে। আরেকটি উল্লেখযোগ্য মুহূর্ত ছিল Katabook-এ আমার সময়, যেখানে আমি কোম্পানিটিকে ডেটা-চালিত হতে সাহায্য করেছি এবং মেশিন লার্নিং মডেলের উপর ভিত্তি করে ঋণের অফার সহ বিভিন্ন বিশ্লেষণমূলক উদ্যোগ চালু করেছি।

কাজের ভবিষ্যতের জন্য মেটার দৃষ্টিভঙ্গি ভার্চুয়াল বাস্তবতার চারপাশে ঘোরে, এমন একটি স্থান তৈরি করার লক্ষ্য যেখানে দূরবর্তী সহযোগিতা ব্যক্তিগতভাবে মিথস্ক্রিয়াগুলির মতোই স্বাভাবিক এবং কার্যকর। ডেটা বিজ্ঞান তাদের সময়ের চেয়ে এগিয়ে থাকা পণ্যগুলির জন্য উচ্চাভিলাষী সাংগঠনিক লক্ষ্য নির্ধারণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি এই লক্ষ্যগুলির সাথে পণ্যের কৌশল সারিবদ্ধ করা, পণ্যের গুণমান নিশ্চিত করা এবং বৈচিত্র্যময়, বৈশ্বিক দল পরিচালনা করা জড়িত। ডেটা সায়েন্স এমন পণ্যগুলির বিশ্লেষণের চ্যালেঞ্জকেও মোকাবেলা করে যেগুলি বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, যেখানে গ্রাহক ডেটার অভাব রয়েছে।

0 থেকে 1 পর্যায়ে থাকা পণ্যগুলির জন্য বিশ্লেষণ করার চ্যালেঞ্জগুলি কী কী?

0 থেকে 1 পর্বের পণ্যগুলির জন্য বিশ্লেষণ চ্যালেঞ্জিং কারণ সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সীমিত গ্রাহক ডেটা রয়েছে৷ ফোকাস পণ্যের গুণমান এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার উপর, যা এন্টারপ্রাইজ পণ্যগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। আমরা অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা (ডগফুডিং), নির্বাচিত গোষ্ঠীগুলির সাথে আলফা এবং বিটা পরীক্ষা এবং প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করতে এবং পণ্যের দিকনির্দেশ যাচাই করার জন্য ব্যবহারকারীর গবেষণার উপর নির্ভর করি। একবার আমাদের একটি মজবুত ভিত্তি হয়ে গেলে, আমরা পণ্যটিকে বৃহত্তর শ্রোতার কাছে লঞ্চ করতে পারি এবং ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে গ্রহণ, ধারণ এবং পুনরাবৃত্তি পরিমাপ করতে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহার করতে পারি।

আপনি কীভাবে ডেটা বিজ্ঞানের ভূমিকার জন্য প্রার্থীদের মূল্যায়ন করবেন, বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই-এর মতো উদীয়মান ক্ষেত্রে?

ডেটা সায়েন্সের ভূমিকার জন্য নিয়োগের সময়, আমি শক্তিশালী সমস্যা সমাধানের দক্ষতা, মেশিন লার্নিং মৌলিক বিষয়গুলির গভীর উপলব্ধি এবং প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ডেটা ম্যানিপুলেশনে দক্ষতা সহ প্রার্থীদের সন্ধান করি। জেনারেটিভ এআই-এর জন্য বিশেষভাবে, প্রার্থীদের প্রাসঙ্গিক ডোমেনে দক্ষতা থাকতে হবে, যেমন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বা কম্পিউটার দৃষ্টি। উপরন্তু, আমি চরিত্র এবং কাজের নীতিকে মূল্যায়ন করি, যা আমি আচরণগত প্রশ্ন, রেফারেন্স চেক এবং প্রার্থীর তাদের প্রকল্পগুলি গভীরভাবে ব্যাখ্যা করার ক্ষমতার মাধ্যমে মূল্যায়ন করি।

ডেটা সায়েন্সে তাদের ক্যারিয়ার শুরু করা ব্যক্তিদের জন্য আপনার কী পরামর্শ আছে?

ডেটা সায়েন্সে নতুনদের জন্য, বিশেষ করার আগে বিভিন্ন আগ্রহের সন্ধান করুন। প্রচুর বিনামূল্যে শেখার সংস্থান ব্যবহার করুন, দ্রুত আর্থিক লাভের চেয়ে মূল্য এবং পরিপূর্ণতার জন্য দক্ষতাকে অগ্রাধিকার দিন। যথেষ্ট বৃদ্ধির জন্য, এমনকি ছোট প্রকল্প বা সংস্থাগুলিতেও সুযোগগুলি দখল করুন। স্বীকার করুন যে কঠোর পরিশ্রম ভাগ্যের ভিত্তি তৈরি করে; সাফল্য শেখার এবং উন্নতির একটি চলমান যাত্রা।

সাতরে যাও

অর্পিত আগরওয়ালের যাত্রা বিভিন্ন শিল্পে ডেটা সায়েন্সের প্রভাবের উদাহরণ দেয়। কাজের ভবিষ্যতের জন্য মেটার দৃষ্টিভঙ্গি তথ্য বিজ্ঞানের প্রধান ভূমিকাকে তুলে ধরে। উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেটা বিজ্ঞানীরা দক্ষতা বিকাশের উপর অর্পিতের জোর দেওয়া, সুযোগগুলিকে আলিঙ্গন করা এবং অবিচ্ছিন্ন শেখার দীর্ঘস্থায়ী যাত্রা থেকে মূল্যবান পরামর্শ সংগ্রহ করতে পারে।

AI, ডেটা সায়েন্স এবং GenAI-তে আরও আকর্ষক সেশনের জন্য, ডেটার সাথে লিডিং-এ আমাদের সাথে থাকুন।

এখানে আমাদের আসন্ন সেশন চেক করুন.