डेटा साइंटिस्ट के रूप में नौकरी पाने के अवसरों को बढ़ाना

क्या आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में नौकरी पाने में रुचि रखते हैं? यह बहुत तेजी से बढ़ने वाला फील्ड है। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो का अनुमान है कि 113,300 डेटा वैज्ञानिक हैं संयुक्त राज्य अमेरिका में। 36 और 2021 के बीच डेटा साइंस जॉब्स की संख्या 2031% बढ़ने की उम्मीद है।

दुर्भाग्य से, डेटा वैज्ञानिक के रूप में नौकरी प्राप्त करना करने से कहना आसान है। यदि आप इस बढ़ते हुए क्षेत्र में नौकरी पाना चाहते हैं तो आपको अपने करियर विकल्पों को समझना होगा और उसके अनुसार योजना बनानी होगी।

डेटा साइंटिस्ट के रूप में नौकरी की तलाश करते समय आपको क्या जानना चाहिए

जैसे-जैसे हम डिजिटल युग में आगे बढ़ रहे हैं, आईटी उद्योग दुनिया भर में सबसे तेजी से बढ़ने वाले क्षेत्रों में से एक बना हुआ है। अधिक विशिष्ट पेशे, जैसे कि डेटा साइंस, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग जैसे सामान्य लोगों की तुलना में बेहतर भुगतान करते हैं। के अनुसार वास्तव में, एक यूएस-आधारित कंप्यूटर प्रोग्रामर की औसत आय $73,473 प्रति वर्ष है। दूसरी ओर, डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष $100,910 का औसत वेतन अर्जित कर सकते हैं।

उच्च वेतन के साथ समझौता यह है कि कंप्यूटर प्रोग्रामिंग नौकरियों की तुलना में डेटा विज्ञान नौकरियां अधिक प्रतिस्पर्धी हो सकती हैं। नतीजतन, डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर शुरू करना कठिन हो सकता है। ये उच्च-वेतन वाली नौकरियां, जिनमें से कई एक कर्मचारी के अपने घर से दूरस्थ रूप से की जा सकती हैं, उच्च मांग में हैं। आवेदकों की अधिक संख्या के कारण, नए श्रमिकों के लिए उद्योग में प्रवेश करना कठिन हो सकता है।

हालांकि, कुछ सरल सुझावों का पालन करके, संभावित नए डेटा वैज्ञानिक इन प्रतिष्ठित पदों में से एक होने की संभावना बढ़ा सकते हैं। प्रोजेक्ट लीड या हेड डेटा साइंटिस्ट या मशीन लर्निंग आर्किटेक्ट जैसे वांछित पद पर आगे बढ़ने में कुछ समय लग सकता है। हालांकि, पहला कदम, जैसा कि वे कहते हैं, दरवाजे पर अपना पैर जमाना है और समय और कड़ी मेहनत के माध्यम से, वह सपना काम आपका हो सकता है।

प्रमाणपत्र प्राप्त करने के लिए कक्षाएं लेना

अधिकांश पदों के लिए पहला कदम यह सुनिश्चित करना है कि आपके पास एक कार्यक्रम से प्रमाणन या डिप्लोमा है जो आपको दिखाता है कि नौकरी कैसे करें। एक कंपनी जो अपने कार्यालयों के आसपास भौतिक नेटवर्क स्थापित करने और बनाए रखने के लिए किसी को किराए पर लेने की तलाश में है, उदाहरण के लिए सिस्को एंट्री लेवल प्रमाणन के साथ किसी को भर्ती करने में अधिक रुचि होगी। वही डेटा वैज्ञानिकों के लिए जाता है। आप यह दिखाते हुए प्रमाणपत्र प्राप्त करना चाहेंगे कि आपके पास डेटा विज्ञान की स्थिति में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल हैं।

एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आप विभिन्न प्रकार के शैक्षिक मार्ग अपना सकते हैं। 365 डेटा साइंस रिपोर्ट करता है कि 18.3% डेटा वैज्ञानिकों के पास कंप्यूटर विज्ञान की डिग्री है. हालाँकि, कुछ विश्वविद्यालयों में डेटा साइंस में अधिक विशिष्ट डिग्री हैं। आपके पास अपनी भविष्य की नौकरी के लिए कम प्रासंगिकता वाले एक की तुलना में डेटा विज्ञान की डिग्री के साथ नौकरी खोजने का बेहतर मौका है।

आप एक प्रमाणपत्र प्राप्त करने पर भी विचार कर सकते हैं जो दर्शाता है कि आपके पास डेटा विज्ञान में विशेषज्ञता है। कुछ शीर्ष प्रमाणपत्र कार्यक्रमों में सर्टिफाइड एनालिटिक्स प्रोफेशनल (CAP), क्लौडेरा डेटा प्लेटफॉर्म जनरलिस्ट सर्टिफिकेशन, माइक्रोसॉफ्ट सर्टिफाइड: एज़्योर डेटा साइंटिस्ट एसोसिएट, और एसएएस सर्टिफाइड एआई और मशीन लर्निंग प्रोफेशनल शामिल हैं।

इन प्रमाणपत्रों की सुंदरता यह है कि इन्हें दुनिया में कहीं भी ले जाया जा सकता है। ए उत्तीर्ण करना बंगलौर में डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम भारत, अमेरिका, या किसी भी अन्य देशों में मशीन सीखने की नौकरी की ओर ले जा सकता है क्योंकि ज्ञान सार्वभौमिक है।

अपने ज्ञान को साबित करने के लिए तैयार रहें

प्रमाणन एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में नौकरी पाने का एक शानदार तरीका है और आपको बहुत दूर तक ले जाएगा लेकिन यदि आप साक्षात्कारकर्ता को यह साबित नहीं कर सकते हैं कि आप वास्तव में काम कर सकते हैं, तो यहां तक ​​​​पहुंचने के लिए आपके द्वारा पास किए गए सभी कार्यक्रम नहीं होंगे वास्तव में मायने रखता है। आपके पास एक विशेषज्ञ स्तर का सिस्को प्रमाणन हो सकता है लेकिन यदि आपका नेटवर्क कोई कनेक्टिविटी प्रदान नहीं करता है, तो संभवतः आपको काम पर नहीं रखा जाएगा। फिर से, यही मुद्दा डेटा वैज्ञानिकों पर भी लागू होगा।

हालाँकि, आप जिस नौकरी को प्राप्त करना चाहते हैं, उसके आधार पर प्रमाणपत्र अपने आप में पर्याप्त नहीं हो सकते हैं। मान लीजिए कि आप पायथन में प्रोग्रामिंग में नौकरी पाने की तलाश कर रहे हैं, जो उदाहरण के लिए डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे आम भाषाओं में से एक है। एक साक्षात्कारकर्ता आपको एक कंप्यूटर के सामने रख सकता है और कह सकता है, "मुझे पायथन में 'हैलो वर्ल्ड' स्क्रिप्ट लिखें।" यदि आप कमांड को देखे बिना कुछ मिनटों के भीतर ऐसा नहीं कर सकते हैं या कोड काम नहीं करता है, तो शायद आपको वह काम नहीं मिलेगा। वे कल्पना नहीं करेंगे कि यदि आप इतना सरल कार्य नहीं बना सकते हैं तो आप जटिल डेटा विज्ञान कार्यक्रम लिखने में सक्षम होंगे।

कम पद स्वीकार करने से न डरें

अधिकांश परिस्थितियों में, आपको नौकरी दिलाने के लिए सही प्रमाणपत्र और कार्यसाधक ज्ञान पर्याप्त होना चाहिए। अगर ऐसा नहीं होता है, तो कंपनी में एंट्री-लेवल पोजीशन लेने और अपने तरीके से काम करने पर विचार करें। मान लीजिए कि एक विशेष कंपनी है जिसके लिए आप काम करना चाहते हैं और डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपकी विशेषता मशीन लर्निंग है। आप 250 कंप्यूटरों वाली एक कंपनी के लिए एक जटिल नेटवर्क स्थापित कर सकते हैं, जिसमें सभी को नए अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने और शक्तिशाली एआई अनुप्रयोगों को बनाने के लिए हार्डवेयर्ड कनेक्शन की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, हो सकता है कि कंपनी को अभी किसी मशीन लर्निंग विशेषज्ञ की आवश्यकता न हो। सभी पद भरे हुए हैं और जब तक कोई सेवानिवृत्त नहीं होता या उनका विस्तार नहीं होता, उस विभाग में किसी अन्य व्यक्ति की कोई आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, यदि आप हेल्प डेस्क पर नौकरी स्वीकार करते हैं, तो वे लगभग निश्चित रूप से आंतरिक आवेदकों की तलाश करेंगे जो किसी बाहरी व्यक्ति को किराए पर लेने पर विचार करने से पहले स्थानांतरण करना चाहते हैं। अपनी क्षमताओं के साथ, आप शायद उस सूची में सबसे ऊपर होंगे।

मशीन लर्निंग विशेषज्ञ बनने से पहले आपको व्यापक फोकस के साथ एक नियमित प्रोग्रामर या डेटा वैज्ञानिक के रूप में शुरुआत करने की आवश्यकता हो सकती है। आपको बस धैर्य रखना होगा।

अन्य विविध युक्तियाँ

अंत में, यदि उपरोक्त युक्तियों में से किसी ने भी आपकी मदद नहीं की है, तो अपनी खुद की कंपनी शुरू करने और सीधे ग्राहकों को डेटा विज्ञान सेवाएं प्रदान करने पर विचार करें। लगता है व्यापार प्रस्ताव टेम्पलेट ऑनलाइन, इसे भरें, और इसे अन्य व्यवसायों को भेजें, जिन्हें डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता हो सकती है। व्यक्तिगत ग्राहक महान हैं लेकिन एक व्यावसायिक ग्राहक का अर्थ है निरंतर आय। यदि वे आपको पसंद करते हैं और आप अच्छा काम करते हैं, तो वे आपको सीधे नौकरी पर भी रख सकते हैं।

यदि आप अभी भी आईटी में नौकरी नहीं ढूंढ पा रहे हैं और अपना छोटा व्यवसाय शुरू नहीं करना चाहते हैं, तो अपने पिछले साक्षात्कारों का विश्लेषण करना शुरू करें। इस बारे में सोचें कि आपको काम पर क्यों नहीं रखा गया और आप इसे कैसे ठीक कर सकते हैं। क्या आपकी नीली जींस ने आपको अव्यवसायिक बना दिया? क्या आपके रेज़्यूमे में कोई स्पष्ट टाइपो है जिसे आपने नज़रअंदाज़ कर दिया है?

कोडर के लिए, एक नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखने से आपके पोर्टफोलियो में जोड़ने और नौकरी पाने की संभावना बढ़ सकती है। यूके की रिसर्च फर्म के मुताबिक स्लैशडाटा, दुनिया भर में 10.1 मिलियन सक्रिय पायथन डेवलपर हैं और रूबी के केवल 1.8 मिलियन उपयोगकर्ता हैं। दोनों को जानने से आपको फायदा होगा।

डेटा साइंटिस्ट के रूप में नौकरी पाने की योजना बनाएं

ये कुछ टिप्स हैं जिनका उपयोग आप मदद के लिए कर सकते हैं डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना ड्रीम जॉब प्राप्त करें. जब तक आपके पास आवश्यक कौशल हैं और प्रवेश स्तर की स्थिति में कोई आपत्ति नहीं है, तब तक आपको आईटी क्षेत्र में नौकरी करने में कोई समस्या नहीं होनी चाहिए।

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• स्रोत: https://www.smartdatacollective.com/boosting-chances-for-landing-job-as-data-scientist/