डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी बाजार पहले से कहीं अधिक सक्रिय है और अगले कुछ वर्षों में तेजी से विकास की राह पर है। अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो का अनुमान है कि उपलब्ध पदों की संख्या लगभग 28% की वृद्धि होगी 2026 के माध्यम से

कंपनियां बाज़ार अनुसंधान और व्यवसाय विश्लेषण में महत्वपूर्ण मात्रा में पैसा निवेश कर रही हैं, जिससे लंबे समय से डेटा वैज्ञानिकों और इस क्षेत्र में नए लोगों के लिए नए अवसर पैदा हो रहे हैं। साथ ही, नौकरी बाजार भी अधिक प्रतिस्पर्धी होता जा रहा है। डेटा विज्ञान पदों के लिए औसत मुआवजा बढ़ रहा है क्योंकि ये नौकरियां व्यवसायों के लिए अधिक महत्वपूर्ण हो गई हैं, जिससे भर्ती करने वाले प्रबंधकों को नए कर्मचारियों की अधिक सावधानी से जांच करने के लिए प्रोत्साहित किया जा रहा है।

प्रतिस्पर्धी बने रहने या क्षेत्र में आगे बढ़ने के इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को सही दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी। ये तकनीकें उन्हें नई स्थिति खोजने और सुरक्षित करने में मदद करेंगी।

ग्लोबल डेटा साइंस जॉब मार्केट की स्थिति

 
 
लोग पहले से कहीं अधिक जानकारी तैयार कर रहे हैं - विशेषज्ञों का मानना ​​है कि दुनिया भर का डेटा सही राह पर है in 175 ज़ेटाबाइट्स से अधिक 2025 तक। साथ ही, एआई और बड़े डेटा विश्लेषण में नवाचारों ने व्यवसायों के लिए बड़े डेटा सेट को पहले से कहीं अधिक मूल्यवान बना दिया है - लेकिन केवल अगर वे प्रशिक्षित वैज्ञानिकों के साथ काम करते हैं जो आवश्यक अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकते हैं।

सब का आधा सर्वेक्षण में शामिल व्यवसायों ने एआई का उपयोग किया है किसी न किसी रूप में, और अधिक लोग कहते हैं कि वे निकट भविष्य में डेटा-संचालित समाधानों में और निवेश करने की योजना बना रहे हैं।

फिलहाल, एक डेटा साइंस जॉब पोस्टिंग के लिए सैकड़ों आवेदन प्राप्त होना कोई असामान्य बात नहीं है। अधिक मांग का मतलब बढ़ता मुआवज़ा भी है, और व्यवसाय इस बात को लेकर अधिक सावधान हो रहे हैं कि वे इन पदों के लिए किसे नियुक्त करते हैं।

जवाब में, कई नियुक्ति प्रबंधक नए डेटा विज्ञान रिक्तियों के लिए नौकरी की आवश्यकताओं को बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर रहे हैं - मजबूत साख, अधिक अनुभव और अतिरिक्त कीवर्ड की मांग कर रहे हैं। यहां तक ​​कि अच्छी योग्यता या मजबूत अकादमिक ट्रैक रिकॉर्ड वाले डेटा वैज्ञानिकों को भी अभी किसी पद की गारंटी नहीं है।

वैश्विक नौकरी बाज़ार में प्रतिस्पर्धी बनने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

 
डेटा वैज्ञानिक जो क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं या एक नई स्थिति सुरक्षित करना चाहते हैं, उन्हें सफल होने के लिए सही रणनीति की आवश्यकता होगी। ये छह युक्तियाँ स्थापित पेशेवरों और उद्योग में नए लोगों को सुरक्षित काम करने में मदद करेंगी।

1. उपयोग करने के लिए सही शब्दों को जानें

 
से पहचान लोकप्रिय उद्योग कीवर्ड - जैसे कि पायथन, एसक्यूएल, एआई और डेटा एनालिटिक्स - आपको सीवी और रेज़्यूमे लिखने में मदद कर सकते हैं जो आपके कौशल सेट को अधिक प्रभावी ढंग से संप्रेषित करेगा और प्रबंधकों को काम पर रखने के लिए अक्सर उपयोग किए जाने वाले रेज़्यूमे फ़िल्टर से आगे निकल जाएगा।

उद्योग की बदलती माँगों के साथ तालमेल बिठाने से आपको प्रतिस्पर्धी बने रहने में भी मदद मिल सकती है। जबकि पायथन एक आवश्यक कौशल बना हुआ है, अधिक व्यवसाय गहरी शिक्षा, ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनों और बड़े डेटा एनालिटिक्स से परिचित होने की उम्मीद करते हैं। कई कंपनियां यह भी उम्मीद करती हैं कि आवेदकों ने अतीत में डेटा माइनिंग और विश्लेषण के लिए कई तरह के तरीकों का इस्तेमाल किया होगा।

2. उद्योग-मानक उपकरणों से परिचित होना

 
उन पदों के लिए आवेदन करते समय जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के ज्ञान की अपेक्षा करते हैं, जोर देना डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में ज्ञान आपको साक्षात्कार सुरक्षित करने में मदद मिल सकती है.

साथ ही, कीवर्ड स्टफिंग, रेज़्युमे स्कैनर्स को मात देने या हायरिंग मैनेजरों का ध्यान आकर्षित करने के लिए अस्वाभाविक रूप से रेज़्यूमे को कीवर्ड से भरने की क्रिया से बचना चाहिए। उन्हें अपने बायोडाटा या सीवी में केवल तभी नियोजित करने का प्रयास करें जब वे प्रासंगिक हों और आपकी अद्वितीय पृष्ठभूमि और डेटा विज्ञान कौशल सेट को समझाने में आपकी सहायता करें।

3. जानें कि बड़े व्यवसाय डेटा विज्ञान पेशेवरों की तलाश कैसे करते हैं

 
यह जांचने से कि प्रमुख कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों को कैसे नियुक्त करती हैं, आपको अपने बायोडाटा और सीवी को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है। AI और ML कंपनी Daitaku हाल ही में थी एक केस स्टडी में दिखाया गया इसके बारे में कि यह अंतरराष्ट्रीय स्तर पर डेटा वैज्ञानिकों को कैसे ढूंढता है। रिपोर्ट इस बात पर जोर देती है कि कैसे कौशल सेट भूगोल से अधिक मायने रखता है।

4. सामान्य नौकरी तलाशने की सर्वोत्तम प्रथाओं का लाभ उठाएं

 
नौकरी आवेदन की सर्वोत्तम प्रथाएं आम तौर पर डेटा वैज्ञानिकों को नई स्थिति की तलाश में भी मदद करती हैं। आपके द्वारा आवेदन की जाने वाली प्रत्येक नौकरी के लिए अपना सीवी और कवर लेटर तैयार करने में कुछ अतिरिक्त प्रयास लगेगा। फिर भी, यह आपको साक्षात्कार से पहले अपने विशेष कौशल सेट को संप्रेषित करने और यह दर्शाने में मदद कर सकता है कि आप किसी निश्चित पद के लिए कैसे उपयुक्त हैं।

5. अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ नेटवर्क

 
पेशेवरों की तलाश में अन्य डेटा वैज्ञानिकों और भर्तीकर्ताओं के साथ सक्रिय रूप से नेटवर्किंग करने से आपको अपने नेटवर्क का विस्तार करने में मदद मिल सकती है और आपके कौशल और अनुभव के स्तर से मेल खाने वाली रिक्तियां आसानी से मिल सकती हैं।

काम पर रखने वाले प्रबंधकों से जवाब मिलने की प्रतीक्षा करते समय, आप अल्पकालिक काम की तलाश भी कर सकते हैं जो आपके कौशल को और विकसित करने में मदद कर सकता है और आपके बायोडाटा में एक या दो बुलेट पॉइंट जोड़ सकता है।

6. फ्रीलांस कार्य पर विचार करें

 
जिन व्यवसायों को डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है, लेकिन नए पदों को भरने के लिए संघर्ष करना पड़ रहा है, वे योग्य आवेदकों को अस्थायी और फ्रीलांस काम की पेशकश कर सकते हैं। अपवर्क और फ्रीलांस जॉब सर्च बोर्ड जैसे प्लेटफॉर्म आपको इन पदों पर लीड प्रदान कर सकते हैं।

आगे की ओर देखें: डेटा वैज्ञानिक कैसे प्रतिस्पर्धी बने रह सकते हैं

 
 
डेटा वैज्ञानिकों के लिए पहले से कहीं अधिक अवसर हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि बाजार कम प्रतिस्पर्धी होता जा रहा है। डेटा विज्ञान के बढ़ते महत्व और कुशल उम्मीदवारों की कमी के कारण कंपनियां बहुत सावधानी से नियुक्तियां कर रही हैं।

नई स्थिति खोजने या बाज़ार में प्रवेश करने के इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को उद्योग के रुझानों पर नज़र रखनी चाहिए और विभिन्न खनन और विश्लेषण तकनीकों से परिचित होना चाहिए। नौकरी खोजने के सर्वोत्तम अभ्यास - जैसे अनुकूलित सीवी और कीवर्ड का सावधानीपूर्वक उपयोग - भी उन्हें साक्षात्कार सुरक्षित करने में मदद कर सकते हैं।

आप प्रतिस्पर्धियों के समुद्र के बीच खड़े हो सकते हैं और इन तकनीकों को नियोजित करके अपनी आदर्श डेटा विज्ञान नौकरी प्राप्त कर सकते हैं।

 
जैव: डेविन पार्टिडा एक बड़ा डेटा और प्रौद्योगिकी लेखक है, साथ ही साथ प्रधान संपादक है ReHack.com

संबंधित:

• फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट बनने में सफलता कैसे प्राप्त करें
• कैसे डेटा प्रोफेशनल अपने रिज्यूमे में और बदलाव ला सकते हैं
• कैसे ऑटोमेशन डेटा वैज्ञानिकों की भूमिका में सुधार कर रहा है