नागरिक डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें - डेटावर्सिटी

एक नागरिक डेटा वैज्ञानिक की नौकरी की जिम्मेदारियों में नए डेटा से निपटना, बड़े डेटा को संसाधित करने के लिए स्वचालित उपकरणों का उपयोग करना और अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त मॉडल बनाना शामिल है। उनका प्राथमिक काम बड़े डेटा से सीधे भविष्यवाणी करना या विकास करना नहीं है प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स, लेकिन उन लक्ष्यों को पूरा करने वाले मॉडल बनाने और उपकरणों का उपयोग करने के लिए।

नागरिक डेटा वैज्ञानिक "सच्चाई" के बीच अंतर को पाटते हैं डेटा वैज्ञानिकों (प्रशिक्षित और डिग्री के साथ) और व्यवसाय के मालिक अपनी स्वयं-सेवा विश्लेषण का प्रदर्शन कर रहे हैं। यह सादृश्य कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है: एक डेटा वैज्ञानिक एक घंटे में दस मील दौड़ने में सक्षम हो सकता है, लेकिन एक नागरिक डेटा वैज्ञानिक कम पैसे में एक घंटे से भी कम समय में गाड़ी चला सकता है, कार को गर्म कर सकता है और दस मील चला सकता है। माना कि नागरिक डेटा वैज्ञानिक को रास्ते में ज़्यादा दृश्य नहीं दिखेंगे, लेकिन फिर भी वे काम पूरा कर लेंगे। 

नागरिक डेटा वैज्ञानिक की स्थिति विशेष रूप से असामान्य है, कम से कम वर्तमान में, इस तक केवल इन-हाउस पदोन्नति के माध्यम से ही पहुंचा जा सकता है। हालाँकि यह शीर्षक कुछ वर्षों से अस्तित्व में है, "नागरिक डेटा वैज्ञानिक" की तलाश करने वाले नियोक्ताओं के लिए कोई रोजगार सूची नहीं है। सामान्यतया, यह पद किसी के वर्तमान नौकरी विवरण में जिम्मेदारियाँ जोड़ता है। पदोन्नति पाने में आम तौर पर कुछ डेटा विज्ञान कक्षाएं लेना और उत्तीर्ण करना शामिल होगा जो संगठन की आवश्यकताओं के लिए प्रासंगिक हैं, और इसमें प्रमाणन भी शामिल हो सकता है।

"नागरिक डेटा वैज्ञानिक" पद का सृजन किसकी कमी का समाधान है डेटा वैज्ञानिकों. आमतौर पर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाने वाला अधिकांश कार्य सत्यापन जैसे सांसारिक परिचालन कार्यों से संबंधित होता है आधार सामग्री की गुणवत्ता, डेटा सेट को मर्ज करना, और डेटा स्रोतों की पहचान करना। ये कार्य थकाऊ और समय लेने वाले हैं, और एक "महंगे" डेटा वैज्ञानिक से इन्हें करवाना बहुत अधिक लागत प्रभावी नहीं है। स्वचालन की सहायता से इन कार्यों को पूरा करने के लिए किसी कम खर्चीले व्यक्ति का उपयोग करना बेहतर है।  

नागरिक डेटा वैज्ञानिक पद पर बातचीत

प्रबंधन ने निर्णय लिया है एक डेटा वैज्ञानिक को नियुक्त करें एक अल्पकालिक परियोजना के लिए और इंटरनेट बिक्री विभाग को पुनर्गठित करने के लिए। यह भी निर्णय लिया गया है कि लागत में कटौती और अनुभव को बनाए रखने के तरीके के रूप में, अंशकालिक आधार पर डेटा वैज्ञानिक की सहायता के लिए एक स्थायी "टीम सदस्य" को नियुक्त किया जाएगा। प्रोजेक्ट के अंत में, टीम के सदस्य नए स्थापित एनालिटिक्स प्रोग्राम और इंटरनेट बिक्री के लिए पूर्वानुमानित एल्गोरिदम का दैनिक रखरखाव करेंगे। इसके अतिरिक्त, टीम के सदस्य को नई जिम्मेदारियों का बुनियादी ज्ञान हासिल करने के लिए चार कक्षाएं लेनी होंगी। (एक स्मार्ट, दृढ़ टीम सदस्य प्रबंधन से संपर्क कर सकते हैं नागरिक डेटा वैज्ञानिक के रूप में पदोन्नत होने के विचार के साथ।)

ऊपर वर्णित स्थिति में, संगठन के भीतर बड़ी संख्या में परिवर्तन हो रहे हैं, और जब तक प्रबंधन समग्र रूप से कर्मचारियों के साथ पूरी तरह से संवाद नहीं कर रहा है, तब तक भ्रम और टूटी हुई उम्मीदें बनी रहेंगी। आदर्श रूप से, टीम के सदस्य की कुछ जिम्मेदारियाँ अन्य कर्मचारियों को स्थानांतरित कर दी जाएंगी। "चयनित व्यक्ति" को कार्य सप्ताह के दौरान अध्ययन करने या ऑनलाइन कक्षा में भाग लेने के लिए भी कुछ समय मिलना चाहिए। कक्षाओं को चुनने में टीम के सदस्य को भी शामिल किया जाना चाहिए, क्योंकि कुछ ऑनलाइन कक्षाएं कुछ व्यक्तियों के लिए बेहतर होती हैं। और फिर वेतन वृद्धि का मुद्दा भी आता है। अंत में, किसी प्रकार की व्यवस्था करनी होगी ताकि नव प्रशिक्षित टीम का सदस्य प्रशिक्षित और पदोन्नत होने के छह महीने बाद नई नौकरी के लिए न जाए।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि स्टाफ में एक से अधिक नागरिक डेटा वैज्ञानिक होने के फायदे हो सकते हैं।

प्रबंधन के लिए: निर्माण
एक नागरिक डेटा वैज्ञानिक

चुनना सही व्यक्ति भी महत्वपूर्ण है. उन लोगों पर नज़र रखें जिन्हें पढ़ने में आनंद आता है। अध्ययन के मामले में, उन्हें उन लोगों की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ होगा जो पढ़ना उबाऊ मानते हैं। उम्र एक दिलचस्प मुद्दा हो सकता है, क्योंकि कुछ वृद्ध लोग नई तरकीबें सीखना पसंद नहीं करते हैं, जबकि अन्य सीखने की प्रक्रिया जारी रखने और अधिक लचीली मानसिकता बनाए रखने के लिए स्वयं कक्षाएं ले सकते हैं।

नागरिक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका बनाते समय सही प्रशिक्षण और उपकरण प्रदान करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। संगठन में बदलाव करने और कक्षाओं आदि के लिए पैसे खर्च करने का निर्णय लेने के बाद, खराब प्रशिक्षण और अच्छी तरह से काम नहीं करने वाले उपकरणों के साथ प्रक्रिया को शॉर्ट-सर्किट करना मूर्खता होगी। आज का व्यापारिक सूचना और एक कुशल नागरिक डेटा वैज्ञानिक के साथ संयुक्त विश्लेषण उपकरण व्यवसायों को महत्वपूर्ण रूप से मदद कर सकते हैं अपनी डेटा रणनीति में तेजी लाएं, और उनके मुनाफे में सुधार करें।

वर्तमान कर्मचारियों के लिए:
नागरिक डेटा वैज्ञानिक बनना

डेटा विज्ञान में वास्तविक रुचि रखने वाले व्यक्ति के लिए, लेकिन जो उन्नत डिग्री हासिल करने के लिए पूरे समय स्कूल नहीं लौट सकता, नागरिक डेटा वैज्ञानिक की स्थिति आदर्श साबित हो सकती है, और एक प्रमाणन कार्यक्रम उपयोगी प्रशिक्षण प्रदान कर सकता है। आप स्व-अध्ययन प्रक्रिया से लेकर आंतरिक प्रशिक्षण से लेकर स्थानीय सामुदायिक कॉलेज में रात्रि कक्षाओं तक विभिन्न रास्ते अपना सकते हैं। यह आपके वर्तमान कौशल, संगठन की ज़रूरतों और सीखने के उन तरीकों पर निर्भर करेगा जो आपके लिए सबसे अच्छा काम करते हैं।

आम तौर पर यह माना जाता है कि सीखने की अलग-अलग शैलियाँ और तकनीकें होती हैं और अलग-अलग लोग शैलियों के एक विशिष्ट मिश्रण के साथ अधिक तेज़ी से और आसानी से सीखते हैं। हर किसी के पास पसंदीदा सीखने की शैलियों का एक अलग मिश्रण होता है। सबसे बुनियादी सीखने की शैलियाँ हैं:

• विजुअल लर्निंग: इस प्रकार का छात्र सीखने के लिए छवियों, स्थानिक समझ और चित्रों का उपयोग करता है। छात्र आसानी से जानकारी की कल्पना कर सकते हैं और अक्सर उन्हें दिशा की बहुत अच्छी समझ होती है। इस प्रकार के शिक्षार्थी के लिए व्हाइटबोर्ड (या पावरपॉइंट प्रेजेंटेशन) का उपयोग काफी प्रभावी हो सकता है।
• मौखिक शिक्षा: इस प्रकार का व्यक्ति सुनने और चर्चाओं के माध्यम से अच्छी तरह सीखता है। ऑडियो टेप अच्छा काम करते हैं. मौखिक शिक्षार्थियों के पास अक्सर बड़ी शब्दावली होती है और वे ऐसी गतिविधियों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जिनमें बोलना, बहस करना और पत्रकारिता शामिल होती है।
• शारीरिक शिक्षा: ये छात्र सीखने के लिए अपने स्पर्श की भावना का उपयोग करते हैं। वे शारीरिक गतिविधियों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। ये शिक्षार्थी छेड़छाड़ का आनंद लेते हैं और सबसे अच्छा सीखते हैं जब वे चीजों को देखने या सुनने के बजाय हाथों से कर सकते हैं।

दूसरा निर्णय यह है कि पढ़ाई करनी है या नहीं
अकेला। कुछ लोग अकेले पढ़ना पसंद करते हैं, जबकि कुछ लोग किसी के साथ पढ़ना पसंद करते हैं
समूह.  

नागरिक डेटा
विज्ञान अध्ययन

कई स्थान एक नागरिक डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं। इस बात की बहुत प्रबल संभावना है कि एक छात्र का नियोक्ता संगठन की आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट कुछ कक्षाएं जोड़ देगा, लेकिन नागरिक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम लेने से एक अच्छी नींव मिलती है। प्रशिक्षण में प्रारंभिक बिंदु के रूप में निम्नलिखित शामिल होना चाहिए:

• डेटा तैयार करने के लिए SQL का उपयोग करना
• वर्गीकरण मॉडल की बुनियादी अवधारणाओं को समझना
• ग्राहक डैशबोर्ड का निर्माण
• विभाजन मॉडल बनाने के लिए SQL का उपयोग करना
• मशीन लर्निंग के साथ लक्ष्यीकरण मॉडल का निर्माण
• मशीन लर्निंग के साथ एक अनुशंसा प्रणाली का निर्माण

का भविष्य
नागरिक डेटा वैज्ञानिक

अधिक से अधिक, संगठन उन्नत भविष्य कहनेवाला और निर्देशात्मक विश्लेषण में बदलाव को प्राथमिकता दे रहे हैं। वर्तमान में, पारंपरिक डेटा वैज्ञानिक अक्सर महंगे होते हैं और उनका मिलना मुश्किल होता है। नागरिक डेटा वैज्ञानिक इस कमी से निपटने का एक बहुत प्रभावी तरीका हो सकते हैं। प्रौद्योगिकी नागरिक डेटा वैज्ञानिकों के उदय का समर्थन करने वाला प्रमुख कारण है। प्रौद्योगिकी ने गैर-विशेषज्ञों के लिए समान लक्ष्यों को पूरा करना आसान बना दिया है। पिछले कुछ वर्षों में, एनालिटिक्स और बीआई टूल के साथ काम करना काफी आसान हो गया है और इसमें संवर्धित एनालिटिक्स भी शामिल है।

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-citizen-data-scientist/