کام کے مستقبل کی تشکیل: میٹا کے ارپت اگروال کی بصیرت

COVID-19 وبائی مرض نے کام کی جگہ کو تبدیل کر دیا ہے، دور دراز سے کام ایک دیرپا معمول بن گیا ہے۔ کے اس ایپی سوڈ میں ڈیٹا کے ساتھ آگے، میٹا سے ارپت اگروال اس بات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں کہ کام کا مستقبل کیسے شامل ہے۔ ورچوئل رئیلٹی, دور دراز کے تعاون کو فعال کرنا جو ذاتی تجربات کی آئینہ دار ہے۔ ارپیت اپنے سفر کی بصیرتیں شیئر کرتا ہے، اہم لمحات اور مصنوعات کی ترقی کے ابتدائی مراحل میں تجزیات کے چیلنجوں پر زور دیتا ہے۔

[سرایت مواد]

آپ Leading with Data جیسے مشہور پلیٹ فارمز پر اس ایپی سوڈ کو سن سکتے ہیں۔ Spotify, گوگل پوڈ کاسٹ، اور ایپل. بصیرت انگیز مواد سے لطف اندوز ہونے کے لیے اپنی پسند کا انتخاب کریں!

ارپت اگروال کے ساتھ ہماری گفتگو سے اہم بصیرتیں۔

• مستقبل کا کام دور دراز کے تعاون کے لیے ورچوئل رئیلٹی پر منحصر ہے۔
• ڈیٹا سائنس ٹیم کا آغاز جدت اور کاروباری اثرات کو فروغ دیتا ہے۔
• ابتدائی پروڈکٹ اسٹیج ڈیٹا سائنس اندرونی ٹیسٹ اور فیڈ بیک کا استعمال کرتے ہوئے معیار کو ترجیح دیتی ہے۔
• ڈیٹا سائنس کے لیے بھرتی کے لیے تکنیکی صلاحیت، مسئلہ حل کرنے اور مضبوط کردار کی ضرورت ہوتی ہے۔
• ڈیٹا سائنس کیرئیر کی نمو وسیع ریسرچ کا تقاضا کرتی ہے جس کے بعد خصوصی مہارت ہوتی ہے۔

AI اور ڈیٹا سائنس کے رہنماؤں کے ساتھ بصیرت انگیز بات چیت کے لیے ڈیٹا سیشن کے ساتھ ہمارے آنے والے لیڈنگ میں شامل ہوں!

اب، دیکھتے ہیں کہ ارپت اگروال نے اپنے کیریئر کے سفر اور صنعت کے تجربے کے بارے میں کیا جواب دیا۔

COVID-19 وبائی مرض نے ہمارے کام کرنے کے طریقے کو کیسے تبدیل کیا ہے؟

وبائی مرض نے ہمارے کام کی حرکیات کو بنیادی طور پر تبدیل کر دیا ہے۔ ہم دفتری مرکز کے ماحول سے دور دراز کے کام کو ایک نئی حقیقت کے طور پر قبول کرنے میں تبدیل ہو گئے ہیں۔ دفتر میں واپسی کی پالیسیوں کے ساتھ بھی، افرادی قوت کا ایک اہم حصہ دور سے کام کرتا رہے گا۔ چیلنج پیداواریت کو برقرار رکھنے اور رابطوں کو فروغ دینے میں ہے جو کبھی دفتر کی دیواروں کے اندر بنائے گئے تھے۔ موجودہ ٹولز ذاتی تجربے کی نقل تیار کرنے میں کم پڑتے ہیں، یہی وہ جگہ ہے جہاں میٹا کا وژن کام میں آتا ہے۔ ہم ایسی مصنوعات تیار کر رہے ہیں جو ایک دوسرے کے ساتھ کام کرنے، ایک دوسرے کی باڈی لینگویج کو سمجھنے، اور مؤثر طریقے سے تعاون کرنے کا احساس فراہم کرتے ہیں، یہ سب کچھ ایک ورچوئل اسپیس کے اندر ہے۔

کیا آپ کالج سے ڈیٹا سائنس میں لیڈر بننے کے اپنے سفر کو شیئر کر سکتے ہیں؟

میرا سفر BITS گوا سے شروع ہوا، جہاں میں نے کمپیوٹر سائنس کی ڈگری حاصل کی۔ ابتدائی طور پر، میں تعلیمی طور پر مرکوز تھا، لیکن BITS نے مجھے ڈیٹا کی تشریح سمیت دیگر دلچسپیاں تلاش کرنے کی اجازت دی۔ میں نے ایک پہیلیاں کلب کی قیادت کی، جس نے ڈیٹا میں میری دلچسپی کو جنم دیا۔ کالج کے بعد، میں نے Oracle میں شمولیت اختیار کی، جہاں میں نے ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ اور کاروباری ذہانت میں کام کیا، اور کلائنٹس کو ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں مدد کی۔ اس تجربے نے تجزیات اور اس کے کاروباری ایپلی کیشنز میں میری دلچسپی کو مستحکم کیا۔ میں نے اپنی کاروباری سمجھ کو مزید گہرا کرنے کے لیے MBA کی تعلیم حاصل کی اور بعد میں Mu Sigma میں شمولیت اختیار کی، جہاں میں نے اپنی تجزیاتی صلاحیتوں کو نکھارا۔ میرا کیریئر زوم کار اور کیٹا بک جیسے اسٹارٹ اپس میں مشاورتی کرداروں اور قائدانہ عہدوں کے ذریعے آگے بڑھا، جہاں میں نے ڈیٹا سائنس کے متنوع چیلنجوں سے نمٹا۔

آپ کے کیریئر میں کون سے اہم لمحات تھے جنہوں نے آپ کے راستے کو تشکیل دیا؟

زوم کار میں شامل ہونا ایک اہم لمحہ تھا۔ مجھے شروع سے ڈیٹا سائنس ٹیم بنانے کا کام سونپا گیا، جس نے مجھے کار ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ڈرائیور اسکورنگ سسٹم جیسے جدید منصوبوں پر کام کرنے کی اجازت دی۔ اس تجربے نے مجھے سی لیول کے ایگزیکٹوز کے ساتھ مل کر کام کرنے اور کاروباری فیصلوں پر براہ راست اثر انداز ہونے کا موقع فراہم کیا۔ ایک اور اہم لمحہ کاٹا بک میں میرا وقت تھا، جہاں میں نے کمپنی کو ڈیٹا پر مبنی بننے میں مدد کی اور مختلف تجزیاتی اقدامات شروع کیے، بشمول مشین لرننگ ماڈلز پر مبنی قرض کی پیشکش۔

کام کے مستقبل کے لیے میٹا کا وژن ورچوئل رئیلٹی کے گرد گھومتا ہے، جس کا مقصد ایک ایسی جگہ بنانا ہے جہاں ریموٹ تعاون اتنا ہی قدرتی اور مؤثر ہو جتنا کہ ذاتی طور پر بات چیت۔ ڈیٹا سائنس اپنے وقت سے پہلے کی مصنوعات کے لیے مہتواکانکشی تنظیمی اہداف طے کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ اس میں مصنوعات کی حکمت عملی کو ان اہداف کے ساتھ ترتیب دینا، مصنوعات کے معیار کو یقینی بنانا، اور متنوع، عالمی ٹیموں کا انتظام کرنا شامل ہے۔ ڈیٹا سائنس ان مصنوعات کے لیے تجزیات کے چیلنج سے بھی نمٹتی ہے جو ترقی کے ابتدائی مراحل میں ہیں، جہاں گاہک کے ڈیٹا کی کمی ہے۔

جو مصنوعات 0 سے 1 مرحلے میں ہیں ان کے لیے تجزیات کرنے میں کیا چیلنجز ہیں؟

0 سے 1 مرحلے میں مصنوعات کے تجزیات چیلنجنگ ہیں کیونکہ فیصلہ سازی کی رہنمائی کے لیے صارفین کا محدود ڈیٹا موجود ہے۔ توجہ مصنوعات کے معیار اور فعالیت کو یقینی بنانے پر ہے، جو انٹرپرائز مصنوعات کے لیے اہم ہے۔ ہم فیڈ بیک اکٹھا کرنے اور پروڈکٹ کی سمت کی توثیق کرنے کے لیے داخلی ٹیسٹنگ (ڈاگ فوڈنگ)، الفا اور بیٹا ٹیسٹنگ اور منتخب گروپوں کے ساتھ صارف کی تحقیق پر انحصار کرتے ہیں۔ ایک بار جب ہمارے پاس ٹھوس بنیاد ہو جائے تو، ہم پروڈکٹ کو وسیع تر سامعین کے لیے لانچ کر سکتے ہیں اور صارف کے تاثرات کی بنیاد پر اپنانے، برقرار رکھنے اور اعادہ کرنے کے لیے ڈیٹا سائنس کا استعمال کر سکتے ہیں۔

آپ ڈیٹا سائنس کے کرداروں کے لیے امیدواروں کا اندازہ کیسے لگاتے ہیں، خاص طور پر جنریٹیو AI جیسے ابھرتے ہوئے شعبوں میں؟

ڈیٹا سائنس کے کرداروں کے لیے بھرتی کرتے وقت، میں ایسے امیدواروں کی تلاش کرتا ہوں جن میں مسئلہ حل کرنے کی مضبوط مہارت، مشین لرننگ کے بنیادی اصولوں کی گہری سمجھ، اور پروگرامنگ زبانوں اور ڈیٹا میں ہیرا پھیری میں مہارت ہو۔ خاص طور پر تخلیقی AI کے لیے، امیدواروں کو متعلقہ ڈومین، جیسے قدرتی زبان کی پروسیسنگ یا کمپیوٹر ویژن میں مہارت حاصل ہونی چاہیے۔ مزید برآں، میں کردار اور کام کی اخلاقیات کی قدر کرتا ہوں، جس کا اندازہ میں رویے سے متعلق سوالات، حوالہ جاتی جانچ پڑتال، اور امیدوار کی اپنے پروجیکٹس کی گہرائی سے وضاحت کرنے کی صلاحیت کے ذریعے کرتا ہوں۔

ڈیٹا سائنس میں اپنا کیریئر شروع کرنے والے افراد کے لیے آپ کو کیا مشورہ ہے؟

ڈیٹا سائنس میں ابتدائی افراد کے لیے، مہارت حاصل کرنے سے پہلے متنوع دلچسپیاں دریافت کریں۔ پرچر مفت سیکھنے کے وسائل کا استعمال کریں، فوری مالی فوائد پر قدر اور تکمیل کے لیے مہارتوں کو ترجیح دیں۔ مواقع سے فائدہ اٹھائیں، یہاں تک کہ چھوٹے منصوبوں یا کمپنیوں میں بھی خاطر خواہ ترقی کے لیے۔ جان لیں کہ محنت قسمت کی بنیاد بنتی ہے۔ کامیابی سیکھنے اور بہتری کا ایک جاری سفر ہے۔

سمنگ

ارپت اگروال کا سفر متنوع صنعتوں پر ڈیٹا سائنس کے اثرات کی مثال دیتا ہے۔ کام کے مستقبل کے لیے میٹا کا وژن ڈیٹا سائنس کے اہم کردار کو نمایاں کرتا ہے۔ خواہشمند ڈیٹا سائنسدانوں کو مہارت کی نشوونما، مواقع کو اپنانے، اور مسلسل سیکھنے کے پائیدار سفر پر ارپیت کے زور سے قیمتی مشورے مل سکتے ہیں۔ 

AI، ڈیٹا سائنس، اور GenAI پر مزید دلچسپ سیشنز کے لیے، ڈیٹا کے ساتھ لیڈنگ پر ہمارے ساتھ جڑے رہیں۔

ہمارے آنے والے سیشن یہاں چیک کریں۔

متعلقہ

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/shaping-the-future-of-work-insights-from-metas-arpit-agarwal/