ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ملازمت کا بازار پہلے سے کہیں زیادہ فعال ہے اور اگلے چند سالوں میں تیزی سے ترقی کے راستے پر ہے۔ یو ایس بیورو آف لیبر اسٹیٹسٹکس نے پیش گوئی کی ہے کہ دستیاب عہدوں کی تعداد تقریباً 28 فیصد اضافہ ہوگا 2026 کے ذریعے۔

کمپنیاں مارکیٹ ریسرچ اور کاروباری تجزیہ میں خاطر خواہ رقم لگا رہی ہیں، جس سے طویل عرصے سے ڈیٹا سائنسدانوں اور فیلڈ میں نئے آنے والوں کے لیے نئے مواقع پیدا ہو رہے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، جاب مارکیٹ بھی زیادہ مسابقتی ہوتی جا رہی ہے۔ ڈیٹا سائنس کے عہدوں کا اوسط معاوضہ بڑھ رہا ہے کیونکہ یہ ملازمتیں کاروبار کے لیے زیادہ اہم ہو جاتی ہیں، جو کہ بھرتی کرنے والے مینیجرز کی حوصلہ افزائی کرتی ہیں کہ وہ نئی ملازمتوں کی زیادہ احتیاط سے جانچ کریں۔

ڈیٹا سائنسدان جو مسابقتی رہنا چاہتے ہیں یا میدان میں داخل ہونا چاہتے ہیں انہیں صحیح نقطہ نظر کی ضرورت ہوگی۔ یہ تکنیکیں انہیں نئی ​​پوزیشن تلاش کرنے اور محفوظ کرنے میں مدد کریں گی۔

گلوبل ڈیٹا سائنس جاب مارکیٹ کی حالت

 
 
لوگ پہلے سے کہیں زیادہ معلومات پیدا کر رہے ہیں - ماہرین کا خیال ہے کہ دنیا بھر میں ڈیٹا تیار ہو رہا ہے۔ in 175 زیٹا بائٹس سے زیادہ 2025 تک۔ ایک ہی وقت میں، AI میں ایجادات اور بڑے ڈیٹا کے تجزیہ نے بڑے ڈیٹا سیٹس کو کاروبار کے لیے پہلے سے کہیں زیادہ قیمتی بنا دیا ہے — لیکن صرف اس صورت میں جب وہ تربیت یافتہ سائنسدانوں کے ساتھ کام کریں جو ضروری بصیرت سے پردہ اٹھا سکیں۔

سب کا آدھا سروے شدہ کاروباروں نے AI کا استعمال کیا ہے۔ ایک یا دوسرے طریقے سے، اور مزید کہتے ہیں کہ وہ مستقبل قریب میں ڈیٹا سے چلنے والے حل میں مزید سرمایہ کاری کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔

فی الوقت، ڈیٹا سائنس کی کسی ایک نوکری کی پوسٹنگ کے لیے سینکڑوں درخواستیں موصول ہونا کوئی غیر معمولی بات نہیں ہے۔ زیادہ مانگ کا مطلب بڑھتا ہوا معاوضہ بھی ہے، اور کاروبار اس بات میں زیادہ محتاط ہو رہے ہیں کہ وہ ان عہدوں کے لیے کس کو ملازمت دیتے ہیں۔

اس کے جواب میں، بہت سے بھرتی کرنے والے مینیجرز ڈیٹا سائنس کے نئے مواقع کی ملازمت کی ضروریات کو بڑھا رہے ہیں - مضبوط اسناد، زیادہ تجربے اور اضافی مطلوبہ الفاظ کا مطالبہ۔ یہاں تک کہ اچھی قابلیت یا مضبوط تعلیمی ٹریک ریکارڈ والے ڈیٹا سائنسدانوں کو بھی اس وقت پوزیشن کی ضمانت نہیں دی جاتی ہے۔

عالمی جاب مارکیٹ میں مسابقتی بننے کے بہترین طریقے

 
ڈیٹا سائنسدان جو میدان میں داخل ہونا چاہتے ہیں یا نئی پوزیشن حاصل کرنا چاہتے ہیں انہیں کامیابی کے لیے صحیح حکمت عملی کی ضرورت ہوگی۔ یہ چھ نکات قائم پیشہ ور افراد اور صنعت میں نئے افراد کو محفوظ کام میں مدد کریں گے۔

1. استعمال کرنے کے لیے صحیح الفاظ جانیں۔

 
واقفیت کے ساتھ مشہور صنعت کے مطلوبہ الفاظ — جیسے Python, SQL, AI اور ڈیٹا اینالیٹکس — آپ کو ایک CV لکھنے اور دوبارہ شروع کرنے میں مدد کر سکتے ہیں جو آپ کے ہنر کے سیٹ کو زیادہ مؤثر طریقے سے بات چیت کرے گا اور ریزیومے فلٹرز سے گزرے گا جنہیں اکثر مینیجرز کی خدمات حاصل کرنے کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے۔

بدلتے ہوئے صنعت کے تقاضوں کو برقرار رکھنے سے آپ کو مسابقتی رکھنے میں بھی مدد مل سکتی ہے۔ اگرچہ Python ایک لازمی مہارت ہے، مزید کاروبار گہری سیکھنے، گریڈینٹ بوسٹنگ مشینوں اور بڑے ڈیٹا اینالیٹکس سے واقفیت کی توقع کرتے ہیں۔ بہت سی کمپنیاں یہ بھی توقع کرتی ہیں کہ درخواست دہندگان نے ماضی میں ڈیٹا مائننگ اور تجزیہ کے لیے وسیع قسم کے طریقے استعمال کیے ہوں گے۔

2. صنعت کے معیاری ٹولز سے واقفیت کا اظہار کریں۔

 
مصنوعی ذہانت کے علم کی توقع رکھنے والے عہدوں کے لیے درخواست دیتے وقت، زور دینا ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا علم آپ کو انٹرویو کو محفوظ بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

ایک ہی وقت میں، کلیدی الفاظ کی بھرائی، ریزیوم سکینرز کو مات دینے کے لیے کلیدی الفاظ کے ساتھ ریزیومے کو غیر فطری طور پر بھرنے کے عمل سے گریز کیا جانا چاہیے۔ کوشش کریں کہ انہیں صرف ریزیومے یا CV میں استعمال کریں جب وہ متعلقہ ہوں اور آپ کو اپنے منفرد پس منظر اور ڈیٹا سائنس کی مہارت کے سیٹ کی وضاحت کرنے میں مدد کریں۔

3. جانیں کہ ڈیٹا سائنس پروفیشنلز کے لیے بڑے کاروبار کیسے نظر آتے ہیں۔

 
اس بات کا جائزہ لینا کہ بڑی کمپنیاں ڈیٹا سائنسدانوں کو کس طرح ملازمت دیتی ہیں آپ کو اپنے تجربے کی فہرست اور CV کو بہتر بنانے میں بھی مدد مل سکتی ہے۔ AI اور ML کمپنی Daitaku حال ہی میں تھا ایک کیس اسٹڈی میں نمایاں ہے۔ اس بارے میں کہ یہ بین الاقوامی سطح پر ڈیٹا سائنسدانوں کو کیسے تلاش کرتا ہے۔ رپورٹ میں اس بات پر زور دیا گیا ہے کہ کس طرح مہارت جغرافیہ سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔

4. عام ملازمت کی تلاش کے بہترین طریقوں سے فائدہ اٹھائیں۔

 
ملازمت کی درخواست کے بہترین طریقے عام طور پر ڈیٹا سائنسدانوں کو نئی پوزیشن کی تلاش میں مدد کرتے ہیں۔ اپنے CV اور کور لیٹر کو ہر اس کام کے لیے تیار کرنے میں جس کے لیے آپ درخواست دیتے ہیں کچھ اضافی محنت درکار ہوگی۔ پھر بھی، یہ آپ کو انٹرویو سے پہلے اپنی مخصوص مہارت کے سیٹ سے بات چیت کرنے میں مدد کر سکتا ہے اور یہ بتاتا ہے کہ آپ کسی خاص پوزیشن کے لیے کس طرح موزوں ہیں۔

5. دوسرے ڈیٹا سائنسدانوں کے ساتھ نیٹ ورک

 
دیگر ڈیٹا سائنسدانوں اور پیشہ ور افراد کی تلاش میں بھرتی کرنے والوں کے ساتھ فعال طور پر نیٹ ورکنگ آپ کو اپنے نیٹ ورک کو بڑھانے اور آپ کی مہارتوں اور تجربے کی سطح سے مماثل مواقع تلاش کرنے میں آپ کی مدد کر سکتی ہے۔

ہائرنگ مینیجرز سے جواب سننے کے انتظار میں، آپ قلیل مدتی کام بھی تلاش کر سکتے ہیں جو آپ کی مہارتوں کو مزید فروغ دینے اور اپنے تجربے کی فہرست میں ایک یا دو بلٹ پوائنٹ شامل کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

6. فری لانس کام پر غور کریں۔

 
ایسے کاروبار جن کو ڈیٹا سائنسدانوں کی ضرورت ہے لیکن نئی آسامیوں کو بھرنے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں وہ اہل درخواست دہندگان کو عارضی اور فری لانس کام پیش کر سکتے ہیں۔ اپ ورک اور فری لانس جاب سرچ بورڈ جیسے پلیٹ فارمز آپ کو ان عہدوں پر لیڈز فراہم کر سکتے ہیں۔

آگے کی تلاش: ڈیٹا سائنسدان کیسے مسابقتی رہ سکتے ہیں۔

 
 
ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے پہلے سے کہیں زیادہ مواقع موجود ہیں، لیکن اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ مارکیٹ کم مسابقتی ہوتی جا رہی ہے۔ ڈیٹا سائنس کی بڑھتی ہوئی قدر اور ہنر مند امیدواروں کی کمی کی وجہ سے کمپنیاں بہت احتیاط سے خدمات حاصل کرتی ہیں۔

ڈیٹا سائنسدان جو نئی پوزیشن تلاش کرنا چاہتے ہیں یا مارکیٹ میں داخل ہونا چاہتے ہیں انہیں صنعت کے رجحانات پر رہنا چاہیے اور کان کنی اور تجزیہ کی مختلف تکنیکوں سے واقف ہونا چاہیے۔ ملازمت کی تلاش کے لیے بہترین طریقے — جیسے حسب ضرورت CVs اور مطلوبہ الفاظ کا محتاط استعمال — ان کو انٹرویو کو محفوظ بنانے میں بھی مدد کر سکتے ہیں۔

آپ حریفوں کے سمندر کے درمیان کھڑے ہو سکتے ہیں اور ان تکنیکوں کو استعمال کر کے ڈیٹا سائنس کی اپنی مثالی نوکری حاصل کر سکتے ہیں۔

 
بیو: ڈیوین پارٹیڈا ڈیٹا اور ٹیکنالوجی کے ایک بڑے مصنف کے ساتھ ساتھ کے چیف ایڈیٹر ہیں۔ ری ہیک ڈاٹ کام

متعلقہ:

• فری لانس ڈیٹا سائنسدان بننے میں کیسے کامیابی حاصل کی جائے۔
• ڈیٹا پروفیشنلز اپنے تجربے کی فہرست میں مزید تغیرات کیسے شامل کر سکتے ہیں۔
• آٹومیشن ڈیٹا سائنسدانوں کے کردار کو کیسے بہتر بنا رہا ہے۔