مصنف کی طرف سے تصویر
You’re reading this because you’re thinking about joining the ranks of aspiring data scientists. And who can blame you? Data science is a growing field, even a decade after its now-infamous “sexiest job” accolade from the Harvard Business Review. The US Bureau of Labor Statistics currently پیش گوئی the employment rate for data scientists will grow by 35 percent from 2022 to 2032. Compare that to the average job growth rate, which is just 5 percent.
It has other things going for it:
- It’s well-paid (again, the BLS ملا a median salary of $103k in 2022)
- It comes with a high quality of life (higher than average job-related happiness کے مطابق to Career Explorer)
- There is job security despite the recent round of لے آؤٹ – because there’s so much demand for the role
So there are plenty of reasons to want to break into the field.
Source: https://www.bls.gov/ooh/math/data-scientists.html
But data science is a very broad field, with lots of different job titles and skill sets you need to know before you get started. This article will guide you through the various directions you can go, and what you need to know for each one to get into data science.
To make a successful transition into a ڈیٹا سائنس کیریئر, you’ll need to follow a structured approach:
- اپنا اندازہ لگائیں۔ ڈیٹا سائنس کی مہارت and identify gaps.
- Get hands-on experience in the areas where you are weak.
- Network. Join data science groups, attend meetups, and contribute to forums.
آئیے گہری ڈوبکی لگائیں۔
Assess Your Starting Position
What do you already know and how can it be applied in data science? Think about: any programming knowledge, statistical skills, or data analysis experience you have.
Next, identify the gaps in your skills, particularly those essential for data science. SQL is a real must, but Python or R programming, advanced statistics, machine learning, and data visualization are also extremely beneficial.
Once you’ve pinpointed these gaps, seek relevant education or training to fill them. This could be through online courses, university programs, bootcamps, or self-study, with a focus on practical, hands-on learning.
ہاتھ پر تجربہ
You shouldn’t just watch videos and read blog posts. Hands-on experience is crucial in data science. Engage in projects that allow you to apply your new skills in real-world scenarios. This could be personal projects, contributions to open-source platforms, or participation in data competitions like those on Kaggle.
If you have some basic starting skills, you might want to consider seeking internships or freelance work to gain industry experience.
سب سے اہم بات، document all your projects and experiences in a portfolio, highlighting your problem-solving process, the techniques you used, and the impact of your work.
نیٹ ورک
Breaking into data science often comes down to who you know, in addition to what you know. Find mentors, participate in meetups, conferences, and workshops to learn about new trends, and engage in online data science communities like Stack Overflow, GitHub, or Reddit. These platforms allow you to learn from others, share your knowledge, and get noticed within the data science community.
اگر آپ کرنا چاہتے ہیں become a data scientist from scratch, it makes sense to think of the skills you’ll need to develop as a tree. There are “trunk” skills that are common to every data science job, and then each specialty has “branch” skills that continue branching off into more and more specialized roles.
There are three main skills every data scientist needs, no matter what direction they go in:
Data Manipulation/Wrangling Using SQL
Data science basically boils down to handling and organizing large datasets. To do that, you need to know SQL. It is la essential tool for data manipulation and wrangling.
مصنف کی طرف سے تصویر
نرم مہارت
Data science doesn’t happen in a vacuum. You need to play nice with others, which means buffing up your soft skills. Being able to communicate complex data findings in a clear and understandable manner to non-technical stakeholders is as important as technical skills. These include effective communication, problem-solving, and business acumen.
Problem-solving helps in tackling complex data challenges, while business acumen ensures that data-driven solutions are aligned with organizational goals.
Constant Learning Attitude
Data science is different from where it was even five years ago. Just look at where we are today with AI compared to 2018. There are new tools, techniques, and theories constantly emerging. That is why you need a continuous learning mindset to stay up to date with the latest developments and adapt to new technologies and methodologies in the field.
You’ll need self-motivation to learn and adapt, as well as a proactive approach to acquiring new knowledge and skills.
While there are common skills as I outlined above, each role demands its own specific skill set. (Remember? Branches.) For example, statistical analysis, programming skills in Python/R, and data visualization are all specific to more specialized jobs in data science.
مصنف کی طرف سے تصویر
Let’s break down each data science-adjacent role so you can see what you need.
Business/Data Analyst
Yes, this is a data science role! Even if the naysayers disagree, I still believe you can treat it as a stepping stone at the very least if you are aiming to get into the data science career track.
As a business or data analyst, you’re in charge of bridging the gap between data insights and business strategy. It’s perfect for those who have a knack for understanding business needs and translating them into data-driven solutions.
As core skills, you’ll need business intelligence – no surprises there –, strong analytical skills, proficiency in data querying languages, predominantly SQL. In this role, Python and R are optional because the main task is to data wrangle.
ایک ہے visualization component but depending on your job, it can mean creating dashboards in Tableau or graphs in Excel.
ڈیٹا تجزیات
This role focuses on interpreting data to provide actionable insights. It’s a great job for you if you enjoy translating numbers into stories and business strategies.
You’ll need a firm handle on statistical analysis and data visualization – though again, these can be tableau dashboards and/or Excel graphs). You’ll also need proficiency in تجزیات کے اوزار کی طرح Excel, Tableau, and SQL. Python/R are once again optional, but remember they can really help with implementing statistics and automation.
مشین لرننگ
Machine Learning scientists develop predictive models and algorithms to make data-driven predictions or decisions. These roles are suited for those who have a strong interest in AI and model building.
No surprises as to core skills: you’ll need a deep understanding of algorithms, experience with machine learning frameworks like TensorFlow and PyTorch, and strong programming skills. Python and/or R are no longer optional but a must-have.
ڈیٹا انجینئرنگ
This role has you focus on the architecture, management, and maintenance of data pipelines. It’s a good fit for individuals who enjoy the technical challenges of managing and optimizing data flow and storage.
To get into this job, you’ll need expertise in database management, ETL processes, and proficiency in big data technologies like Hadoop and Spark. آپ کو بھی ضرورت ہوگی۔ proficiency in data pipeline automation using technologies such as Airflow.
کاروباری انٹیلی جنس
In business intelligence, it’s all about building visualizations. It’s great for storytellers and folks with a strong business sense.
You’ll need to be a pro with dashboarding technologies such as Tableau and Qlik since those are the tools you’ll use to build out your visualizations. You’ll also need data manipulation skills (read: SQL skills) to help optimize data queries that make dashboard performance fast.
As I mentioned earlier in the article, data science is a quickly evolving field. New jobs and roles are opening up all the time. To go back to my tree analogy, I like to think of it as new branches being added onto the main data science trunk. There are now cloud engineers, SQL specialists, DevOps roles, and more – all still connected to that data science track. So this article provides just a brief smattering of the directions you could go with data science.
More than that, you should also remember that data science comes with challenges attached to that six-figure paycheck. There’s a very steep learning curve, and the learning never really ends. New technologies, trends, and tools all come fast and hard – and if you want to keep your job, you have to keep up.
All that being said, it’s a great career option. With the three main competencies I mentioned under your belt, you’ll be well-equipped to take on any data science role جو آپ کو اپیل کرتا ہے۔
نیٹ روزیدی ڈیٹا سائنسدان اور مصنوعات کی حکمت عملی میں ہے۔ وہ تجزیات کی تعلیم دینے والے ایک منسلک پروفیسر بھی ہیں، اور اس کے بانی ہیں۔ StrataScratch، ایک پلیٹ فارم جو ڈیٹا سائنسدانوں کو اعلی کمپنیوں کے حقیقی انٹرویو کے سوالات کے ساتھ ان کے انٹرویوز کی تیاری میں مدد کرتا ہے۔ اس کے ساتھ جڑیں۔ ٹویٹر: StrataScratch or لنکڈ.
- 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.kdnuggets.com/read-this-before-making-a-career-switch-to-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=read-this-before-making-a-career-switch-to-data-science
- : ہے
- : ہے
- :کہاں
- $UP
- 2018
- 2022
- 35 فیصد
- 35٪
- a
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- اوپر
- حاصل کرنا
- دانت
- اپنانے
- شامل کیا
- اس کے علاوہ
- ملحق
- اعلی درجے کی
- کے بعد
- پھر
- پہلے
- AI
- مقصد
- یلگوردمز
- منسلک
- تمام
- کی اجازت
- پہلے ہی
- بھی
- an
- تجزیہ
- تجزیہ کار
- تجزیاتی
- تجزیاتی
- اور
- کوئی بھی
- اپیل
- اطلاقی
- کا اطلاق کریں
- نقطہ نظر
- فن تعمیر
- کیا
- علاقوں
- مضمون
- AS
- خواہشمند
- At
- توقع
- میشن
- اوسط
- واپس
- بنیادی
- بنیادی طور پر
- BE
- کیونکہ
- اس سے پہلے
- کیا جا رہا ہے
- یقین ہے کہ
- فائدہ مند
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- بلاگ
- بلاگ مراسلات
- شاخیں
- توڑ
- پلنگ
- وسیع
- تعمیر
- عمارت
- بیورو
- مزدوری کے اعدادوشمار
- کاروبار
- کاروبار کی ذہانت
- کاروباری حکمت عملی
- لیکن
- by
- کر سکتے ہیں
- کیریئر کے
- چیلنجوں
- چارج
- واضح
- بادل
- کس طرح
- آتا ہے
- کامن
- ابلاغ
- مواصلات
- کمیونٹی
- کمیونٹی
- کمپنیاں
- موازنہ
- مقابلے میں
- مقابلے
- پیچیدہ
- کانفرنسوں
- رابطہ قائم کریں
- منسلک
- غور کریں
- مسلسل
- جاری
- مسلسل
- شراکت
- شراکت دار
- کور
- سکتا ہے
- کورسز
- تخلیق
- اہم
- اس وقت
- وکر
- ڈیش بورڈ
- ڈیش بورڈز
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا تجزیہ کار
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا سائنسدان
- اعداد و شمار کی تصور
- اعداد و شمار پر مبنی ہے
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹاسیٹس
- تاریخ
- دہائی
- فیصلے
- گہری
- گہرے
- ڈیمانڈ
- مطالبات
- منحصر ہے
- کے باوجود
- ترقی
- رفت
- DevOps
- مختلف
- سمت
- ہدایات
- ڈوبکی
- do
- نہیں کرتا
- نیچے
- ہر ایک
- اس سے قبل
- تعلیم
- موثر
- کرنڈ
- روزگار
- ختم ہو جاتا ہے
- مشغول
- انجینئرز
- لطف اندوز
- یقینی بناتا ہے
- ضروری
- بھی
- ہر کوئی
- تیار ہوتا ہے
- مثال کے طور پر
- ایکسل
- تجربہ
- تجربات
- ایکسپلورر
- انتہائی
- فاسٹ
- میدان
- بھرنے
- مل
- نتائج
- فرم
- فٹ
- پانچ
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے لئے
- فورمز
- بانی
- فریم ورک
- فری لانس
- سے
- حاصل کرنا
- فرق
- فرق
- حاصل
- GitHub کے
- Go
- اہداف
- جا
- اچھا
- گرافکس
- عظیم
- گروپ کا
- بڑھائیں
- بڑھتے ہوئے
- ترقی
- رہنمائی
- حدووپ
- ہینڈل
- ہینڈلنگ
- ہاتھوں پر
- ہو
- ہارڈ
- ہارورڈ
- ہے
- he
- مدد
- مدد
- مدد کرتا ہے
- ہائی
- اعلی
- اجاگر کرنا۔
- اسے
- کس طرح
- HTML
- HTTPS
- i
- شناخت
- if
- اثر
- پر عمل درآمد
- اہم
- اہم بات
- in
- شامل
- افراد
- صنعت
- بصیرت
- انٹیلی جنس
- دلچسپی
- انٹرنشپ
- انٹرویو
- انٹرویو کے سوالات
- انٹرویوز
- میں
- IT
- میں
- ایوب
- نوکری کے عنوان
- نوکریاں
- میں شامل
- شمولیت
- فوٹو
- صرف
- KDnuggets
- رکھیں
- جان
- علم
- لیبر
- زبانیں
- بڑے
- تازہ ترین
- تازہ ترین پیشرفت
- جانیں
- سیکھنے
- کم سے کم
- زندگی
- کی طرح
- لنکڈ
- ll
- اب
- دیکھو
- لاٹوں
- مشین
- مشین لرننگ
- مین
- دیکھ بھال
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- مینیجنگ
- ہیرا پھیری
- انداز
- معاملہ
- مطلب
- کا مطلب ہے کہ
- ملاقاتیں
- ذکر کیا
- مشیر
- طریقوں
- شاید
- دماغ
- ماڈل
- ماڈل
- زیادہ
- بہت
- ضروری
- ہونا ضروری ہے
- my
- ضرورت ہے
- ضروریات
- کبھی نہیں
- نئی
- نئی ٹیکنالوجی
- اچھا
- نہیں
- غیر تکنیکی
- اب
- تعداد
- of
- بند
- اکثر
- on
- ایک بار
- ایک
- آن لائن
- اوپن سورس
- کھولنے
- کی اصلاح کریں
- اصلاح
- اختیار
- or
- تنظیمی
- منظم کرنا
- دیگر
- دیگر
- باہر
- بیان کیا
- خود
- شرکت
- شرکت
- خاص طور پر
- فیصد
- کامل
- کارکردگی
- ذاتی
- پائپ لائن
- پلیٹ فارم
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیلیں
- کافی مقدار
- مراسلات
- عملی
- پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- بنیادی طور پر
- تیار
- فی
- چالو
- مسائل کو حل کرنے
- عمل
- عمل
- مصنوعات
- ٹیچر
- پروگرامنگ
- پروگرام
- منصوبوں
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- ازگر
- pytorch
- معیار
- سوالات
- سوالات
- جلدی سے
- R
- صفوں
- شرح
- پڑھیں
- پڑھنا
- اصلی
- حقیقی دنیا
- واقعی
- وجوہات
- حال ہی میں
- اٹ
- متعلقہ
- یاد
- کا جائزہ لینے کے
- کردار
- کردار
- منہاج القرآن
- s
- کہا
- تنخواہ
- منظرنامے
- سائنس
- سائنسدان
- سائنسدانوں
- سیکورٹی
- دیکھنا
- طلب کرو
- کی تلاش
- احساس
- مقرر
- سیٹ
- سیکنڈ اور
- ہونا چاہئے
- بعد
- مہارت
- مہارت
- So
- سافٹ
- حل
- کچھ
- چنگاری
- ماہرین
- خصوصی
- خاص
- مخصوص
- SQL
- ڈھیر لگانا
- اسٹیک ہولڈرز
- شروع
- شروع
- شماریات
- کے اعداد و شمار
- رہنا
- قدم رکھنا
- ابھی تک
- پتھر
- ذخیرہ
- خبریں
- حکمت عملیوں
- حکمت عملی
- مضبوط
- منظم
- کامیاب
- اس طرح
- حیرت
- سوئچ کریں
- جھانکی
- سے نمٹنے
- لے لو
- ٹاسک
- پڑھانا
- ٹیکنیکل
- تکنیکی مہارت
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیسسرور
- سے
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- یہ
- وہ
- چیزیں
- لگتا ہے کہ
- سوچنا
- اس
- ان
- اگرچہ؟
- تین
- کے ذریعے
- وقت
- عنوانات
- کرنے کے لئے
- آج
- کے آلے
- اوزار
- سب سے اوپر
- ٹریک
- ٹریننگ
- منتقلی
- علاج
- درخت
- رجحانات
- کے تحت
- فہم
- افہام و تفہیم
- یونیورسٹی
- us
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- کا استعمال کرتے ہوئے
- ویکیوم
- مختلف
- Ve
- بہت
- ویڈیوز
- تصور
- چاہتے ہیں
- تھا
- دیکھیئے
- we
- اچھا ہے
- کیا
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- کیوں
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- کام
- ورکشاپ
- سال
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ