कैरियर स्पॉटलाइट: डाटा साइंस क्या है?

आज "बड़ा डेटा," "एनालिटिक्स," और जैसे ही प्रचलित शब्द प्रचलित हैं और अच्छे कारण के लिए

2012 में वापस, एचबीआर ने "डेटा वैज्ञानिक" का नाम "सदी की सबसे कामुक नौकरी "लेकिन डेटा विज्ञान वास्तव में क्या पड़ेगा? और इससे भी महत्वपूर्ण बात, आप अपने आप को एक डाटा वैज्ञानिक कहने के लिए आवश्यक कौशल कैसे प्राप्त कर सकते हैं?

डाटा साइंस क्या है?

एक बार एक समय पर, डेटा वैज्ञानिक ज्यादातर अकादमिक अंतरिक्ष में थे। अब, बड़े डेटा संग्रह और विश्लेषण की आवश्यकता के उदय के साथ, डेटा वैज्ञानिक कई कंपनियों और उद्योगों में उच्च मांग में बन गए हैं, छोटे और बड़े

एक पेशे के रूप में डेटा विज्ञान गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के भीतर कई तरह के कौशल शामिल करता है। यह एक पुरुष का प्रभुत्व है, डेटा विज्ञान में महिलाओं का अनुमान लगभग 10% है

ग्लासडोर के अनुसार, डेटा वैज्ञानिकों के लिए औसत राष्ट्रीय वेतन $ 113 है, 436 (प्रारंभिक फरवरी, 2017) अकेले मुआवजे को देखते हुए, डेटा विज्ञान अन्य समान करियर की तुलना में बहुत अधिक आकर्षक है।

कौशल को एक डेटा वैज्ञानिक बनने की आवश्यकता है

सभी नौकरियों की तरह, डेटा विज्ञान पदों को भरने के लिए आवश्यक विशिष्ट कौशल व्यक्तिगत कंपनी पर निर्भर करते हैं।

लेकिन कुछ विशिष्ट कौशल / सॉफ्टवेयर उपकरण जो लगातार बने रहते हैं

• सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा, जैसे आर और एसएएस
• एसक्यूएल जैसे डेटाबेस
• बुनियादी आंकड़े जैसे कि सांख्यिकीय परीक्षण, वितरण, अधिकतम संभावना अनुमानक, और बहुत आगे
• मशीन सीखने के तरीके जैसे के-निकटतम पड़ोसी, यादृच्छिक जंगलों, पहनावे के तरीके, आदि।

• मल्टीवीयएबल कैलकुस और रेखीय बीजगणित
• डेटा के चलने वाले नए उत्पादों के डेटा लॉगिंग और विकास
• हडोप प्लेटफॉर्मिंग के साथ परिचित
• विज़न्यूज़ टूल जैसे फ़्लेयर, हाई चार्ट्स या एमएमएचएआरटीएस > यहां एक आवश्यक डाटा वैज्ञानिक और कौशल कैसे बनें इसके बारे में अधिक जानें

डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें

आजकल, एक डाटा वैज्ञानिक बनने के लिए तीन व्यवहार्य विकल्प हैं:

उदासीनता जैसे कार्यक्रमों के माध्यम से स्व-अध्ययन

• डेटा विज्ञान बूट कैंप में भाग लेना
• स्नातक की उपाधि एक मास्टर की डिग्री के लिए स्कूल
• बेशक, प्रत्येक विधि के लिए पेशेवर और विपक्ष हैं

स्व-अध्ययन

पेशेवरों:

सुविधाजनक: किसी भी वातावरण में और किसी भी गति से अपने समय पर किया जा सकता है

• वहन योग्य: $ 0-600 से कहीं भी खर्च हो सकता है
• समय बचाता है: ऑनलाइन पाठ्यक्रम 8-18 महीनों के भीतर पूरा किए जा सकते हैं।
• विपक्ष:

केवल पूरा होने के बाद एक प्रमाण पत्र प्राप्त करें

• कोई सहकर्मी से सहकर्मी या शिक्षक से छात्र की भागीदारी
• नौकरी शिकार के साथ कोई सहायता नहीं
• डेटा विज्ञान बूट कैंप

पेशेवरों:

थोड़ी समय की प्रतिबद्धता: 6 सप्ताह से 3 माह तक पूरा किया जा सकता है

• कम से कम एक मास्टर की डिग्री (बूट शिविर श्रेणी - $ 16, 000 से लेकर) की तुलना में सस्ती,
• बदलते हुए लोगों के लिए आदर्श कैरियर जल्दी
• कई बूट कैंप पूरा होने के बाद नौकरी खोज की प्रक्रिया में सहायता प्रदान करते हैं
• विपक्षः

केवल परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो प्राप्त करें - कोई "वास्तविक" काम का अनुभव नहीं

• बहुत कम राशि में सीखने के लिए बहुत कुछ समय
• काम के एक सप्ताह में 40 घंटे तक हो सकता है (स्वयं अध्ययन के विपरीत जहां आप अपनी गति से जा सकते हैं और अभी भी अंशकालिक / पूर्णकालिक काम कर सकते हैं)
• मास्टर की डिग्री

पेशेवरों:

डिप्लोमा पूरा होने पर

• पेशेवर प्रशिक्षित प्रशिक्षकों के साथ संरचित शिक्षण
• वास्तविक दुनिया का अनुभव: कई कार्यक्रमों में इंटर्नशिप शामिल हैं जो अनुभव और ज्ञान को जोड़ देगा
• पर्याप्त समय
• विपक्षः

महंगे: $ 20, 000- $ 70, 000 के बीच खर्च हो सकता है - इसमें रहने वाले व्यय शामिल नहीं है

• समय-उपभोक्ता: सबसे लंबे समय तक (9-20 महीने)
• डेटा विज्ञान सीखने के पेशेवरों और विपक्षों के वजन पर अधिक जानकारी के लिए, इस आलेख को देखें