बिना डिग्री के डेटा साइंस में नौकरी?

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यदि आप ऐसे क्षेत्र में काम करना चाहते हैं जो बड़ी मात्रा में डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए प्रोग्रामिंग और गणित को मिश्रित करता है, तो आपको डेटा विज्ञान की नौकरियों पर ध्यान देना चाहिए। बिना डिग्री के डेटा साइंस में नौकरी कैसे प्राप्त करें, यह समझने से आपको अपना करियर अधिक तेजी से और सफलतापूर्वक शुरू करने में मदद मिलेगी।

 

डेटा विज्ञान क्या है?

प्रासंगिक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा विज्ञान डेटा का अध्ययन है। यह किसी व्यावसायिक योजना या कार्यक्रम की दक्षता में सुधार या मूल्यांकन में सहायता के लिए प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और गणित का मिश्रण करता है। डेटा विज्ञान के क्षेत्र में कर्मचारी अनुसंधान, एल्गोरिदम और कोड का उपयोग करके प्रासंगिक डेटा का विश्लेषण और सवालों के जवाब देते हैं। वे जो अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं, उससे डेटा वैज्ञानिकों(Data Scientist) और उनके नियोक्ताओं को वास्तविक परिणामों के साथ व्यवसाय के मूल्य का मूल्यांकन करने और स्मार्ट, डेटा-संचालित निर्णय लेने में सहायता मिलती है।

 

क्या बिना डिग्री के डेटा साइंस में करियर बना सकते हैं

प्रासंगिक जानकारी और योग्यताएं हासिल करने के लिए कई शैक्षणिक विकल्पों को अपनाकर आप कॉलेज या विश्वविद्यालय की डिग्री के बिना डेटा साइंस की नौकरी पा सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप स्वयं को पढ़ा सकते हैं आप अल्पकालिक डेटा साइंस ऑनलाइन कोर्स(Data Science Courses Online)  कर सकते हैं या डेटा साइंस बूट कैंप में भाग ले सकते हैं। डेटा साइंस बूट कैंप आम तौर पर अल्पकालिक गहन प्रशिक्षण कार्यक्रम होते हैं जो आपको व्यावहारिक डेटा विज्ञान कौशल सिखाते हैं और आपको डेटा विज्ञान में प्रवेश स्तर के पदों के लिए तैयार करते हैं। होस्टिंग संगठन के आधार पर, उनका गहन अध्ययन तीन से छह महीने तक हो सकता है, और एक बार पूरा होने पर, आप स्व-निर्देशन में संलग्न रहना जारी रख सकते हैं।

फिर भी, आप एक जूनियर डेटा वैज्ञानिक के रूप में या संबंधित भूमिका में एक प्रवेश स्तर की स्थिति स्वीकार कर सकते हैं और व्यावहारिक कौशल और विशेषज्ञता विकसित करने के लिए एक जूनियर डेटा वैज्ञानिक के रूप में या एक तुलनीय कार्य में एक प्रवेश स्तर की स्थिति ले सकते हैं। आप अपने अनुभव को व्यापक बनाने के लिए इंटर्नशिप या स्वयंसेवी अवसरों की भी तलाश कर सकते हैं। आप अंततः उच्च-स्तरीय डेटा विज्ञान व्यवसायों में चढ़ने के लिए आवश्यक योग्यताएं और नौकरी का अनुभव अर्जित कर सकते हैं।

 

बिना डिग्री के डेटा साइंस में नौकरी कैसे पाएं

बिना डिग्री के डेटा विज्ञान रोजगार की तैयारी में सहायता के लिए आप यहां पांच उपाय कर सकते हैं:

1. अपने उद्देश्य स्थापित करें.

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए अपना प्रशिक्षण शुरू करने से पहले अपने पेशेवर लक्ष्य निर्धारित करें। जब आप उद्देश्य निर्धारित करते हैं, तो आप उनका उपयोग शिक्षा प्राप्त करने और अपनी प्रतिभा को निखारने के लिए खुद को प्रेरित करने के लिए कर सकते हैं। कैरियर के उद्देश्य आपको कुछ मील के पत्थर पर ध्यान केंद्रित रखने, आपकी सफलता या क्षमताओं को मापने और आपको अपने कैरियर पथ में आगे बढ़ने के लिए प्रेरित करने में सहायता कर सकते हैं। आपके उद्देश्यों में वह भूमिका स्तर शामिल हो सकता है जिस पर आप काम करना चाहते हैं और डेटा विज्ञान का वह विषय जिसे आप तलाशना चाहते हैं। यहां डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों(Data Science Applications) के कुछ उदाहरण दिए गए हैं। इसमें आपकी रुचि हो सकती है:

• डेटा खनन(Data Mining)
• डेटा इंजीनियरिंग
• बाज़ार डेटा का विश्लेषण
• मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग
• संचालन डेटा का विश्लेषण
• क्लाउड कम्प्यूटिंग (Cloud Computing)
• ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

2. अपना शैक्षिक पथ निर्धारित करें

आप दो बुनियादी शैक्षिक पथों में से किसी एक का अनुसरण करके बिना डिग्री के डेटा विज्ञान में काम कर सकते हैं। पहली पसंद स्वयं को पढ़ाना है, जिसमें यह सुनिश्चित करने के लिए अनुशासन और अनुसंधान कौशल शामिल है कि आप सही डेटा विज्ञान कौशल (Data Science Skill) और दृष्टिकोण का अध्ययन कर रहे हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप अपने अध्ययन के ट्रैक पर हैं, अपने लिए मील के पत्थर निर्धारित करने पर विचार करें। पूरक शैक्षिक सामग्रियों में शैक्षिक पुस्तकें, ऑनलाइन अध्ययन गाइड और मुफ्त ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम (Free Online Data Science Course)शामिल हैं।

बिना डिग्री के डेटा साइंस के बारे में सीखने का एक अन्य तरीका डेटा साइंस बूट कैंप में भाग लेना या ऑनलाइन कोर्स करना है। डेटा साइंस बूट कैंप आपको वे कौशल सिखाते हैं जो डेटा वैज्ञानिक वर्तमान में क्षेत्र में लागू कर रहे हैं, जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization)और पूर्वानुमानित विश्लेषण। एनालिटिक्स और प्रोग्रामिंग दोनों महत्वपूर्ण हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रशिक्षण सामग्री वर्तमान और सटीक है, शिविर आयोजक भर्ती संगठनों और डेटा विज्ञान कर्मियों के साथ सहयोग कर सकते हैं। इन कार्यक्रमों के दौरान, आप अपने पोर्टफोलियो के लिए डेटा विज्ञान परियोजनाओं को पूरा करने में सक्षम होंगे जो आपके अनुभव और तकनीकी क्षमता को उजागर करेंगे।

3. अपनी क्षमताओं को प्रदर्शित करने के लिए एक ऑनलाइन उपस्थिति स्थापित करें।

आप स्व-शिक्षा या डेटा साइंस बूट कैंप के माध्यम से अपनी डेटा विज्ञान क्षमताओं को प्राप्त करने और निखारने के बाद खुद की ऑनलाइन मार्केटिंग शुरू कर सकते हैं। आपके नेटवर्क में काम पर रखने वाले प्रबंधक और अन्य लोग आपकी शिक्षा और प्रतिभा की डिग्री को इस आधार पर समझ सकते हैं कि यदि आप स्वयं का विपणन करते हैं तो आप क्या प्रकट करते हैं। डेटा विज्ञान पेशे के भीतर आप जो मूल्य प्रदान कर सकते हैं उसे उजागर करने के लिए स्वतंत्र रूप से या अपने बूट कैंप में किए गए काम के साथ अपनी प्रतिभा प्रदर्शित करने के लिए एक ऑनलाइन पोर्टफोलियो बनाएं। अपना ज्ञान, या आपके द्वारा निष्पादित व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए चरण-दर-चरण निर्देश लिखें। डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं में भाग लेना, ओपन कोड प्रोजेक्ट पूरा करना, या अपनी सेवाएं प्रदान करना आपकी क्षमताओं को प्रदर्शित करने के अन्य तरीके हैं। अपना ज्ञान, या आपके द्वारा निष्पादित व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए चरण-दर-चरण निर्देश लिखें। डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं में भाग लेना, ओपन कोड प्रोजेक्ट पूरा करना, या अपनी सेवाएं प्रदान करना आपकी क्षमताओं को प्रदर्शित करने के अन्य तरीके हैं।

4. अपने नेटवर्किंग सिस्टम को डिज़ाइन और कार्यान्वित करें

अपने नेटवर्किंग सिस्टम को बनाने और उसका उपयोग करने से आपको डेटा विज्ञान के क्षेत्र में नौकरी(Data Science Jobs) के अवसरों के बारे में जानने के अवसर मिल सकते हैं। जब करियर के नए अवसर उपलब्ध होंगे, तो आपका नेटवर्क आपको जान सकता है और उनके लिए आपकी अनुशंसा कर सकता है। अपने नेटवर्क का विस्तार करने के लिए, अपने क्षेत्र के अन्य लोगों से जुड़ने के लिए पेशेवर सोशल नेटवर्किंग सेवाओं का उपयोग करें। आप अन्य कर्मचारियों से मिलने और संपर्क जानकारी का आदान-प्रदान करने के लिए नेटवर्किंग कार्यक्रमों में भी भाग ले सकते हैं या अपने क्षेत्र में ऑनलाइन मंचों में भाग ले सकते हैं।

5. सीखना जारी रखें और अपनी प्रतिभा में सुधार करें।

निरंतर सीखने और अपनी डेटा विज्ञान क्षमताओं को विकसित करने के लिए प्रतिबद्ध रहने से आपको नवीनतम जानकारी और रुझानों से अवगत रहने में मदद मिल सकती है जिन्हें आप अपनी स्थिति में लागू कर सकते हैं। आप स्व-शिक्षण के समान स्वयं डेटा विज्ञान उन्नयन पर शोध करके, या अतिरिक्त पाठ्यक्रमों में निवेश करके ऐसा कर सकते हैं। आप अपने कार्यस्थल या विश्वविद्यालय के माध्यम से डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम ले सकते हैं। इन पाठ्यक्रमों को लेने से काम पर रखने वाले प्रबंधकों या आपके वर्तमान नियोक्ता को यह प्रदर्शित हो सकता है कि आप अपने पेशे के प्रति भावुक हैं और अपने कार्य दायित्वों को बेहतर गुणवत्ता के साथ पूरा करने के लिए और अधिक सीखने की इच्छा रखते हैं।

 

डेटा विज्ञान की नौकरी के लिए निम्नलिखित प्रतिभाओं पर विचार करें:

अंक शास्त्र

गणित इस पेशे के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि आप रैखिक बीजगणित, कैलकुलस और इंटीग्रल्स का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करेंगे। आप इन गणित विषयों में अनुकूलन, संभाव्यता वितरण और अनुशंसा प्रणाली लागू कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा से सार्थक जानकारी निकाल सकते हैं और इन गणितीय नींवों का उपयोग करके डेटा-संचालित समाधान और निर्णय ले सकते हैं।

प्रायिकता और सांख्यिकी

डेटा वैज्ञानिक डेटा की जांच और सारांश करने, ठोस निर्णय लेने और रुझानों को उजागर करने के लिए सांख्यिकीय अवधारणाओं का उपयोग करते हैं। डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, वे संभाव्यता सिद्धांत, परिकल्पना परीक्षण, प्रतिगमन विश्लेषण और विचरण का विश्लेषण (एनोवा) जैसे विचारों को नियोजित करते हैं। आँकड़ों को समझने से आप डेटा विश्लेषण  करने में सक्षम हो जाते हैं। अपने परिणामों का विश्लेषण करें और पूरे संगठन में प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए उनका उपयोग करें।

प्रोग्रामिंग के लिए भाषाएँ

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के बुनियादी सिद्धांतों को समझने से आपको मशीन लर्निंग(Machine Learning) एल्गोरिदम के साथ काम करने और अपनी भूमिका से संबंधित अन्य गतिविधियों को पूरा करने के लिए तैयार होने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, आर प्रोग्रामिंग भाषा ग्राफिक नौकरियों और सांख्यिकीय कंप्यूटिंग में आपकी सहायता कर सकती है। आपको पायथन के सिद्धांतों का अध्ययन करने पर भी विचार करना चाहिए, एक ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा जो डेटा में हेरफेर करने और दोहराए जाने वाली गतिविधियों के निष्पादन की प्रोग्रामिंग में आपकी सहायता कर सकती है।

कंप्यूटर का ज्ञान

किसी निगम के लिए मूल्यवान डेटा निकालने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम और डेटा प्रोग्रामिंग सिस्टम के साथ काम करने के लिए कंप्यूटर साक्षरता की आवश्यकता होती है। कंप्यूटर और उसके प्रोग्राम को संचालित करने का तरीका समझने से आपको अपने काम की तैयारी करने में मदद मिलेगी और आपकी भूमिका में सफलता की संभावना बढ़ेगी। डेटा विज्ञान फ़ंक्शन में, कंप्यूटर साक्षरता में मशीन लर्निंग तकनीक, डेटा हेरफेर, गहन शिक्षण, डोमेन विशेषज्ञता और डेटा स्टोरीटेलिंग भी शामिल हो सकती है।

डेटा विज्ञान में किन व्यवसायों के लिए डिग्री की आवश्यकता नहीं होती है?

 

यहां डेटा विज्ञान उद्योग में कुछ करियर हैं जिनके लिए डिग्री की आवश्यकता नहीं है:

1. डेटा इकट्ठा करने वाला

प्राथमिक जिम्मेदारियाँ: एक डेटा संग्राहक कई स्रोतों से डेटा प्राप्त करने और एकत्र करने का प्रभारी होता है। ये पेशेवर यह गारंटी देने के लिए प्रयास करते हैं कि जानकारी उन लोगों के लिए सही है जो इसे संदर्भित करेंगे और कंपनी प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग करेंगे। वे एकत्र किए गए डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लेने में सहायता करने के लिए प्रासंगिक जानकारी का पता लगाने में संगठनों और व्यापार विश्लेषकों की सहायता करने के लिए भी जिम्मेदार हैं। अन्य प्रमुख जिम्मेदारियों में सूचना को संसाधित करना, डेटा को असेंबल करना और कोडिंग करना और कार्यस्थल के अंदर और बाहर सहकर्मियों के साथ जुड़ना शामिल है।

2. वित्तीय विश्लेषक

एक व्यवसाय विश्लेषक की प्राथमिक जिम्मेदारियों में समस्याओं, अवसरों और समाधानों को खोजने के लिए एक फर्म के अतीत और वर्तमान डेटा का विश्लेषण करना शामिल है। ये व्यक्ति कंपनी के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए सूचित निर्णय लेने में सहायता करते हैं। वे कंपनी के लक्ष्यों और सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करने के लिए अक्सर शेयरधारकों और व्यापारिक नेताओं सहित विभिन्न समूहों के साथ सहयोग करते हैं। अन्य जिम्मेदारियों में कंपनी के अधिकारियों के लिए रिपोर्ट तैयार करना और उनके द्वारा विश्लेषण किए गए डेटा के आधार पर किसी व्यवसाय की समृद्धि के लिए क्या आवश्यक है, इसका मूल्यांकन करना शामिल हो सकता है।