तेजी से बढ़ते उद्योग में एक काम के लिए भूमि

आखिरी बार जब आपने अपना फ़ोन उठाया था और अपने Instagram फीड के माध्यम से स्क्रॉल किया था? स्नैपचैट पर एक कहानी की जाँच की? अमेज़न से कुछ खरीदा?

ठीक है, जो आपको एहसास नहीं हो सकता है, उन अनुप्रयोगों में से हर एक का ड्राइवर डेटा है।

और, प्रासंगिक बने रहने के लिए, कंपनियां यह अनुमान लगाने के लिए डेटा का उपयोग कर रही हैं कि अगली बड़ी बात क्या होगी। उस कार्रवाई के केंद्र में लोग? डेटा वैज्ञानिकों।

इसलिए, यह कोई आश्चर्य नहीं है कि हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में 2012 की रिपोर्ट ने पेशे को "21 वीं सदी की सबसे सेक्सी नौकरी" करार दिया।

यह अनुमान लगाया गया है कि डेटा वैज्ञानिकों की मांग 2020 तक 28% बढ़ जाएगी, क्योंकि कंपनियां विभिन्न प्रकार के स्रोतों से डेटा एकत्र करती हैं और उन्हें बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए उनका विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है: ऑनलाइन क्लिक, घरेलू पानी के मीटर, खाद्य खरीदारी की खरीदारी, स्वास्थ्य रिकॉर्ड। लेकिन, बस डेटा इकट्ठा करना काफी नहीं है। किसी को उन सभी नंबरों की समझ बनाने और पैटर्न के साथ काम करने की आवश्यकता है। डेटा वैज्ञानिक क्या करते हैं, वे पैटर्न के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं और भविष्य के परिणामों के लिए भविष्यवक्ता के रूप में इतिहास का उपयोग करते हैं।

तो, अब जब हम स्पष्ट हो गए हैं कि एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है और यह कितना सेक्सी है, तो आप कैसे एक हो जाते हैं?

डेटा से प्यार करना चाहिए

यह स्पष्ट लग सकता है, लेकिन एक डेटा वैज्ञानिक होने के लिए, आपको डेटा से प्यार करना होगा, न्यूयॉर्क लाइफ के डेटा वैज्ञानिक मैरी एल कहते हैं। मैरी हमेशा गणित में अच्छी थी और स्वीकार करती है कि वह "मूल रूप से गणित विभाग में विवाहित थी" हाई स्कूल में थी।

न्यूयॉर्क लाइफ की एंटरप्राइज डेटा मैनेजमेंट टीम के जेरेमी बी का कहना है कि डेटा के लिए उनका जुनून तब शुरू हुआ जब उन्होंने एक पूर्व कंपनी के प्लेटफॉर्म में समस्याओं की भविष्यवाणी करना शुरू कर दिया ताकि मुद्दों को निश्चित रूप से तय किया जा सके।

जबकि मैरी की सराहना करती है कि उनके सहकर्मी विभिन्न संस्कृतियों और वित्तीय गणित से लेकर अभिनय विज्ञान तक की पृष्ठभूमि से हैं, वे सभी डेटा के अपने प्यार से एकजुट हैं। मैरी खुद एक सांख्यिकीविद थीं, जब शब्द डेटा वैज्ञानिक लोकप्रिय हो गया था और वह बताती हैं कि डेटा के साथ काम करना आरामदायक होना निश्चित रूप से नौकरी का सबसे महत्वपूर्ण पहलू है।

हालांकि, जेरेमी संभावित वैज्ञानिकों को सलाह देंगे कि वे अपने टूलसेट में प्रोग्रामिंग को जोड़ सकते हैं यदि वे कर सकते हैं: “ऐसे कौशल हैं जिन्हें परिष्कृत किया जा सकता है और प्रोग्रामिंग के आसपास विकसित किया जा सकता है, चाहे वह जावा या पायथन जैसी विभिन्न भाषाओं या यहां तक ​​कि लिखने और लिखने की क्षमता हो मानक SQL क्वेरीज़। ”

एक भीड़ में बाहर खड़े हों

आवेदकों के एक समूह में बाहर खड़े रहना हमेशा एक अच्छी बात है और डेटा विज्ञान में नौकरियों के लिए भी सही है।

जेरेमी बताते हैं कि क्योंकि डेटा साइंस अभी भी नवजात क्षेत्र है, इसलिए उद्योग में सफल होने के लिए किसी को क्या पता होना चाहिए, इसके लिए कोई मानक नहीं है। "जो हम वास्तव में खोज रहे हैं, वे लोग हैं जो बौद्धिक रूप से उत्सुक हैं, " वे कहते हैं, "ऐसे लोग जो गहरी खुदाई करने के इच्छुक हैं, जो डेटा प्रौद्योगिकियों में प्रगति के माध्यम से खुद को और कंपनी को बेहतर बनाना चाहते हैं।"

उदाहरण के लिए, न्यू यॉर्क लाइफ में, चूंकि डेटा वैज्ञानिक ऐसे सहयोगियों के साथ काम करते हैं, जिनकी पृष्ठभूमि अलग-अलग होती है, वे अपने स्वयं के दृष्टिकोण को टेबल पर लाते हैं, जो हमेशा मूल्यवान होता है, राउल एच।, न्यू यॉर्क लाइफ में ग्राहक संबंध प्रबंधन टीम से कहते हैं। जेरेमी कहते हैं, "दिन के अंत में, यह" डेटा के लिए एक जुनून होने के लिए नीचे आता है और वास्तव में खोदना चाहता है, डेटा सेटों को अलग करना चाहता है, और डेटा सेट पर एक विशेषज्ञ बन जाता है।

नीचे की रेखा: बहुत कुछ अन्य नौकरियों की तरह, आप यह दिखा कर खड़े हो सकते हैं कि आप एक टीम के खिलाड़ी हैं और खाइयों में उतरने और अपने हाथों को गंदे करने के लिए तैयार हैं।

“आप अभ्यास बढ़ने में मदद करने के लिए अपने कौशल और ज्ञान को लागू करेंगे। इसलिए आप स्वामित्व महसूस करेंगे और आप उसी समय सीखेंगे, ”जेरेमी कहते हैं, न्यूयॉर्क लाइफ में अत्याधुनिक डेटा विज्ञान का काम इसे स्टार्टअप वाइब देता है।

इन सबसे ऊपर, आपके पास डेटा के लिए जुनून होना चाहिए। यह आपके करियर को उफनाने, विकसित करने और हां, सेक्सी, फील्ड में ढालने का एकमात्र तरीका है।

इसलिए, क्या हमने आपको आश्वस्त किया है कि डेटा विज्ञान आपका सपना है या आप अभी भी बाड़ पर हैं, हमने कुछ सबसे आम तकनीकी भूमिकाओं (डेटा विज्ञान शामिल) को गोल किया, और उन्हें कैसे उतारा।

मैरी शेफ़रथ द्वारा भौगोलिक डिज़ाइन।