12वीं के बाद लोकप्रिय डेटा साइंस कोर्स बीएससी/बीटेक डेटा साइंस, एमएससी/एमटेक डेटा साइंस आदि हैं। औसत कोर्स फीस 10,000 रुपये से लेकर 17,00,000 रुपये तक है।
बिट्स पिलानी, आईआईटी हैदराबाद, वीआईटी वेल्लोर जैसे शीर्ष डेटा साइंस कॉलेज, 12वीं के बाद 50% एग्रीगेट के साथ, डेटा साइंस सर्टिफिकेशन और कुछ डेटा साइंस ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं। यूजी और पीजी डेटा साइंस पाठ्यक्रमों में प्रवेश योग्यता के आधार पर या बीटेक और एमटेक डेटा साइंस पाठ्यक्रमों के लिए जेईई मेन और गेट जैसी प्रवेश परीक्षाओं के माध्यम से होता है। डेटा साइंस कोर्स सिलेबस में मशीन लर्निंग, बिग डेटा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एल्गोरिदम शामिल हैं।
प्रवेश प्रक्रिया-
डेटा साइंस कोर्स के प्रकार के आधार पर, प्रवेश प्रक्रिया का सारांश नीचे दिया गया है:
- डेटा साइंस सर्टिफिकेट कोर्स में प्रवेश सीधे लिया जा सकता है। कोई भी वेबसाइट पर जाकर, रुचि और कौशल के आधार पर डेटा साइंस कोर्स का चयन कर सकता है।
- डिप्लोमा और पीजी डिप्लोमा डेटा साइंस कोर्स में प्रवेश पिछली परीक्षा की योग्यता के आधार पर किया जाता है, जिसके बाद डिप्लोमा पाठ्यक्रमों में प्रवेश को अंतिम रूप देने के लिए एक सामान्य साक्षात्कार आयोजित किया जाता है।
- यूजी और पीजी डेटा साइंस कोर्स में प्रवेश इंजीनियरिंग डोमेन के डेटा साइंस कोर्स के लिए जेईई मेन और गेट जैसी प्रवेश परीक्षाओं में स्कोर के आधार पर और एमबीए डेटा साइंस कोर्स के लिए कैट और अन्य प्रबंधन प्रवेश परीक्षाओं के आधार पर किया जाता है।
- डेटा साइंस प्रवेश में पीएचडी सीएसआईआर यूजीसी नेट जैसी सामान्य पीएचडी प्रवेश परीक्षाओं के माध्यम से किया जाता है, जिसके बाद एक उम्मीदवार अपनी थीसिस के लिए व्यक्तिगत साक्षात्कार के लिए उपस्थित होता है।
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डेटा साइंस में करियर कैसे शुरू करें-
डेटा साइंटिस्ट बनने के कई तरीके हैं। डेटा वैज्ञानिकों के पास गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान आदि में डिग्री होनी चाहिए।
1. सही डाटा स्किल विकसित करें-
यदि आपके पास डेटा में कोई कार्य अनुभव नहीं है, तब भी आप डेटा साइंटिस्ट बन सकते हैं, लेकिन डेटा साइंस करियर की दिशा में काम करने के लिए आपको सही पृष्ठभूमि विकसित करनी होगी। डेटा साइंटिस्ट एक उच्च-स्तरीय पद है; विशेषज्ञता की उस डिग्री तक पहुंचने से पहले, आप संबंधित क्षेत्र में ज्ञान का व्यापक आधार विकसित करना चाहेंगे।
2. डेटा साइंस फंडामेंटल सीखें-
डेटा साइंस कोर्स या बूटकैंप डेटा साइंस फंडामेंटल को हासिल करने या बनाने का एक आदर्श तरीका हो सकता है। डेटा एकत्र करने और संग्रहीत करने, डेटा का विश्लेषण और मॉडल करने, और डेटा साइंस टूलकिट में प्रत्येक टूल का उपयोग करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और प्रस्तुत करने जैसी आवश्यक चीजों को सीखने की अपेक्षा करें, जिसमें विज़ुअलाइज़ेशन प्रोग्राम Tableeu और पावरबीआई जैसे विशेष एप्लिकेशन शामिल हैं।
3. डेटा साइंस के लिए प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखें-
डेटा वैज्ञानिक डेटा क्लीनिंग, विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए विशेष रूप से विकसित कई विशेष उपकरणों और कार्यक्रमों पर भरोसा करते हैं। सामान्य-उद्देश्य वाले एक्सेल के अलावा, डेटा वैज्ञानिकों को एक सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा जैसे पायथन, आर, या हाइव और एसक्यूएल जैसी क्वेरी भाषाओं से परिचित होने की आवश्यकता है।
डेटा साइंटिस्ट के सबसे महत्वपूर्ण उपकरणों में से एक RStudio सर्वर है, जो सर्वर पर R के साथ काम करने के लिए विकास के माहौल का समर्थन करता है। ओपन-सोर्स जुपिटर नोटबुक एक अन्य लोकप्रिय एप्लिकेशन है, जिसमें सांख्यिकीय मॉडलिंग (statistical modeling), डेटा जैसे, मशीन लर्निंग फ़ंक्शन, और बहुत कुछ शामिल है।
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4. अपने व्यावहारिक डेटा कौशल को विकसित करने के लिए डेटा साइंस प्रोजेक्ट पर काम करें-
एक बार जब आप प्रोग्रामिंग भाषाओं और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डिजिटल टूल की मूल बातें सीख लेते हैं, तो आप उनका उपयोग करना शुरू कर सकते हैं, अपने नए अर्जित कौशल का अभ्यास कर सकते हैं और उन्हें और भी अधिक विकसित कर सकते हैं। ऐसे डेटा साइंस प्रोजेक्ट को लेने की कोशिश करें जो कौशल की एक विस्तृत श्रृंखला पर आकर्षित हों - डेटाबेस को प्रबंधित करने और क्वेरी करने के लिए एक्सेल और एसक्यूएल का उपयोग करना, और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने के लिए पायथन और आर का उपयोग करना, व्यवहार का विश्लेषण करने वाले मॉडल बनाना और नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करना, और सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करना अज्ञात की भविष्यवाणी करें।
5. विज़ुअलाइज़ेशन विकसित करें और उन्हें प्रस्तुत करने का अभ्यास करें-
Tableau, पॉवरबीआई, बोकेह, प्लॉटली, या इन्फोग्राम जैसे कार्यक्रमों का उपयोग करते हुए अपने स्वयं के विज़ुअलाइज़ेशन को बनाने का अभ्यास करें। एक्सेल इस चरण के दौरान भी काम आता है। हालांकि, स्प्रैडशीट्स के पीछे मूल आधार सीधा है - उनकी सेल्स में जानकारी को सहसंबंधित करके गणना या ग्राफ बनाना - एक्सेल 30 से अधिक वर्षों के बाद अविश्वसनीय रूप से उपयोगी रहता है और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में लगभग अपरिहार्य है।
6. अपने डेटा साइंस स्किल को प्रदर्शित करने के लिए एक पोर्टफोलियो बनाएं-
एक बार जब आप अपना प्रारंभिक शोध कर लेते हैं, प्रशिक्षण प्राप्त कर लेते हैं, और प्रोजेक्ट की एक प्रभावशाली श्रृंखला बनाकर अपने नए कौशल का अभ्यास कर लेते हैं, तो आपका अगला कदम पॉलिश किए गए पोर्टफोलियो को विकसित करके उन स्किलस का प्रदर्शन करना है जो आपको आपके सपनों की नौकरी दिलाएंगे। वास्तव में, आपकी नौकरी की तलाश में आपका पोर्टफोलियो (resume) सबसे महत्वपूर्ण योगदानकर्ता हो सकता है। ब्रेनस्टेशन का डेटा साइंस बूटकैंप, उदाहरण के लिए, एक परियोजना-आधारित अनुभव प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो छात्रों को पूर्ण वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं का एक प्रभावशाली पोर्टफोलियो बनाने में मदद करता है। यह नौकरी के बाजार में बाहर खड़े होने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है।
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डेटा साइंटिस्ट पद के लिए आवेदन करते समय, अपनी खुद की वेबसाइट के अलावा (या इसके बजाय) GitHub के साथ अपना काम प्रदर्शित करने पर विचार करें। GitHub आसानी से आपकी प्रक्रिया, कार्य और परिणाम दिखाता है, साथ ही साथ सार्वजनिक नेटवर्क में आपकी प्रोफ़ाइल को बूस्ट करता है। लेकिन वहाँ मत रुको। आपका पोर्टफोलियो आपके संचार कौशल को दिखाने और यह प्रदर्शित करने का अवसर है कि आप केवल संख्याओं की कमी के अलावा और भी बहुत कुछ कर सकते हैं। यह विभिन्न तकनीकों की एक श्रृंखला को प्रदर्शित करने में मददगार है, क्योंकि डेटा विज्ञान एक बहुत व्यापक क्षेत्र है - जिसका अर्थ है कि किसी समस्या से निपटने के कई तरीके हैं, और कई तरह के दृष्टिकोण आप तालिका में ला सकते हैं।
7. अपनी प्रोफाइल बढ़ाएं-
एक अच्छी तरह से निष्पादित प्रोजेक्ट जिसे आप अपने दम पर करते हैं, अपनी क्षमताओं का प्रदर्शन करने और संभावित भर्ती प्रबंधकों को प्रभावित करने का एक शानदार तरीका हो सकता है। कुछ ऐसा चुनें जिसमें आप वास्तव में रुचि रखते हैं, इसके बारे में एक प्रश्न पूछें, और डेटा के साथ उस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करें। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, आपको GitHub पर अपना काम प्रदर्शित करने पर भी विचार करना चाहिए।
दस्तावेजीकरण करें और अपने निष्कर्षों को प्रस्तुत करें—खूबसूरती से कल्पना की गई—अपनी प्रक्रिया की स्पष्ट व्याख्या के साथ, अपने तकनीकी कौशल और रचनात्मकता को उजागर करें। आपका डेटा बेहतर होना चाहिए जो आपके द्वारा हल की गई समस्याओं को प्रदर्शित करता है - आपकी प्रक्रिया और आपके द्वारा उठाए गए रचनात्मक कदमों को उजागर करता है - यह सुनिश्चित करने के लिए कि एक नियोक्ता आपकी योग्यता को समझता है।
8. डेटा वैज्ञानिक नौकरियों के लिए आवेदन करें-
डेटा विज्ञान के क्षेत्र में कई भूमिकाएँ हैं। आवश्यक कौशल प्राप्त करने के बाद, लोग अक्सर विभिन्न उपक्षेत्रों में विशेषज्ञ बन जाते हैं, जैसे कि डेटा इंजीनियर्स, डेटा एनालिस्ट्स, या मशीन लर्निंग इंजीनियर्स, कई अन्य। पता करें कि कंपनी क्या प्राथमिकता देती है, वे किस पर काम कर रहे हैं, और पुष्टि करें कि यह आपकी ताकत, लक्ष्यों और आप खुद को लाइन में क्या करते हुए देखते हैं।
