ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅತ್ಯಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ವೃತ್ತಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಕಾರಣಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ನಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ಸರ್ಕಾರದವರೆಗೆ ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮವು ಈಗ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವೆನಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಕುಶಾಗ್ರಮತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ.
1. ಮೊದಲು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಎಂದರೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಉಪಯುಕ್ತ ಒಳನೋಟಗಳು, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಒಂದು ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಕೆಲಸವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಅನೇಕ ಆರಂಭಿಕರು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಕಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
2. ನೀವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಗಮನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳು:
- ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ: ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು, ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್: ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್: ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ನಿಯೋಜನೆ), ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ.
– ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್: ಡೇಟಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ETL/ELT ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚು ಹರಿಕಾರರಿಗೆ ಸ್ನೇಹಿ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ನೀವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು.
3. ಮೂಲಭೂತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಗಣಿತವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಗಣಿತಜ್ಞರಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿವೆ:
- ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು (ಸರಾಸರಿ, ಸರಾಸರಿ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ)
– ಮೂಲ ಸಂಭವನೀಯತೆ
- ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆ (ಸಾಮಾನ್ಯ, ದ್ವಿಪದ, ಇತ್ಯಾದಿ)
– ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ vs. ಕಾರಣತ್ವ
– ಊಹೆ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು p-ಮೌಲ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ (ಕನಿಷ್ಠ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ)
– ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿ ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ
ನೀವು ಈ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಯಾವಾಗ ನಂಬಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮಗೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಲಿಯಿರಿ: ಪೈಥಾನ್ ಅಥವಾ ಆರ್
ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ತನ್ನ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆರ್ ಕೂಡ ಬಹಳ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ, ಆದರೆ ಪೈಥಾನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
- ಪೈಥಾನ್ ಮೂಲಗಳು: ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ಕುಣಿಕೆಗಳು, ಕಾರ್ಯಗಳು, ಪಟ್ಟಿಗಳು/ನಿರ್ದೇಶನಗಳು
- ಪಾಂಡಾಸ್ ಮತ್ತು ನಂಬಿ ಜೊತೆ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್
– ಮ್ಯಾಟ್ಪ್ಲೋಟ್ಲಿಬ್ ಅಥವಾ ಸೀಬಾರ್ನ್ನೊಂದಿಗೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
- ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ನೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಕಲಿಯುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ಸರಳ ಯೋಜನಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದು, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವುದು.
5. ನಿಜವಾದ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ SQL ಬಹುತೇಕ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೂ ಸಹ SQL ಕಡ್ಡಾಯ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಇವುಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು:
- ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಎಲ್ಲಿಗೆ, ಗುಂಪು ಮಾಡಿ, ಆದೇಶದ ಪ್ರಕಾರ
– ಸೇರಿ (ಒಳ, ಎಡ, ಬಲ)
– ಉಪವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು CTE ಗಳು
- ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಂಡೋ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಮುಂದುವರಿದಿದ್ದರೆ)
ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗೆ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ SQL ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನತೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳಂತೆ "ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧ" ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
6. ವಾಸ್ತವಿಕ ಯೋಜನಾ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕೆಲಸದ ಅನುಭವವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ. ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಮಾರಾಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆ
- ಗ್ರಾಹಕರ ಹಿಂಜರಿತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
- ಮನೆ ಬೆಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
- ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ KPI ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್
ಕಾಗಲ್, ಸರ್ಕಾರಿ ಡೇಟಾ (ಮುಕ್ತ ಡೇಟಾ) ಅಥವಾ ಇತರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಕಲಿಸಬೇಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮಾತುಗಳಲ್ಲಿ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ವ್ಯವಹಾರ/ಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ
- ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ)
– ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (EDA)
- ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ
- ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳು
ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು GitHub ಅಥವಾ Kaggle ನಂತಹ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೀನ್ README ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
7. ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಕಥೆ ಹೇಳುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಅವುಗಳ ಹಿಂದಿನ ಅರ್ಥವನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ. ಅನೇಕ ಜನರು ಸಂದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲರಾಗುವುದು ಅವರಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಕೊರತೆಯಿಂದಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಅವರು ತಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕಾರಣದಿಂದ.
ಈ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ:
– 5–10 ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು: "ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?"
- ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ
– ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪದಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿ
ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
8. ಸರಿಯಾದ ಕೋರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ಆದರೆ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಕ್ಕಿಹಾಕಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ.
ಆನ್ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೇವಲ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಡಿ. ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ಪುರಾವೆಗಳು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಕಲಿಕಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು:
- ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಕೋರ್ಸ್
- SQL ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು
- ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು
- ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
- ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ (ಟೇಬಲ್ಯೂ/ಪವರ್ ಬಿಐ)
ವ್ಯಾಯಾಮ ಅಥವಾ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕೋರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿದಷ್ಟೂ, ನೀವು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿ ಹೊಂದುತ್ತೀರಿ.
9. ಇಂಟರ್ನ್ಶಿಪ್ಗಳು, ಸ್ವತಂತ್ರೋದ್ಯೋಗ ಅಥವಾ ಸಮುದಾಯ ಯೋಜನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಅನುಭವವನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ತೊಂದರೆ ಇದ್ದರೆ, ಪರ್ಯಾಯ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಅನುಭವವನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:
- ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ/ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಇಂಟರ್ನ್ಶಿಪ್
- SMEಗಳು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ಕ್ಯಾಂಪಸ್ ಅಥವಾ ಸಮುದಾಯ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು
- ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಗಲ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳು
ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಈ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಿವಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
10. ನಿಮ್ಮ ಸಿವಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ಅರ್ಜಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಸಿವಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಬೇಕು. ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು:
- ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು (ಪೈಥಾನ್, SQL, ಪರಿಕರಗಳು)
– GitHub/Kaggle ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯೋಜನೆಗಳು
- ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಭಾವ (ಉದಾ. "ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯ ನಿಖರತೆ..." ಅಥವಾ "ಆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ...")
- ಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಭವ (ಉದಾ. ವ್ಯವಹಾರ ಅನುಭವ, ಸಂಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ)
ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೊಂದಿಸಿ. ಹುದ್ದೆಯು SQL ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಿದರೆ, ಆ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿ.
ಪೆನುಟಪ್
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಕೆಲಸ, ಆದರೆ ನೀವು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಲಿಕಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು SQL ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಯೋಜನೆಗಳ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರೆಯಬೇಡಿ.
ನೀವು ಕೆಲವು ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮೀಸಲಿಟ್ಟರೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಅಥವಾ ಜೂನಿಯರ್ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು. ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅಭ್ಯಾಸ, ಬಂಡವಾಳ ಮತ್ತು ನಿರಂತರತೆ.
ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಹಿನ್ನೆಲೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ 3-ತಿಂಗಳ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು (ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ) ರಚಿಸಲು ನಾನು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಶೂನ್ಯದಿಂದ, ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಮುಖರಿಂದ ಅಥವಾ ಈಗಾಗಲೇ ಮೂಲ ಪೈಥಾನ್ ತಿಳಿದಿರುವವರಿಂದ.
