ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഒരു കരിയർ എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഒരു കരിയർ എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ആവശ്യപ്പെടുന്ന കരിയർ മേഖലകളിൽ ഒന്നായി ഡാറ്റ സയൻസ് മാറിയിരിക്കുന്നു. കാരണങ്ങൾ വ്യക്തമാണ്: ബാങ്കിംഗ്, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് മുതൽ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, നിർമ്മാണം, ഗവൺമെന്റ് വരെയുള്ള എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളും ഇപ്പോൾ തീരുമാനമെടുക്കലിനായി ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, തുടക്കക്കാർക്ക്, ഡാറ്റ സയൻസിൽ ഒരു കരിയർ ആരംഭിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതായി തോന്നാം, കാരണം ഈ മേഖല സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ബിസിനസ്സ് മിടുക്ക് എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു അടിത്തറ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നത് മുതൽ നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ജോലിയിൽ പ്രവേശിക്കുന്നത് വരെയുള്ള ഡാറ്റ സയൻസിൽ ഒരു കരിയർ ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക ഘട്ടങ്ങൾ ഈ ലേഖനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

1. ആദ്യം ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക

ഉപയോഗപ്രദമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ, പ്രവചനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ് ഡാറ്റ സയൻസ്. ഒരു ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ജോലിയിൽ സാധാരണയായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക, അത് വൃത്തിയാക്കുക, പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുക, ഫലങ്ങൾ പങ്കാളികളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ AI മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണെന്ന് പല തുടക്കക്കാരും കരുതുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പ്രായോഗികമായി, മിക്കപ്പോഴും ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുന്നതിനുമാണ് കൂടുതൽ സമയവും ചെലവഴിക്കുന്നത്. അതിനാൽ, വിഷയത്തിലേക്ക് ആഴത്തിൽ കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, തെറ്റായ പ്രതീക്ഷകൾ ഒഴിവാക്കാൻ വലിയ ചിത്രം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

2. നിങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന കരിയർ പാത നിർണ്ണയിക്കുക

ഡാറ്റാ സയൻസിന് സമാനമായ നിരവധി റോളുകൾ ഉണ്ട്, പക്ഷേ വ്യത്യസ്ത ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രങ്ങളുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ പാത നേരത്തെ തന്നെ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ലക്ഷ്യബോധത്തോടെ പഠിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ചില പൊതുവായ പാതകൾ ഇവയാണ്:

– ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ്: ഡാറ്റ വിശകലനം, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ, ബിസിനസ് തീരുമാനങ്ങൾക്കായുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
– ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റ്: ഡാറ്റ വിശകലനം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
– മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർ: ഉൽപ്പാദന സംവിധാനങ്ങൾ (വിന്യാസം), പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
– ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയർ: ഡാറ്റ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, ETL/ELT പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുക, ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, ഏറ്റവും തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ പാത സാധാരണയായി ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ് ആണ്, കാരണം ഇത് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനും ആശയവിനിമയ കഴിവുകൾക്കും പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു. അതിനുശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയറായി മാറാം.

3. അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുക: അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഗണിതവും

ഡാറ്റാ സയൻസ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലോജിക്കിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞനാകണമെന്നില്ല, പക്ഷേ നിങ്ങൾ പ്രാവീണ്യം നേടേണ്ട ചില അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങളുണ്ട്:

- വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (ശരാശരി, ശരാശരി, വ്യതിയാനം, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ)
– അടിസ്ഥാന സാധ്യത
- ഡാറ്റ വിതരണം (സാധാരണ, ദ്വിപദം മുതലായവ)
– പരസ്പരബന്ധം vs. കാര്യകാരണം
– പരികല്പന പരിശോധനയുടെയും p-മൂല്യത്തിന്റെയും ആശയം (കുറഞ്ഞ അടിസ്ഥാന ധാരണ)
– ഒരു അടിസ്ഥാന ആശയമായി ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ

ഈ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ പ്രാവീണ്യം നേടിയാൽ, ഒരു മോഡൽ എന്തുകൊണ്ട് പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും ഒരു വിശകലന നിഗമനം എപ്പോൾ വിശ്വസനീയമാണെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പമായിരിക്കും.

4. പ്രസക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് പഠിക്കുക: പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ ആർ

വ്യവസായത്തിൽ, വിപുലമായ ആവാസവ്യവസ്ഥ കാരണം ഡാറ്റാ സയൻസിന് പൈത്തൺ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്. R വളരെ ശക്തമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിന്, എന്നാൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വികസനത്തിന് പൈത്തൺ കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതായിരിക്കും.

ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാം:

– പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ: വേരിയബിളുകൾ, ലൂപ്പുകൾ, ഫംഗ്ഷനുകൾ, ലിസ്റ്റുകൾ/ഡിക്റ്റുകൾ
– പാണ്ടകളും നംപൈയും ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വം
– മാറ്റ്‌പ്ലോട്ട്‌ലിബ് അല്ലെങ്കിൽ സീബോൺ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ദൃശ്യവൽക്കരണം
– സൈക്കിറ്റ്-ലേണിനൊപ്പം അടിസ്ഥാന മെഷീൻ ലേണിംഗ്

എല്ലാം ഒറ്റയടിക്ക് പഠിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിൽ മുഴുകിപ്പോകരുത്. ലളിതമായ പ്രോജക്റ്റ് കഴിവുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക: ഡാറ്റ വായിക്കുക, അത് വൃത്തിയാക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക, തുടർന്ന് ഫലങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക.

5. യഥാർത്ഥ ജോലികളിൽ SQL മിക്കവാറും നിർബന്ധമായതിനാൽ മാസ്റ്റർ.

പല ഡാറ്റാ ജോലികൾക്കും ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ, ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് പോലും SQL നിർബന്ധിത കഴിവാണ്. നിങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടേണ്ടതുണ്ട്:

- തിരഞ്ഞെടുക്കുക, എവിടെ, ഗ്രൂപ്പ് പ്രകാരം, ഓർഡർ പ്രകാരം
– ചേരുക (ഉള്ളിൽ, ഇടത്, വലത്)
– സബ്ക്വറികളും സിടിഇകളും
– അഗ്രഗേഷനും വിൻഡോ ഫംഗ്‌ഷനുകളും (വിപുലമാണെങ്കിൽ)

ട്യൂട്ടോറിയലുകളിലെ പോലെ കമ്പനികൾ "ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറായ" ഡാറ്റ വളരെ അപൂർവമായി മാത്രമേ നൽകുന്നുള്ളൂ എന്നതിനാൽ, ജോലികൾക്ക് അപേക്ഷിക്കുമ്പോൾ നല്ല SQL കഴിവുകൾ പലപ്പോഴും വ്യത്യസ്തത നൽകുന്നു.

6. ഒരു റിയലിസ്റ്റിക് പ്രോജക്റ്റ് പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുക

തുടക്കക്കാർക്ക് ഒരു പോർട്ട്ഫോളിയോ ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസിൽ പ്രവൃത്തിപരിചയം ഇല്ലെങ്കിൽ. എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പ്രക്രിയ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന പ്രോജക്ടുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, ഉദാഹരണത്തിന്:

- വിൽപ്പന വിശകലനവും ഉപഭോക്തൃ വിഭജനവും
– ഉപഭോക്തൃ ചഞ്ചല പ്രവചനം
– വീടിന്റെ വില പ്രവചനം
– ഉൽപ്പന്ന അവലോകന വികാര വിശകലനം
– പൊതു ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന കെപിഐ ഡാഷ്‌ബോർഡ്

Kaggle, ഗവൺമെന്റ് ഡാറ്റ (ഓപ്പൺ ഡാറ്റ), അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലുള്ള നോട്ട്ബുക്കുകൾ പകർത്തരുത്. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ ഘട്ടങ്ങൾ വിശദമായി വിശദീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നതായിരിക്കും ഉത്തമം:

– വ്യക്തമായ ബിസിനസ്/പദ്ധതി ലക്ഷ്യങ്ങൾ
– ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് പ്രക്രിയ (ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്)
– പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനം (EDA)
– സൃഷ്ടിച്ച മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ
– നിഗമനങ്ങളും ശുപാർശകളും

പ്രോജക്റ്റ് GitHub-ലേക്കോ Kaggle പോലുള്ള ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്കോ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക, അതിൽ ഒരു വൃത്തിയുള്ള README ഉൾപ്പെടുത്തുക.

7. ആശയവിനിമയ കഴിവുകളും കഥപറച്ചിലും പരിശീലിക്കുക

ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നത് വെറും സംഖ്യകളെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് അവയുടെ പിന്നിലെ അർത്ഥം അറിയിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. പലരും അഭിമുഖങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് അവരുടെ ബുദ്ധിശക്തി കുറവായതുകൊണ്ടല്ല, മറിച്ച് അവരുടെ വിശകലന ഫലങ്ങൾ ലളിതമായി വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയാത്തതുകൊണ്ടാണ്.

ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ പരിശീലിക്കുക:

– 5-10 വാക്യങ്ങളിൽ വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു സംഗ്രഹം സൃഷ്ടിക്കുക.
– ഗ്രാഫ് വിശദീകരിക്കുന്നു: “എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നത്, എന്തുകൊണ്ട് അത് പ്രധാനമാണ്?”
- പ്രായോഗികമായ ഉൾക്കാഴ്ച ശുപാർശകൾ നൽകുക
– സാങ്കേതികമല്ലാത്ത പ്രേക്ഷകർക്കായി സാങ്കേതിക പദങ്ങൾ ലളിതമാക്കുക.

ആശയവിനിമയ കഴിവുകൾ നിങ്ങളെ കൂടുതൽ പ്രൊഫഷണലായും ജോലി ചെയ്യാൻ തയ്യാറുള്ളവനുമായി കാണിക്കും.

8. ശരിയായ കോഴ്സുകൾ എടുക്കുക, പക്ഷേ സർട്ടിഫിക്കറ്റുകളിൽ കുടുങ്ങിപ്പോകരുത്.

ഓൺലൈൻ കോഴ്സുകൾക്ക് പഠനം ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, പക്ഷേ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കരുത്. ഏറ്റവും പ്രധാനം കഴിവുകളും പ്രോജക്റ്റ് തെളിവുകളുമാണ്.

പൊതുവായതും എളുപ്പത്തിൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമായ പഠന ഉറവിടങ്ങൾ:

– ഡാറ്റാ സയൻസിനുള്ള പൈത്തൺ കോഴ്‌സ്
- SQL, ഡാറ്റാബേസ് കോഴ്സുകൾ
- ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
- അടിസ്ഥാന മെഷീൻ ലേണിംഗ്
– ദൃശ്യവൽക്കരണവും ഡാഷ്‌ബോർഡും (ടാബ്ലോ/പവർ ബിഐ)

വ്യായാമങ്ങളിലോ പ്രോജക്ടുകളിലോ പരിശ്രമിക്കാൻ ആവശ്യമായ കോഴ്സുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. കൂടുതൽ പരിശീലനം നേടുന്തോറും നിങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിൽ പുരോഗതി കൈവരിക്കാൻ കഴിയും.

9. ഇന്റേൺഷിപ്പുകൾ, ഫ്രീലാൻസിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ കമ്മ്യൂണിറ്റി പ്രോജക്ടുകൾ വഴി അനുഭവം വളർത്തിയെടുക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ജോലി ലഭിക്കുന്നതിൽ പ്രശ്‌നം നേരിടുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഇതര മാർഗങ്ങളിലൂടെ അനുഭവം വളർത്തിയെടുക്കാൻ ശ്രമിക്കുക:

- ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ്/ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ഇന്റേൺഷിപ്പ്
- ചെറുകിട ഇടത്തരം സംരംഭങ്ങൾക്കോ ​​ചെറിയ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കോ ​​വേണ്ടിയുള്ള ഫ്രീലാൻസ് ഡാറ്റ വിശകലനം
- കാമ്പസ് അല്ലെങ്കിൽ കമ്മ്യൂണിറ്റി ഗവേഷണത്തിൽ സഹായിക്കുക
– ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കഗിൾ മത്സരങ്ങൾ

ഡാറ്റയിലെ യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ നിങ്ങൾ പരിഹരിച്ചു എന്നതിന്റെ തെളിവായി ഈ അനുഭവം നിങ്ങളുടെ സിവിയിൽ ഉൾപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്.

10. നിങ്ങളുടെ സിവിയും ജോലി അപേക്ഷാ തന്ത്രവും തയ്യാറാക്കുക

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് സിവി സംക്ഷിപ്തവും, വ്യക്തവും, ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമായിരിക്കണം. ഇവ ഉൾപ്പെടുത്തുക:

– സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ (പൈത്തൺ, SQL, ഉപകരണങ്ങൾ)
– GitHub/Kaggle ലിങ്കുകളുള്ള പ്രോജക്ടുകൾ
– പ്രോജക്റ്റ് ആഘാതം (ഉദാ. “പ്രവചന കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിച്ചു…” അല്ലെങ്കിൽ “കണ്ടെത്തിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ…”)
- പൂർണ്ണ ഡാറ്റാ സയൻസ് അല്ലെങ്കിലും പ്രസക്തമായ അനുഭവം (ഉദാ. ബിസിനസ് അനുഭവം, ഗവേഷണം അല്ലെങ്കിൽ വിശകലന റിപ്പോർട്ടിംഗ്)

അപേക്ഷിക്കുമ്പോൾ, ജോലി വിവരണത്തിന് അനുസൃതമായി നിങ്ങളുടെ അപേക്ഷ തയ്യാറാക്കുക. തസ്തിക SQL, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ എന്നിവയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ആ അനുഭവങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കുക.

പെനുട്ടപ്പ്

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഒരു കരിയർ ആരംഭിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് കേന്ദ്രീകൃതവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ഒരു പഠന പദ്ധതി ഉണ്ടെങ്കിൽ അത് പൂർണ്ണമായും സാധ്യമാണ്. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, പൈത്തൺ, SQL എന്നിവയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുക, തുടർന്ന് പ്രസക്തമായ പ്രോജക്റ്റുകളുടെ ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുക. ആശയവിനിമയ കഴിവുകളും ബിസിനസ് സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കലും സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ പോലെ തന്നെ പ്രധാനമാണെന്ന് മറക്കരുത്.

സ്ഥിരമായി പഠിക്കാനും പ്രോജക്ടുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാനും നിങ്ങൾ കുറച്ച് മാസങ്ങൾ നീക്കിവച്ചാൽ, ഒരു ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ജൂനിയർ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എന്ന നിലയിൽ നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ജോലിയിൽ പ്രവേശിക്കാനുള്ള സാധ്യത വളരെ കൂടുതലാണ്. പ്രാക്ടീസ്, ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ, സ്ഥിരോത്സാഹം എന്നിവയാണ് പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ.

നിങ്ങൾക്ക് വേണമെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിനനുസരിച്ച് കൂടുതൽ വിശദമായ 3 മാസത്തെ പഠന റോഡ്മാപ്പ് (ആഴ്ചതോറും) സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും, ഉദാഹരണത്തിന് പൂജ്യം മുതൽ, ഒരു നോൺ-ടെക്നിക്കൽ മേജറിൽ നിന്ന്, അല്ലെങ്കിൽ ഇതിനകം അടിസ്ഥാന പൈത്തൺ അറിയാവുന്ന ഒരാൾ.