ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ

ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਰੀਅਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਾਰਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ: ਲਗਭਗ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਹੁਣ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਰਕਾਰ ਤੱਕ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਔਖਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੇਤਰ ਅੰਕੜੇ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇਗਾ।

1. ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੀ ਹੈ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ, ਜਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਰਫ਼ ਸੂਝਵਾਨ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਅਕਸਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਗਲਤ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

2. ਉਹ ਕਰੀਅਰ ਮਾਰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਕਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹਨ ਪਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਫੋਕਸ ਹਨ। ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੇਗੀ। ਕੁਝ ਆਮ ਰਸਤੇ ਹਨ:

- ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ: ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸੂਝ-ਬੂਝ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ: ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ: ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਤੈਨਾਤੀ), ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਚਲਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ: ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ETL/ELT ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਰਸਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

3. ਬੁਨਿਆਦ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਗਣਿਤ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਕੜਾ ਤਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:

- ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਅੰਕੜੇ (ਔਸਤ, ਮੱਧਮਾਨ, ਪਰਿਵਰਤਨ, ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣਾ)
- ਮੁੱਢਲੀ ਸੰਭਾਵਨਾ
- ਡੇਟਾ ਵੰਡ (ਆਮ, ਦੋਪੰਥੀ, ਆਦਿ)
- ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਬਨਾਮ ਕਾਰਜ-ਕਾਰਣ
- ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪੀ-ਮੁੱਲ ਦੀ ਧਾਰਨਾ (ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਢਲੀ ਸਮਝ)
- ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਕਦੋਂ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

4. ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸਿੱਖੋ: ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਆਰ

ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਪਾਈਥਨ ਆਪਣੇ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। R ਵੀ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ, ਪਰ ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ:

- ਪਾਈਥਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ: ਵੇਰੀਏਬਲ, ਲੂਪਸ, ਫੰਕਸ਼ਨ, ਸੂਚੀਆਂ/ਡਿਕਟਸ
- ਪਾਂਡਾ ਅਤੇ ਨਮਪੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ
- ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਜਾਂ ਸੀਬੋਰਨ ਨਾਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
- ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਨਾਲ ਮੁੱਢਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ

ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਸਭ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਨਾ ਫਸੋ। ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰੋ: ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਨਾ, ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ।

5. ਮਾਸਟਰ SQL ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਜੌਬਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, SQL ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਵੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ:

- ਚੁਣੋ, ਕਿੱਥੇ, ਗਰੁੱਪ ਬਣਾਓ, ਆਰਡਰ ਕਰੋ
- ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ (ਅੰਦਰੂਨੀ, ਖੱਬੇ, ਸੱਜੇ)
- ਸਬਕਵੇਰੀ ਅਤੇ ਸੀਟੀਈ
- ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿੰਡੋ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਜੇਕਰ ਉੱਨਤ ਹਨ)

ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ ਚੰਗੇ SQL ਹੁਨਰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਕਾਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਾਂਗ "ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ" ਡੇਟਾ ਘੱਟ ਹੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

6. ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਓ

ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕੰਮ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚੁਣੋ ਜੋ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ:

- ਵਿਕਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਵੰਡ
- ਗਾਹਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
- ਘਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
- ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੇਪੀਆਈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ

ਕਾਗਲ, ਸਰਕਾਰੀ ਡੇਟਾ (ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਡੇਟਾ), ਜਾਂ ਹੋਰ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਨਾ ਕਰੋ। ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।

ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ:

- ਕਾਰੋਬਾਰ/ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਦੇਸ਼
- ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ)
- ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (EDA)
- ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸੂਝ-ਬੂਝ
- ਸਿੱਟੇ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ GitHub ਜਾਂ Kaggle ਵਰਗੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ README ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

7. ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲਈ ਅਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਰਲਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ।

ਇਸ ਹੁਨਰ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰੋ:

- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਸਾਰ 5-10 ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਓ।
- ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ: "ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?"
- ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ
- ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ

ਸੰਚਾਰ ਹੁਨਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਦਿਖਾਏਗਾ।

8. ਸਹੀ ਕੋਰਸ ਕਰੋ, ਪਰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾ ਫਸੋ।

ਔਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਨਾ ਕਰੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲਾਂ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਬੂਤ ਹਨ।

ਆਮ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਸਿੱਖਣ ਸਰੋਤ:

- ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਕੋਰਸ
- SQL ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕੋਰਸ
- ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਅੰਕੜੇ
- ਮੁੱਢਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ
- ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ (ਟੇਬਲਿਊ/ਪਾਵਰ BI)

ਅਜਿਹੇ ਕੋਰਸ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਸਰਤਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਭਿਆਸ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਓਨੀ ਹੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਤਰੱਕੀ ਕਰੋਗੇ।

9. ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ, ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਿੰਗ, ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਤਜਰਬਾ ਬਣਾਓ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਕਲਪਿਕ ਰੂਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਤਜਰਬਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ:

- ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ/ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ
- SMEs ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਲਈ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਕੈਂਪਸ ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ
- ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ

ਇਸ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੀਵੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ।

10. ਆਪਣਾ ਸੀਵੀ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸੀਵੀ ਸੰਖੇਪ, ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ-ਅਧਾਰਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

- ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ (ਪਾਈਥਨ, SQL, ਟੂਲ)
- GitHub/Kaggle ਲਿੰਕਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "..." ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਜਾਂ "ਉਹ ਸੂਝਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜੋ...")
- ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਜਰਬਾ, ਭਾਵੇਂ ਪੂਰਾ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾ ਹੋਵੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਜਰਬਾ, ਖੋਜ, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ)

ਅਰਜ਼ੀ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਆਪਣੀ ਅਰਜ਼ੀ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਅਹੁਦਾ SQL ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ।

ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਸਿੱਖਣ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ SQL ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਨਾ ਭੁੱਲੋ ਕਿ ਸੰਚਾਰ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਮਹੀਨੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਜਾਂ ਜੂਨੀਅਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਮਿਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਭਿਆਸ, ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਅਤੇ ਲਗਨ ਹਨ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ 3-ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਰੋਡਮੈਪ (ਹਫ਼ਤੇ-ਦਰ-ਹਫ਼ਤੇ) ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ, ਕਿਸੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਮੇਜਰ ਤੋਂ, ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੁੱਢਲਾ ਪਾਈਥਨ ਜਾਣਦੇ ਹੋ।