How to become a Data Scientist: आज के डिजिटल दौर में डेटा ही सबकुछ है. बड़ी-बड़ी कंपनियां अपने डिसीजन डेटा के बेसिस पर लेती हैं, और यही काम करता है एक डेटा साइंटिस्ट. अगर आप भी इस फील्ड में करियर बनाना चाहते हैं, तो आपको सही पढ़ाई और स्किल्स की जरूरत होगी. आइए जानते हैं डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या पढ़ाई करनी पड़ती है.
डेटा साइंटिस्ट क्या करता है?
डेटा साइंटिस्ट बड़ी मात्रा में डेटा को समझता है, उसका एनालिसिस करता है और उससे जरूरी इंफॉर्मेशन निकालता है. इससे कंपनियों को सही डिसीजन लेने में मदद मिलती है.
12वीं के बाद कौन सा स्ट्रीम चुनें?
अगर आप शुरू से ही डेटा साइंस में जाना चाहते हैं, तो 12वीं में साइंस (मैथ्स के साथ) लेना सबसे बेहतर होता है. क्योंकि इसमें आपको मैथ्स, स्टैटिस्टिक्स और कंप्यूटर की बेसिक डिटेल्स मिलती हैं. ये तीनों चीजें डेटा साइंस के लिए बहुत जरूरी हैं.
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ग्रेजुएशन में क्या पढ़ें?
12वीं के बाद आपको ऐसी डिग्री चुननी चाहिए जो डेटा साइंस से जुड़ी हो, जैसे:
- BTech (कंप्यूटर साइंस / IT): ये सबसे पॉपुलर ऑप्शन है. इसमें आपको प्रोग्रामिंग, डेटा स्ट्रक्चर और AI की जानकारी मिलती है.
- BSc (मैथमैटिक्स / स्टेटिस्टिक्स / डेटा साइंस): अगर आपको मैथ्स पसंद है, तो ये भी अच्छा ऑप्शन है.
- BCA: इसमें आप कंप्यूटर और कोडिंग की अच्छी समझ बना सकते हैं.
How to become a Data Scientist: कौन-कौन सी स्किल्स जरूरी हैं?
सिर्फ डिग्री से काम नहीं चलेगा, आपको कुछ जरूरी स्किल्स भी सीखनी होंगी:
- प्रोग्रामिंग लैंग्वेज
- स्टेटिस्टिक्स और मैथ्स
- मशीन लर्निंग
- डेटा विजुलाइजेशन
- SQL
क्या बिना BTech के भी बन सकते हैं डेटा साइंटिस्ट?
अगर आपने BSc, BCA या किसी और फील्ड से पढ़ाई की है, तब भी आप ऑनलाइन कोर्स और प्रैक्टिस से डेटा साइंटिस्ट बन सकते हैं. आजकल कई प्लेटफॉर्म हैं जहां से आप सीख सकते हैं:
- ऑनलाइन कोर्स
- यूट्यूब
- प्रोजेक्ट बनाकर प्रैक्टिस
How to become a Data Scientist: शुरुआत कैसे करें?
- Python सीखना शुरू करें.
- बेसिक स्टैटिस्टिक्स समझें.
- छोटे-छोटे प्रोजेक्ट बनाएं.
- Kaggle जैसी साइट पर प्रैक्टिस करें.
- इंटर्नशिप के लिए अप्लाई करें.
सैलरी और करियर स्कोप
डेटा साइंटिस्ट आज के समय की सबसे हाई डिमांड जॉब्स में से एक है. फ्रेशर की सैलरी लगभग 4 से 8 लाख सलाना हो सकती है. वहीं एक्सपीरियंस के बाद सैलरी 10 से 25 लाख या उससे ज्यादा भी हो सकती है. आईटी, बैंकिंग, हेल्थकेयर, ई-कॉमर्स हर जगह इसकी जरूरत है.
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