डेटा में एक करियर आपको प्रौद्योगिकियों, कौशलों और हितधारकों की एक विस्तृत श्रृंखला से रूबरू कराता है। आपको किसी व्यवसाय के मुख्य क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रभाव वाले प्रोजेक्ट्स पर काम करने का अवसर मिलता है—अक्सर उच्च स्तर की क्रॉस-फंक्शनल टीमों के भीतर या अन्य तकनीकी सहकर्मियों के साथ सहयोग में।
जूनियर से सीनियर डेटा साइंस भूमिकाओं तक का सफर आपके उद्योग और विशेषज्ञता के आधार पर अलग-अलग दिख सकता है, लेकिन अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के लिए यह 2-5 साल लेता है। सही ज्ञान और कौशल के साथ वेतन आसानी से 6-फिगर तक पहुँच सकता है। आने वाले 10 वर्षों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि की उम्मीद है, हालांकि भूमिका अलग दिख सकती है, क्योंकि नए टूल, सर्वोत्तम प्रथाएँ और कार्यप्रणालियाँ अभी भी विकसित हो रही हैं।
डेटा करियर में विकास कई रूप ले सकता है, लेकिन आपके लक्ष्य चाहे जो हों, कुछ आवश्यक सुझाव और अभ्यास हैं जिन्हें ध्यान में रखना चाहिए। अपने करियर में लगातार प्रगति सुनिश्चित करने के लिए हमारे सर्वोत्तम अभ्यास जानने के लिए आगे पढ़ें।
1. सफलता को परिभाषित करें
सिर्फ काम करते रहना अपने आप में बुरी बात नहीं है; निरंतर अभ्यास को अच्छा माना जाता है और बहुत से लोग इसका लाभ महसूस करते हैं। परंतु यदि आपके पास किसी लक्ष्य की स्पष्टता नहीं है, तो संतोष का भाव कम हो सकता है। यह जरूरी है कि आप बैठकर तय करें कि आपके लिए सफलता कैसी दिखती है। इससे न केवल आप सही दिशा में आगे बढ़ेंगे, बल्कि समय के साथ अपनी प्रगति का आकलन करने का तरीका भी मिलेगा। आपकी सफलता की परिभाषा प्रमोशन, आय, या जॉब टाइटल्स तक सीमित होने की आवश्यकता नहीं है। आप दीर्घकालिक लक्ष्यों जैसे किसी शोधपत्र का प्रकाशन या पीएच.डी. पूरी करने की आकांक्षा रख सकते हैं। संभव है आप किसी टीम का नेतृत्व करना चाहते हों या ऐसा प्रोडक्ट विकसित करना चाहते हों जिसका उपयोग लाखों लोग करें। अपनी सफलता की परिकल्पना तय करके, आप सही दिशा में बढ़ने के लिए आवश्यक कदमों की पहचान कर सकते हैं।
2. सीखना कभी न रोकें
क्या आपने कभी किसी को अपने विकासशील मानसिकता के बारे में बात करते सुना है? शोध बताता है कि इस मानसिकता वाले लोग आमतौर पर उनसे अधिक हासिल करते हैं जो प्रतिभा को जन्मजात मानते हैं। डेटा करियर कठिन हो सकता है; कई प्रैक्टिशनर्स को असफलताओं और बाधाओं का सामना करना पड़ता है। गलतियों से सीखना अक्सर सफलता के प्रमुख संकेतकों में गिना जाता है; सफल उद्यमी भी अपनी अनेक असफलताओं और उनसे मिली सीख के बारे में खुलकर बात करते हैं।
अपने कौशलों को लगातार विकसित करने का एक और प्रमुख कारण है उद्योग में हो रहे तेज बदलावों के साथ बने रहना। एलाद कोहेन ने DataFramed में (लगभग 49वें मिनट पर) बताया कि भले ही आप सोचें या न सोचें कि स्वचालन डेटा साइंस वर्कफ़्लो के कुछ हिस्सों को सुव्यवस्थित कर देगा, लोग अक्सर यह कम आंकते हैं कि 10 वर्षों में तकनीक कैसी दिखेगी। अगर आप सीखते और बढ़ते नहीं रहेंगे, तो उद्योग आपसे तेज़ी से आगे निकल सकता है।
3. पोर्टफोलियो बनाते रहें
पोर्टफोलियो का महत्व कम करके नहीं आंका जा सकता। भले ही इन्हें अक्सर पहली नौकरी पाने की कोशिश कर रहे जूनियर डेटा वैज्ञानिकों से जोड़ा जाता है, पोर्टफोलियो आपके करियर के दौरान किए गए श्रेष्ठ कार्यों को एकत्रित करने की बेहतरीन जगह है। पोर्टफोलियो उन विषयों पर काम करने का माध्यम भी हो सकता है जिनके प्रति आप उत्साही हैं—खासकर जब आपको यह रोज़मर्रा के काम में न मिलता हो। अंततः, अपना पोर्टफोलियो बढ़ाते रहना आपको नए कौशल विकसित करने के पिछले सर्वोत्तम अभ्यास को अपनाने के लिए प्रेरित कर सकता है।
अपने करियर के दौरान पोर्टफोलियो बनाए रखना सुनिश्चित करता है कि आप:
- भूमिका, कंपनी बदलते समय या फ्रीलांसिंग में जाते हुए अपना काम साझा कर सकें
- अपने कुछ सबसे रोचक कार्यों को सहेज सकें, ताकि आगे उन पर निर्माण कर सकें
- अपनी पैशन प्रोजेक्ट्स के आउटपुट साझा करने की जगह हो—जिसे अन्य डेटा वैज्ञानिक देखना पसंद करते हैं
- अपना व्यक्तिगत ब्रांड बना सकें, जो करियर के अन्य क्षेत्रों में नए द्वार खोल सकता है
4. मॉडल डिप्लॉयमेंट क्षमताओं में निवेश करें
इस समय, विश्वविद्यालयों में डेटा साइंस पढ़ाए जाने और उद्योग में उसके लागू होने के बीच सबसे बड़ा अंतर MLOps है। संक्षेप में, MLOps टूल्स, प्रथाओं, तकनीकों, संस्कृति और मानसिकता का एक समूह है जो मशीन लर्निंग सिस्टम्स की विश्वसनीय और स्केलेबल डिप्लॉयमेंट सुनिश्चित करता है। आज डेटा टीमों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है मशीन लर्निंग मॉडलों का स्केलेबल और कुशल डिप्लॉयमेंट, यही कारण है कि अनुमान बताते हैं कि केवल 8% एंटरप्राइजेज के मॉडल प्रोडक्शन में हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं कि पिछले वर्ष में MLOps डेटा साइंस के सबसे तेज़ी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक रहा है।
आज कई डेटा वैज्ञानिकों के लिए, भले ही उनके पास वर्षों का अनुभव हो, मॉडल डिप्लॉयमेंट क्षमताओं में निवेश करना आवश्यक है। अपने ज्ञान में किसी कमी को पहचानना और उसे दूर करने के कदम तय करना विकास का शानदार तरीका है। आपको हर नए टूल में विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन MLOps के मुख्य सिद्धांतों या अन्य नवीन विकासों को समझना और उनकी तकनीकों को लागू करना सीखना आपको काफी दूर तक ले जाएगा और आगे विशेषज्ञता की नींव रखेगा। यदि आप MLOps से शुरुआत करना चाहते हैं, तो इस ब्लॉग पोस्ट में कुछ निःशुल्क संसाधन मिलेंगे।
5. एक विशेषज्ञता चुनें
डेटा साइंस असाधारण रूप से व्यापक क्षेत्र है। इस ई-बुक में DataCamp डेटा साइंस को “एक बहु-विषयक क्षेत्र जो डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने का प्रयास करता है” के रूप में परिभाषित करता है। विभिन्न विषय गणित, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और बहुत कुछ हो सकते हैं। इन सभी क्षेत्रों में एक व्यक्ति विशेषज्ञ स्तर का ज्ञान विकसित नहीं कर सकता—खासकर जब एक ही क्षेत्र में तकनीकों को लागू करने के लिए गहरा ज्ञान आवश्यक हो। उदाहरण के लिए, यह सोचें कि संतोषजनक सटीकता प्राप्त करने और पक्षपात से बचने के साथ एक नैचुरल लैंग्वेज मॉडल डिप्लॉय करने के लिए आपको कितने सिद्धांत की समझ चाहिए।
एक विस्तृत दायरे में थोड़ी-बहुत अनुभूति मिलने के बाद, यह विचार करना उपयोगी है कि आप कहाँ विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं। किसी एक क्षेत्र में विशेषज्ञ बनना अवसरों के द्वार खोलने और आपको आपकी सफलता की परिकल्पना के करीब लाने का बढ़िया तरीका है।
6. अपना नेटवर्क विकसित करें
नेटवर्किंग करियर में आगे बढ़ने के सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक है, और यह कई रूपों में हो सकती है—इवेंट्स में भाग लेना, उद्योग के लोगों या सहकर्मियों के साथ “कॉफी चैट्स” सेट करना, या खुद वार्ताएँ देना। नेटवर्क यह जानने का बढ़िया साधन है कि अन्य संगठनों में क्या हो रहा है और किन नए कौशलों को आपको सीखने की आवश्यकता हो सकती है या भविष्य में आपके संगठन में किनकी मांग होगी। यदि आप नौकरी बदलना चाह रहे हैं, तो यह किसी अन्य कंपनी में अवसर पाने का सबसे आसान तरीका भी है।
कई लोगों को नेटवर्किंग का विचार भयावह लगता है, लेकिन डेटा समुदाय में नेटवर्किंग करने और इवेंट्स खोजने के कई तरीके हैं। हमने यहाँ आपके नेटवर्किंग सफर की शुरुआत के लिए 2022 की शीर्ष डेटा साइंस कॉन्फ्रेंसेज़ की सूची संकलित की है।
7. इम्पोस्टर सिंड्रोम से निपटें
Harvard Business Review के अनुसार इम्पोस्टर सिंड्रोम का अर्थ है “अपनी क्षमताओं पर संदेह करना और स्वयं को धोखेबाज़ जैसा महसूस करना,” और यह ऐसी चीज है जिसे कई डेटा वैज्ञानिकों ने अपने करियर में किसी न किसी मोड़ पर महसूस किया है। अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों का ज्ञान-क्षेत्र और गहराई करियर के शुरुआती चरणों में बहुत ऊँची कसौटी जैसी लग सकती है। बाद के चरणों में भी, आप डेटा साइंस के अनेक उपक्षेत्रों में असाधारण गहरे ज्ञान वाले विशेषज्ञों से रूबरू होंगे। पिछले कुछ वर्षों में इम्पोस्टर सिंड्रोम शब्द काफी आम हुआ है, और कई शीर्ष स्तर के अधिकारी अपने अनुभवों के बारे में खुलकर बात कर रहे हैं। इस कारण से, कई पुस्तकें उपलब्ध हैं जो बताती हैं कि यह आपको कैसे प्रभावित कर सकता है और इससे निपटने के उपाय क्या हैं। यह Reddit पोस्ट भी कई डेटा वैज्ञानिकों के अनुभव साझा करता है।
8. नौकरी बाजार पर नज़र रखें
करियर में विकास का सीधा संबंध इस बात से है कि आप नौ से पाँच के बीच क्या कर रहे हैं। यदि आपका रोज़मर्रा का काम आपकी दीर्घकालिक सफलता की परिभाषा से मेल नहीं खाता, तो शायद अपने पद की पुनर्समीक्षा का समय है। इसका मतलब अपने मैनेजर से बात करके अपने दैनिक कार्यों में बदलाव लाना हो सकता है या संगठन के भीतर ही लेटरल मूव करना। फिर भी, नौकरी बाजार में क्या चल रहा है यह समझना हमेशा फायदेमंद है। आपको पता चल सकता है कि आपकी कौशल-क्षमता की मांग अधिक है, और अन्य कंपनियाँ अलग भूमिकाएँ या वेतन व लाभ में बढ़ोतरी प्रदान कर सकती हैं।
Wonsulting (एक करियर विकास फर्म) के जेरी ली सलाह देते हैं कि जिन कंपनियों में आपकी रुचि है, उनमें हर साल इंटरव्यू दें ताकि आपकी इंटरव्यू स्किल्स ताज़ा रहें और यह सुनिश्चित हो कि आपका वर्तमान नियोक्ता आपको महत्व देता है। इसकी महत्ता आपकी दीर्घकालिक लक्ष्यों और सफलता के मानदंडों पर निर्भर करती है, लेकिन बाजार की नब्ज़ पर नज़र रखना हमेशा ही अच्छा विचार है।
9. अपडेटेड रहें
अपनी कौशल-क्षमता विकसित करने के अलावा, यह भी महत्वपूर्ण है कि आप अपने क्षेत्र में अग्रणी शोध, टेक कंपनियों और मार्केट लीडर्स में क्या हो रहा है, उसका समग्र दृष्टिकोण रखें। हर बार विवरणों में जाना आवश्यक नहीं—नवीनतम तकनीक की उच्च-स्तरीय संभावनाएँ समझना सूचित रहने का बेहतरीन तरीका है। यदि आप अपने नेटवर्क के साथ इस तकनीक पर बातचीत कर सकें—ताकि जान सकें वे इसे कैसे लागू कर रहे हैं या उन्हें कुछ नया सिखा सकें—तो और भी अच्छा।
इस तरह की उच्च-स्तरीय स्कैनिंग के लिए एक अच्छा स्रोत हैं Adam Votava, जो LinkedIn पर साप्ताहिक “Keeping Up with Data” पोस्ट लिखते हैं। ये अच्छी तरह लिखे गए सारांश नवीनतम शोध, व्यावसायिक समाचार, और हाल में जारी Python पैकेजों पर नज़र रखने का बढ़िया तरीका हैं। आप हमारे Weekly Roundup वीडियो न्यूज़लेटर की सदस्यता भी ले सकते हैं, जो डेटा साइंस, टेक और रिसर्च कम्युनिटीज़ से सबसे रोचक खबरें प्रस्तुत करता है।
10. अपने काम के प्रभाव पर विचार करें
करियर में विकास से आपके अपने सफलता मानदंड पूरे होने चाहिए—लेकिन आपके संगठन की सफलता का क्या? यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि आपके काम का प्रभाव क्या रहा है—चाहे वह कुशल टूल्स के माध्यम से समय की बचत हो, सूचनाप्रद डैशबोर्ड बनाकर सहकर्मियों की मदद करना हो, या अच्छी तरह प्रशिक्षित मॉडल से उत्पादन लागत कम करना हो। संगठनभर में अपने प्रभाव को समझना सुनिश्चित करता है कि आप:
- प्रमोशन या जॉब बदलने के लिए ठोस व्यवसायिक आधार प्रस्तुत कर सकें
- किसी प्रशिक्षण पाठ्यक्रम के लिए कंपनी से प्रायोजन का औचित्य बता सकें
- कॉन्फ्रेंसेज़ में अपने काम के बारे में बात कर सकें
- यदि भूमिका बदलने की योजना है तो इंटरव्यू में बेहतर प्रदर्शन कर सकें
11. नेतृत्व कौशल विकसित करें
सर्वोत्तम अभ्यास #12 डेटा साइंस में उपलब्ध विभिन्न प्रबंधकीय करियर पथों को कवर करेगा। लेकिन वहाँ पहुँचने के लिए, आपको एक व्यक्तिगत योगदानकर्ता के रूप में नेतृत्व कौशल विकसित करने होंगे। कार्य सौंपना, प्राथमिकता निर्धारित करना, फीडबैक देना, और स्पष्ट दिशा तय करना जैसे नेतृत्व कौशल अनिवार्य हैं। भले ही आप लोगों का प्रबंधन न करते हों, जब आपको किसी प्रोजेक्ट का नेतृत्व करने के लिए चुना जाता है, तब भी आप ये कौशल सीख और लागू कर सकते हैं।
इन कौशलों को विकसित करने के अवसर आपके करियर में कई बार मिलेंगे, लेकिन इसके लिए आपको अपने कम्फर्ट ज़ोन से बाहर निकलना भी पड़ सकता है। कम्फर्ट ज़ोन से बाहर निकलकर स्ट्रेच ज़ोन में जाना ही वह जगह है जहाँ हमारी सर्वोत्तम सीख और सफलताएँ होती हैं; इन अवसरों से न घबराएँ—ये विकास के उत्कृष्ट मौके होते हैं जो पूरे करियर में लाभ देंगे।
12. एक करियर पथ चुनें
आजकल करियर पथ हमेशा सीधी रेखा में नहीं चलते। आप किसी अलग टीम या प्रोजेक्ट में लेटरल मूव कर सकते हैं, या प्रबंधन भूमिकाओं में आ-जा सकते हैं। Meta ने यहाँ अपने कुछ करियर पथों को वर्गीकृत किया है और कहा है कि “...मैनेजर बनना कोई प्रमोशन नहीं है। यह बस काम पूरा करने का एक और तरीका है”। यह दर्शन कई संगठनों में आम है, खासकर जहाँ संरचना अधिक सपाट होती है और कई टीमें जॉब फ़ंक्शंस के बजाय प्रोजेक्ट्स के इर्द-गिर्द संगठित होती हैं। Meta के लिए, मुख्य करियर पथ हैं
- सीनियर कंट्रीब्यूटर: सीनियर कंट्रीब्यूटर्स आम तौर पर लोगों का प्रबंधन नहीं करते, लेकिन वे अक्सर जूनियर टीम सदस्यों का मेंटरिंग करते हैं और रणनीति व निर्णयों पर प्रभाव डालते हैं। यह करियर पथ मुख्यतः हैंड्स-ऑन काम और कोडिंग पर केंद्रित होता है।
- टेक लीड: यह करियर पथ तकनीकी कार्य में योगदान और अक्सर अन्य डेटा कार्यकर्ताओं की एक छोटी टीम का प्रबंधन—दोनों के बीच बँटा होता है।
- पीपल मैनेजर्स: यह पारंपरिक प्रबंधन पथ है जहाँ आप बहुत कम कोडिंग करते हैं और इसके बजाय उच्च-स्तरीय बैठकों और दिन-प्रतिदिन के लोगों के प्रबंधन पर ध्यान देते हैं।
यह समझना अच्छा है कि अपने करियर के बाद के चरणों में आप कहाँ पहुँचना चाहते हैं। यदि फिलहाल लोगों का प्रबंधन आपकी रुचि का नहीं है, तो आप अपनी तकनीकी कौशल-क्षमता में अधिक निवेश कर सकते हैं; और यदि उल्टा है, तो आपको नेतृत्व कौशल सीखने के अवसरों के लिए नेटवर्किंग करनी चाहिए और संभावनाएँ तलाशनी चाहिए।
बोनस—डेटा साइंस में सफलता के कई रास्ते
यह लेख संगठनों के भीतर काम कर रहे डेटा वैज्ञानिकों के लिए बहुत-सी सलाह देता है, लेकिन डेटा करियर में सफलता के अनेक तरीके हैं। अकादमिक क्षेत्र, शिक्षण, फ्रीलांसिंग, और कंटेंट निर्माण—ये सभी ऐसे रास्ते हैं जिनसे आप दुनिया को बेहतर बना सकते हैं, कुछ सीख या विकसित कर सकते हैं, या अपनी आय क्षमता बढ़ा सकते हैं। स्वयं को किसी एक कंपनी या करियर पथ में मत बाँधें—यह सोचें कि आपके लिए सफलता कैसी दिखती है और फिर अपनी परिकल्पना को अमल में लाएँ।
आपके लिए और संसाधन:
डेटा में एक करियर आपको प्रौद्योगिकियों, कौशलों और हितधारकों की एक विस्तृत श्रृंखला से रूबरू कराता है। आपको किसी व्यवसाय के मुख्य क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रभाव वाले प्रोजेक्ट्स पर काम करने का अवसर मिलता है—अक्सर उच्च स्तर की क्रॉस-फंक्शनल टीमों के भीतर या अन्य तकनीकी सहकर्मियों के साथ सहयोग में।
जूनियर से सीनियर डेटा साइंस भूमिकाओं तक का सफर आपके उद्योग और विशेषज्ञता के आधार पर अलग-अलग दिख सकता है, लेकिन अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के लिए यह 2-5 साल लेता है। सही ज्ञान और कौशल के साथ वेतन आसानी से 6-फिगर तक पहुँच सकता है। आने वाले 10 वर्षों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि की उम्मीद है, हालांकि भूमिका अलग दिख सकती है, क्योंकि नए टूल, सर्वोत्तम प्रथाएँ और कार्यप्रणालियाँ अभी भी विकसित हो रही हैं।
डेटा करियर में विकास कई रूप ले सकता है, लेकिन आपके लक्ष्य चाहे जो हों, कुछ आवश्यक सुझाव और अभ्यास हैं जिन्हें ध्यान में रखना चाहिए। अपने करियर में लगातार प्रगति सुनिश्चित करने के लिए हमारे सर्वोत्तम अभ्यास जानने के लिए आगे पढ़ें।
1. सफलता को परिभाषित करें
सिर्फ काम करते रहना अपने आप में बुरी बात नहीं है; निरंतर अभ्यास को अच्छा माना जाता है और बहुत से लोग इसका लाभ महसूस करते हैं। परंतु यदि आपके पास किसी लक्ष्य की स्पष्टता नहीं है, तो संतोष का भाव कम हो सकता है। यह जरूरी है कि आप बैठकर तय करें कि आपके लिए सफलता कैसी दिखती है। इससे न केवल आप सही दिशा में आगे बढ़ेंगे, बल्कि समय के साथ अपनी प्रगति का आकलन करने का तरीका भी मिलेगा। आपकी सफलता की परिभाषा प्रमोशन, आय, या जॉब टाइटल्स तक सीमित होने की आवश्यकता नहीं है। आप दीर्घकालिक लक्ष्यों जैसे किसी शोधपत्र का प्रकाशन या पीएच.डी. पूरी करने की आकांक्षा रख सकते हैं। संभव है आप किसी टीम का नेतृत्व करना चाहते हों या ऐसा प्रोडक्ट विकसित करना चाहते हों जिसका उपयोग लाखों लोग करें। अपनी सफलता की परिकल्पना तय करके, आप सही दिशा में बढ़ने के लिए आवश्यक कदमों की पहचान कर सकते हैं।
2. सीखना कभी न रोकें
क्या आपने कभी किसी को अपने विकासशील मानसिकता के बारे में बात करते सुना है? शोध बताता है कि इस मानसिकता वाले लोग आमतौर पर उनसे अधिक हासिल करते हैं जो प्रतिभा को जन्मजात मानते हैं। डेटा करियर कठिन हो सकता है; कई प्रैक्टिशनर्स को असफलताओं और बाधाओं का सामना करना पड़ता है। गलतियों से सीखना अक्सर सफलता के प्रमुख संकेतकों में गिना जाता है; सफल उद्यमी भी अपनी अनेक असफलताओं और उनसे मिली सीख के बारे में खुलकर बात करते हैं।
अपने कौशलों को लगातार विकसित करने का एक और प्रमुख कारण है उद्योग में हो रहे तेज बदलावों के साथ बने रहना। एलाद कोहेन ने DataFramed में (लगभग 49वें मिनट पर) बताया कि भले ही आप सोचें या न सोचें कि स्वचालन डेटा साइंस वर्कफ़्लो के कुछ हिस्सों को सुव्यवस्थित कर देगा, लोग अक्सर यह कम आंकते हैं कि 10 वर्षों में तकनीक कैसी दिखेगी। अगर आप सीखते और बढ़ते नहीं रहेंगे, तो उद्योग आपसे तेज़ी से आगे निकल सकता है।
3. पोर्टफोलियो बनाते रहें
पोर्टफोलियो का महत्व कम करके नहीं आंका जा सकता। भले ही इन्हें अक्सर पहली नौकरी पाने की कोशिश कर रहे जूनियर डेटा वैज्ञानिकों से जोड़ा जाता है, पोर्टफोलियो आपके करियर के दौरान किए गए श्रेष्ठ कार्यों को एकत्रित करने की बेहतरीन जगह है। पोर्टफोलियो उन विषयों पर काम करने का माध्यम भी हो सकता है जिनके प्रति आप उत्साही हैं—खासकर जब आपको यह रोज़मर्रा के काम में न मिलता हो। अंततः, अपना पोर्टफोलियो बढ़ाते रहना आपको नए कौशल विकसित करने के पिछले सर्वोत्तम अभ्यास को अपनाने के लिए प्रेरित कर सकता है।
अपने करियर के दौरान पोर्टफोलियो बनाए रखना सुनिश्चित करता है कि आप:
4. मॉडल डिप्लॉयमेंट क्षमताओं में निवेश करें
इस समय, विश्वविद्यालयों में डेटा साइंस पढ़ाए जाने और उद्योग में उसके लागू होने के बीच सबसे बड़ा अंतर MLOps है। संक्षेप में, MLOps टूल्स, प्रथाओं, तकनीकों, संस्कृति और मानसिकता का एक समूह है जो मशीन लर्निंग सिस्टम्स की विश्वसनीय और स्केलेबल डिप्लॉयमेंट सुनिश्चित करता है। आज डेटा टीमों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है मशीन लर्निंग मॉडलों का स्केलेबल और कुशल डिप्लॉयमेंट, यही कारण है कि अनुमान बताते हैं कि केवल 8% एंटरप्राइजेज के मॉडल प्रोडक्शन में हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं कि पिछले वर्ष में MLOps डेटा साइंस के सबसे तेज़ी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक रहा है।
आज कई डेटा वैज्ञानिकों के लिए, भले ही उनके पास वर्षों का अनुभव हो, मॉडल डिप्लॉयमेंट क्षमताओं में निवेश करना आवश्यक है। अपने ज्ञान में किसी कमी को पहचानना और उसे दूर करने के कदम तय करना विकास का शानदार तरीका है। आपको हर नए टूल में विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन MLOps के मुख्य सिद्धांतों या अन्य नवीन विकासों को समझना और उनकी तकनीकों को लागू करना सीखना आपको काफी दूर तक ले जाएगा और आगे विशेषज्ञता की नींव रखेगा। यदि आप MLOps से शुरुआत करना चाहते हैं, तो इस ब्लॉग पोस्ट में कुछ निःशुल्क संसाधन मिलेंगे।
5. एक विशेषज्ञता चुनें
डेटा साइंस असाधारण रूप से व्यापक क्षेत्र है। इस ई-बुक में DataCamp डेटा साइंस को “एक बहु-विषयक क्षेत्र जो डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने का प्रयास करता है” के रूप में परिभाषित करता है। विभिन्न विषय गणित, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और बहुत कुछ हो सकते हैं। इन सभी क्षेत्रों में एक व्यक्ति विशेषज्ञ स्तर का ज्ञान विकसित नहीं कर सकता—खासकर जब एक ही क्षेत्र में तकनीकों को लागू करने के लिए गहरा ज्ञान आवश्यक हो। उदाहरण के लिए, यह सोचें कि संतोषजनक सटीकता प्राप्त करने और पक्षपात से बचने के साथ एक नैचुरल लैंग्वेज मॉडल डिप्लॉय करने के लिए आपको कितने सिद्धांत की समझ चाहिए।
एक विस्तृत दायरे में थोड़ी-बहुत अनुभूति मिलने के बाद, यह विचार करना उपयोगी है कि आप कहाँ विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं। किसी एक क्षेत्र में विशेषज्ञ बनना अवसरों के द्वार खोलने और आपको आपकी सफलता की परिकल्पना के करीब लाने का बढ़िया तरीका है।
6. अपना नेटवर्क विकसित करें
नेटवर्किंग करियर में आगे बढ़ने के सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक है, और यह कई रूपों में हो सकती है—इवेंट्स में भाग लेना, उद्योग के लोगों या सहकर्मियों के साथ “कॉफी चैट्स” सेट करना, या खुद वार्ताएँ देना। नेटवर्क यह जानने का बढ़िया साधन है कि अन्य संगठनों में क्या हो रहा है और किन नए कौशलों को आपको सीखने की आवश्यकता हो सकती है या भविष्य में आपके संगठन में किनकी मांग होगी। यदि आप नौकरी बदलना चाह रहे हैं, तो यह किसी अन्य कंपनी में अवसर पाने का सबसे आसान तरीका भी है।
कई लोगों को नेटवर्किंग का विचार भयावह लगता है, लेकिन डेटा समुदाय में नेटवर्किंग करने और इवेंट्स खोजने के कई तरीके हैं। हमने यहाँ आपके नेटवर्किंग सफर की शुरुआत के लिए 2022 की शीर्ष डेटा साइंस कॉन्फ्रेंसेज़ की सूची संकलित की है।
7. इम्पोस्टर सिंड्रोम से निपटें
Harvard Business Review के अनुसार इम्पोस्टर सिंड्रोम का अर्थ है “अपनी क्षमताओं पर संदेह करना और स्वयं को धोखेबाज़ जैसा महसूस करना,” और यह ऐसी चीज है जिसे कई डेटा वैज्ञानिकों ने अपने करियर में किसी न किसी मोड़ पर महसूस किया है। अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों का ज्ञान-क्षेत्र और गहराई करियर के शुरुआती चरणों में बहुत ऊँची कसौटी जैसी लग सकती है। बाद के चरणों में भी, आप डेटा साइंस के अनेक उपक्षेत्रों में असाधारण गहरे ज्ञान वाले विशेषज्ञों से रूबरू होंगे। पिछले कुछ वर्षों में इम्पोस्टर सिंड्रोम शब्द काफी आम हुआ है, और कई शीर्ष स्तर के अधिकारी अपने अनुभवों के बारे में खुलकर बात कर रहे हैं। इस कारण से, कई पुस्तकें उपलब्ध हैं जो बताती हैं कि यह आपको कैसे प्रभावित कर सकता है और इससे निपटने के उपाय क्या हैं। यह Reddit पोस्ट भी कई डेटा वैज्ञानिकों के अनुभव साझा करता है।
8. नौकरी बाजार पर नज़र रखें
करियर में विकास का सीधा संबंध इस बात से है कि आप नौ से पाँच के बीच क्या कर रहे हैं। यदि आपका रोज़मर्रा का काम आपकी दीर्घकालिक सफलता की परिभाषा से मेल नहीं खाता, तो शायद अपने पद की पुनर्समीक्षा का समय है। इसका मतलब अपने मैनेजर से बात करके अपने दैनिक कार्यों में बदलाव लाना हो सकता है या संगठन के भीतर ही लेटरल मूव करना। फिर भी, नौकरी बाजार में क्या चल रहा है यह समझना हमेशा फायदेमंद है। आपको पता चल सकता है कि आपकी कौशल-क्षमता की मांग अधिक है, और अन्य कंपनियाँ अलग भूमिकाएँ या वेतन व लाभ में बढ़ोतरी प्रदान कर सकती हैं।
Wonsulting (एक करियर विकास फर्म) के जेरी ली सलाह देते हैं कि जिन कंपनियों में आपकी रुचि है, उनमें हर साल इंटरव्यू दें ताकि आपकी इंटरव्यू स्किल्स ताज़ा रहें और यह सुनिश्चित हो कि आपका वर्तमान नियोक्ता आपको महत्व देता है। इसकी महत्ता आपकी दीर्घकालिक लक्ष्यों और सफलता के मानदंडों पर निर्भर करती है, लेकिन बाजार की नब्ज़ पर नज़र रखना हमेशा ही अच्छा विचार है।
9. अपडेटेड रहें
अपनी कौशल-क्षमता विकसित करने के अलावा, यह भी महत्वपूर्ण है कि आप अपने क्षेत्र में अग्रणी शोध, टेक कंपनियों और मार्केट लीडर्स में क्या हो रहा है, उसका समग्र दृष्टिकोण रखें। हर बार विवरणों में जाना आवश्यक नहीं—नवीनतम तकनीक की उच्च-स्तरीय संभावनाएँ समझना सूचित रहने का बेहतरीन तरीका है। यदि आप अपने नेटवर्क के साथ इस तकनीक पर बातचीत कर सकें—ताकि जान सकें वे इसे कैसे लागू कर रहे हैं या उन्हें कुछ नया सिखा सकें—तो और भी अच्छा।
इस तरह की उच्च-स्तरीय स्कैनिंग के लिए एक अच्छा स्रोत हैं Adam Votava, जो LinkedIn पर साप्ताहिक “Keeping Up with Data” पोस्ट लिखते हैं। ये अच्छी तरह लिखे गए सारांश नवीनतम शोध, व्यावसायिक समाचार, और हाल में जारी Python पैकेजों पर नज़र रखने का बढ़िया तरीका हैं। आप हमारे Weekly Roundup वीडियो न्यूज़लेटर की सदस्यता भी ले सकते हैं, जो डेटा साइंस, टेक और रिसर्च कम्युनिटीज़ से सबसे रोचक खबरें प्रस्तुत करता है।
10. अपने काम के प्रभाव पर विचार करें
करियर में विकास से आपके अपने सफलता मानदंड पूरे होने चाहिए—लेकिन आपके संगठन की सफलता का क्या? यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि आपके काम का प्रभाव क्या रहा है—चाहे वह कुशल टूल्स के माध्यम से समय की बचत हो, सूचनाप्रद डैशबोर्ड बनाकर सहकर्मियों की मदद करना हो, या अच्छी तरह प्रशिक्षित मॉडल से उत्पादन लागत कम करना हो। संगठनभर में अपने प्रभाव को समझना सुनिश्चित करता है कि आप:
11. नेतृत्व कौशल विकसित करें
सर्वोत्तम अभ्यास #12 डेटा साइंस में उपलब्ध विभिन्न प्रबंधकीय करियर पथों को कवर करेगा। लेकिन वहाँ पहुँचने के लिए, आपको एक व्यक्तिगत योगदानकर्ता के रूप में नेतृत्व कौशल विकसित करने होंगे। कार्य सौंपना, प्राथमिकता निर्धारित करना, फीडबैक देना, और स्पष्ट दिशा तय करना जैसे नेतृत्व कौशल अनिवार्य हैं। भले ही आप लोगों का प्रबंधन न करते हों, जब आपको किसी प्रोजेक्ट का नेतृत्व करने के लिए चुना जाता है, तब भी आप ये कौशल सीख और लागू कर सकते हैं।
इन कौशलों को विकसित करने के अवसर आपके करियर में कई बार मिलेंगे, लेकिन इसके लिए आपको अपने कम्फर्ट ज़ोन से बाहर निकलना भी पड़ सकता है। कम्फर्ट ज़ोन से बाहर निकलकर स्ट्रेच ज़ोन में जाना ही वह जगह है जहाँ हमारी सर्वोत्तम सीख और सफलताएँ होती हैं; इन अवसरों से न घबराएँ—ये विकास के उत्कृष्ट मौके होते हैं जो पूरे करियर में लाभ देंगे।
12. एक करियर पथ चुनें
आजकल करियर पथ हमेशा सीधी रेखा में नहीं चलते। आप किसी अलग टीम या प्रोजेक्ट में लेटरल मूव कर सकते हैं, या प्रबंधन भूमिकाओं में आ-जा सकते हैं। Meta ने यहाँ अपने कुछ करियर पथों को वर्गीकृत किया है और कहा है कि “...मैनेजर बनना कोई प्रमोशन नहीं है। यह बस काम पूरा करने का एक और तरीका है”। यह दर्शन कई संगठनों में आम है, खासकर जहाँ संरचना अधिक सपाट होती है और कई टीमें जॉब फ़ंक्शंस के बजाय प्रोजेक्ट्स के इर्द-गिर्द संगठित होती हैं। Meta के लिए, मुख्य करियर पथ हैं
यह समझना अच्छा है कि अपने करियर के बाद के चरणों में आप कहाँ पहुँचना चाहते हैं। यदि फिलहाल लोगों का प्रबंधन आपकी रुचि का नहीं है, तो आप अपनी तकनीकी कौशल-क्षमता में अधिक निवेश कर सकते हैं; और यदि उल्टा है, तो आपको नेतृत्व कौशल सीखने के अवसरों के लिए नेटवर्किंग करनी चाहिए और संभावनाएँ तलाशनी चाहिए।
बोनस—डेटा साइंस में सफलता के कई रास्ते
यह लेख संगठनों के भीतर काम कर रहे डेटा वैज्ञानिकों के लिए बहुत-सी सलाह देता है, लेकिन डेटा करियर में सफलता के अनेक तरीके हैं। अकादमिक क्षेत्र, शिक्षण, फ्रीलांसिंग, और कंटेंट निर्माण—ये सभी ऐसे रास्ते हैं जिनसे आप दुनिया को बेहतर बना सकते हैं, कुछ सीख या विकसित कर सकते हैं, या अपनी आय क्षमता बढ़ा सकते हैं। स्वयं को किसी एक कंपनी या करियर पथ में मत बाँधें—यह सोचें कि आपके लिए सफलता कैसी दिखती है और फिर अपनी परिकल्पना को अमल में लाएँ।
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