भाग 1 में, हमने इस राह के फायदे-नुकसान कवर किए, वे विभिन्न हार्ड और सॉफ्ट स्किल्स देखीं जिनकी आपको ज़रूरत पड़ेगी, और संभावित क्लाइंट्स से जुड़ने के लिए कुछ बेहतरीन प्लेटफ़ॉर्म्स पर नज़र डाली। भाग 2 में, हम वे खास कदम बताएंगे जो आपको अपनी यात्रा शुरू करने के लिए उठाने होंगे, साथ ही शुरुआती लोगों के लिए सुझावों की सूची देंगे।
फ्रीलांस डेटा साइंस का संपूर्ण रोडमैप
नीचे दिया गया फ्रीलांस डेटा साइंस रोडमैप आपकी फ्रीलांस यात्रा में सहायक मार्गदर्शिका है। आपको कदम एक से शुरू करने की ज़रूरत नहीं है—आप सीधे अपनी मौजूदा अनुभव-स्तर के अनुरूप कदम पर जा सकते हैं। अन्यथा, यदि आपके पास कोई अनुभव नहीं है और आप शून्य से शुरू कर रहे हैं, तो शुरुआत से शुरू करें।
- Python या R सीखना शुरू करें
Python और R वे प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं जिनका डेटा साइंटिस्ट्स व्यापक रूप से इस्तेमाल करते हैं। हम सलाह देते हैं कि आप Python से शुरुआत करें क्योंकि एक शुरुआती के रूप में आपको इससे कहीं अधिक अवसर मिलेंगे। DataCamp के Python सीखना शुरू करें के साथ Introduction to Python कोर्स लें। यदि आप पहले से बुनियादी बातें जानते हैं, तो हमारा त्वरित Python assessment दें और हम आपको एक व्यक्तिगत लर्निंग प्लान प्रदान करेंगे ताकि आप उन्हीं कौशलों पर ध्यान केंद्रित कर सकें जिनकी आपको सबसे अधिक आवश्यकता है। आप हमारा Writing Functions for Product Analysis प्रोजेक्ट भी देख सकते हैं, जो आपको साफ़-सुथरे और मेंटेन करने योग्य Python फ़ंक्शन्स लिखने का अनुभव देगा। - उन्नत प्रोग्रामिंग कौशल हासिल करें
सिर्फ़ बुनियादी बातें सीखना अक्सर पहली नौकरी पाने के लिए पर्याप्त नहीं होता। आपको Python के लोकप्रिय पैकेजों जैसे NumPy, SciPy, Pandas, Scrapy, Matplotlib आदि से परिचित होना चाहिए। इनके पीछे की थ्योरी जानें और डेटा स्ट्रक्चर्स, एल्गोरिद्म्स, तथा ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग का अभ्यास करें।
आप हमारे Intermediate Python कोर्स से Python स्किल्स बेहतर कर सकते हैं। साथ ही हमारा हैंड्स-ऑन प्रोजेक्ट Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office भी उपलब्ध है। - SQL सीखें
अब समय है SQL (Structured Query Language) और रिलेशनल व नॉन-रिलेशनल डेटाबेस सीखने का। इसके साथ, आप डेटाबेस में डेटा को प्राप्त करना, लिखना, और संशोधित करना सीख पाएंगे।
DataCamp के Introduction to SQL कोर्स से सीखना शुरू करें, जो आपको बेसिक्स सिखाएगा—जैसे कुशल और ऑप्टिमाइज़्ड डेटाबेस क्वेरी लिखकर डेटा को फ़िल्टर, ग्रुप और सॉर्ट करना। या यदि आपको बुनियादी बातें आती हैं, तो हमारा त्वरित Data Analysis in SQL (PostgreSQL) आकलन दें और हम आपको एक व्यक्तिगत लर्निंग प्लान देंगे। - डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन करना सीखें
इस चरण में, आपको Python की कुछ विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरीज़ से परिचित होना चाहिए और सबसे आम तकनीकों का अभ्यास करना चाहिए।
DataCamp के Understanding Data Visualization कोर्स से सीखना शुरू करें, जो आपको अपने डेटासेट के लिए सर्वश्रेष्ठ विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक चुनना और हिस्टोग्राम्स, स्कैटर प्लॉट्स, लाइन प्लॉट्स, और बार प्लॉट्स जैसे सामान्य प्लॉट प्रकारों की व्याख्या करना सिखाएगा। यदि आपके पास पहले से उन्नत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल हैं, तो An Introduction to Data Visualization with Matplotlib आज़माएँ, जिसमें टाइम-सीरीज़ प्लॉटिंग, मात्रात्मक तुलना, और सांख्यिकीय विज़ुअलाइज़ेशन पर पाठ शामिल हैं। इस कोर्स से आप Matplotlib—डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के सबसे लोकप्रिय पैकेजों में से एक—पर हैंड्स-ऑन अनुभव प्राप्त करेंगे और अपनी Python स्किल्स सुधारेेंगे। - अपनी पहली फ्रीलांसिंग प्रोफ़ाइल बनाएँ
अब आप बुनियादी कार्यों के लिए आवेदन करने के लिए तैयार हैं। कोई फ्रीलांसिंग प्लेटफ़ॉर्म चुनें और अपना प्रोफ़ाइल बनाएं। अपनी प्रति घंटा दर तय करें और बुनियादी Python और विज़ुअलाइज़ेशन जॉब्स के लिए आवेदन करना शुरू करें। - ज़्यादा प्रयास करें
पहली नौकरी पाने में समय लग सकता है और आप निराश हो सकते हैं, लेकिन हार न मानें। जितने संभव हों, उतने सरल कार्यों के लिए आवेदन करें। क्लाइंट्स से संपर्क करें। भले ही आपको अभी नौकरी न मिले, इस समय का उपयोग प्लेटफ़ॉर्म और उस पर साझा किए जाने वाले कार्यों के प्रकार से परिचित होने तथा क्लाइंट्स से बातचीत का अभ्यास करने में करें। पहली नौकरी मिलते ही आगे की राह आसान हो जाएगी। भले ही कुछ महीने लगें, धैर्य रखें और कोशिश जारी रखें। - अपनी गणितीय और सांख्यिकीय जानकारी की कमी पूरी करें
डेटा साइंस की बुनियाद समझने के लिए आपको अपनी मौजूदा गणितीय और सांख्यिकीय जानकारी का विस्तार करने की आवश्यकता पड़ सकती है।
DataCamp के Introduction to Statistics in Python से सीखना शुरू करें, जो साधारण प्रायिकता गणनाएँ, डिस्ट्रीब्यूशंस, और सेंट्रल लिमिट थ्योरम जैसी बुनियादी बातें सिखाएगा। यदि आपके पास पहले से उन्नत प्रायिकता और सांख्यिकी कौशल हैं, तो Statistical Simulation in Python आज़माएँ, जिसमें सिमुलेशंस और प्रायिकता डिस्ट्रीब्यूशंस पर पाठ शामिल हैं। आपको Python के NumPy पैकेज में भी हैंड्स-ऑन अनुभव मिलेगा। - अब मशीन लर्निंग सीखने की बारी
जब आप इस स्तर पर पहुँच जाते हैं, तो आपको मशीन लर्निंग की बुनियाद से सहजता हो जाएगी। नए ज्ञान को सैंपल प्रोजेक्ट्स में परखना न भूलें, ताकि जहाँ संभव हो, मशीन लर्निंग लागू करने में आत्मविश्वास बढ़े।
DataCamp के Understanding Machine Learning और AI Fundamentals से शुरुआत करें, जो आपको बुनियादी बातें सिखाएँगे और यह समझने में मदद करेंगे कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है। यदि आपके पास पहले से उन्नत मशीन लर्निंग कौशल हैं, तो Linear Classifiers और Cluster Analysis कोर्स आज़माएँ, जिनमें लॉजिस्टिक रिग्रेशन, सपोर्ट वेक्टर मशीनें (SVMs), और K-Means शामिल हैं। - डीप लर्निंग की बुनियाद सीखें
गहरे नेटवर्क बनाना या पहले से प्रशिक्षित मौजूदा नेटवर्क का उपयोग करना किसी समस्या को अधिक सफलतापूर्वक सुलझाने में मदद कर सकता है। यही कारण है कि डेटा साइंस में डीप लर्निंग की बुनियाद सीखना महत्वपूर्ण है।
DataCamp के Introduction to Deep Learning कोर्स से शुरुआत करें। - अपना प्रोफ़ाइल अपडेट करें
अब जब आपने अधिक कौशल हासिल कर लिए हैं, तो अपनी नई क्षमताओं और अनुभव के साथ अपनी फ्रीलांसिंग प्रोफ़ाइल को अपडेट करने का यह सही समय है। - सैंपल और पर्सनल प्रोजेक्ट्स पर ध्यान दें
हो सकता है कि आपको अब भी अपनी पहली फ्रीलांस नौकरी पाने में कठिनाई हो रही हो। यह बिल्कुल सामान्य है। इस चरण पर, आपको संभवतः सैंपल प्रोजेक्ट्स पर काम करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए या यदि आपके पास डेटा साइंस क्षेत्र में कोई प्रोजेक्ट आइडिया है, तो उन पर काम करना अनुभव बढ़ाने की बढ़िया प्रेरणा बन सकता है।
नई तकनीकों पर लेखों की सदस्यता लेने से आपको क्षेत्र में होने वाले अपडेट्स से भी अवगत रहने में मदद मिल सकती है। क्लाइंट मीटिंग्स हमेशा सिर्फ़ उनके प्रोजेक्ट्स तक सीमित नहीं रहतीं; अकसर नई तकनीकों और ट्रेंड्स पर भी बातचीत होती है। इन विषयों पर सार्थक बातचीत करने में सक्षम होना, क्लाइंट्स के साथ आपके संबंधों को बेहतर करने में बहुत सहायक हो सकता है और उन्हें यह एहसास दिला सकता है कि आप अपने क्षेत्र में सचमुच संलग्न हैं।
- उपलब्ध नौकरियाँ रोज़ाना या प्रति घंटे जाँचें
आपके लिए उपयुक्त नौकरी ढूँढने में प्रयास लगेगा। दुर्भाग्यवश, क्लाइंट रिव्यूज़ के बिना फ्रीलांसर होना, नए उम्मीदवारों की तलाश में लगे क्लाइंट्स की कतार के अंत में आपको रख देता है। आपको, यदि संभव हो, नई नौकरियाँ रोज़ाना या प्रति घंटे जाँचनी चाहिए। यदि आप अन्य फ्रीलांसरों से पहले आवेदन करते हैं, तो सबसे पहले आपकी प्रोफ़ाइल देखी जाएगी।
- अपने क्लाइंट्स को खुश रखें
कभी-कभी अपने क्लाइंट्स की पिछली जॉब पोस्ट्स देखना और उन्हें सुझाव या आइडिया देना उपयोगी होता है, भले ही वे भूमिकाएँ किसी और को सौंप चुके हों। आपके क्लाइंट्स इसकी सराहना कर सकते हैं और भविष्य की नौकरियों के लिए आपको याद रख सकते हैं।
- कानूनी रूप से अपना व्यवसाय शुरू करें
इस बिंदु पर, आपको संभवतः एहसास हो जाएगा कि यदि आप मेहनत करें और सफलतापूर्वक डिलीवर करें, तो आप फ्रीलांस नौकरियाँ प्राप्त कर सकते हैं। अब आप अपने फ्रीलांस व्यवसाय को कानूनी रूप से शुरू करने के लिए आश्वस्त हैं। अपने देश में कर, फ्रीलांसर फीस और अन्य कानूनी आवश्यकताओं के बारे में शोध करें। फिर आप आधिकारिक तौर पर अपना व्यवसाय शुरू कर सकते हैं और अब तक अपने पसंदीदा फ्रीलांसिंग प्लेटफ़ॉर्म में रखे गए भुगतानों का दावा कर सकते हैं।
शुरुआती फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट्स के लिए 13 सुझाव
- एक फ्रीलांसिंग प्लेटफ़ॉर्म चुनें और उसी पर टिके रहें
किसी एक फ्रीलांसिंग प्लेटफ़ॉर्म को चुनना और उसी के प्रति प्रतिबद्ध रहना अनुशंसित है, क्योंकि उसी प्लेटफ़ॉर्म पर मिली रिव्यूज़ और रेफ़रल्स की संख्या अन्य नौकरियाँ दिलाने और इस प्रकार आपकी आय सुनिश्चित करने में अहम भूमिका निभाती है। अपनी फ्रीलांसिंग प्रोफ़ाइल को प्रभावी बनाना समय लेता है, इसलिए आपको प्रयास करना होगा। खासकर पहले वर्ष में, आपकी कमाई तेज़ी से बढ़ सकती है। यदि आप अपना प्रयास कई प्लेटफ़ॉर्म्स में बाँट देंगे, तो समान सफलता—या उससे भी कम—के लिए अधिक परिश्रम करना पड़ सकता है। - बेहतरीन दिखने वाला प्रोफ़ाइल बनाएँ
जब फ्रीलांसर नौकरियों के लिए आवेदन करते हैं, तो क्लाइंट्स उम्मीदवारों का मूल्यांकन उनके प्रोफ़ाइल देखकर करते हैं। आपका प्रोफ़ाइल बाकी से अलग दिखना चाहिए और जिन कंपनियों में आप आवेदन करते हैं, उनके लिए आकर्षक होना चाहिए—चाहे वह दी गई जानकारी का प्रकार हो या आपका काम करने का तरीका। आपको अपने अनुभव को विस्तार से दिखाना चाहिए, जिनमें आपकी डिग्रियाँ और प्रमाणपत्र, जिन कंपनियों में आपने काम किया, और निभाई गई भूमिकाएँ शामिल हों। - कम प्रति घंटा दर से शुरुआत करें
जब आप पहली बार किसी फ्रीलांसिंग प्लेटफ़ॉर्म पर अकाउंट बनाते हैं, तो आपके पास कोई रिव्यू या रेफ़रल नहीं होंगे, इसलिए पहले आपको खुद को साबित करना होगा। अपेक्षाकृत कम प्रति घंटा दर से शुरू करें और पहले अच्छे रिव्यू प्राप्त करने पर ध्यान दें। आप कितनी दर माँग सकते हैं, यह कई कारकों पर निर्भर करता है—जैसे दोनों पक्षों का निवास देश, फ्रीलांसर का अनुभव, और क्लाइंट का बजट। अपनी शुरुआती दर तय करने में मदद के लिए अन्य फ्रीलांसरों की प्रति घंटा दरों का शोध करना भी उचित है। - सम्मानजनक रहें
क्लाइंट्स से बातचीत करते समय हमेशा सम्मानजनक रहें। कई बार आपको उनके साथ बातचीत-वार्ता करनी होगी, लेकिन आपकी प्राथमिकता हमेशा उन्हें खुश और संतुष्ट रखना होनी चाहिए। - प्रायिकतामूलक कार्यों के लिए विशिष्ट सटीकता का वादा न करें
डेटा-संबंधित कार्य अक्सर प्रायिकता पर आधारित होते हैं। आपको मशीन लर्निंग लागू करनी पड़ सकती है और आप डेटा को अच्छी तरह न जानते हों, या क्लाइंट ने आपको डेटासेट साझा न किया हो। भले ही आप डेटा जानते हों, जब तक आपने समाधान विकसित नहीं कर लिए, आप अपने कार्यों के लिए न्यूनतम सटीकता का ठीक-ठीक पूर्वानुमान नहीं लगा पाएँगे। वास्तविक दुनिया की समस्याएँ या जो डेटा आपको मिलता है, वह आपके पूर्व अनुभव से भिन्न हो सकता है।
पहली नौकरी पाने के लिए 99% सटीकता का वादा करना लुभावना लग सकता है, लेकिन आपको खुद को इस स्थिति में नहीं डालना चाहिए—भले ही आपने पहले ऐसा कोई काम सफलतापूर्वक किया हो। हमेशा यह जोखिम रहता है कि कुछ गड़बड़ हो जाए और आप अपना वादा पूरा न कर सकें। - क्लाइंट्स को बताएँ कि आप किस पर काम कर रहे हैं
क्लाइंट्स को सूचित रखना बेहतर होता है। यदि वे न पूछें, तो आपको उन्हें स्पैम नहीं करना चाहिए, लेकिन आप जो कदम उठा रहे हैं, अपने आइडियाज, और आगे किस पर काम करेंगे—इनके बारे में उन्हें जानकारी देना हमेशा अच्छा है। - अपनी क्षमताओं के भीतर की नौकरियों के लिए आवेदन करें
आप क्लाइंट्स के साथ बाध्यकारी अनुबंधों में शर्तों पर सहमत होंगे। ऐसी नौकरियों के लिए आवेदन न करें जिनके बारे में आप सुनिश्चित न हों कि आप उन्हें पूरा कर पाएँगे। इसका यह मतलब नहीं कि आपको आत्मविश्वासी नहीं होना चाहिए और अपने कंफर्ट ज़ोन से बाहर की भूमिकाओं के लिए आवेदन नहीं करना चाहिए। भले ही आपने पहले वैसा काम न किया हो, फिर भी जिन कार्यों में आपके कौशल और शोध की आवश्यकता है, उनके लिए आप आवेदन कर सकते हैं। आपको पहले से सब कुछ जानना ज़रूरी नहीं; नई भूमिकाएँ लेकर सीखना एक बढ़िया तरीका है। यदि आपको लगता है कि आप कोई कार्य पूरा कर सकते हैं, तो आपको उसके लिए आवेदन करना चाहिए। - अतिरिक्त काम दें
जैसा कि बताया गया है, यदि आप किसी फ्रीलांसिंग प्लेटफ़ॉर्म पर नए हैं, तो पहले अच्छे रिव्यू पाने पर विचार करना चाहिए। अपना कार्य पूरा करने के बाद, कुछ अतिरिक्त सामग्री देना अच्छा विचार हो सकता है—भले ही क्लाइंट ने न माँगा हो। उदाहरण के लिए, आप अपने काम और आर्किटेक्चर को विज़ुअल्स के साथ समझाने वाला एक दस्तावेज़ बना सकते हैं। यह क्लाइंट्स के लिए आपको सकारात्मक रिव्यू और रेफ़रल देने का कारण बन सकता है। - फ़ीडबैक और रेफ़रल माँगें
एक शुरुआती फ्रीलांसर के रूप में, रेफ़रल या फ़ीडबैक माँगना कठिन लग सकता है। लेकिन यदि आपको लगता है कि आपने अच्छा काम किया है, तो चिंता की कोई बात नहीं। अधिकांश क्लाइंट्स फ़ीडबैक देने में खुशी महसूस करते हैं—खासकर जब आपने उनकी मदद की हो और अपना काम अच्छी तरह से किया हो। - अपनी शारीरिक और मानसिक सेहत की रक्षा करें
जैसा कि हम जानते हैं, फ्रीलांसर के रूप में काम करने के कुछ नकारात्मक पहलू भी हैं। उदाहरण के लिए, फ्रीलांसर आमतौर पर अकेले और घर से काम करते हैं, जिससे वे अकेलापन महसूस कर सकते हैं। यह एक बैठी-ठाली जीवनशैली की ओर भी ले जा सकता है, जो सेहत और फ़िटनेस पर बुरा असर डालती है। अपनी शारीरिक और मानसिक सेहत को हमेशा प्राथमिकता दें। - अपनी भाषा-कौशल में सुधार करते रहें
यदि अंग्रेज़ी आपकी मातृभाषा नहीं है, तो अपनी अंग्रेज़ी दक्षता में सुधार करना अच्छा विचार हो सकता है। जितना अधिक आप भाषा के साथ आत्मविश्वास महसूस करेंगे, उतनी ही बेहतर तरह से आप अपने क्लाइंट्स से संवाद कर पाएँगे, और चयन प्रक्रिया में नौकरी पोस्ट करने वाले अक्सर इसी कौशल को प्राथमिकता देते हैं। - आत्मविश्वासी रहें
क्योंकि आप एक सेवा प्रदान कर रहे हैं, इसलिए इस सेवा को प्रदान करने की अपनी क्षमता को लेकर आत्मविश्वासी होना ज़रूरी है। पहली बार फ्रीलांसिंग करते हुए आप अपने क्लाइंट को किसी पर्यवेक्षक की तरह देख सकते हैं, लेकिन फ्रीलांसर और क्लाइंट के रिश्ते में यह गतिशीलता कम ही मिलती है। आपको सुधार सुझाने और उन्हें प्रक्रिया के दौरान मार्गदर्शन देने की स्थिति में महसूस करना चाहिए; आखिरकार विशेषज्ञ आप ही हैं। - हार न मानें
अपनी पहली फ्रीलांस नौकरी पाना कठिन लग सकता है। पहली हमेशा सबसे मुश्किल होती है, और यह भारी भी लग सकती है, लेकिन हार न मानें। अपना प्रोफ़ाइल सुधारें, कौशलों पर काम करें, और नौकरियों पर जल्दी आवेदन करने की कोशिश करें ताकि आप कम से कम पहले पाँच आवेदकों में शामिल हों। कोशिश जारी रखें—आख़िरकार आपको पहला रोल मिलेगा, और उसके बाद दूसरे अवसर भी आते जाएँगे।
निष्कर्ष
लगातार बदलती और विकसित होती तकनीक की दुनिया में, हम भी खुद को बदल और विकसित कर रहे हैं। हमारी उम्र और अनुभव-स्तर चाहे जो हो, इंटरनेट तक पहुँच हमें अपने करियर चुनने और उन्हें विकसित करने के लिए असीमित संभावनाएँ देती है। फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट के रूप में काम करना कई लोगों के लिए आकर्षक करियर पथ है, क्योंकि यह लचीलेपन और आत्म-विकास के लिए भरपूर अवसर देता है।
इस लेख के अंत तक पहुँचकर, आपने फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट बनने की दिशा में पहला कदम उठा लिया है। यहाँ दी गई जानकारी को ध्यान में रखते हुए, हम सुझाव देते हैं कि आप अपने अगले कदमों की योजना बनाएँ और अपनी मनचाही नौकरी और जीवनशैली की योग्यताएँ हासिल करने के लिए मेहनत करें।
नई करियर शुरुआत करना कठिन हो सकता है, और DataCamp में हमारा उद्देश्य आपकी फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट बनने की यात्रा को यथासंभव आसान और सुखद बनाना है। यदि आप अपनी यात्रा में और संसाधन चाहते हैं, तो हमारा Data Scientist with Python Career Track और हमारा Data Scientist Certification देखें।
फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट्स कितनी कमाई करते हैं?
क्या फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए विश्वविद्यालय की डिग्री ज़रूरी है?
मेरी पहली फ्रीलांस नौकरी मिलने में कितना समय लगेगा?
फ्रीलांस डेटा साइंस नौकरियों के लिए आवेदन कहाँ करें?
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