डेटा साइंस करियर में कैसे स्विच करें

यह लेख Rosana de Oliveira Gomes (लीड मशीन लर्निंग इंजीनियर, Omdena) और Joseph Itopa A (जूनियर मशीन लर्निंग इंजीनियर, Omdena) द्वारा लिखा गया है।

एक नए करियर में जाना ऐसे लग सकता है मानो आप उस विमान में सवार हो रहे हैं जो पहले ही उड़ान भर रहा है। डेटा साइंस एक अपेक्षाकृत नया पेशा है, इसलिए कई डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों ने अपना करियर इसी राह से शुरू नहीं किया था। वे हमारी तरह अन्य क्षेत्रों से आए, और शायद आपमें से कई भी ऐसे ही हैं। तो आइए बात करें कि डेटा साइंस में आने के लिए किन टूल्स और कौशलों की ज़रूरत होती है—हम संभावित चुनौतियों पर रोशनी डालेंगे और उन्हें पार करने के व्यावहारिक सुझाव देंगे।

डेटा साइंस में ट्रांज़िशन करते समय तकनीकी चुनौतियों को कैसे पार करें

1. गणित और प्रोग्रामिंग पर पकड़ मजबूत करें

डेटा साइंस में किसी भी विज्ञान डिग्री से परे उन्नत गणित की आवश्यकता नहीं होती। लेकिन हर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम किसी न किसी गणितीय संरचना पर आधारित होता है जिसे आपको समझना होगा। इसमें आमतौर पर रैखिक बीजगणित (linear algebra) और कलन (calculus) के कुछ सिद्धांत शामिल होते हैं। परिणामों की व्याख्या करने के लिए आपको सांख्यिकीय विश्लेषण करना होगा, जिसके लिए प्रायिकता और सांख्यिकी का ज्ञान आवश्यक है।

जहां गणित अवधारणाएं देता है, वहीं प्रोग्रामिंग भाषाएं उन्हें व्यावहारिक रूप देती हैं। इसका मतलब है कि आपको सीखने के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा चुननी होगी, जो आम तौर पर इस क्षेत्र में Python या R होती है, अक्सर SQL और Bash के साथ। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रोग्रामिंग सॉफ़्टवेयर पर KDnuggets के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि Python ने पसंदीदा टूल के रूप में R को पीछे छोड़ दिया है।

लेकिन भाषा का चुनाव मूलतः काम और आपकी शैली की प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है। जिनके पास प्रोग्रामिंग का अनुभव है, उनके लिए Python सीखना आसान है और यह उद्योगों व विशेषज्ञताओं—जैसे डेटा साइंस और मशीन लर्निंग—में व्यापक रूप से इस्तेमाल होती है। यदि आपका पृष्ठभूमि सांख्यिकी में है और आप मुख्यतः विश्लेषण पर काम करेंगे तो R भी अच्छा विकल्प है। इसमें रिपोर्ट्स के माध्यम से परिणाम संप्रेषित करने के लिए अंतर्निर्मित टूल्स और लाइब्रेरीज़ हैं। हमारी सलाह है कि एक भाषा चुनें और बुनियादी बातें पूरी करने के बाद कुछ बनाना शुरू कर दें।

अपने अनुभव से, हमने सीखा है कि डेटा साइंस में आवश्यक कौशल पाने के लिए, एक समय में केवल एक ही लर्निंग प्रोवाइडर चुनें और उसी के साथ बने रहें। सबसे बुरा यह होगा कि आप बार-बार वही चीज़ें दोहराते रहें।

2. समस्याओं का समाधानकर्ता बनें

डेटा साइंस को आप रचनात्मक और तार्किक सोच के साथ समस्याएं हल करने की क्षमता के रूप में देख सकते हैं। इसके लिए प्रोग्रामिंग का ज्ञान और अभ्यास से अर्जित एल्गोरिदम की समझ ज़रूरी है।

प्रोग्रामिंग का कुछ बुनियादी ज्ञान प्राप्त करने के बाद, आप कोर्सेज़ या प्लेटफ़ॉर्म्स के माध्यम से अभ्यास करके वास्तविक जीवन की समस्याओं को हल करना शुरू कर सकते हैं। GeeksforGeeks प्रतिस्पर्धी कोडिंग, Python, JAVA, और SQL के लिए हैंड्स-ऑन प्रोजेक्ट्स प्रदान करता है। कुछ Kaggle प्रतियोगिताओं की समस्याएं हल करना भी आपकी समस्या-समाधान क्षमता बढ़ा सकता है, क्योंकि आप वास्तविक-जीवन के डेटा पर आसानी से अभ्यास कर सकते हैं और समुदाय से भरपूर मदद मिलती है। DataCamp के unguided projects खुले-अंत वाले प्रोजेक्ट्स में अपने समाधान खोजने का बढ़िया तरीका हैं।

डेटा साइंस करियर अपनाने के लिए यह ज़रूरी है कि आप इन उपलब्धियों में आनंद महसूस करें। हाल के Omdena वेबिनार में डेटा साइंस इन्फ्लुएंसर Eric Weber ने कहा, “सिर्फ आय के लिए अनुकूलन न करें, बल्कि उस चीज़ के लिए करें जो आपको आनंद दे; नहीं तो आप जल्दी थक जाएंगे।”

3. सहयोगी प्रोजेक्ट्स से जुड़ें

कुछ एल्गोरिदम पर काम करने और कुछ प्रोजेक्ट्स पर अभ्यास करने के बाद, आप अधिक उन्नत प्रोजेक्ट्स के लिए तैयार होंगे। यहीं सहयोगी प्लेटफ़ॉर्म काम आते हैं। सहयोगी डेटा साइंस प्रोग्राम विविध और उत्पादक तरीके से प्रोजेक्ट्स विकसित करने के लिए समुदायों पर निर्भर करते हैं। स्ट्रीट कोडिंग की सख्ती और मज़ा सहयोगी प्रोजेक्ट्स में ही सबसे अच्छे से मिलता है। आप दूसरों से सीखेंगे, और वे आपसे सीखेंगे। असंरचित और उलझे हुए डेटा से जूझते हुए आप दोस्त बनाएंगे—इस जैसा और कुछ नहीं।

प्रेरणादायक सहयोगी पहलें हैं Data Kind, Science to data science, और Data Science for Social Good। ये विकल्प अक्सर स्थान-विशिष्ट होते हैं और सीमित उपलब्धता तथा व्यापक आवेदन प्रक्रिया के कारण महंगे या प्रतिस्पर्धी हो सकते हैं।

सहयोगी प्रोजेक्ट्स का एक विकल्प है Omdena, जो प्रति माह कई प्रोजेक्ट्स शुरू करता है और ऑनलाइन सहयोग के माध्यम से वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए वालंटियरिंग के सिद्धांत को अपनाता है। शिक्षार्थी डोमेन विशेषज्ञों के साथ काम करते हैं, जो वेबिनार, कोर्सेज़, किताबें और ब्लॉग पोस्ट्स के माध्यम से उन्हें प्रेरित रहने में मदद करते हैं।

डेटा साइंस करियर में स्विच करते समय गैर-तकनीकी चुनौतियों को कैसे पार करें

1. संगठन और समय प्रबंधन कौशल

करियर बदलना एक प्रोजेक्ट है। इसके लिए एक रणनीतिक योजना, समयरेखा और ठोस (और यथार्थवादी) माइलस्टोन्स चाहिए। अपने आप से ये प्रश्न पूछें:

• मैं डेटा साइंटिस्ट क्यों बनना चाहता/चाहती हूं और मुझे किन विषयों में जुनून है?
• क्या मैं अपनी नौकरी छोड़कर ज़रूरी कौशल सीखने का समय निकालूंगा/निकालूंगी, या वर्तमान काम के साथ-साथ ट्रांज़िशन करूंगा/करूंगी?
• मैं किसमें अच्छा/अच्छी हूं? मेरी कमजोरियां क्या हैं?
• करियर बदलने पर मैं कितना समय और पैसा खर्च करने को तैयार हूं?
• नए करियर पथ के लिए मुझे कौन से नए कौशल और योग्यताएं हासिल करनी हैं?
• मेरी सीखने की शैली क्या है?

इनका ईमानदारी से उत्तर देने के बाद, आपको एक योजना चाहिए। अंततः, आपको वही तरीका खोजना होगा जो आपके लिए काम करे। आप ये कर सकते हैं:

• साप्ताहिक प्लान प्रिंट करें और दीवार पर लगाएं।
• अपनी दैनिक समय-सारिणी Google Calendar पर व्यवस्थित करें।
• पहचानें कि क्या काम कर रहा है और योजना में क्या बदला जाना चाहिए। हो सकता है आपने किसी कोर्स के लिए समय कम आंका हो या चुना हुआ लर्निंग संसाधन वैसा न हो जैसा आपने सोचा था।
• अपनी रणनीति बदलने से न घबराएं। ऑनलाइन फोरम्स पर जाएं और बेहतर संसाधन खोजें। या समय प्रबंधन पर लेख पढ़ें और SMART लक्ष्य सेट करने के बारे में जानें।
• अपनी टू-डू सूची से कार्य नियमित रूप से हटाते रहें। यह गति आपको किसी नई चीज़ को सीखते समय आने वाली शुरुआती हताशा से बाहर निकालेगी।

2. बेहतर संप्रेषक बनें

डेटा साइंस के लिए एक और आवश्यक कौशल है संचार। एक डेटा साइंटिस्ट ढेर सारे डेटा को निर्णयकर्ताओं और हितधारकों के लिए क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलता है। हालांकि, जिन लोगों से आपको संवाद करना होगा वे सभी डेटा साइंटिस्ट नहीं होंगे या STEM पृष्ठभूमि नहीं रखते होंगे। यदि आप अंतर्मुखी हैं, तो आपको सार्वजनिक मंच पर बोलना या लगातार संचार करना बहुत रोमांचक न लगे। डेटा साइंस में संचार केवल अच्छा वक्ता होने के बारे में नहीं है, बल्कि इन आदतों और कौशलों को विकसित करने के बारे में भी है:

• जटिल अवधारणाओं को गैर-विशेषज्ञों के लिए अच्छी तरह समझाना।
• कोड और विश्लेषण का डॉक्युमेंटेशन करना ताकि अन्य टीम सदस्य भविष्य में आपके काम से सीख सकें (या भविष्य के आप स्वयं!).
• अच्छे लेखक बनना—अपने करियर पथ में जो भी करते हैं, उसे लिखने की आदत डालें।

डॉक्युमेंटेशन शक्ति है, इसलिए लिखें और लिखते रहें। निकट भविष्य में, आपको अपने रेज़्यूमे में लिखे कौशलों का प्रदर्शन करना होगा, और आप उन्हें अच्छी तरह डॉक्युमेंटेड कोड रिपॉज़िटरीज़ (उदाहरण के लिए, GitHub पर), ब्लॉग पोस्ट्स, और अपने काम पर वेबिनार या वार्ताओं के माध्यम से पुष्ट कर सकते हैं। जितनी जल्दी आप शुरू करेंगे, उतनी ही जल्दी निखरेंगे।

3. इम्पोस्टर सिंड्रोम से लड़ने के लिए तैयार रहें

कई करियर बदलने वालों को एक आम चुनौती का सामना करना पड़ता है—इम्पोस्टर सिंड्रोम। एक स्थापित करियर के बाद अचानक नए बनने का एहसास आसान नहीं होता। यह सब मानसिकता का मामला है: अपने आपको प्रेरित रखें और उन नई चीज़ों के लिए उत्साहित रहें जिन्हें आप सीखने वाले हैं! Omdena ने इस पर एक वेबिनार आयोजित किया है कि डेटा साइंटिस्ट के रूप में इम्पोस्टर सिंड्रोम को कैसे पार किया जाए—जिसमें उस स्किल गैप को जानना शामिल है जिसे आपको भरना है और वे कौशल पहचानना भी, जो आपने अपने पिछले करियर से पहले ही सीख लिए हैं।

4. अपना नेटवर्क बनाएं

नौकरी की तलाश के दौरान नेटवर्किंग असहज होना जरूरी नहीं। वास्तव में, सांख्यिकीय रूप से, अधिकांश नौकरी के अवसर आवेदनों से नहीं, बल्कि व्यक्ति के नेटवर्क से आते हैं (संदर्भ यहां और यहां देखें)। जब आप नेटवर्किंग करते हैं, तो आप बस उन्हीं लोगों से जुड़ते हैं जिनकी रुचियां आप जैसी हैं, डेटा साइंस विषयों पर उनका दृष्टिकोण जानते हैं, और उनके करियर की झलक पाते हैं। ये लोग आपके भविष्य के सहकर्मी बन सकते हैं। सबसे बुरी स्थिति यही होगी कि कोई जवाब न मिले—आपके पास खोने के लिए क्या है?

नेटवर्किंग का सबसे आसान तरीका सहयोगी प्रोजेक्ट्स के माध्यम से है, जहां आपको ज्ञान साझा करने, अनुभवी प्रैक्टिशनर्स के साथ काम करने, विभिन्न भूमिकाओं के लोगों से अंतर्दृष्टि लेने और नौकरियों के लिए लीड्स पाने का अवसर मिलता है।

नेटवर्किंग का एक और अच्छा तरीका है डेटा साइंस के प्राधिकरणों को फॉलो करना, जैसे:

• Omdena
• Women Who Code
• Women in AI
• Super data science
• DataCamp Slack Community

जिन दिलचस्प लोगों से आप मिलें—किसी पसंदीदा पॉडकास्ट के स्पीकर, किसी ऑनलाइन कोर्स के शिक्षक, या किसी ब्लॉगर जिसकी पोस्ट्स आप पसंद करते हैं—उनसे संपर्क करें। स्वर्णिम नियम है: खुद को सामने रखें और प्रश्न पूछें। यही फीडबैक पाने का सबसे अच्छा तरीका है।

Joseph फिलहाल इंजीनियरिंग से डेटा साइंस में ट्रांज़िशन कर रहे हैं, और Rosana ऐस्ट्रोफिजिक्स से। उनसे संपर्क करें और यह बातचीत LinkedIn पर जारी रखें: Joseph और Rosana।