2026 के लिए शीर्ष 15 डेटा साइंटिस्ट स्किल्स

हालिया AI क्रांति ने पिछले वर्षों में देखी गई डेटा वॉल्यूम की महत्वपूर्ण वृद्धि को आगे बढ़ाया है। डेटा हमें अधिक सूचित बनाता है और व्यवसायों, सरकारों और नागरिकों की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सुधार करने में मदद कर सकता है। लेकिन डेटा को प्रासंगिक जानकारी में बदलने के लिए, हमें ऐसे पेशेवरों की आवश्यकता होती है जो डेटा का प्रबंधन, विश्लेषण और उससे अंतर्दृष्टि निकालने में निपुण हों। यहीं डेटा साइंस स्किल्स की जरूरत पड़ती है। 

डेटा साइंटिस्ट स्किल्स की आवश्यकता

वैश्विक बिग डेटा बाजार के 2026 तक 273.4 अरब डॉलर तक बढ़ने का अनुमान है, जो 2018 के अपेक्षित बाजार आकार से दोगुने से भी अधिक है। दूसरे शब्दों में: बिग डेटा एक बड़ा व्यवसाय है। बढ़ती मांग के बावजूद, दुनिया भर की कंपनियां योग्य डेटा पेशेवरों की कमी से जूझ रही हैं। 

इस कमी के पीछे के कारणों में से एक यह है कि कंपनियों को सही स्किल सेट वाले डेटा साइंटिस्ट ढूंढने में कठिनाई होती है। यह चौंकाने वाली बात नहीं है, क्योंकि डेटा साइंटिस्ट ऐसे पेशेवर होते हैं जिनके पास विविध कौशल होते हैं जो आमतौर पर एक ही व्यक्ति में नहीं मिलते। यही कारण है कि डेटा साइंटिस्ट को अक्सर “यूनिकॉर्न” कहा जाता है। 

सबसे महत्वपूर्ण डेटा साइंटिस्ट स्किल्स क्या हैं? यह एक अहम सवाल है जिस पर आकांक्षी डेटा साइंटिस्ट और अपने करियर की संभावनाओं को बढ़ाने के इच्छुक पेशेवर विचार करते हैं। 

डेटा साइंटिस्ट बहुआयामी और बहुमुखी पेशेवर होते हैं। उनकी जिम्मेदारियों की प्रकृति को देखते हुए, उन्हें तकनीकी और नेतृत्व कौशल का संतुलित सेट चाहिए। यह लेख डेटा साइंस उद्योग में सबसे अधिक मांग वाली स्किल्स को कवर करेगा। हम कुछ ऐसे संसाधन भी प्रदान करेंगे जो आपको डेटा साइंटिस्ट के लिए आवश्यक स्किल्स विकसित करने में मदद कर सकते हैं। 

डेटा साइंटिस्ट की तकनीकी स्किल्स

नीचे, हमने कुछ प्रमुख तकनीकी स्किल्स को रेखांकित किया है जिनकी डेटा साइंटिस्ट को उद्योग में सफल होने के लिए आवश्यकता होती है। 

1. Python स्किल्स

Python सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, जो TIOBE इंडेक्स और PYPL इंडेक्स जैसे कई लोकप्रियता सूचकों में प्रथम स्थान पर है। 

इसके व्यापक अपनाने का एक कारण डेटा विश्लेषण कार्यों के लिए इसकी उपयुक्तता है। हालांकि मूल रूप से डेटा साइंस के लिए नहीं बनाई गई थी, वर्षों में Python विकसित होकर उद्योग की बादशाह बन गई है। 

Python कई कंपनियों के टेक स्टैक का केंद्रीय स्तंभ है। pandas, NumPy, और matplotlib जैसी शक्तिशाली, तैयार लाइब्रेरियों के साथ, आप डेटा हेरफेर और सफाई से लेकर सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तक, हर तरह के डेटा कार्य आसानी से कर सकते हैं। 

उन्नत डेटा साइंस उपडोमेन, जैसे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में भी Python का प्रभुत्व उल्लेखनीय है। यहां, scikit-learn, Keras, और TensorFlow जैसे लोकप्रिय पैकेज और फ्रेमवर्क एल्गोरिदम बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक जादू प्रदान करते हैं। 

अंग्रेज़ी भाषा जैसी सहज सिंटैक्स के कारण, Python नौसिखिया प्रोग्रामरों के लिए सीखने हेतु एक बेहतरीन भाषा है।

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2. R स्किल्स

अगर डेटा साइंस में Python बादशाह है, तो R रानी है। 1992 में विकसित, R एक ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे विशेष रूप से सांख्यिकीय और संगणकीय विश्लेषण के लिए बनाया गया है। 

वैज्ञानिक अनुसंधान और शिक्षा जगत के साथ-साथ वित्त और व्यवसाय जैसे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली R आपको कई प्रकार के डेटा विश्लेषण करने देती है। यह मुख्य रूप से कॉम्प्रिहेंसिव R आर्काइव नेटवर्क (CRAN) में उपलब्ध डेटा साइंस पैकेजों के समृद्ध संग्रह के कारण संभव है। 

R की कुछ सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरियाँ, जैसे tidyr और ggplot2, tidyverse का हिस्सा हैं, जो R के भीतर डेटा साइंस टूल्स का एक लोकप्रिय संग्रह है। 

R प्रोग्रामरों की मांग तेजी से बढ़ रही है। हालांकि, Python उपयोगकर्ताओं की तुलना में, R स्किल्स वाले डेटा साइंटिस्टों की संख्या अपेक्षाकृत कम है। नतीजतन, R प्रोग्रामर IT और डेटा साइंस में सबसे अधिक वेतन पाने वाले पेशेवरों में शामिल हैं। 

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यदि आप डेटा साइंस में नए हैं, तो sooner than later आपको कोड करना सीखना होगा। हमारी सिफारिश है कि R या Python में से किसी एक से शुरुआत करें। हमारे Introduction to R कोर्स में बुनियादी बातें जानें, फिर Intermediate R में एक कदम आगे बढ़ें। इसके बाद, जानें कि R टूल्स का समर्पित सेट Introduction to the Tidyverse में डेटा को कैसे व्यवस्थित और विज़ुअलाइज़ करने में मदद कर सकता है।

3. सांख्यिकी और गणित स्किल्स

डेटा साइंस सीखना शुरू करने के लिए आपको गणितीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है, लेकिन यदि आप कुछ गणितीय और सांख्यिकीय अवधारणाओं से परिचित नहीं होंगे, तो आप अपने करियर में आगे नहीं बढ़ पाएंगे। 

विभिन्न उपलब्ध डेटा तकनीकों को चुनने और लागू करने, मजबूत डेटा मॉडल बनाने, और जिस डेटा से आप काम कर रहे हैं उसे सही तरीके से समझने के लिए सांख्यिकी की समझ महत्वपूर्ण है। 

स्कूल में पढ़ाई जाने वाली बुनियादी गणित के अलावा, आपको कैल्कुलस, प्रायिकता, सांख्यिकी और रैखिक बीजगणित की बुनियाद सीखने में समय निवेश करना चाहिए। यदि आप AI और मशीन लर्निंग तकनीकों में काम करते हैं तो Bayesian सिद्धांत भी एक संपत्ति है।

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4. SQL स्किल्स 

60 के दशक से मौजूद होने के बावजूद, SQL (Structured Query Language) अभी भी डेटा साइंटिस्ट के लिए एक अनिवार्य स्किल है। SQL उद्योग में रिलेशनल डेटाबेस को प्रबंधित करने और उनसे संवाद करने का मानक टूल है। 

रिलेशनल डेटाबेस हमें संरचित डेटा को ऐसी टेबलों में संग्रहीत करने देते हैं जो कुछ साझा कॉलमों के माध्यम से एक-दूसरे से संबंधित होती हैं। दुनिया का बड़ा हिस्सा, खासकर कंपनियों का अपना डेटा, रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत है। इसलिए, हर डेटा साइंटिस्ट के लिए SQL अनिवार्य है। सौभाग्य से, Python और R की तुलना में, SQL एक सीधी-सादी और सीखने में अपेक्षाकृत आसान भाषा है।

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5. NoSQL स्किल्स

जहां SQL पंक्तियों और कॉलम वाली टेबलों में संग्रहीत संरचित डेटा से निपटने के लिए एकदम सही टूल है, वहीं असंरचित डेटा के मामले में चीजें थोड़ी उलझ सकती हैं। आज उत्पन्न होने वाले अधिकांश डेटा (जैसे, ऑडियो, वीडियो, सैटेलाइट इमेज, वेब सर्वर लॉग) असंरचित हैं, जिससे उन्हें पारंपरिक रिलेशनल मॉडल के अनुसार स्टोर और प्रोसेस करना कठिन हो जाता है। 

असंरचित डेटा के विभिन्न प्रकारों से निपटने के लिए अन्य प्रकार के डेटाबेस उपलब्ध हैं। तथाकथित NoSQL डेटाबेस (Not only SQL) जटिल, असंरचित डेटा की बड़ी मात्रा को संभालने में सक्षम हैं। NoSQL डेटाबेस के उदाहरण हैं MongoDB, Neo4j, और Cassandra। 

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NoSQL डेटाबेस डेटा साइंस में नवाचार के अग्रभाग में हैं। NoSQL Concepts पर हमारे कोर्स के साथ इस अत्यधिक मांग वाली तकनीक में शुरुआत करें। 

6. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन स्किल्स

एक डेटा साइंटिस्ट के काम का अहम हिस्सा डेटा विश्लेषण के निष्कर्षों को संप्रेषित करना है। केवल तब ही डेटा कार्रवाई में बदल सकता है जब निर्णय-निर्माता और हितधारक विश्लेषण के निष्कर्षों को समझें। इस उद्देश्य को हासिल करने की सबसे प्रभावी तकनीकों में से एक है डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में डेटा के ग्राफिकल प्रतिनिधित्वों, जैसे ग्राफ, चार्ट और मानचित्र, का उपयोग शामिल है। ये प्रतिनिधित्व डेटा साइंटिस्टों को जटिल डेटा की हजारों पंक्तियों और कॉलमों को सारांशित कर, उसे समझने योग्य और सुलभ प्रारूप में प्रस्तुत करने देते हैं।  

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपक्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है, जिसमें मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान जैसी विधाओं के महत्वपूर्ण योगदान शामिल हैं, जो डेटा साइंटिस्टों को विजुअल्स के माध्यम से जानकारी संप्रेषित करने का सर्वोत्तम तरीका पहचानने में मदद कर रहे हैं। 

आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए कई टूल उपलब्ध हैं, जिनमें Python की matplotlib जैसी लाइब्रेरियाँ, R की ggplot2 जैसी लाइब्रेरियाँ, और Tableau और Power BI जैसा लोकप्रिय बिज़नेस इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर शामिल हैं।

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7. मशीन लर्निंग और AI स्किल्स 

मशीन लर्निंग और AI डेटा साइंस के सबसे गरम विषयों में से हैं। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो ऐसे एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है जो बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए कार्य करना सीखते हैं।

Netflix सिफारिशों से लेकर Instagram फ़िल्टर तक, मशीन लर्निंग आपके रोज़मर्रा के जीवन में समाई हुई है। मशीन लर्निंग सिस्टम के बढ़ते उपयोग से मशीन लर्निंग स्किल्स वाले डेटा साइंटिस्टों की मांग बढ़ रही है। 2020 के आँकड़े दिखाते हैं कि 82% कंपनियों को मशीन लर्निंग स्किल्स वाले लोगों की जरूरत थी, जबकि केवल 12% ने कहा कि मशीन लर्निंग पेशेवरों की आपूर्ति पर्याप्त थी।

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हमारे Understanding Machine Learning कोर्स के साथ बुनियादी बातों को समझें या देखें कि यह तकनीक Machine Learning for Business में बेहतर व्यवसाय के लिए कैसे उपयोग होती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए, हमारा AI Fundamentals स्किल ट्रैक और हमारा लेख AI को शून्य से कैसे सीखें देखें।  

8. डीप लर्निंग स्किल्स

मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स के लिए अगला कदम डीप लर्निंग है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो मानव मस्तिष्क की संरचना और क्रियाविधि से प्रेरित शक्तिशाली एल्गोरिदम, जिन्हें आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है, पर केंद्रित है।

पिछले कुछ वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अधिकांश प्रगति डीप लर्निंग से आई है। न्यूरल नेटवर्क कुछ सबसे विघटनकारी और विस्मयकारी अनुप्रयोगों, जैसे स्वचलित कारें, वर्चुअल असिस्टेंट, इमेज पहचान, और रोबोट के पीछे की शक्ति हैं। 

न्यूरल नेटवर्क के सिद्धांत और व्यवहार का ज्ञान, डेटा साइंटिस्टों की भर्ती या पदोन्नति में तेजी से गेम-चेंजर बनता जा रहा है। हालांकि, यह कहना उचित होगा कि डीप लर्निंग एक जटिल अनुशासन है, जिसके लिए उच्च स्तर के गणित और प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि डीप लर्निंग में निपुण डेटा पेशेवर डेटा साइंस उद्योग में सर्वाधिक वेतन पाने वालों में हैं।

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डीप लर्निंग के सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क में न्यूरल नेटवर्क बनाना सीखकर अपनी लर्निंग यात्रा शुरू करें। हमारे Introduction to Deep Learning with Keras और Introduction to TensorFlow in R कोर्स आज़माएँ।

9. नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग स्किल्स

मनुष्य मुख्य रूप से भाषा और पाठ के माध्यम से एक-दूसरे से संवाद करते हैं। इसलिए इसमें आश्चर्य की बात नहीं कि हम जो डेटा एकत्र करते हैं उसका एक बड़ा हिस्सा इसी प्रारूप में आता है। नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो प्राकृतिक भाषा और पाठ से सार्थक जानकारी निकालने पर केंद्रित है। 

डेटा उद्योग में NLP का उपयोग बढ़ रहा है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग आधारित NLP तकनीकें खोज इंजनों, चैटबॉट्स और सिफारिश प्रणालियों जैसे कुछ सबसे सर्वव्यापी अनुप्रयोगों को शक्ति देती हैं।

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Natural Language Processing in Python स्किल ट्रैक में जानें कि Python पाठ से अंतर्दृष्टि निकालने में आपकी कैसे मदद कर सकता है, या Introduction to Natural Language Processing in R के साथ अपनी R स्किल्स को अगले स्तर पर ले जाएँ। 

10. बिग डेटा स्किल्स

जब विशाल मात्रा के जटिल डेटा को उच्च गति से प्रोसेस करने की बात आती है, तो केवल Python या R पर निर्भर रहना पर्याप्त नहीं हो सकता। बिग डेटा इकोसिस्टम तेजी से बढ़ते टूल्स और तकनीकों को समाहित करता है, जिन्हें बड़े पैमाने के डेटा विश्लेषण को तेज, स्केलेबल और विश्वसनीय तरीके से करने के लिए डिजाइन किया गया है। इन कार्यों में ETL प्रक्रियाओं और डेटाबेस प्रबंधन से लेकर रियल-टाइम डेटा विश्लेषण और टास्क शेड्यूलिंग तक शामिल हैं। 

अपनी बिग डेटा स्किल्स विकसित करें

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11. क्लाउड कंप्यूटिंग स्किल्स

बिग डेटा इकोसिस्टम के विकास के समानांतर, क्लाउड-आधारित सेवाएँ उन कई कंपनियों के लिए तेजी से पसंदीदा विकल्प बन रही हैं जो अपनी डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का अधिकतम लाभ उठाना चाहती हैं। 

क्लाउड कंप्यूटिंग परिदृश्य बिग टेक द्वारा संचालित है, जिनमें Amazon Web Services, Microsoft, Azure, और Google Cloud शामिल हैं। ये प्रदाता क्लाइंट की परिस्थितियों के अनुसार तैयार समाधान और कई डेटा टूल्स प्रदान करते हैं, जो हमें क्लाउड छोड़े बिना डेटा साइंस वर्कफ़्लो संचालित करने देते हैं।   

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हमारे नो-कोड कोर्सेज: Understanding Cloud Computing और AWS Cloud Concepts के साथ बुनियादी बातों में उतरें। अगला कदम, Introduction to AWS Boto in Python में अपने वर्कफ़्लोज़ को अनुकूलित करना सीखें।

डेटा साइंटिस्ट की सॉफ्ट स्किल्स

हालांकि तकनीकी क्षमताएँ डेटा साइंटिस्ट स्किल्स का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, उद्योग में सफल होने के लिए आपको कुछ कम मूर्त स्किल्स की भी आवश्यकता होगी। 

12. व्यवसायिक समझ

डेटा मूल रूप से सूचना है। मनुष्यों के रूप में हमारा शरीर हमारी इंद्रियों के माध्यम से लगातार जानकारी एकत्र करता रहता है। लेकिन उस जानकारी का अर्थ निकालने के लिए, हमें उसके मायने और निहितार्थ समझने होते हैं। यही बात भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते समय भी लागू होती है। डेटा से सार्थक जानकारी खोजने के लिए, हमें पहले उस डेटा को समझना चाहिए जिससे हम काम कर रहे हैं। 

उपरोक्त तकनीकी स्किल्स के अलावा, डेटा साइंटिस्ट के पास उस सेक्टर या उद्योग की ठोस व्यवसायिक समझ भी होनी चाहिए जिसमें वे काम करते हैं, चाहे वह वित्त, स्वास्थ्य सेवा, मार्केटिंग हो या अन्य कोई क्षेत्र। यह डोमेन-विशिष्ट ज्ञान डेटा को समझने और बेहतर विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण है।

13. संप्रेषण कौशल

डेटा साइंस केवल गणित और प्रोग्रामिंग के बारे में नहीं है; यह डेटा विश्लेषण से मिली अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करने और संप्रेषित करने के बारे में भी है। यदि लोग किसी विश्लेषण के परिणामों को नहीं समझते, तो एक कंपनी के लिए वैज्ञानिक के रूप में आपका काम मूल्यवान नहीं होगा। 

डेटा को निर्णय-निर्माण में बदलने के लिए, डेटा साइंटिस्टों को अपनी अंतर्दृष्टि को सही ढंग से संप्रेषित करने की क्षमता होनी चाहिए। इससे भी बढ़कर, डेटा साइंटिस्टों को डेटा के बारे में प्रभावशाली कहानियाँ सुनाना आना चाहिए। ऐसा करने के लिए, संचार के नवोन्मेषी दृष्टिकोण और ढाँचों, जैसे डेटा स्टोरीटेलिंग, का बड़ा फर्क पड़ सकता है।

14. डेटा एथिक्स स्किल्स

प्रौद्योगिकी स्वयं में तटस्थ है। लेकिन इसका उपयोग तटस्थ नहीं है। हाल के वर्षों में, कुछ डेटा-चालित कंपनियाँ ऐसी प्रथाएँ और अनुप्रयोग विकसित करने के लिए सुर्खियों में रही हैं जिनमें लोगों और समाज पर प्रतिकूल प्रभाव डालने की क्षमता है। इससे कंपनियों और व्यापक रूप से प्रौद्योगिकी पर नागरिकों का भरोसा और विश्वसनीयता कमज़ोर हुई है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा सकारात्मक प्रभाव डाले, डेटा साइंटिस्टों को नैतिक जागरूकता बनानी चाहिए। इसमें डेटा गोपनीयता, एल्गोरिदमिक पक्षपात, और फ़ीडबैक लूप जैसे महत्वपूर्ण सिद्धांतों से परिचित होना और निष्पक्ष, पारदर्शी और जवाबदेह एल्गोरिदम विकसित करने की दिशा में काम करना शामिल है। आप AI ethics से भी परिचित होना चाह सकते हैं, क्योंकि आने वाले वर्षों में यह एक बड़ा मुद्दा बन सकता है। 

15. पर्यावरणीय जागरूकता

दुनिया अभूतपूर्व जलवायु संकट के बीच है। जलवायु परिवर्तन और जैव विविधता के तेजी से नुकसान से वे परिस्थितियाँ खतरे में हैं जो मानव जीवन को संभव बनाती हैं। यद्यपि अक्सर अनदेखी की जाती है, डिजिटल उद्योग, जिसमें डेटा साइंस भी शामिल है, को अपने पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में सोचना चाहिए। 

डेटा की विशाल मात्रा को स्टोर और प्रोसेस करना और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना काफी ऊर्जा की मांग करता है, जिसके परिणामस्वरूप वायुमंडल में अतिरिक्त CO2 उत्सर्जन होता है। उदाहरण के लिए, 2019 में अनुमान लगाया गया था कि एक बड़े डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने से 626,000 पाउंड से अधिक कार्बन डाइऑक्साइड समतुल्य उत्सर्जित हो सकता है, जो औसत अमेरिकी कार के पूरे जीवनकाल के उत्सर्जन, निर्माण से जुड़े उत्सर्जन सहित, से लगभग पाँच गुना है। आगे चलकर, डेटा सेंटर्स, जहाँ अधिकांश डेटा संग्रहीत और प्रोसेस होता है, सर्वरों को ठंडा करने के लिए बहुत पानी की खपत भी करते हैं। 

चार्ट: MIT Technology Review। स्रोत: Strubell et al।

जलवायु संकट का समाधान करने के लिए, डेटा साइंटिस्टों को अपने काम और व्यापक रूप से डेटा साइंस उद्योग के पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में जागरूक होना चाहिए। इससे अंततः ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित और कम करने तथा अधिक टिकाऊ प्रथाएँ विकसित करने में मदद मिल सकती है।

डेटा साइंटिस्ट स्किल्स - अंतिम विचार

इस लेख में 15 सबसे अधिक मांग वाली डेटा साइंटिस्ट स्किल्स को कवर किया गया। सभी को सीखना चुनौतीपूर्ण, यहाँ तक कि भारी लग सकता है, खासकर यदि आप अपनी डेटा साइंस यात्रा की शुरुआत में हैं। फिर भी, तनाव लेने की आवश्यकता नहीं है। बहुत कम डेटा साइंटिस्टों के पास इतना पूर्ण टूलकिट होता है। 

आपको कुछ बुनियादी स्किल्स, जिनमें Python, R और/या SQL, और सांख्यिकी की कुछ बुनियादी बातें शामिल हैं, से शुरुआत करनी चाहिए, और फिर धीरे-धीरे अन्य विषयों की ओर बढ़ना चाहिए। 

लेकिन अगला कौन-सा डेटा साइंटिस्ट स्किल सीखना चाहिए? इसका कोई सटीक उत्तर नहीं है। अधिक संभावना है कि आपकी सीखने की यात्रा आपकी नौकरी की आवश्यकताओं पर निर्भर करेगी। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी क्लाउड-आधारित प्रदाता में काम करते हैं, तो संभवतः आपको क्लाउड कंप्यूटिंग स्किल्स सीखनी होंगी। दूसरी ओर, यदि आपकी कंपनी मशीन लर्निंग पर केंद्रित है, तो आपको पहले से पता है कि पदोन्नति पाने के लिए आपको क्या चाहिए। 

अंत में, यदि आप बस अपना स्किल सेट सुधारना चाहते हैं, तो हमारी सलाह सरल है: वही स्किल्स सीखें जिनमें आपकी सबसे अधिक रुचि है! इस रोमांचक करियर पथ को अपनाने के लिए और सुझावों के लिए हमारा मार्गदर्शक डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें देखें। आज ही सीखना शुरू करें हमारे Data Scientist with Python करियर ट्रैक के साथ।