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डेटा साइंस को समझना
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2012 में हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू द्वारा “21वीं सदी की सबसे आकर्षक नौकरी” कहे जाने के बाद, ग्लासडोर ने 2016 के लिए इसे “वर्ष की सर्वश्रेष्ठ नौकरी” का खिताब दिया।
हालाँकि, उन चार वर्षों में डेटा साइंटिस्ट्स के प्रति दृष्टिकोण में काफी बदलाव आया: 2012 में, अधिकांश लेख यह समझाने पर केंद्रित थे कि डेटा साइंटिस्ट क्या होता है और वह वास्तव में क्या करता है। उस समय, Google पर “How to become a data scientist” जैसे शब्दों की एक छोटी-सी खोज से पता चलता था कि इस अवधारणा के अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग मायने थे। 2016 में भी, यह खोज आपको इस विषय पर तरह-तरह के लेख और व्यापक राय देती है। फिर भी, जहाँ पहले डेटा साइंटिस्ट एक ऐसा व्यक्ति था जो वास्तव में हो सकता था, वहीं अब अधिकाधिक लेख समझाने पर केंद्रित हैं कि डेटा साइंटिस्ट एक यूनिकॉर्न क्यों है।
क्योंकि अब भी बहुत कम लोग हैं जो तय की गई ऊँची अपेक्षाओं पर खरे उतरते हैं—भले ही डेटा साइंटिस्ट की परिभाषा स्थिर नहीं है। नौकरी के विज्ञापन दिखाते हैं कि कंपनियाँ ऐसे लोगों की तलाश में हैं जिनमें संचार कौशल, रचनात्मकता, चतुराई, जिज्ञासा, तकनीकी विशेषज्ञता, … जैसी क्षमताएँ हों। कभी-कभी इन क्षमताओं का जिस तरह वर्णन होता है, उससे लगता है कि लोगों के लिए डेटा साइंटिस्ट बनना असंभव है।
मांग आपूर्ति से आगे निकलने के साथ, डेटा साइंटिस्ट्स की जगह डेटा साइंस टीमों का चलन बढ़ रहा है, और इसके साथ ही डेटा साइंस के “क्या” और “कैसे” पर नया और मजबूत फोकस आया है। फिर भी, जैसे डेटा साइंटिस्ट की परिभाषा बहुआयामी है, वैसे ही डेटा साइंस की परिभाषा भी बहु-आयामी है, और डेटा साइंस सीखना चाहने वालों के लिए बहुत-सा परामर्श उपलब्ध है। हालाँकि, यह जानकारी उद्योग और संदर्भ पर निर्भर हो सकती है, और व्यक्तिगत भी।
डेटा साइंस के 8 चरणों की मार्गदर्शिका
इस जानकारी और सलाह के जंगल में आपकी राह आसान बनाने के लिए, DataCamp ने अपनी "8 चरणों में डेटा साइंटिस्ट बनें" इन्फोग्राफिक को नया रूप दिया है: अब यह डेटा साइंस सीखने के लिए आवश्यक आठ चरणों का अद्यतन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। इन आठ चरणों में से कुछ, पृष्ठभूमि और व्यक्तिगत अनुभव सहित अन्य कारकों पर निर्भर करते हुए, कुछ लोगों के लिए दूसरों की तुलना में आसान होंगे।
फिर भी, लक्ष्य यही है कि इसे हर उस व्यक्ति के लिए एक दृश्य मार्गदर्शिका बनाया जाए जो डेटा साइंस सीखने में रुचि रखता है, या जो पहले से डेटा साइंटिस्ट बन चुका है या डेटा साइंस टीम का हिस्सा है और और अधिक परिष्करण के लिए अतिरिक्त संसाधन चाहता है।
यदि आप डेटा साइंस सीखने पर विचार कर रहे हैं या आपने अभी-अभी इसे सीखना शुरू किया है, तो इन्फोग्राफिक में दिए गए आठ चरणों से घबराएँ नहीं।
डेटा साइंस एक मैराथन है, स्प्रिंट नहीं।
डेटा साइंस सीखने में समय और व्यक्तिगत निवेश लगता है, लेकिन यह यात्रा बिल्कुल भी नीरस नहीं है!
और भूलिए मत, आपको सही राह दिखाने के लिए बहुत-से कोर्स और अन्य संसाधन उपलब्ध हैं।
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