2021-22 में डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें

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2021-22 में डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए 10 कदम

इससे पहले कि हम लेख के साथ शुरुआत करें, सामान्य रूप से जीवन के बारे में कुछ संकेत लें: –

1. प्रश्न पूछना और ज्ञान प्राप्त करना बहुत अच्छा है। लेकिन आरंभ करने के लिए आपको कितने लानत ज्ञान की आवश्यकता है? पैराशूट के बिना गोता लगाना सीखें और इसे नीचे के रास्ते पर बनाएं! निराशा की प्रेरणा सबसे बड़ी प्रेरणा है।

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2. अपनी जिंदगी को जमीन पर पत्तों की तरह मत जियो, हर जगह जाकर हवा आपको ले जाती है। एक खूनी बैल की तरह जिएं और केवल वही करें जो आप वास्तव में जीवन में करना चाहते हैं।

3. जीवन में जुनूनी बनें, इतना जुनूनी कि लोग आपको पागल समझें। जब आप जुनूनी और केंद्रित होंगे तो लोग आपसे हमेशा ईर्ष्या करेंगे। अपना सिर नीचे रखें, ऊधम मचाएं और एक सार्थक जीवन जिएं।

4. आकर्षक लाभ या पेशे की प्रतिष्ठा के लालच में डेटा वैज्ञानिक न बनें। ऐसा इसलिए करें क्योंकि आप जीवन बदलना चाहते हैं और दुनिया को बदलना चाहते हैं। यह याद रखो, हम पृथ्वी पर कुछ नहीं के साथ आते हैं और कुछ भी नहीं के साथ मर जाते हैं। एक प्रभाव बनाने पर ध्यान दें और डेटा साइंस में आने के लिए आपकी प्रेरणा यही होनी चाहिए।

5. केवल वही करें जो आप करना पसंद करते हैं। बाहर की आवाजों को प्रभावित और पटरी से उतरने न दें। क्या आप!

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए 10 बुनियादी कदम

चरण 1: डेटा विज्ञान की बुनियादी अवधारणाओं और पायथन के मूल सिद्धांतों को समझें
– डेटा साइंटिस्ट की दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों और जिम्मेदारियों को समझें। हम दुनिया भर में प्रतिदिन 8 घंटे काम करते हैं। सुनिश्चित करें कि आप वास्तव में प्यार करते हैं और इन कार्यों को करना चाहते हैं।
– सांख्यिकी की सभी बुनियादी अवधारणाओं को समझें। यह बहुत महत्वपूर्ण है
– पायथन पैकेज जैसे सुन्न, पांडा आदि के बारे में अध्ययन करें। दस्तावेज़ीकरण पढ़ें!
– एक शुरुआती पायथन किताब को पूरा करें ताकि आपको इस बात की विस्तृत समझ हो कि पायथन क्या है!

चरण 2: बुनियादी गणित, विस्तृत सांख्यिकी, डेटाबेस क्वेरी भाषा -एसक्यूएल
– संभाव्यता, रैखिक बीजगणित आदि जैसे बुनियादी गणित अवधारणाओं के बारे में जानें।
– विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय परीक्षणों के बारे में विस्तार से जानें।
विस्तृत खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण की मूल अवधारणा का अध्ययन करें।
– एक SQL प्रमाणन पूर्ण करें (अधिमानतः Microsoft)
– Letcode, datacamp आदि से SQL कोडिंग इंटरव्यू के सवालों को हल करना शुरू करें।

चरण 3: बेसिक मशीन लर्निंग सीखें
– समझें कि एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग पाइपलाइन कैसे बनाई जाती है।
– एल्गोरिदम के पीछे के गणित को समझें जैसे: लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, फ़ीचर इंजीनियरिंग तकनीक, क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम, रिग्रेशन एल्गोरिदम, पूर्ण पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम

चरण 4: पेड़ों और परिष्कृत मॉडलों के बारे में जानें
– रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम, डिसीज़न ट्रीज़, XGBoost और उन्नत एन्सेम्बल लर्निंग एल्गोरिदम को समझें
सभी बूस्टिंग एल्गोरिदम के बारे में गणित जानें। एक 6 साल का बच्चा पैकेज आयात कर सकता है और पायथन में एल्गोरिदम चला सकता है। असली सौदा यह जानना है कि एल्गोरिदम को कब लागू करना है, एल्गोरिदम के पीछे गणित को समझना है। यह वही है जो आपको प्रतियोगिता में धूम्रपान करने में मदद करेगा!

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चरण 5: मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन के बारे में जानें — हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग, मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स
– मॉडल सत्यापन रणनीतियाँ
– मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स-सटीकता, एयूसी आरओसी, प्रेसिजन, रिकॉल आदि।
– हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग

चरण 6: तंत्रिका नेटवर्क और गहरी शिक्षा
– डीप लर्निंग में सभी एल्गोरिदम को समझें
– तंत्रिका नेटवर्क (Neural Networks) की मूल बातें समझें और इसका उपयोग करके २-३ प्रोजेक्ट बनाएं
केरस, टेंसरफ़्लो, पाइटोरच आदि के बारे में समझें और जानें – दस्तावेज़ीकरण पढ़ें !!

चरण 7: कंप्यूटर विजन फंडामेंटल्स
– कंप्यूटर विज़न और इमेज प्रोसेसिंग के मूल को समझें
– वस्तु पहचान, चेहरा पहचान, चेहरा पहचान आदि जैसे 2-3 कंप्यूटर दृष्टि परियोजनाओं को लागू करें।

चरण 8: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
– प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की मूल बातें समझें
– अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन, शब्दार्थ विश्लेषण, शब्द एम्बेडिंग, पायथन में पाठ विश्लेषण के बारे में जानें
– २-३ एनएलपी परियोजनाओं को लागू करें

चरण 9: एक मजबूत लिंक्डइन प्रोफाइल बनाएं
लिंक्डइन पर प्रतिदिन पोस्ट करें, डेटा साइंस में कनेक्शन जोड़ें (कनेक्शन जोड़ते समय 33% नियम का पालन करें – हर दिन 33% लोगों को जोड़ें, जिन्होंने वह हासिल किया है जो आप चाहते हैं – इससे आपको यह जानने में मदद मिलती है कि आपको क्या करना चाहिए, आपके कौशल स्तर में 33% वर्तमान और अपडेट रहें, 33% लोग जिन्हें आप पढ़ा सकते हैं — शिक्षण सबसे अच्छी शिक्षा है)

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चरण 10: सप्ताहांत डेटा विज्ञान परियोजनाओं पर काम करें
अपनी नींद और काम पर बलिदान देना सीखें। प्रेरणा नवीनतम तकनीकी विकास के साथ आने और इसे समाज में पेश करने की होनी चाहिए।
स्कूल जाने, शिक्षित होने के लिए हर किसी के पास पर्याप्त विशेषाधिकार नहीं है। जीवन में विपरीत परिस्थितियों के कारण बहुत से लोगों को बुनियादी शिक्षा प्राप्त करने का अवसर नहीं मिलता है। एक फ्लैश में सब कुछ खत्म होने से पहले अपने जीवन के साथ कुछ करें!


डेटा साइंटिस्ट सैलरी

आठ साल का एक्सपीरियंस रखने वाले डेटा साइंटिस्ट की औसतन सालाना कमाई 32 लाख रुपये है। वहीं, टॉप रेंज पर जाकर सैलरी 60 लाख से 80 लाख रुपये हो जाती है।


डाटा साइंस कोर्स

डाटा साइंस में अपना करियर शुरू करने के लिए आप अपने स्किल्स के मुताबिक कोई कोर्स ज्वाइन कर लें क्योंकि भारत में डाटा साइंटिस्ट्स को आकर्षक सैलरी पैकेज मिलता है

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1. Data Science Course 2020: Simplilearn

2. Data Science Full Course: Edureka


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