करिअरनामा ऑनलाईन । दिवसेंदिवस माहिती व तंत्रज्ञान क्षेत्रात (Career as Data Scientist) प्रगती होत आहे. इंटरनेटमुळे सर्वच क्षेत्रात क्रांती घडली आहे. प्रत्येक जण माहितीचा स्रोत आहे. त्यामुळे मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार होत आहे. परिणामी सध्याच्या काळात ‘डेटा सायंटिस्ट’ होणे चांगले करिअर समजले जात आहे. डेटा सायंटिस्टला चांगला पगार मिळतो. त्यामुळे प्रत्येक जण डेटा सायंटिस्ट कसे बनावे ह्याचा विचार करत आहेत. पाहूया डेटा सायंटिस्ट बनण्यासाठी कोणते स्किल आवश्यक आहेत याविषयी…

1. Programing Skill
डेटा हाताळणी, विश्लेषण आणि मॉडेल डेव्हलपमेंटसाठी Python किंवा R language सारख्या प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये प्रवीणता असणं आवश्यक आहे.
2. Machine Learning (Career as Data Scientist)
प्रेडिक्टिव आणि प्रिस्क्रिप्टिव्ह मॉडेल्स तयार करण्यासाठी, तुम्हाला पर्यवेक्षी आणि पर्यवेक्षित नसलेल्या मशीन लर्निंग पद्धती, तसेच त्यांचे उपयोग आणि मर्यादा या दोन्हींबद्दल बरेच काही माहित असणे आवश्यक आहे.
3.Communication Skills
प्रभावी संप्रेषण, लिखित आणि मौखिक दोन्ही स्वरूपात, जटिल तांत्रिक संकल्पना आणि निष्कर्ष तांत्रिक नसलेल्यांसह विविध भागधारक आणि प्रेक्षकांपर्यंत पोहोचवण्यासाठी आवश्यक आहे.

4. Problem Solving
डेटासह कठीण समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी वेगळ्या संकल्पना आणि क्रिएटिव्हिटी वापरून समस्या सोडवण्यासाठी तुम्ही सक्षम असणे आवश्यक आहे.
5. Stastitics and Mathematics
सांख्यिकीय तत्त्वे, संभाव्यता सिद्धांत आणि रेखीय बीजगणित यांच्या ठोस आधाराशिवाय चाचण्या आयोजित करणे, निष्कर्ष काढणे किंवा अंदाज मॉडेल तयार करणे अशक्य आहे.
6.Domain knowledge
डेटा अंतर्दृष्टी संदर्भित करण्यासाठी आणि संबंधित उपाय विकसित करण्यासाठी तुम्ही ज्या विशिष्ट उद्योगात किंवा डोमेनमध्ये काम करत आहात ते समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.

7.Statistics and Mathematics
सांख्यिकीय तत्त्वे, संभाव्यता सिद्धांत आणि रेखीय बीजगणित यांच्या ठोस आधाराशिवाय चाचण्या आयोजित करणे, निष्कर्ष काढणे किंवा अंदाज मॉडेल तयार करणे अशक्य आहे.
8. Data Visualization
अंतर्दृष्टी आणि महत्त्वपूर्ण व्हिज्युअलायझेशन तयार करण्यासाठी Matplotlib, Seaborn, ggplot2 किंवा Tableau सारखी साधने वापरण्याची क्षमता (Career as Data Scientist) जे गैर-तांत्रिक भागधारकांना अंतर्दृष्टी आणि निष्कर्ष पोचवण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.
9. Data wrangling
डेटाची गुणवत्ता आणि अचूकता सुनिश्चित करून, Pandas, dplyr, किंवा SQL सारख्या लायब्ररींचा वापर करून कच्चा डेटा वापरण्यायोग्य फॉरमॅटमध्ये प्रीप्रोसेस, स्वच्छ आणि रूपांतरित करण्याची क्षमता.
10. Professional perspective
व्यवसायाच्या संकल्पनांची मजबूत समज आणि डेटा अंतर्दृष्टी व्यवसाय मूल्य वाढविणाऱ्या शिफारसींमध्ये रूपांतरित करण्याची क्षमता.
अधिक माहितीसाठी पहा – https://careernama.com