वीडियो: क्या मुझे डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए डिग्री की आवश्यकता है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
प्रति एक डेटा वैज्ञानिक बनें , आप स्नातक कमा सकते हैं डिग्री कम्प्यूटर में विज्ञान , सामाजिक विज्ञान, भौतिक विज्ञान, और सांख्यिकी। सच तो यह है, अधिकांश डेटा वैज्ञानिक एक मास्टर है डिग्री या पीएचडी और वे एक विशेष कौशल सीखने के लिए ऑनलाइन प्रशिक्षण भी लेते हैं जैसे कि Hadoop या Big. का उपयोग कैसे करें आंकड़े पूछताछ
ऐसे में डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको किस तरह की डिग्री चाहिए?
बनने के तीन सामान्य चरण हैं डेटा वैज्ञानिक : स्नातक कमाएं डिग्री आईटी, कंप्यूटर में विज्ञान , गणित, भौतिकी, या अन्य संबंधित क्षेत्र; मास्टर कमाएं डिग्री में आंकड़े या संबंधित क्षेत्र; क्षेत्र में लाभ का अनुभव आप में काम करने का इरादा रखते हैं (उदा: स्वास्थ्य सेवा, भौतिकी, व्यवसाय)।
इसी तरह, डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या कदम हैं? डेटा वैज्ञानिक बनने के अपने पथ पर चलने के लिए यहां दस चरण दिए गए हैं!
- बीजगणित, सांख्यिकी और एमएल में कौशल विकसित करना।
- लव टू लव (बिग) डेटा।
- कोड करना सीखें।
- मास्टर डेटा मुंगिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग।
- वास्तविक परियोजनाओं पर काम करें।
- हर जगह ज्ञान की तलाश करें।
- संचार कौशल।
- मुकाबला करें।
साथ ही, क्या आप बिना पीएचडी के डेटा साइंटिस्ट बन सकते हैं?
आप एक की जरूरत नहीं है पीएचडी ! आप ऐसा कर सकते हैं एक अद्भुत बनो डेटा वैज्ञानिक समस्याओं को हल करने के लिए मौजूदा तरीकों को लागू करके आँकड़ा विज्ञान . आप एक की जरूरत नहीं है पीएचडी एक अच्छा "लागू" होने के लिए डेटा वैज्ञानिक . वैज्ञानिक कार्य करने के लिए अनुसंधान के लिए कौशल की आवश्यकता होती है कि आप एक करते समय सीखो पीएचडी.
क्या डेटा साइंस कठिन है?
फिर भी, उनमें से बहुत से नहीं बन जाते हैं डेटा वैज्ञानिक आख़िरकार। क्योंकि सीखना डेटा विज्ञान है कठिन .यह का संयोजन है कठिन कौशल (जैसे पायथन और एसक्यूएल सीखना) और सॉफ्ट स्किल्स (जैसे व्यावसायिक कौशल या संचार कौशल) और बहुत कुछ।
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डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए किन स्किल्स की जरूरत होती है?
8 डेटा साइंस स्किल्स जो आपको हायर प्रोग्रामिंग स्किल्स दिलाएंगी। सांख्यिकी। मशीन लर्निंग। बहुपरिवर्तनीय कलन और रैखिक बीजगणित। डेटा तकरार। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और संचार। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग। डेटा अंतर्ज्ञान