Data Science Skills: ડેટાને 21મી સદીનું નવું ‘તેલ’ કહેવામાં આવે છે. દરેક નાની-મોટી કંપની પોતાના બિઝનેસને વધારવા, યોગ્ય નિર્ણયો લેવા અને ગ્રાહકોને સમજવા માટે ડેટાનો સહારો લઈ રહી છે. આ જ કારણ છે કે ડેટા સાયન્સ આજના સમયમાં સૌથી વધુ ટ્રેન્ડિંગ અને સૌથી વધુ પગાર આપતા કરિયર વિકલ્પોમાંથી એક બની ગયું છે. જો તમે પણ ડેટા સાયન્સના ક્ષેત્રમાં ખાસ ઓળખ બનાવવા માંગતા હો, તો આ નિર્ણય કરિયરને નવી ઊંચાઈ સુધી લઈ જઈ શકે છે.
ડેટા સાયન્સમાં પ્રવેશ કરતા પહેલાં એ સમજવું ખૂબ જ જરૂરી છે કે માત્ર કોઈ એક ડિગ્રી અથવા નાનો-મોટો કોર્સ કરી લેવો પૂરતો નથી. આ ક્ષેત્રમાં આગળ વધવા માટે કેટલીક ખાસ ટેક્નિકલ અને પ્રેક્ટિકલ સ્કિલ્સ પર કામ કરવું જરૂરી છે. આ મૂળભૂત સ્કિલ્સ પર મજબૂત પકડ બનાવીને તમે શ્રેષ્ઠ પેકેજવાળી શાનદાર નોકરી મેળવી શકો છો. જાણો એવી 7 જબરદસ્ત અને જરૂરી સ્કિલ્સ, જે દરેક પ્રોફેશનલ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ પાસે હોવી જોઈએ.
ડેટા સાયન્સ માટે જરૂરી સ્કિલ્સ
આ દિવસોમાં મોટાભાગના યુવાનો ડેટા સાયન્સના પાર્ટ ટાઇમ અથવા ફુલ ટાઇમ કોર્સ કરી રહ્યા છે. તેનાથી તેમને વધુ સારી નોકરી મળી રહી છે. જો તમે પણ ડેટા સાયન્સમાં કરિયર બનાવવા ઇચ્છુક છો, તો જાણો એવી કેટલીક સ્કિલ્સ, જે કરિયરને બૂસ્ટ કરવામાં મદદ કરશે.
1. પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ (Python અથવા R)
ડેટા સાયન્સની શરૂઆત કોડિંગથી થાય છે. Python આ ક્ષેત્રની સૌથી સરળ અને પસંદગીની ભાષા છે. તેમાં ડેટા હેન્ડલિંગ માટે ઘણી બધી લાઇબ્રેરી મળે છે. જ્યારે સ્ટેટિસ્ટિક્સ માટે R ભાષા પણ ખૂબ ઉપયોગી માનવામાં આવે છે.
2. મેથેમેટિક્સ એન્ડ સ્ટેટિસ્ટિક્સ
ડેટાના મોટા-મોટા જથ્થામાંથી યોગ્ય અર્થ કાઢવા માટે ગણિતનું જ્ઞાન જરૂરી છે. પ્રોબેબિલિટી, લિનિયર અલ્જેબ્રા અને સ્ટેટિસ્ટિક્સના ફોર્મ્યુલા જ ડેટાની પેટર્નને યોગ્ય રીતે સમજવામાં અને તેનું યોગ્ય અનુમાન લગાવવામાં મદદ કરે છે.
3. ડેટા રૅન્ગલિંગ અને ક્લીનિંગ
કંપનીઓને મળતો ડેટા ઘણીવાર અવ્યવસ્થિત અને અધૂરો હોય છે. તે વિખરાયેલા ડેટાને સાફ કરવો, તેની ખામીઓને સુધારવી અને તેને ઉપયોગ માટે યોગ્ય બનાવવો ડેટા સાયન્ટિસ્ટના સૌથી મહત્વપૂર્ણ કાર્યોમાં સામેલ છે.
4. મશીન લર્નિંગ કૉન્સેપ્ટ
ડેટાના આધારે એવા મોડલ તૈયાર કરવા, જે ભવિષ્ય વિશે કંઈક જણાવી શકે એટલે કે આગાહી કરી શકે, તેને મશીન લર્નિંગ કહેવામાં આવે છે. આ માટે સુપરવાઇઝ્ડ અને અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગના અલગ-અલગ અલ્ગોરિધમની સારી સમજ હોવી પણ જરૂરી છે.
5. ડેટા વિઝ્યુઅલાઇઝેશન
જટિલ આંકડાઓને સરળ ચાર્ટ્સ અને ગ્રાફ્સમાં બદલવું એક કળા છે. આ માટે Tableau, Power BI અથવા Pythonની Matplotlib જેવી લાઇબ્રેરી શીખવી પડે છે. તેનાથી નોન-ટેક્નિકલ લોકો પણ તમારી વાત સરળતાથી સમજી શકે છે.
6. SQL અને ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ
કંપનીઓનો ડેટા રિલેશનલ ડેટાબેઝમાં સ્ટોર થાય છે. SQL (સ્ટ્રક્ચર્ડ ક્વેરી લેંગ્વેજ)ની મદદથી તમે તે વિશાળ ડેટાબેઝમાંથી મનગમતો ડેટા કાઢી શકો છો અને તેના પર કામ કરી શકો છો.
7. બિઝનેસ સેન્સ અને કમ્યુનિકેશન
ટેક્નિકલ જ્ઞાનની સાથે કંપનીના બિઝનેસ મોડલની સમજ હોવી પણ જરૂરી છે. ડેટામાંથી મળેલા પરિણામોને કંપનીના અધિકારીઓને સરળ ભાષામાં સમજાવવું જ તમને કોઈ સામાન્ય કોડરથી અલગ અને વધુ મૂલ્યવાન બનાવે છે.
