क्या आप अपना डेटा साइंस करियर शुरू करना चाहते हैं? यहां कुछ आवश्यक कदम दिए गए हैं जो आपको अपनी पहली डेटा विज्ञान नौकरी पाने में मार्गदर्शन करेंगे।
डेटा विज्ञान की नौकरी ढूँढना कोई आसान प्रयास नहीं है। कई कुशल डेटा वैज्ञानिक प्रमाणन प्राप्त करने के लिए अपने समय, ऊर्जा और संसाधनों का बलिदान करते हैं, केवल अपने नौकरी अनुप्रयोगों पर जबरदस्त प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए।
यदि वह आप हैं, तो हमारे पास आपके लिए अच्छी खबर है। अपनी पहली डेटा विज्ञान नौकरी पाना इतना कठिन नहीं है। सही कौशल सीखने से लेकर अपने वेतन पर बातचीत करने तक, अपनी पहली डेटा विज्ञान नौकरी पाने के आठ चरण यहां दिए गए हैं।
1. इन-डिमांड डेटा साइंस कौशल को पहचानें और विकसित करें
भर्तीकर्ता और नियुक्ति प्रबंधक ऐसे कौशल सेट की तलाश करते हैं जिससे उनकी कंपनियों को सबसे अधिक लाभ हो। इसलिए, किसी भी पद के लिए आवेदन करने से पहले सुनिश्चित करें कि आप डेटा विज्ञान कौशल हासिल कर लें जो आपको बढ़त प्रदान करता है। अधिकांश उच्च-भुगतान वाली डेटा विज्ञान भूमिकाओं के लिए प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी, डेटा प्रबंधन, अर्थमिति आदि में दक्षता की आवश्यकता होती है।
इन कौशलों को विकसित करने से आपकी नौकरी की संभावनाएँ बढ़ जाती हैं, क्योंकि नियोक्ता चाहते हैं कि अनुभवी व्यक्ति उनके डेटा के साथ काम करें और उसका मूल्य निकालें। इस प्रकार, जानबूझकर व्यावहारिक ज्ञान प्राप्त करें वास्तविक दुनिया का एसक्यूएल अनुभव, उच्च-मांग वाले क्षेत्रों में प्रमाणन अर्जित करें, और अपनी तकनीकी विशेषज्ञता को बढ़ाएं।
सही कौशल सीखना आवश्यक है, लेकिन सही शस्त्रागार के बिना आपको वांछित परिणाम मिलने की संभावना कम है। नियोक्ताओं की विशिष्ट आवश्यकताएँ होती हैं, और प्रत्येक उपकरण या सॉफ़्टवेयर उन्हें आकर्षित नहीं कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक नियोक्ता अपने डेटाबेस को प्रबंधित करने के लिए SQL लाइब्रेरी का उपयोग कर सकता है। एक SQL प्रोग्रामर जिसे उस लाइब्रेरी का बहुत कम या कोई ज्ञान नहीं है, वह इसे प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में असमर्थ होगा, जिससे उनकी संभावनाओं पर नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा।
लोकप्रिय उपकरणों के महान उदाहरणों में शामिल हैं पायथन के लिए डेटा विज्ञान पुस्तकालय, ज्यूपिटर नोटबुक, गिट, टेबलौ, और बहुत कुछ। ये उपकरण आपके कौशल में विविधता लाते हैं और नौकरी बाजार में आपकी संभावनाओं को व्यापक बनाते हैं।
3. एक विजयी बायोडाटा और पोर्टफोलियो तैयार करें
के अनुसार ज़िपिया61% नियुक्ति प्रबंधक नौकरी की संभावनाओं को बढ़ावा देने के लिए अनुकूलित बायोडाटा को नंबर एक रणनीति के रूप में देखते हैं। इसलिए, अपनी पहली डेटा साइंस नौकरी पाने के लिए एक अच्छा बायोडाटा तैयार करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह एक उत्कृष्ट पहली छाप बनाता है।
सुनिश्चित करें कि आपका बायोडाटा पेशेवर है और आपके कौशल और उपलब्धियों को उजागर करने वाले पढ़ने में आसान प्रारूप का उपयोग करता है। अन्य आवश्यक एक विजयी बायोडाटा के लिए युक्तियाँ इसमें नौकरी विवरण से कीवर्ड का उपयोग करना, संक्षिप्त सारांश लिखना, मात्रात्मक परिणामों को उजागर करना और उल्लेखनीय प्रमाणपत्र शामिल करना शामिल है।
इसके अलावा, एक ऑनलाइन पोर्टफोलियो जो आपके व्यावहारिक अनुभव को प्रदर्शित करता है, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में आपकी क्षमताओं को प्रदर्शित करने में सर्वोपरि है। इसे अपने बायोडाटा में संलग्न करने से आपके नियोक्ता को आपकी योग्यता देखने को मिलती है, जिससे आपकी संभावनाएँ बढ़ जाती हैं।
4. जॉब के लिए अपलाइ करें
अन्य सभी आवेदनों की तरह, आपको नौकरी विवरण को ध्यान से पढ़ना चाहिए और अपनी वांछित स्थिति से परिचित होना चाहिए। इसके अतिरिक्त, आप जिस उद्योग में आवेदन कर रहे हैं और जिन समस्याओं को आपके संभावित नौकरी विवरण में हल करना है, उसके बारे में सब कुछ जानें।
नौकरी की पोस्टिंग खोजते समय, चयनात्मक रहें और रणनीतिक रूप से उन नौकरियों के लिए जाएं जिनकी आप आवश्यकताएं पूरी करते हैं और जिनमें आपकी रुचि है। साथ ही, अपने बायोडाटा और कवर लेटर को हमेशा प्रत्येक पद के अनुरूप बनाएं और अपने आवेदन में नियोक्ता का नाम और संपर्क जानकारी शामिल करें। ऐसा इसलिए है क्योंकि एक खराब एप्लिकेशन इनमें से एक हो सकता है जिन कारणों से आप साक्षात्कार नहीं दे सकते.
आप नौकरी की पोस्टिंग कहां पा सकते हैं? आपके पास कई विकल्प हैं, जिनमें जॉब वेबसाइट, कंपनी करियर पेज और नेटवर्किंग प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं Linkedin. आप जो भी चुनें, प्रस्ताव मिलने तक आवेदन करते रहें। अस्वीकृति या चुप्पी से हतोत्साहित न हों, और अपने बायोडाटा और कवर लेटर में सुधार करते रहें, अपने नेटवर्क का विस्तार करें और नए अवसरों की तलाश करें।
5. साक्षात्कार की तैयारी करें
अपने साक्षात्कारकर्ता को प्रभावित करना डेटा विज्ञान की नौकरी पाने की कुंजी है। इसलिए, अपनी निर्धारित साक्षात्कार तिथि से पहले तकनीकी और सॉफ्ट कौशल के अपने ज्ञान को ताज़ा करके पर्याप्त तैयारी करना आवश्यक है।
सांख्यिकी, संभाव्यता, प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है, क्योंकि ये शीर्ष डेटा विज्ञान कौशल हैं जिनकी किसी भी नियोक्ता को आवश्यकता होगी। आपको डेटा की सफाई और फ़िल्टरिंग पर एक व्यावहारिक पुनश्चर्या की भी आवश्यकता होगी क्योंकि साक्षात्कारकर्ता सैद्धांतिक प्रश्नों की तुलना में अधिक व्यावहारिक प्रश्न पूछना पसंद करते हैं।
इस बीच, किसी ऐसे कोड या मॉडल की बिना सोचे-समझे नकल करने से बचें जो आपका नहीं है या साक्षात्कार के दौरान आपको धोखा देने से बचें। एक साक्षात्कार का उद्देश्य आपके गहन ज्ञान का परीक्षण करना और यह मूल्यांकन करना है कि आप नौकरी पर क्या दोहरा सकते हैं। इसलिए, प्रक्रिया को समझे बिना किसी के काम की नकल करना या उसे रटना आपके साक्षात्कार में बाधा डाल सकता है।
अंत में, दूसरों के साथ सहयोग करने की आपकी क्षमता का परीक्षण करने के लिए आपसे कुछ व्यवहार संबंधी प्रश्न पूछे जा सकते हैं। इनमें पिछली असहमतियों, कठिन परिस्थितियों, गलतियों और आपने उनसे कैसे निपटा, इसके बारे में पूछताछ शामिल होगी। यह जानने से कि क्या अपेक्षा की जानी चाहिए और अपने उत्तर पहले से तैयार करने से इन अनुभागों के दौरान आपके रुकने की संभावना कम हो जाती है।
6. अनुसरण करें और प्रतिक्रिया प्राप्त करें
अनुवर्ती कार्रवाई नियोक्ता को आपकी योग्यताओं की याद दिलाकर और नौकरी के प्रति आपकी रुचि और उत्साह को मजबूत करके आपकी संभावनाओं को बढ़ाती है। यह आपको अन्य उम्मीदवारों से अलग दिखने में भी मदद कर सकता है जो इसका अनुसरण नहीं कर सकते हैं या इसे कम प्रभावी ढंग से कर सकते हैं।
प्रभावी ढंग से पालन करने के लिए, संपर्क करने से पहले उचित समय सीमा तक प्रतीक्षा करें, आमतौर पर आवेदन करने या साक्षात्कार के एक या दो सप्ताह बाद। बहुत बार या जल्द ही कार्रवाई करने से नियोक्ता पर दबाव पड़ सकता है या वह अनावश्यक रूप से दबाव में आ सकता है।
इसके अलावा, अपने अनुवर्ती संदेश को संक्षिप्त और स्पष्ट रखना याद रखें, चाहे वह ईमेल हो, फोन कॉल हो या नोट हो। आप आधिकारिक उद्देश्यों के लिए जाँच कर रहे हैं, किसी प्रियजन के साथ अनौपचारिक संचार के लिए नहीं, और सीधे मुद्दे पर जाने से आपके साक्षात्कारकर्ता की रुचि बनाए रखने में मदद मिलती है। व्यावसायिक रूप से अपना उद्देश्य बताएं, अपनी रुचि की पुष्टि करें, अपनी योग्यताएं दोहराएं और अपना आभार व्यक्त करें।
यदि आपको नकारात्मक प्रतिक्रिया मिलती है, तो याद रखें कि अस्वीकृति होती है, और इसे व्यक्तिगत रूप से न लें। इसके बजाय, अवसर की सराहना करें, अनुभव से सीखें और पुनः प्रयास करें। इससे अगली बार आपकी संभावनाएँ बेहतर होंगी और आपको पिछली बार से बेहतर नौकरी भी मिल सकती है।
7. अपने वेतन और लाभों पर बातचीत करें
पैसा हमेशा एक नाजुक मुद्दा होता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि आपको अपने नियोक्ता के साथ वेतन संबंधी बातचीत से कतराना चाहिए। स्क्रीनिंग, साक्षात्कार और भर्तीकर्ता को वेतन का भुगतान करना महंगा है, इसलिए कंपनियां आम तौर पर ऑफ़र खींचने में अनिच्छुक होती हैं।
हालाँकि, अपना मामला विनम्रता से रखना और उचित जानकारी के साथ उसका समर्थन करना महत्वपूर्ण है। उच्च आय का अनुरोध करने के लिए, बाजार डेटा, प्रतिस्पर्धी वेतन, या उच्च-स्तरीय डेटा विज्ञान शिक्षा के साथ अपनी मांग की पुष्टि करें। फिर, अपनी न्यूनतम, लक्ष्य और आदर्श मात्रा निर्धारित करें और अपना आदर्श पूछें। इस तरह, आपके नियोक्ता को आपके लिए उपयुक्त आय का बेहतर अंदाजा हो जाता है और वे जितना संभव हो उतना बेहतर करने की कोशिश करते हैं।
अनम्य मामलों में, ध्यान रखें कि आप कंपनी के साथ अनुकूल समझौता कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप साइनिंग बोनस, इक्विटी, अधिक भुगतान वाली छुट्टी (पीटीओ), दूरस्थ कार्य या लचीले घंटों का अनुरोध कर सकते हैं।
अंत में, केवल अपनी आवश्यकताओं पर विचार न करें; सम्मानपूर्वक सौदे करने के ऐसे तरीके खोजें जो आपके और व्यवसाय के लिए सर्वोत्तम हों। इन उचित वेतन के लिए युक्तियाँ और सामान्य बातचीत कौशल आपको निश्चित रूप से एक शानदार प्रस्ताव दिलाएगा।
8. नेटवर्क बनाएं और रेफरल प्राप्त करें
अपने काम को प्राथमिकता देने में कुछ भी गलत नहीं है, लेकिन नेटवर्किंग को महत्वहीन समझना आपके पेशेवर विकास के लिए खतरनाक है। नेटवर्किंग आपके कौशल को निखारती है, आपको रुझानों में शीर्ष पर रखती है, और रेफरल और कनेक्शन के माध्यम से अवसरों के द्वार खोलती है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आप लोगों के साथ स्थायी बंधन बना सकते हैं और उनके अनुभवों से सीख सकते हैं।
सबसे पहले, आप नेटवर्क के विभिन्न तरीकों की तलाश करना चाहते हैं, जैसे मीटअप, पॉडकास्ट, वन-टू-वन कॉल, कलह, ट्विटर, Linkedin, या अन्य सोशल मीडिया। आपके व्यक्तित्व और नौकरी की स्थिति के आधार पर एक ऐसी रणनीति खोजें जो आपके लिए कारगर हो, और उसके साथ चलें। फिर भी, कभी-कभार अपने आराम क्षेत्र से बाहर निकलना न भूलें, क्योंकि नियमित नेटवर्किंग रणनीति पर लगातार टिके रहने की तुलना में इससे आपको अधिक लाभ होगा।
डेटा साइंस में आगे क्या है?
अपनी पहली डेटा विज्ञान नौकरी पाने के बाद, आपका अगला कदम अनुभव प्राप्त करना होना चाहिए, और कागल जैसे मजबूत डेटा विज्ञान समुदायों के साथ सहयोग करना इसे प्राप्त करने का एक तरीका है।
कागल के साथ, आप वास्तविक डेटासेट के साथ काम करके और अनगिनत कोड उदाहरणों का विश्लेषण करके अपने कौशल को तेज कर सकते हैं। इसके अलावा, आप प्रतियोगिताओं से पुरस्कार और मान्यता जीत सकते हैं, मंचों पर प्रश्न पूछ सकते हैं, उद्योग विशेषज्ञों के साथ मित्रता बना सकते हैं और नए अवसरों से अवगत हो सकते हैं।
