डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए कौन सा कोर्स करना होगा?

डाटा साइंटिस्ट: डिग्री बनाम सर्टिफिकेशन कोर्स

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए कौन सा कोर्स करना होगा यह समझना आपके करियर की नींव रखने के लिए आवश्यक है। सही शैक्षणिक विकल्प चुनने से आप भविष्य की तकनीकी चुनौतियों के लिए तैयार होते हैं। आधुनिक उद्योग की मांग के अनुसार कौशल विकसित करना आर्थिक विकास और नौकरी की सुरक्षा सुनिश्चित करने में मदद करता है।

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए कौन सा कोर्स करना होगा?

यह सवाल कई छात्रों को परेशान करता है, और इसका कोई एक सटीक जवाब नहीं है - यह पूरी तरह आपकी वर्तमान शैक्षणिक योग्यता पर निर्भर करता है। मुख्य रूप से, आप 12वीं के बाद B.Sc Data Science, B.Tech AI & Data Science, या ग्रेजुएशन के बाद Post Graduate Program (PGP) चुन सकते हैं।

सच कहूं तो, मैंने कई लोगों को सिर्फ एक कोर्स के दम पर नौकरी की उम्मीद करते देखा है। लेकिन केवल डिग्री काफी नहीं है। भारत में डाटा साइंस की नौकरियों में पिछले पांच वर्षों में काफी वृद्धि हुई है। इसके बावजूद, कई पद इसलिए खाली रह जाते हैं क्योंकि उम्मीदवारों के पास बुनियादी व्यावहारिक कौशल नहीं होता।

^[2] मैं भी शुरुआत में यही सोचता था कि बस कोर्स कर लूं तो काम हो जाएगा। लेकिन एक ऐसी आम गलती है जो 90% नए छात्र कोर्स चुनते समय करते हैं - मैं इसके बारे में पोर्टफोलियो वाले हिस्से में विस्तार से बताऊंगा।

12वीं के बाद सही अंडरग्रेजुएट कोर्स चुनना

यदि आपने 12वीं कक्षा (गणित विषय के साथ) पूरी कर ली है, तो आपके पास सबसे मजबूत और सुरक्षित विकल्प मौजूद हैं।

B.Tech in Computer Science / AI & Data Science

यह 4 साल का कोर्स प्रोग्रामिंग और एल्गोरिदम के लिए सबसे शानदार नींव बनाता है। यह थोड़ा कठिन है। बहुत कठिन। लेकिन यह आपको कोडिंग और डेटा स्ट्रक्चर - जो तकनीकी साक्षात्कारों के लिए बेहद महत्वपूर्ण है - इतनी गहराई से सिखाता है कि आप किसी भी टेक कंपनी का इंटरव्यू निकाल सकते हैं।

B.Sc. in Data Science या Applied Mathematics

यह 3 साल का कोर्स गणित और सांख्यिकी (Statistics) पर अधिक केंद्रित है। यदि आपको कोडिंग से थोड़ा डर लगता है, तो यह एक अच्छा शुरुआती विकल्प हो सकता है। हालांकि, इंडस्ट्री में टिके रहने के लिए बाद में आपको खुद से प्रोग्रामिंग सीखनी ही पड़ेगी।

वर्किंग प्रोफेशनल्स के लिए पोस्टग्रेजुएट और डिप्लोमा

यहाँ एक बात आपको हैरान कर सकती है। अगर आप पहले से ही किसी अन्य क्षेत्र में ग्रेजुएट हैं (जैसे B.Com या B.A), तो दोबारा 4 साल की तकनीकी डिग्री लेना कतई समझदारी नहीं है।

ऐसे में 6 से 12 महीने के Post Graduate Diploma (PGP) सबसे प्रभावी होते हैं। आमतौर पर कई करियर बदलने वाले पेशेवर इन्हीं शार्ट-टर्म कोर्सेज के जरिए डाटा साइंस इंडस्ट्री में प्रवेश करते हैं। ^[3] ध्यान रहे। इन कोर्सेज में बहुत तेज गति से पढ़ाया जाता है। आपको हर दिन कम से कम 3 से 4 घंटे अतिरिक्त कोडिंग अभ्यास के लिए देने होंगे, अन्यथा आप पीछे छूट जाएंगे।

सफलता का रोडमैप - सिर्फ कोर्स काफी नहीं है

पाइथन सीखें। एसक्यूएल (SQL) मास्टर करें। मशीन लर्निंग को समझें। ये तीन कदम सुनने में जितने आसान लगते हैं, हकीकत में इन्हें लागू करने के लिए रातों की नींद गंवानी पड़ती है और महीनों तक सिर्फ लाल रंग के एरर मैसेज के साथ जूझना पड़ता है - यही असल परीक्षा है।

यहाँ वह आम गलती है जिसका मैंने पहले जिक्र किया था: छात्र सोचते हैं कि सर्टिफिकेट ही नौकरी दिलाएगा। हकीकत में, जब आप इंटरव्यू में बैठते हैं, तो कोई आपका महँगा सर्टिफिकेट नहीं देखता। वे देखते हैं कि आपने कौन से असली डेटासेट पर काम किया है। कई हायरिंग मैनेजर किसी भी सर्टिफिकेट से ज्यादा आपके गिटहब (GitHub) पोर्टफोलियो और व्यावहारिक कोडिंग क्षमता को महत्व देते हैं। ^[4]

विभिन्न डाटा साइंस कोर्सेज की तुलना

⭐ B.Tech in AI & Data Science (अनुशंसित)

- 12वीं पास छात्रों के लिए सबसे अच्छा विकल्प

- कैंपस प्लेसमेंट के मजबूत अवसर और उच्च प्रारंभिक वेतन

- 4 साल

- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, एल्गोरिदम और डीप कोडिंग

B.Sc in Data Science

- गणित में रुचि रखने वाले 12वीं पास छात्र

- एंट्री लेवल डेटा एनालिस्ट भूमिकाओं के लिए उपयुक्त

- 3 साल

- सांख्यिकी, गणित और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

PG Diploma in Data Science

- ग्रेजुएट या वर्किंग प्रोफेशनल्स जो करियर बदलना चाहते हैं

- व्यक्तिगत पोर्टफोलियो और पिछले काम के अनुभव पर अत्यधिक निर्भर

- 6 से 12 महीने

- व्यावहारिक उद्योग कौशल और टूल ट्रेनिंग (Tableau, Python)

राहुल का नॉन-टेक से डाटा एनालिस्ट बनने का सफर

राहुल, दिल्ली में एक 28 वर्षीय मार्केटिंग एग्जीक्यूटिव, अपने करियर ग्रोथ से निराश था। वह डाटा साइंस सीखना चाहता था लेकिन उसे डर था कि उसका नॉन-तकनीकी बैकग्राउंड एक बड़ी बाधा बनेगा। उसने एक महंगा 12 महीने का ऑनलाइन PGP कोर्स बुक कर लिया।

शुरुआत के दो महीने बहुत भयानक थे। पाइथन के बेसिक लूप्स और स्टैटिस्टिक्स के फॉर्मूले देखकर उसका सिर घूम जाता था। उसने हर वीडियो ट्यूटोरियल देखने की कोशिश की, लेकिन जब खुद कोड लिखने की बारी आती, तो स्क्रीन पूरी तरह ब्लैंक हो जाती थी और उसे हताशा महसूस होती थी।

हार मानने से ठीक पहले, उसने अपना तरीका बदला। उसने कोर्स के लंबे थ्योरी वीडियो छोड़ दिए और सीधे एक छोटे से प्रोजेक्ट - 'दिल्ली के हाउसिंग प्राइस प्रेडिक्शन' - पर काम करना शुरू किया। हर एरर को सर्च किया और फोरम से एक-एक लाइन का कोड समझना शुरू किया।

8 महीने बाद, उसने 3 मजबूत प्रोजेक्ट्स का एक पोर्टफोलियो तैयार कर लिया। इस व्यावहारिक अनुभव के आधार पर, उसे एक ई-कॉमर्स स्टार्टअप में नौकरी मिल गई, जहां उसकी सैलरी में 40% की वृद्धि हुई। उसने सीखा कि सिर्फ कोर्स का वीडियो देखना नहीं, बल्कि खुद कोड लिखकर गलतियां करना ही असल काम है।