હવે એન્જિનિયરિંગ વગર પણ બની શકાશે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ! જાણો આ સિક્રેટ ફોર્મ્યુલા

આ 5 સ્કિલ્સ શીખી લો અને બનો હાઈ-પેઇડ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ, ભલે તમારી પાસે કોઈ પણ ડિગ્રી હોય

આજના યુગમાં ‘ડેટા’ને નવું સોનું (New Oil) કહેવામાં આવે છે. દરેક નાની-મોટી કંપની—પછી તે Amazon હોય, Google હોય કે તમારા શહેરનું કોઈ સ્ટાર્ટઅપ—બધા જ ડેટાના આધારે નિર્ણયો લઈ રહ્યા છે. આ જ કારણે ડેટા સાયન્ટિસ્ટની માંગ આસમાને છે. અવારનવાર લોકોને એવું લાગે છે કે આ હાઈ-ટેક ફિલ્ડમાં જવા માટે IIT માંથી BTech કે એન્જિનિયરિંગની ડિગ્રી હોવી અનિવાર્ય છે, પરંતુ સત્ય એ છે કે જો તમારી પાસે સાચી સ્કિલ્સ અને લોજિકલ માઈન્ડસેટ હોય, તો તમે એન્જિનિયરિંગ બેકગ્રાઉન્ડ વગર પણ આ ક્ષેત્રમાં ટોચ પર પહોંચી શકો છો.

ચાલો વિગતવાર સમજીએ કે BTech વગર તમે ડેટા સાયન્સની દુનિયામાં કેવી રીતે પોતાની જગ્યા બનાવી શકો છો.

ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું અસલી કામ શું છે?

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ એક ‘જાસૂસ’ જેવો હોય છે. તેની પાસે ઘણો બધો કાચો ડેટા (Raw Data) હોય છે—જેમ કે ગ્રાહકોની પસંદગી, વેચાણના આંકડા અથવા હવામાનની માહિતી. તે કોડિંગ અને મેથ્સનો ઉપયોગ કરીને તે ડેટામાંથી એવા પેટર્ન શોધે છે જેનાથી કંપનીનો નફો વધી શકે અથવા કોઈ સમસ્યાનો ઉકેલ લાવી શકાય.

શૈક્ષણિક લાયકાત: શું ડિગ્રી ખરેખર મહત્વની છે?

હા, ડિગ્રી એક આધાર આપે છે, પરંતુ તે ‘એન્જિનિયરિંગ’ જ હોય તે જરૂરી નથી. જો તમે 12માં ધોરણમાં મેથ્સ ભણ્યા હોવ, તો તમારા માટે રસ્તાઓ સરળ બની જાય છે. ગ્રેજ્યુએશન માટે તમે નીચેના વિકલ્પો પર વિચાર કરી શકો છો:

અત્યાધુનિક યુદ્ધ માટે તૈયાર ભારત: 20,000 કરોડના સ્વદેશી ડ્રોનથી સજ્જ થશે સેના

કેરળમાં આજથી ચોમાસાનું સત્તાવાર આગમન, દેશના ૧૨ રાજ્યોમાં ભારે વરસાદની આશંકા

• BSc (Statistics/Mathematics): ડેટા સાયન્સનો આધાર જ આંકડાશાસ્ત્ર (Statistics) છે. જો તમારી પકડ આના પર મજબૂત હોય, તો તમે એક એન્જિનિયર કરતા પણ વધુ સારા ડેટા મોડલ બનાવી શકો છો.

• BCA (Bachelor of Computer Applications): કોડિંગ અને સોફ્ટવેરની સમજ માટે આ એક ઉત્તમ વિકલ્પ છે.

• B.Com (Economics/Finance): ડેટાનો મોટો હિસ્સો બિઝનેસ સાથે જોડાયેલો હોય છે. જો તમને ડેટા હેન્ડલિંગની સમજ હોય, તો ઇકોનોમિક્સ બેકગ્રાઉન્ડ ધરાવતા વિદ્યાર્થીઓ ડેટા એનાલિટિક્સમાં ખૂબ સફળ થાય છે.

તે 5 સ્કિલ્સ જે તમને “ઝીરોમાંથી હીરો” બનાવશે

BTech વગર સફળ થવા માટે તમારે તમારી સ્કિલ્સ પર વધુ મહેનત કરવી પડશે. આ 5 પિલર્સ તમારા કરિયરનો પાયો નાખશે:

1. પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજીસ (Programming Languages): તમારે કોમ્પ્યુટર સાથે વાત કરતા શીખવું પડશે. આના માટે Python સૌથી બેસ્ટ છે કારણ કે તે શીખવામાં સરળ છે અને તેમાં ડેટા સાયન્સ માટે ઘણી બધી લાઇબ્રેરી (જેમ કે Pandas, NumPy) ઉપલબ્ધ છે. આ સિવાય R પ્રોગ્રામિંગ પણ એક સારો વિકલ્પ છે.

2. સ્ટેટિસ્ટિક્સ અને મેથ્સ (Statistics & Math): ડેટા સાયન્સ એ કોઈ “અંદાજો” લગાવવાનું કામ નથી. પ્રોબેબિલિટી (Probability), કેલ્ક્યુલસ અને લીનિયર અલ્જેબ્રા જેવા વિષયો તમને એ સમજવામાં મદદ કરે છે કે કોઈ અલ્ગોરિધમ કેવી રીતે કામ કરે છે.

3. ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન (Data Visualization): ફક્ત ડેટા કાઢી લેવો પૂરતો નથી, તેને લોકોને સમજાવવો પણ જરૂરી છે. Tableau અથવા PowerBI જેવા ટૂલ્સ શીખો જેનાથી તમે જટિલ ડેટાને સુંદર ગ્રાફ અને ચાર્ટમાં બદલી શકો.

4. SQL (Structured Query Language): ડેટા હંમેશા ડેટાબેઝમાં સ્ટોર થાય છે. SQL એ ભાષા છે જેના દ્વારા તમે ડેટાબેઝમાંથી તમારી મનપસંદ માહિતી મેળવી શકો છો. દરેક ડેટા સાયન્ટિસ્ટ માટે આ અનિવાર્ય છે.

5. મશીન લર્નિંગ (Machine Learning): આ ડેટા સાયન્સનો સૌથી રોમાંચક ભાગ છે. આમાં તમે કોમ્પ્યુટરને એવા પ્રોગ્રામ કરતા શીખવો છો કે તે જૂના ડેટાને જોઈને ભવિષ્યની આગાહી (Prediction) કરી શકે.

કોલેજ ગયા વગર ક્યાંથી શીખવું?

આજકાલ જ્ઞાન કોલેજની દિવાલો સુધી સીમિત નથી. તમે આ પ્લેટફોર્મ્સનો સહારો લઈ શકો છો:

• Online Platforms: Coursera, Udemy અને edX પર Google અને IBM જેવી કંપનીઓના સર્ટિફિકેશન કોર્સ ઉપલબ્ધ છે.

• YouTube: ‘Sentdex’ અથવા ‘Krish Naik’ જેવી ચેનલ્સ હિન્દી અને અંગ્રેજીમાં ઉત્તમ ફ્રી કન્ટેન્ટ આપે છે.

• Kaggle: આ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ્સનું “ફેસબુક” છે. અહીં તમે અસલી ડેટા પર કોમ્પિટિશનમાં ભાગ લઈ શકો છો અને તમારી રેન્ક સુધારી શકો છો.

તમારો પોર્ટફોલિયો કેવી રીતે તૈયાર કરવો?

જ્યારે તમારી પાસે એન્જિનિયરિંગની ડિગ્રી નથી હોતી, ત્યારે તમારો પ્રોજેક્ટ પોર્ટફોલિયો જ તમારી ડિગ્રી બની જાય છે.

1. GitHub પ્રોફાઇલ બનાવો: તમારા દ્વારા લખાયેલા કોડને અહીં અપલોડ કરો.

2. રિયલ વર્લ્ડ પ્રોજેક્ટ્સ: જેમ કે ‘IPL ની જીતની આગાહી’ અથવા ‘શેર માર્કેટનું એનાલિસિસ’ કરતા પ્રોજેક્ટ્સ બનાવો.

3. Blogging: જે તમે શીખી રહ્યા છો, તે LinkedIn પર લખો. આનાથી રિક્રુટર્સની નજર તમારા પર પડે છે.

સેલરી અને કરિયરનું ભવિષ્ય

ડેટા સાયન્સ માત્ર IT પૂરતું સીમિત નથી. બેંકિંગ, હેલ્થકેર, ઈ-કોમર્સ અને સ્પોર્ટ્સમાં પણ તેની ભારે જરૂરિયાત છે.

• ફ્રેશર (Entry Level): ₹4 લાખ થી ₹8 લાખ પ્રતિ વર્ષ.

• અનુભવી (3-5 વર્ષ): ₹12 લાખ થી ₹25 લાખ પ્રતિ વર્ષ.

• સીનિયર રોલ: અનુભવ સાથે તમારો પગાર ₹50 લાખ કે તેથી વધુ પણ હોઈ શકે છે.

શરૂઆત કેવી રીતે કરવી?

જો તમે આજથી જ શરૂ કરવા માંગો છો, તો સૌથી પહેલા Python શીખવાનું શરૂ કરો અને દરરોજ ઓછામાં ઓછો 1 કલાક મેથ્સ/સ્ટેટિસ્ટિક્સને આપો. યાદ રાખો, ડેટા સાયન્સ એક મેરેથોન છે, સ્પ્રિન્ટ નથી. આમાં ડિગ્રી કરતા વધુ તમારી લોજિકલ થિંકિંગ (Logical Thinking) અને સમસ્યા ઉકેલવાની ક્ષમતા (Problem Solving)ની કિંમત છે.

હવે 10 વર્ષથી વધુ સમય નહીં મળે! જાણી લો MBBS પાસ કરવાનો નવો સરકારી નિયમ

કર્ણાટકના નવા મુખ્યમંત્રી બન્યા ડી.કે. શિવકુમાર: રાહુલ ગાંધી અને ખડગેની હાજરીમાં લીધા શપથ