ડેટા સાયન્સમાં છે લાખોની કમાણી! જાણો કઈ સ્કિલ્સ શીખીને તમે પણ બની શકો છો સફળ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ
આજના ડિજિટલ યુગમાં ‘ડેટા’ ને નવું ‘તેલ’ (Data is the new oil) કહેવામાં આવે છે. દરેક મોટી કંપની, પછી તે એમેઝોન હોય, ગૂગલ હોય કે પછી કોઈ નાનું સ્ટાર્ટઅપ, તેના ભવિષ્યના નિર્ણયો ડેટાના આધારે લે છે. આ ડેટાને સમજવો, તેને પ્રોસેસ કરવો અને તેમાંથી ઉપયોગી માહિતી બહાર કાઢવાનું કામ છે—એક ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું.
જો તમે પણ ટેક્નોલોજી અને લોજિક પ્રત્યે ઉત્સાહી છો, તો ડેટા સાયન્સ તમારા માટે કરિયરનો શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ હોઈ શકે છે. એક સામાન્ય માન્યતા છે કે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બનવા માટે BTech કે એન્જિનિયરિંગની ડિગ્રી હોવી અનિવાર્ય છે, પરંતુ સત્ય એ છે કે યોગ્ય કૌશલ્ય (Skills) અને મહેનત સાથે તમે એન્જિનિયરિંગની ડિગ્રી વગર પણ આ ક્ષેત્રમાં ઊંચાઈઓને આંબી શકો છો.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ આખરે કરે છે શું?
ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું કામ એક જાસૂસ જેવું હોય છે. તેમને વિખેરાયેલા અને વિશાળ ડેટાના ઢગલામાંથી કામની માહિતી શોધવાની હોય છે. તેઓ આંકડાશાસ્ત્ર (Statistics), પ્રોગ્રામિંગ અને ગાણિતિક મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરીને નક્કી કરે છે કે કંપનીએ આગળ શું કરવું જોઈએ. ઉદાહરણ તરીકે, નેટફ્લિક્સ કેવી રીતે જાણી જાય છે કે તમને કઈ ફિલ્મ પસંદ આવશે? આ ડેટા સાયન્સનો જ કમાલ છે.
સાચી શરૂઆત: 12મા પછીનો રસ્તો
જો તમે અત્યારે સ્કૂલમાં છો અને તમારું કરિયર પ્લાન કરી રહ્યા છો, તો 12મામાં ‘સાયન્સ (મેથ્સ સાથે)’ની પસંદગી તમારા માટે મદદરૂપ થશે. ગણિત અને આંકડાશાસ્ત્ર એ ડેટા સાયન્સનો પાયો છે. જોકે, જો તમે આર્ટસ કે કોમર્સ ભણ્યા હોવ અને તમારામાં લોજિક સમજવાની ક્ષમતા હોય, તો પણ તમે આ ફિલ્ડમાં આવી શકો છો.
ગ્રેજ્યુએશનમાં શું વિકલ્પો છે?
એન્જિનિયરિંગ સિવાય પણ ઘણા રસ્તા છે જે તમને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બનાવી શકે છે:
-
BSc (ગણિત/આંકડાશાસ્ત્ર/કમ્પ્યુટર સાયન્સ): આ ડિગ્રી તમને ડેટા પાછળની થીયરી સમજવામાં મદદ કરે છે.
-
BCA (બેચલર ઓફ કમ્પ્યુટર એપ્લિકેશન): આ પ્રોગ્રામિંગ અને સોફ્ટવેરની વ્યવહારુ સમજ માટે શ્રેષ્ઠ કોર્સ છે.
-
BA/BCom: જો તમે આ વિષયો સાથે ગ્રેજ્યુએશન કર્યું હોય, તો પણ તમે ડેટા સાયન્સના ઓનલાઇન કોર્સ (જેમ કે Coursera, Udemy કે PG ડિપ્લોમા) દ્વારા આ ક્ષેત્રમાં પ્રવેશ કરી શકો છો.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બનવા માટે જરૂરી ‘સ્કિલ સેટ’
ડિગ્રી કરતાં તમારી ‘સ્કિલ’ વધુ મહત્વની છે. ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બનવા માટે તમારે નીચેની વસ્તુઓ શીખવી જોઈએ:
-
પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ (Python/R): પાયથોન ડેટા સાયન્સની સૌથી લોકપ્રિય ભાષા છે કારણ કે તે શીખવામાં સરળ છે.
-
આંકડાશાસ્ત્ર અને ગણિત (Statistics & Mathematics): ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે સંભાવના (Probability) અને આંકડાશાસ્ત્રના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો જરૂરી છે.
-
SQL: ડેટાબેઝમાંથી ડેટા મેળવવા માટે SQL નું જ્ઞાન અનિવાર્ય છે.
-
મશીન લર્નિંગ (Machine Learning): આ એ કળા છે જેના દ્વારા કમ્પ્યુટર જાતે ડેટામાંથી શીખવાનું શરૂ કરે છે.
-
ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન (Tableau/Power BI): ડેટાને સરળ ગ્રાફ કે ચાર્ટમાં બદલવા માટે આ સાધનોની જરૂર પડે છે.
BTech વગર શરૂઆત કેવી રીતે કરવી?
જો તમે એન્જિનિયરિંગ ગ્રેજ્યુએટ નથી, તો ચિંતા કરશો નહીં. આજે શીખવા માટે ઘણા સ્ત્રોતો ઉપલબ્ધ છે:
-
ઓનલાઇન કોર્સ: Coursera, edX અને UpGrad જેવા પ્લેટફોર્મ પરથી તમે ડેટા સાયન્સના સર્ટિફિકેટ કોર્સ કરી શકો છો.
-
પ્રેક્ટિસનું મહત્વ: માત્ર થીયરી વાંચવાથી કામ નહીં ચાલે. Kaggle જેવી વેબસાઇટ્સ પર જાઓ, ત્યાં રહેલા ડેટાસેટ સાથે પ્રયોગ કરો અને તમારા નાના પ્રોજેક્ટ્સ બનાવો.
-
પોર્ટફોલિયો: તમારા પ્રોજેક્ટ્સને ‘GitHub’ પર અપલોડ કરો. કંપનીઓ ઘણીવાર ડિગ્રી કરતાં તમારા પ્રોજેક્ટ્સ અને પોર્ટફોલિયો જોવાનું વધુ પસંદ કરે છે.
કરિયર અને કમાણીની તકો
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ આજે સૌથી વધુ પગાર આપતી નોકરીઓમાંની એક છે. એક ફ્રેશર ડેટા સાયન્ટિસ્ટ ભારતમાં વાર્ષિક 4 થી 8 લાખ રૂપિયાના પેકેજથી શરૂઆત કરી શકે છે. જેમ જેમ તમારો અનુભવ વધે તેમ, આ પગાર 20 થી 30 લાખ કે તેથી વધુ થઈ શકે છે. બેન્કિંગ, હેલ્થકેર, ઈ-કોમર્સ અને મનોરંજન—લગભગ દરેક સેક્ટરમાં આજે ડેટા સાયન્ટિસ્ટની ભારે માંગ છે.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બનવું એ એક મુસાફરી છે, કોઈ મંજિલ નહીં. તેમાં સતત શીખવાની અને પોતાને અપડેટ રાખવાની જરૂર છે. જો તમારામાં જિજ્ઞાસા છે અને તમને ડેટા સાથે રમવું ગમે છે, તો ડિગ્રીનો અવરોધ તમને ક્યારેય રોકી શકશે નહીં. આજે જ પાયથોન શીખવાનું શરૂ કરો, નાના પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરો અને તમારી જાતને આ ડિજિટલ ક્રાંતિનો હિસ્સો બનાવો. યાદ રાખો, આ ક્ષેત્રમાં તમારી ડિગ્રી કરતાં તમારી ‘Problem Solving’ ની ક્ષમતા વધુ મહત્વની છે.
