ক্যারিয়ারটি বিগ ডেটা অ্যানালিটিকসে স্যুইচ করুন


9

আমি একজন 35 বছরের আইটি পেশাদার যিনি নিখুঁতভাবে প্রযুক্তিগত। আমি প্রোগ্রামিং, নতুন প্রযুক্তি শিখতে, সেগুলি বুঝতে এবং বাস্তবায়নে ভাল am আমি স্কুলে গণিত পছন্দ করি না, তাই আমি গণিতে ভাল স্কোর করি না। আমি বিগ ডেটা অ্যানালিটিকসে ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহী। আমি বিগ ডেটা প্রযুক্তিগুলি (হ্যাডুপ ইত্যাদি) এর চেয়ে বিশ্লেষণে বেশি আগ্রহী, যদিও আমি এটি অপছন্দ করি না। যাইহোক, আমি যখন ইন্টারনেটে ঘুরে দেখি, আমি দেখতে পাচ্ছি যে, বিশ্লেষণে (ডেটা সায়েন্টিস্টস) ভাল লোকেরা মূলত গণিতের স্নাতক যারা তাদের পিএইচডি করেছেন এবং বুদ্ধিমান প্রাণীর মতো শব্দ করেছেন, যারা আমার থেকে অনেক এগিয়ে আছেন। আমার সিদ্ধান্ত সঠিক কিনা তা ভেবে আমি মাঝে মাঝে ভয় পেয়ে যাই কারণ আপনার নিজের থেকে অগ্রিম পরিসংখ্যান শেখা খুব শক্ত এবং এতে কঠোর পরিশ্রম এবং সময় বিনিয়োগ প্রয়োজন।

আমার সিদ্ধান্তটি সঠিক কিনা তা আমি জানতে চাই, বা এই কাজটি আমার কেবলমাত্র বুদ্ধিজীবীদের হাতে ছেড়ে দেওয়া উচিত যারা মর্যাদাপূর্ণ কলেজগুলিতে পড়াশোনায় জীবন কাটিয়েছেন এবং তাদের ডিগ্রি এবং পিএইচডি অর্জন করেছেন।


2
আমি মনে করি এটি স্ট্যাকএক্সচেঞ্জের জন্য কিছুটা বিস্তৃত হতে পারে এবং যদি এটি ক্যারিয়ারের পরামর্শ নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে তবে সম্ভবত এটি অফ-টপিক হিসাবে বিবেচিত হবে, তবে অন্যেরা কী ভাবছেন তা দেখুন।
শন

7
ভুলে যাবেন না যে আপনি যে লোকদের সাথে নিজেকে তুলনা করছেন তারা হলেন তারা হলেন ভাল ব্লগ পড়ার জ্ঞান আছে, উচ্চ স্ট্যাক এক্সচেঞ্জ রেপস ইত্যাদি রয়েছে, অর্থাত্ কোনও প্রতিনিধি নমুনা নয়। আপনি নিজেকে গড়ের সাথে তুলনা করছেন, গড়ের সাথে নয়। আপনি যদি একজন স্মার্ট আইটি লোক হন এবং আপনি এটি যথেষ্ট খারাপভাবে চান তবে এটি গ্রহণের জন্য রয়েছে is ডেটা তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে, এটি বিশ্লেষণ ও পরিচালনা করার আমাদের দক্ষতা সম্ভবত আরও ধীরে ধীরে। সুতরাং, প্রচুর সুযোগ রয়েছে, কেবল শিংয়ের সাহায্যে ষাঁড়টি ধরুন।
জন পাওয়েল

1
প্রতিটি সংস্থা আমার অনুমান অনুযায়ী আলাদা, তবে আমার সংস্থায় আমরা কোনও পাগল পরিসংখ্যান / গণিত করি না। যদিও প্রচলিত জ্ঞানের সমস্যার সমাধান অনেক আছে। আমি ব্যক্তিগতভাবে আমার কম্পিউটার বিজ্ঞানের পটভূমি আরও শক্তিশালী করতে চাই। আমি এই জাতীয় মূল্যকে দক্ষতার সাথে তালিকায় রাখি: ১) সাধারণ জ্ঞান, ২) কম্পিউটার বিজ্ঞান / প্রোগ্রামিং ৩) গণিত / পরিসংখ্যান।
আকাওয়াল


আপনি যদি একজন ভাল প্রোগ্রামার হন তবে আপনি সম্ভবত ইতিমধ্যে বেশ কয়েকটি গণিত ব্যবহার করছেন। আমি এমন কোনও প্রোগ্রামার কল্পনা করতে পারি না যা ভাল এবং এটি দৈনিক ভিত্তিতে গণিত ব্যবহার করে না। আপনি গণিতের সর্বোচ্চ স্তরটি কী ব্যবহার করেছেন? আপনি কোন প্রোগ্রামিংয়ের ভাষা ব্যবহার করেন এবং আপনি এটির জন্য কী ব্যবহার করেন? ডেটা সায়েন্স করার জন্য আপনার অবশ্যই পিএইচডি দরকার নেই, তবে গণিতটি অপরিহার্য।
আমস্টেল

উত্তর:


4

উচ্চ চাহিদা থাকার কারণে, কোনও আনুষ্ঠানিক ডিগ্রি ছাড়াই ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার শুরু করা সম্ভব। আমার অভিজ্ঞতা হ'ল চাকরির বর্ণনায় ডিগ্রি পাওয়া প্রায়শই একটি 'প্রয়োজনীয়তা' হয় তবে যদি নিয়োগকর্তা যথেষ্ট মরিয়া হয়ে থাকেন তবে তাতে কিছু যায় আসে না। সাধারণভাবে, এগুলি ছাড়া ছোট সংস্থাগুলির চেয়ে আনুষ্ঠানিকভাবে চাকরীর আবেদন প্রক্রিয়া সম্পন্ন বড় কর্পোরেশনে প্রবেশ করা আরও শক্ত। "লোকেদের জানা" উভয় ক্ষেত্রেই আপনাকে দীর্ঘ পথ পেতে পারে।

আপনার পড়াশোনা নির্বিশেষে, যত বেশি চাহিদা হোক না কেন, আপনার অবশ্যই কাজটি করার দক্ষতা থাকতে হবে।

আপনি উল্লেখ করে সঠিক যে উন্নত পরিসংখ্যান এবং অন্যান্য গণিত স্বতন্ত্রভাবে শেখা খুব কঠিন। ক্যারিয়ারের পরিবর্তনটি আপনি কীভাবে বদলাতে চান তা বিষয়। কিছু লোকের গণিতে 'প্রাকৃতিক প্রতিভা' থাকলেও প্রত্যেককে শেখার কাজটি করতে হয়। কিছু আরও দ্রুত শিখতে পারে তবে প্রত্যেককে শেখার জন্য সময় নিতে হবে।

এতে যেটি নেমে আসে তা হ'ল সম্ভাব্য চাকরিজীবীদের দেখানোর আপনার ক্ষমতা যা আপনার ক্ষেত্রে ক্ষেত্রের প্রতি অকৃত্রিম আগ্রহ রয়েছে এবং আপনি চাকরিতে খুব দ্রুত শিখতে সক্ষম হবেন। আপনার যত বেশি জ্ঞান থাকবে, তত বেশি প্রকল্প আপনি একটি পোর্টফোলিওতে ভাগ করতে পারবেন এবং আপনার বেল্টের অধীনে আরও কাজের অভিজ্ঞতা, উচ্চ স্তরের চাকরি যা আপনার জন্য উপলব্ধ। আপনাকে প্রথমে কোনও এন্ট্রি স্তরের অবস্থানে যেতে হবে।

আমি গণিতটি স্বাধীনভাবে অধ্যয়নের জন্য উপায়গুলি পরামর্শ দিতে পারি, তবে এটি আপনার প্রশ্নের অংশ নয়। আপাতত, কেবল জেনে রাখুন যে এটি কঠিন, তবে আপনি যদি ক্যারিয়ারে পরিবর্তন আনতে দৃ to়প্রতিজ্ঞ হন তবে সম্ভব possible লোহা গরম থাকার সময় ধর্মঘট করুন (যখন চাহিদা বেশি)।


বিদ্যালয়ের দিনগুলিতে আমি আমার গণিতে দুর্বল হওয়ার কথা উল্লেখ করেছি। আমি যখন থেকে গণিতকে বাস্তব জীবনের সমস্যা সমাধানে এর আসল ব্যবহার দেখেছি তখন থেকেই আমি এটি পছন্দ করতে শুরু করেছি :)। সুতরাং, আপনি আমাকে গণিত অধ্যয়নের উপায় সম্পর্কে পরামর্শ দিতে পারেন। আমি আপনার উত্তর পছন্দ।
KurioZ7

আমি যে সফ্টওয়্যার সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছি সে সম্পর্কে আমি সর্বদা শিখতে চাই, তারপরে সমস্যাটি সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় গণিতটি শিখি। তবে এটি সম্ভব যে আপনি আপনার দক্ষতার স্তরের উপর নির্ভর করে কেবল নতুন গণিতটি বেছে নিতে এবং এটি এখনই ব্যবহার করতে পারবেন না। নিজের সাথে সৎ হোন এবং এমন একটি সফ্টওয়্যার সমস্যা বেছে নিন যার মধ্যে গণিত রয়েছে যা আপনি ভাবেন যে আপনি নিতে পারেন। আপনার পোর্টফোলিওর অংশ হিসাবে এটিতে প্রতিদিন কাজ করুন। অনলাইনে কোর্সগুলির সাহায্যে আপনার গণিতের জ্ঞানকে প্রসারিত করুন যদি আপনি গণিতের সাথে আকর্ষক সফ্টওয়্যার সমস্যা খুঁজে পান। মূল জিনিসটি হ'ল - প্রতিদিন অধ্যয়ন করার জন্য কোড করুন বা কোড দিন।
শেলডোনক্রেজার

1

আপনি যদি গণিত পছন্দ না করেন তবে আপনার অবকাঠামোগত দিকগুলিতে আরও নজর দেওয়া উচিত। আপনি সফ্টওয়্যার স্ট্যাকের যত কম যান, ততই আপনি গণিত (ডেটা সায়েন্সের সাজানোর) থেকে পাবেন। অন্য কথায়, আপনি এমন ভিত্তি তৈরি করতে পারেন যা বিশ্লেষকদের পরিবেশন করা সরঞ্জামগুলি তৈরি করতে অন্যরা ব্যবহার করবে। ক্লৌডেরা, ম্যাপআর, ডেটাব্রিকস ইত্যাদির মতো প্রতিষ্ঠানের কথা চিন্তা করুন যে দক্ষতাগুলি কাজে আসবে সেগুলি বিতরণ করা সিস্টেম এবং ডাটাবেস ডিজাইন। আপনি গণিত ছাড়াই ডেটা বিজ্ঞানী হতে যাচ্ছেন না; এটি একটি হাস্যকর ধারণা!


1

আমার পিএইচডি করার অভিজ্ঞতার অর্থ এই নয় যে অগত্যা ডেটা সায়েন্স সংস্থার পরিবেশে ভাল হবেন, আমি ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করি এবং আমি একজন ইঞ্জিনিয়ার তবে আমি কিছু ইউনিভার্সিটি টিচারকে চিনি যারা আমার কোম্পানির সাথে সহযোগিতায় কাজ করে এবং কখনও কখনও আমি তাদের বলেছি যে তাদের দৃষ্টিভঙ্গি ঠিক ছিল না কারণ তাদের ধারণা এবং যুক্তি থাকা সত্ত্বেও তারা কোম্পানির ক্রিয়াকলাপগুলিতে প্রযোজ্য নন, সুতরাং আমাদের কিছু ডেটা মডেল সংস্থার এবং ফলাফলের জন্য উপযোগী করে তুলতে হয়েছিল তাদের মান হ'ল তাই আমাদের নতুন মডেলগুলি খুঁজতে হবে। আমার অর্থ হ'ল ডেটা সায়েন্স একটি মাল্টিডিসিপ্লিনার এরিয়া তাই একসাথে কাজ করার জন্য বিভিন্ন লোকের প্রয়োজন হয় তাই আমি মনে করি যে আপনার দক্ষতা ডেটা বিজ্ঞানী দলে খুব কার্যকর হতে পারে, আপনি কেবল কোথায় ফিট করবেন তা খুঁজে বের করতে হবে;)


1

এটি কিছুটা অফটোপিক হতে পারে তবে আমি আপনাকে এই এমওইউসি https://www.coursera.org/course/statistics মাধ্যমে যাওয়ার জন্য সুপারিশ করতে চাই । এটি পরিসংখ্যানগুলির একটি খুব ভাল এবং স্পষ্ট ভূমিকা। এটি আপনাকে তথ্য বিজ্ঞানের মূল ক্ষেত্র সম্পর্কে একটি বেস নীতি দেয়। আমি আশা করি এটি আপনার এবং পরিসংখ্যানের মধ্যে বন্ধুত্ব শুরু করার জন্য একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট হবে।


1

আমি এই উল্লিখিতটি দেখিনি, তবে মনে রাখতে হবে যে আপনি বেতনের কোনও হ্রাস দেখতে পাচ্ছেন। আপনি কতটা আয় করেন তা না জেনে আমি এটি বলছি, তবে একজন অভিজ্ঞ আইটি পেশাদার থেকে এন্ট্রি স্তরের ডেটা বিজ্ঞানী স্তরে সরিয়ে নেওয়া আপনাকে ততটা উপার্জন করতে পারে না।

ডেটা সায়েন্স বেতনের উপর 2015 বার্ট ওয়ার্কস স্টাডি-র অংশের লিঙ্কটি এখানে রয়েছে:

http://www.burtchworks.com/files/2015/05/DS-2015_Changes-in-Base-Salaries.pdf

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, স্তর 1 স্তরের পৃথক অবদানকারীদের জন্য গড় বেতন 90k (সমগ্র দেশ জুড়ে)। পুরো প্রতিবেদনে অঞ্চল ভিত্তিক ভাঙ্গন রয়েছে তবে আবার ধরে নেওয়া, আপনি অভিজ্ঞ আইটি পেশাদার, আপনি সম্ভবত এর চেয়ে আরও বেশি উপার্জন করছেন।

এন = 1 সহ কাহিনীকার গল্প: আমার ডিএস মাস্টার্স প্রোগ্রামে আমার সহপাঠীদের একজন বাড়ি, পরিবার ইত্যাদির অভিজ্ঞ জাভা বিকাশকারী ছিলেন যদিও তিনি তার সম্ভাব্য বেতনের কাজটি ডেটা বিশ্লেষণে (পকেটের বাইরে দেওয়া প্রোগ্রামের জন্য) খুব আগ্রহী ছিলেন। ডেটা অ্যানালিটিক্স বর্তমানে জাভা বিকাশকারী হিসাবে তাঁর জীবনযাত্রাকে সমর্থন করতে সক্ষম হবেন না। ফলস্বরূপ তিনি মূলত তার ডিগ্রিটি "নষ্ট" করেন এবং উন্নয়নের দিকে ফিরে যান। আমি আরও মানুষের সাথে ঘটতে দেখে সত্যিই ঘৃণা করব।


আকর্ষণীয় তথ্য জ্যাক!
KurioZ7

0

মনে রাখবেন যে "বিগ ডেটা" কোনও সংস্থার পক্ষে জড়িত থাকার কথা বলে ক্রমবর্ধমান ট্রেন্ডিং জিনিস Higher উচ্চতর আপগুলি এইচবিআর এ সম্পর্কে একটি নিবন্ধ পড়তে পারে এবং নিজেরাই বলতে পারে, "আমাকে কিছুটা পেয়েছি যে "(এগুলি যে ভুলভাবে হয় তা নয়)।

আপনার জন্য এটির অর্থ হ'ল উন্নত বিশ্লেষণগুলি সেই সংস্থার পক্ষে যতটা প্রয়োজন ঠিক তেমন প্রয়োজনীয় নয় যেহেতু কিছু পেতে এবং চালানো হতে পারে।

ভাগ্যক্রমে আপনার জন্য, বেশিরভাগ উপাদানগুলি বলেছে যে সংস্থাগুলির প্রয়োজন হতে পারে সেগুলি বিনামূল্যে। তদুপরি, আমি বিশ্বাস করি যে হর্টনওয়ার্কস এবং ক্লৌডের উভয়ই বিনামূল্যে "স্যান্ডবক্স" ভার্চুয়াল মেশিন রয়েছে, যা আপনি আপনার পিসিতে চালাতে পারেন, সাথে আপনার চারপাশে খেলতে এবং আপনার বিয়ারিংগুলি পেতে।

বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মে উন্নত বিশ্লেষণগুলি অবশ্যই মূল্যবান, তবে অনেকগুলি সংস্থাগুলি চালানোর আগে তাদের ক্রল করা শিখতে হবে।


0

এটি আমার মতে একটি সত্যিই অদ্ভুত প্রশ্ন। আপনি যদি এই নতুন দিকটি পছন্দ করেন না বা কমপক্ষে এটি খুব আকর্ষণীয় মনে করেন তবে আপনি কেন নতুন দিকে এগিয়ে যাচ্ছেন? আপনি যদি বিগ ডেটা পছন্দ করেন তবে আপনি ইতিমধ্যে মাঠে থাকা পিএইচডি বুদ্ধিমান প্রাণী সম্পর্কে কেন যত্ন করবেন? আইটি-র প্রতিটি ক্ষেত্রে সমান পরিমাণ পিএইচডি প্রাণী রয়েছে। খুব সুন্দর এই নিবন্ধটি একটি দ্রুত পড়ুন দয়া করে http://www.forbes.com/sites/louisefron/2013/09/13/why-you-cant-find-a-job-you-love/ এবং তারপর নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন যদি আপনি যথেষ্ট পরিমাণে ডেটা পছন্দ করেন এবং আপনি জ্ঞানের পর্বতে আপনার বালির শস্য যুক্ত করতে প্রস্তুত

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.