নীচে আমার নিজের অভিজ্ঞতার পরামর্শের কয়েকটি বিষয় রয়েছে। আমি যেটা আমার কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করি সেগুলি থেকে আমি মোটামুটিভাবে তাদের অর্ডার করেছি। আপনি যখন কোনও প্রোগ্রাম চয়ন করেন, নীচের কয়েকটি পয়েন্টকে বিবেচনায় নিয়ে আপনি একে অপরের বিরুদ্ধে তুলতে পারেন।
ব্যক্তিগতভাবে আপনার জন্য সেরা পছন্দ করার চেষ্টা করুন । এই ধরনের সিদ্ধান্তে জড়িত অনেকগুলি কারণ রয়েছে: ভূগোল, ব্যক্তিগত সম্পর্ক, চাকরি ও নেটওয়ার্কিংয়ের সুযোগ, কোর্স ওয়ার্ক, শিক্ষা এবং জীবনযাত্রার ব্যয় ইত্যাদি। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল এগুলির প্রত্যেকটি নিজের নিজের করে নেওয়া এবং নিজের সেরা রায়টি ব্যবহার করার চেষ্টা করা । আপনারা ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উভয়ই আপনার চূড়ান্ত পরিণতিগুলি নিয়ে শেষ পর্যন্ত বেঁচে আছেন এবং
আপনি আপনার পুরো পরিস্থিতি মূল্যায়নের পক্ষে একমাত্র ব্যক্তি। সেই অনুযায়ী কাজ.
আপনার সময় সহযোগিতা এবং পরিচালনা শিখুন । আপনি আমাকে বিশ্বাস করতে পারেন না, তবে কোনও নিয়োগকর্তা সম্ভবত আপনার ব্যক্তিত্ব, অন্যের সাথে সহযোগিতা করার দক্ষতা এবং দক্ষতার সাথে কাজ করার দক্ষতার চেয়ে আপনার কাঁচা প্রযুক্তিগত দক্ষতার বিষয়ে যত্ন নেবেন more পরিসংখ্যানগুলিতে কার্যকর যোগাযোগ গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত ননস্টেটিস্টিয়ানদের সাথে যোগাযোগ করার সময়। একটি জটিল প্রকল্প পরিচালনা এবং অবিচ্ছিন্ন অগ্রগতি কীভাবে করা যায় তা জানা খুব গুরুত্বপূর্ণ। আপনার নির্বাচিত প্রতিষ্ঠানে কাঠামোগত পরিসংখ্যান-পরামর্শের সুযোগগুলি যদি বিদ্যমান থাকে তবে সেগুলি গ্রহণ করুন।
একটি জ্ঞানীয় অঞ্চল শিখুন । শিল্পে এবং একাডেমিয়ার ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে আমি অনেক মাস্টার্স এবং পিএইচডি স্নাতকদের মধ্যে সর্বাধিক দুর্বলতা দেখতে পাচ্ছি যে তারা প্রায়শই খুব সামান্য বিষয়-বিষয়ে জ্ঞান রাখে। উত্সাহটি হ'ল যে কখনও কখনও "স্ট্যান্ডার্ড" পরিসংখ্যান বিশ্লেষণগুলি তারা যে বিশ্লেষণের চেষ্টা করছে তার অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াগুলির বোঝার অভাবের কারণে ব্যবহার হয় get একটি জ্ঞানীয় অঞ্চলে কিছু দক্ষতার বিকাশ, সুতরাং পরিসংখ্যানগত এবং পেশাদার উভয়ই খুব সমৃদ্ধ করতে পারে। তবে, এর সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি শিখতে হবে: উপলব্ধি করে যে বিষয়বস্তু জ্ঞানকে অন্তর্ভুক্ত করা অত্যাবশ্যক হতে পারেএকটি সমস্যা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করতে। শব্দভাণ্ডার এবং বুনিয়াদি জ্ঞানের ক্ষেত্রে দক্ষ হয়ে ওঠা যোগাযোগেও প্রচুর পরিমাণে সহায়তা করতে পারে এবং আপনার ননস্টেটিস্টিয়ান সহকর্মীদের আপনার সম্পর্কে উপলব্ধি উন্নত করবে।
(বড়) ডেটা নিয়ে কাজ করতে শিখুন । কার্যত প্রতিটি ক্ষেত্রে ডেটা সেট যা পরিসংখ্যান ব্যবহার করে তা গত 20 বছরে আকারে অবিচ্ছিন্নভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে। একটি শিল্প সেটিংয়ে আপনি সম্ভবত বিশ্লেষণের চেয়ে ডেটা ম্যানিপুলেটেড করার জন্য বেশি সময় ব্যয়
করবেন। বৈধ বিশ্লেষণের জন্য ভাল ডেটা-ম্যানেজমেন্ট পদ্ধতি, স্যানিটি পরীক্ষা করা ইত্যাদি শেখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি এতে যতটা দক্ষ হয়ে উঠবেন, তত বেশি সময় আপনি "মজাদার" জিনিসগুলি ব্যয় করতে পারবেন। এটি এমন একটি বিষয় যা একাডেমিক প্রোগ্রামগুলিতে খুব ভারীভাবে অপ্রত্যাশিত এবং অপ্রতীকৃত is ভাগ্যক্রমে, এখন একাডেমিক সম্প্রদায়ের কাছে এমন আরও কয়েকটি বড় ডেটা সেট রয়েছে যা দিয়ে খেলতে পারে। আপনি যদি প্রোগ্রামের মধ্যেই এটি করতে না পারেন তবে এর বাইরে কিছুটা সময় ব্যয় করুন।
লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং যুক্ত প্রয়োগিত লিনিয়ার বীজগণিত খুব, খুব ভালভাবে শিখুন । আশ্চর্যজনক যে কতজন মাস্টার্স এবং পিএইচডি স্নাতক তাদের ডিগ্রি ("শীর্ষ" প্রোগ্রামগুলি থেকে) পেয়েছেন, তবে লিনিয়ার রিগ্রেশন বা এটি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে প্রাথমিক প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না can't শীতলভাবে এই উপাদানটি থাকা আপনার অবিশ্বাস্যভাবে ভাল পরিবেশিত হবে। এটি নিজস্বভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি অনেকগুলি, আরও অনেক উন্নত পরিসংখ্যান এবং মেশিন-শেখার কৌশলগুলির প্রবেশদ্বার।
যদি সম্ভব হয় তবে একটি মাস্টার্স রিপোর্ট বা থিসিস করুন। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শীর্ষস্থানীয় কিছু পরিসংখ্যান বিভাগের সাথে যুক্ত মাস্টার্স প্রোগ্রামগুলি (সাধারণত তাদের ডক্টরেট প্রোগ্রামগুলি সম্পর্কে আরও অনুমান করা) একটি প্রতিবেদন বা থিসিস অন্তর্ভুক্ত করা থেকে সরে গেছে বলে মনে হয়। বিষয়টির সত্যটি হ'ল খাঁটি কোর্স ভিত্তিক প্রোগ্রামটি সাধারণত শিক্ষার্থীকে নির্দিষ্ট অঞ্চলে জ্ঞানের কোনও গভীর গভীরতা বিকাশ করতে বঞ্চিত করে। আমার নিজের দিক থেকে অঞ্চলটি এতটা গুরুত্বপূর্ণ নয়, তবে অভিজ্ঞতাটিও। স্নাতকোত্তর প্রতিবেদন তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় অধ্যবসায়, সময়-পরিচালনা, অনুষদের সাথে সহযোগিতা ইত্যাদি বা থিসিস শিল্পে স্থানান্তরিত হওয়ার সময় প্রচুর পরিশোধ করতে পারে। এমনকি যদি কোনও প্রোগ্রাম কোনও বিজ্ঞাপন না দেয়, আপনি যদি অন্যথায় আগ্রহী হন তবে ভর্তি চেয়ারে একটি ইমেল প্রেরণ করুন এবং এটির জন্য অনুকূলিত কোনও প্রোগ্রামের সম্ভাবনা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন।
আপনি পরিচালনা করতে পারেন এমন চ্যালেঞ্জিং কোর্সটি নিন । যদিও সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি মূল উপাদানটি খুব খুব ভালভাবে বোঝা উচিত, নিজেকে যথাসম্ভব চ্যালেঞ্জ করে আপনার সময় এবং অর্থকেও বুদ্ধিমানের সাথে ব্যবহার করা উচিত। আপনি যে বিশেষ বিষয়টি শিখতে বেছে নিয়েছেন তা মোটামুটি "অকেজো" বলে মনে হতে পারে তবে সাহিত্যের সাথে কিছু যোগাযোগ পাওয়া এবং নিজেকে নতুন এবং কঠিন কিছু শেখার জন্য চ্যালেঞ্জ জানানো যখন আপনাকে পরে শিল্পে করতে হবে তখন তা আরও সহজ করে দেবে। উদাহরণস্বরূপ, শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যানের পিছনে কিছু তত্ত্ব শিখতে অনেক শিল্প পরিসংখ্যানবিদদের দৈনন্দিন কাজের জন্য যথেষ্ট অকেজো হয়ে যায় এবং এটি যে ধারণা ধারণ করে থাকে তা
অত্যন্তদরকারী এবং নিয়মিত গাইডেন্স প্রদান। এটি আপনার সাথে যোগাযোগ করা অন্যান্য অন্যান্য পরিসংখ্যান পদ্ধতিরও কম রহস্যজনক বলে মনে করবে।
একটি প্রোগ্রামের খ্যাতি কেবল আপনার প্রথম কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ । কোনওভাবে স্কুলের বা প্রোগ্রামের খ্যাতিতে খুব বেশি জোর দেওয়া হয়। দুর্ভাগ্যক্রমে, এটি মানবসম্পদ পরিচালকদের জন্য একটি সময়- এবং শক্তি-সাশ্রয়ী হিউরিস্টিক। সচেতন হন যে প্রোগ্রামগুলি তাদের গবেষণা এবং ডক্টরাল প্রোগ্রামগুলির দ্বারা তাদের মাস্টারগুলির চেয়ে অনেক বেশি বিচার করা হয়। এই জাতীয় অনেকগুলি বিভাগে, এমএস শিক্ষার্থীরা প্রায়শই দ্বিতীয় শ্রেণির নাগরিকদের মতো কিছুটা বোধ করে যেহেতু বেশিরভাগ সম্পদ ডক্টরাল প্রোগ্রামগুলিতে ব্যয় করা হয়।
আমি যে উজ্জ্বলতম তরুণ পরিসংখ্যান সহযোগীদের সাথে কাজ করেছি তাদের মধ্যে একটি ছোট বিদেশী বিশ্ববিদ্যালয় থেকে একটি ডক্টরেট রয়েছে যা আপনি সম্ভবত কখনও শুনেন নি। লোকেরা "শীর্ষস্থানীয়" প্রোগ্রামের চেয়ে "নাম-না" প্রতিষ্ঠানে একটি চমত্কার শিক্ষা (কখনও কখনও আরও ভাল একটি, বিশেষত স্নাতক এবং স্নাতকোত্তর স্তরে!) পেতে পারেন। পূর্ববর্তী সময়ে মূল অনুষদের সাথে আরও ইন্টারঅ্যাকশন পাওয়ার জন্য তারা প্রায় গ্যারান্টিযুক্ত।
আপনার সারসংকলন উপরের স্কুলের নাম হয় আপনার প্রথম কাজ এবং মানুষের জন্য দরজা আপনি পেয়ে সম্পর্কে যেখানে আপনার সবচেয়ে উন্নত ডিগ্রী তুলনায় যেখানে কোনো অন্যদের করেনি থেকে এসেছিলেন আরো গ্রাহ্য হবে একটি ভূমিকা থাকতে পারে। প্রথম কাজের পরে, লোকেরা আপনি টেবিলে কী অভিজ্ঞতা নিয়ে আসবেন সে সম্পর্কে যথেষ্ট পরিমাণে যত্ন নেবে। এমন একটি স্কুল সন্ধান করা যেখানে ক্যারিয়ার মেলা, প্রচারিত ইমেল ইত্যাদির মাধ্যমে প্রচুর আকর্ষণীয় কাজের সুযোগ আপনার কাছে আসে, এটি একটি বড় অর্থ প্রদান করতে পারে এবং শীর্ষ প্রোগ্রামগুলিতে এটি আরও ঘটে।