ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੈਰੀਅਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਆਈਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਅੰਕੜੇ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਫਲ ਕੈਰੀਅਰ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਨਰਮ ਹੁਨਰ, ਵਪਾਰਕ ਸੂਝ, ਸੰਚਾਰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਚਾਰ: ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਚਾਰ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਤਕਨੀਕੀ ਪਿਛੋਕੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਟੀਮਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾਵਾਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਜਾਰਗਨ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵੇ ਦੱਸਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ ਇਕ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁਨਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।

ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੁਨਰ: ਇਕੱਲੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਉਦਯੋਗ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ (KPIs) ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ; ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ ਜਾਂ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਿਸ ਕੋਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।

ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸਿਰਫ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਤਰਕ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਅੱਗੇ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ। ਕੀ ਇਹ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਸੀ? ਇਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਲੋੜ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡੇਟਾ ਗੜਬੜ ਹੈ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਸਾਧਨਾਂ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਟੀਮ ਵਰਕ: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਘੱਟ ਹੀ ਇਕੱਲੇ ਯਤਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਹਮਦਰਦੀ, ਵਿਵਾਦ ਦੇ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ… ਹੁਨਰ ਜੋ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ GDPR ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਰਥਪੂਰਨ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ, ਸੰਚਾਰਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਲੇਖਕ ਐਸਪੀ ਜੈਨ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਗਲੋਬਲ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਬੈਚਲਰ ਆਫ਼ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਹੈ।