ਕਿਸੇ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਚੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਿਆ।
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸਫੋਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣ।
ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ?
ਇਹ ਲੇਖ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਮਾਨ ਸਮਾਨਤਾ, ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅੰਕੜਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਅਲੰਕਾਰਿਕ ਸਵਾਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੂਝ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਉਨ੍ਹਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੀਏ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਫ਼ਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
1. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਲੱਭਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ "ਨੰਬਰ ਜਾਦੂਗਰ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਉਹ ਵਪਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਰਗੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
++ ਰਣਨੀਤਕ ਭਾਈਵਾਲੀ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅੰਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਤੱਕ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ Netflix 'ਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਹੋ।
ਇੰਟਰਵਿਊ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫ਼ਿਲਮ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਗੇ।
ਪਾਈਥਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਆਦਰਸ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਸਗੋਂ ਸੂਝ ਨੂੰ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਦਲਦੇ ਹੋ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਭਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਨਵੇਂ ਔਜ਼ਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਲਗਾਤਾਰ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਹਨ।
++ ਉੱਚ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੱਚ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ2020 ਅਤੇ 2024 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ 56% ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ, ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹ ਸੀਨੀਆਰਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ R$$ 8,000 ਤੋਂ R$$ 15,000 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਤੱਕ ਸੀ।
ਇਸ ਲਈ, ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
2. ਇੱਕ ਠੋਸ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣਾ
ਸਹੀ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ.
ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਰ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਪਾਈਥਨ, ਪਾਂਡਾ, ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ, ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਲਗਭਗ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ SQL ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਓ।
++ ਸੇਬਰਾਏ, ਸੇਨਾਕ ਅਤੇ ਸੇਸੀ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਕਿਵੇਂ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣ: ਮੰਨ ਲਓ ਤੁਸੀਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੀ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀ ਗਾਹਕ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਖਰੀਦ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ SQL ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Python ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਥੰਮ੍ਹ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦਾ ਮਾਮਲਾ: ਜੋਆਓ, ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਉਮੀਦਵਾਰ, ਨੇ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸ ਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ, 15% ਦੁਆਰਾ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ ਹੀ ਔਸਤ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਧਾਰਨ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ Tableau ਜਾਂ Power BI ਵਰਗੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਅਤੇ AWS ਜਾਂ Google Cloud ਵਰਗੇ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਓ।
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਸਕੇਲੇਬਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਕਾਰਕ ਹੈ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ।
ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ?
ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੁਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਂਗ ਹੈ: ਹਰੇਕ ਥੰਮ੍ਹ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੰਚਾਰ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਥਾਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਰਸਤੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੀ ਅਸਾਮੀ, ਸਾਰਣੀ:
| ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ | ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਔਜ਼ਾਰ | ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗ |
|---|---|---|
| ਸਮਾਂ-ਸੂਚੀ | ਪਾਈਥਨ, ਆਰ, ਐਸਕਿQLਐਲ | ਡਾਟਾ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ |
| ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ | ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ | ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ |
| ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਝਾਂਕੀ, ਪਾਵਰ BI | ਸੂਝ-ਬੂਝ ਦਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ |
| ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ | AWS, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ | ਵੱਡਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ |
3. ਵਿਵਹਾਰਕ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ
ਜਿੱਥੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਹੀ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਰਮ ਹੁਨਰ ਵੀ ਓਨੇ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ.
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਟੀਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਮਾਨਤਾ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਆਰਕੈਸਟਰਾ ਦੇ ਸੰਚਾਲਕ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਸਾਰੇ ਸਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਵਜਾਉਂਦਾ, ਪਰ ਉਸਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿੰਫਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸੁਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਕਾਰਕ ਹੈ।
ਮਾਰੀਆ ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਜਿਸਨੂੰ ਨੂਬੈਂਕ ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੌਰਾਨ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸੁਝਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਰੱਖਿਆ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤਤਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਇਹ ਸਮਝਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਏਗਾ।
ਇਸ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੇ ਉਸਨੂੰ ਦੂਜੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਇਆ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸੰਚਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੀਈਓ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਇਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ?
ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਦਲੀਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਹਾਣੀਆਂ ਸੁਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇਹ ਨਰਮ ਹੁਨਰ, ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
4. ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇ
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਹੈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ.
ਇਹ ਇੱਕ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GitHub 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Kaggle ਤੋਂ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ।
ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਲੌਗ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰੋ ਜਾਂ ਲਿੰਕਡਇਨ.
ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਗਲ 'ਤੇ। ਇੱਕ ਸਫਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਾਓ ਪੌਲੋ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੋਵਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ "ਕਿਵੇਂ" ਬਲਕਿ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਪਿੱਛੇ "ਕਿਉਂ" ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਪਣੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਟਾਉ ਵਰਗੀ ਫਿਨਟੈਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਟ੍ਰੀਮਲਿੱਟ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਇੱਕ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੁਹਾਡੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੋ।
| ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁਨਰ |
|---|---|---|
| ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | ਕਾਗਲ, ਗਿੱਟਹੱਬ | ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਅੰਕੜੇ |
| ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੁਕਾਬਲਾ | ਕਾਗਲ | ਮਾਡਲਿੰਗ, ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ |
| ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ | ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਟ, ਝਾਂਕੀ | ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸੰਚਾਰ |
5. ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਲਈ ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ ਇਹ ਡਰਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਹੀ ਤਿਆਰੀ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Google ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਮਝੋ ਕਿ ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਹੁਨਰ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਾਈਵ ਕੋਡਿੰਗ ਟੈਸਟ ਜਾਂ ਘਰ ਲੈ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲੀਟਕੋਡ ਜਾਂ ਹੈਕਰਰੈਂਕ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ, ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੌਰਾਨ, ਤਰਕ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ।
ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਓਨੀ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਕਿ ਹੱਲ ਖੁਦ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਲਿੰਕਡਇਨ 'ਤੇ ਜਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਮਾਗਮਾਂ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮੀਟਿੰਗ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ: ਅੱਜ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅਗਲੇ ਮੌਕੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਣ?
ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜਣਾ ਜਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਫੋਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅੱਜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ, ਪੁਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਵੀ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੀ ਅਸਾਮੀ: ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
| ਪ੍ਰਸ਼ਨ | ਜਵਾਬ |
|---|---|
| ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਬਣਨ ਲਈ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? | ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅੰਕੜਾ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ। ਵਿਹਾਰਕ ਤਜਰਬਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਅਕਸਰ ਐਡਵਾਂਸਡ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। |
| ਮੁੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ? | ਪਾਈਥਨ, ਆਰ, ਅਤੇ ਐਸਕਿਊਐਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹਨ। ਪਾਈਥਨ ਆਪਣੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹੈ। |
| ਮੈਂ ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ? | ਲੀਟਕੋਡ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸੰਕਲਪ ਸਿੱਖੋ। ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਥੀਆਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ। |
| ਕੀ ਔਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ ਕਰਨੇ ਯੋਗ ਹਨ? | ਹਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੋਰਸੇਰਾ ਜਾਂ ਉਡੇਮੀ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ, ਜੋ ਵਿਹਾਰਕ ਕੋਰਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। |
ਸਿੱਟਾ: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਥਾਂ
ਜਿੱਤੋ a ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ SQL ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਕਦਮ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਹੈ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ 56% ਵਾਧੇ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਆਰਕੈਸਟਰਾ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਡਕਟਰ ਵਾਂਗ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਫਲ ਸਿੰਫਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਇਕਸੁਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
