डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना करियर शुरू करना, क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुभव की आवश्यकता है? [बन्द है]


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मैं एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में एक एमएससी छात्र हूं, जो मशीन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में विशिष्ट है। मेरे पास कुछ व्यावहारिक पाठ्यक्रम थे जो डेटा माइनिंग पर केंद्रित थे, और अन्य जो मशीन लर्निंग, बायेसियन सांख्यिकी और ग्राफिकल मॉडल से संबंधित थे। मेरी पृष्ठभूमि कंप्यूटर साइंस में बीएससी है।

मैंने कुछ सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की और मैंने मूल अवधारणाएं सीखीं, जैसे कि डिज़ाइन पैटर्न, लेकिन मैं एक बड़े सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट प्रोजेक्ट में कभी शामिल नहीं हुआ। हालांकि, मेरे एमएससी में डेटा माइनिंग प्रोजेक्ट था। मेरा सवाल यह है कि अगर मैं डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना कैरियर बनाना चाहता हूं, तो क्या मुझे पहले स्नातक डेटा वैज्ञानिक पद के लिए आवेदन करना चाहिए, या क्या मुझे पहले स्नातक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में एक पद प्राप्त करना चाहिए, शायद डेटा विज्ञान से संबंधित कोई चीज़, जैसे कि बड़ा डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर या मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट?

मेरी चिंता यह है कि मुझे डेटा विज्ञान के लिए अच्छे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कौशल की आवश्यकता हो सकती है, और मुझे यकीन नहीं है कि ये सीधे स्नातक डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करके प्राप्त किया जा सकता है।

इसके अलावा, फिलहाल मुझे डेटा माइनिंग पसंद है, लेकिन क्या होगा अगर मैं भविष्य में अपना करियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में बदलना चाहता हूं? यह मुश्किल हो सकता है अगर मैं डेटा साइंस में इतना विशिष्ट हूं।

मुझे अभी तक रोजगार नहीं मिला है, इसलिए मेरा ज्ञान अभी भी सीमित है। किसी भी स्पष्टीकरण या सलाह का स्वागत है, क्योंकि मैं अपना एमएससी पूरा करने वाला हूं और मैं अक्टूबर की शुरुआत में स्नातक पदों के लिए आवेदन शुरू करना चाहता हूं।


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यह सवाल ऑफ-टॉपिक प्रतीत होता है क्योंकि यह करियर सलाह के बारे में है। कैरियर सलाह को राय-उन्मुख, व्यापक प्रश्नों या कभी-कभी अत्यंत प्रतिबंधित प्रश्नों के परिणामस्वरूप सिद्ध किया गया है, जिसके अधिकांश परिणाम उपयोगी प्रवचन नहीं हैं। यदि आप इस राय से असहमत हैं, तो कृपया डेटा साइंस मेटा पर इस मुद्दे को उठाएं ।
एशेशर

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पूछें कि Quora मदद कर सकता है।
जिहोलकी

जवाबों:


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1) मुझे लगता है कि यह सवाल करने की कोई आवश्यकता नहीं है कि आपकी पृष्ठभूमि डेटा विज्ञान में कैरियर के लिए पर्याप्त है या नहीं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बिंदु से डेटा वैज्ञानिक के लिए सीएस डिग्री आईएमएचओ पर्याप्त है । यह कहते हुए कि, व्यावहारिक अनुभव के मिलान के बिना सैद्धांतिक ज्ञान बहुत मददगार नहीं है , इसलिए मैं निश्चित रूप से अतिरिक्त स्कूल परियोजनाओं, इंटर्नशिप या ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में भाग लेने के माध्यम से अपने अनुभव को समृद्ध करने की कोशिश करूंगा (शायद लोग, डेटा साइंस / मशीन लर्निंग / आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर ध्यान केंद्रित करते हैं) )।

2) मेरा मानना ​​है कि डेटा विज्ञान पर ध्यान केंद्रित करने के बारे में आपकी चिंता बहुत जल्द निराधार है, जब तक आप सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का अभ्यास या तो अपने डेटा साइंस जॉब के एक भाग के रूप में करेंगे, या इसके अतिरिक्त अपने खाली समय में।

3) मुझे डेटा साइंटिस्ट की निम्न परिभाषा सटीक लगती है और आशा है कि यह आपके भविष्य के करियर की सफलता में सहायक होगी:

एक डेटा वैज्ञानिक वह है जो किसी भी सॉफ्टवेयर इंजीनियर की तुलना में सांख्यिकी में बेहतर है और किसी भी सांख्यिकीविद् की तुलना में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में बेहतर है।

PS आज डेटा विज्ञान विषयों पर विभिन्न संसाधनों की भारी संख्या दिमाग से बह रही है, लेकिन डेटा विज्ञान सीखने के लिए यह खुला स्रोत पाठ्यक्रम आपके बीएससी / एमएससी संबंधित पाठ्यक्रम और डेटा विज्ञान कैरियर की वास्तविकता (या, कम से कम, प्रदान) के बीच कुछ अंतराल भर सकता है आगे के शोध के लिए कुछ दिशा और शायद आपकी कुछ चिंताओं का जवाब दें): http://datasciencemasters.org , या GitHub पर: https://github.com/datasciencemasters/go


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+1 आपको एक प्रभावी डेटा विज्ञान बनने के लिए बहुत सारे इंजीनियरिंग अनुभव की आवश्यकता होती है, लेकिन आपको वह स्कूल में नहीं मिलता है। सिद्धांत के लिए स्कूल का उपयोग करें और इंजीनियरिंग कौशल के लिए नौकरियों का उपयोग करें।
सीन ओवेन

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मुझे आपका "एक डेटा वैज्ञानिक वह है जो किसी भी सॉफ्टवेयर इंजीनियर की तुलना में सांख्यिकी में बेहतर है और किसी भी सांख्यिकीविद् की तुलना में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में बेहतर है।"
वाबेट

क्या आप करियर गाइडेंस के बारे में इस सवाल का जवाब दे सकते हैं Data Engineer
stom

@stom विभिन्न कारणों से मैं आपके प्रश्न का उत्तर नहीं दे सकता , लेकिन मुझे आपके साथ निम्नलिखित प्रासंगिक और IMO उत्कृष्ट संसाधन साझा करने में खुशी हो रही है : 1) medium.com/@rchang/… ; 2) medium.com/@rchang/… ; 3) medium.com/@rchang/… ; 4) medium.com/@richard534/… । जैसा कि आप देख सकते हैं, पहले तीन लिंक एक श्रृंखला पोस्ट के लिए हैं। उम्मीद है की यह मदद करेगा।
विलेना बेलेख

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मेरे द्वारा देखे गए नौकरी विज्ञापनों से, उत्तर निर्भर करता है: ऐसी नौकरियां हैं जो प्रकृति में अधिक तकनीकी हैं (बड़ी डेटा परियोजनाओं को डिजाइन करना, कुछ विश्लेषण करना) या सटीक विपरीत (विश्लेषण, भंडारण आदि करना किसी और का काम है)।

तो मैं कहूंगा कि कुछ सॉफ्टवेयर डिजाइन कौशल बेहद उपयोगी हैं, लेकिन आपको सी # / जावा या जो भी हो, में एक विशाल कार्यक्रम बनाने के लिए योग्यता की आवश्यकता नहीं है। मुझे कुछ SW कौशल क्यों पसंद हैं, बस यह है कि आपका कोड संभवतः किसी ऐसे व्यक्ति के कोड से बेहतर लगता है, जिसने कभी प्रोग्रामिंग के लिए प्रोग्राम नहीं किया था। अधिकांश समय, बाद वाला कोड बाहरी लोगों के लिए समझने / बहस करने में बहुत कठिन होता है। इसके अलावा, कभी-कभी आपके विश्लेषण को एक बड़े कार्यक्रम में एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, प्रोग्राम की जरूरतों की समझ निश्चित रूप से मदद करती है।


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पूर्ण रूप से। अपने सॉफ्टवेयर कौशल को तेज रखें। आप यह एक अकादमिक कार्यक्रम में कर सकते हैं यदि आप अपने द्वारा लागू किए गए सभी एल्गोरिदम को आसानी से लागू करते हैं।

पाठ्यक्रमों का अच्छा चयन, बी.टी.वी. इंटर्नशिप पाने पर भी विचार करें।

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