नियोक्ताओं के लिए एक जीआईएस योग्यता मैट्रिक्स का निर्माण [बंद]


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मैं नए कर्मचारियों के लिए एक तकनीकी जीआईएस योग्यता मैट्रिक्स विकसित करने की प्रक्रिया में हूं। मैट्रिक्स का उपयोग न केवल नए कर्मचारियों का आकलन करने के लिए किया जाएगा, बल्कि कर्मचारी विकास की निगरानी के लिए भी किया जाएगा। मैट्रिक्स में सामान्य जीआईएस अवधारणाओं से उन्नत सर्वर-साइड जीआईएस और वेब-जीआईएस विकास तक सब कुछ होना चाहिए।

क्या किसी को भी इस तरह के मैट्रिक्स के साथ कोई अनुभव है या इस पर कोई प्रकाश डाला जा सकता है कि यह कैसा दिखेगा?

मेरा पहला प्रयास यह देखना होगा।

  1. सामान्य जीआईएस अवधारणाएं: सीआरएस मॉडल और ट्रांसफॉर्मेशन, प्रारूप, स्थानिक विश्लेषण, जियोफेरेंसिंग, हेड-अप डिजिटाइजिंग, सिम्बॉलॉजी, रंग

  2. स्थानिक डेटाबेस: ESRI, Postgresql / PostGIS, Mysql

  3. WebGIS: OO प्रोग्रामिंग, ओपनर, सर्विसिंग GIS, Gdal, जियोसर्वर / मैप्सवर / Deegree

  4. सामान्य प्रोग्रामिंग: पायथन, जावास्क्रिप्ट, HTML / CSS, JQuery, PHP

  5. लिनक्स प्रशासन: गोले, स्क्रिप्टिंग, कमांड, प्रशासन, निगरानी

मुझे यह जानने में भी दिलचस्पी है कि इन विभिन्न मानदंडों को किस तरह का भार उठाना चाहिए। मेरा व्यक्तिगत पूर्वाग्रह यह है कि मुझे लगता है कि मैं तकनीकी पक्ष की तुलना में जीआईएस-कार्य के संदर्भात्मक स्वरूप पर अधिक मूल्य रखता हूं, अर्थात मुझे पहले से डेटा प्राप्त करने से पहले डेटा को समझना अधिक महत्वपूर्ण लगता है, बजाय तकनीकी को प्राप्त करने के। आवश्यक शर्तें और फिर यह समझने की कोशिश करें कि डेटा या उपकरण वास्तव में क्या दर्शाता है। इसके कारण, मैं एक ऐसे योजनाकार को नियुक्त करूंगा, जिसने एक प्रोग्रामर की तुलना में जीआईएस-कौशल सीखा है, जिसने बाद में जीआईएस कौशल विकसित किया है। जाहिर है कि यह केवल एक मजबूत संदर्भ प्रकृति की जीआईएस परियोजनाओं पर लागू होता है। अगर मैं चाहता था कि जीआईएस-प्रशासक केवल लिनक्स पर जेएवीए परियोजनाओं की निगरानी करे, तो मैं स्पष्ट रूप से एक आईटी पेशेवर को पसंद करता हूं।



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मुझे नहीं लगता कि इसकी एक सटीक डुप्लिकेट है। संबंधित, हाँ। लेकिन यह एक नियोक्ता के दृष्टिकोण से है।
आरके

जवाबों:


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आप एक जीआईएस कैरियर ब्लॉग पोस्ट में सफल होने के लिए मिखाली अवराम के आवश्यक कौशल के साथ शुरू कर सकते हैं । उन्होंने कौशल को समूहीकृत किया:

  • जीआईएस कौशल

    • स्थानिक डेटा और एल्गोरिदम की समझ
    • डाटा प्रविष्टि
    • डेटा रूपांतरण
    • डेटा रखरखाव:
    • * मेटाडेटा निर्माण और संपादन
    • जीआईएस विश्लेषण
    • जीआईएस वर्कफ़्लो
    • प्रतिरूप निर्माण
    • कार्टोग्राफी और ग्राफिक डिज़ाइन
  • प्रोग्रामिंग कौशल

    • प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ
    • प्रोग्रामिंग भाषा:
    • ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग
    • बुनियादी जीआईएस वास्तुकला (डेस्कटॉप और वेब)
    • वेब सेवा ज्ञान और अनुभव
  • डेटाबेस कौशल

    • डेटा मॉडल और संरचना को समझने में सक्षम
    • डेटा मॉडल डिजाइन करने की क्षमता
    • डेटाबेस डिजाइन उपकरण ज्ञान
    • संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) ज्ञान
  • परियोजना प्रबंधन और डिजाइन

    • उपयोगकर्ता को अनुवाद करने की क्षमता समाधान की आवश्यकता है
    • अच्छा संचार कौशल
    • अच्छा लेखन कौशल
    • परियोजना प्रबंधन कौशल
  • अन्य कौशल

    • कई डोमेन में विशेषज्ञता लागू करने की क्षमता
    • मल्टी-प्लेटफॉर्म और ऑनलाइन / ऑफलाइन दुनिया पर कौशल की पोर्टेबिलिटी
    • विस्तार उन्मुख
    • ग्राहक सहायता कौशल
    • पता लगाने के लिए डरो मत

जियोटेक सेंटर ने रोजगार और प्रशिक्षण प्रशासन (ईटीए) के साथ मिलकर जियोस्पेशियल टेक्नोलॉजी के लिए एक व्यापक योग्यता मॉडल विकसित किया है ।

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एक जीआईएस विश्लेषक मुख्य रूप से आईटी पक्ष में प्रशिक्षित होता है, वह है - एक आईटी पेशेवर। मेरी राय में, एक जीआईएस विश्लेषक की वास्तविक शक्ति वह प्रशिक्षण है जो उसने सर्वर व्यवस्थापक के बाहर किया है ।/programmer/technical skills realm। एक महत्वपूर्ण कारक यह है कि कर्मचारी के पास अग्नि विज्ञान, भूगोल, पारिस्थितिकी, भूमि उपयोग आदि में पृष्ठभूमि है या नहीं और वे अपनी विशेषज्ञता को आगे बढ़ाने के लिए क्या कर रहे हैं। चूंकि अधिकांश जीआईएस पेशे समस्या हल करने और निर्णय समर्थन उपकरण बनाने से संबंधित हैं, इसलिए मूल्य सम्मेलनों में भाग लेने, उनके विशेषज्ञता के क्षेत्र के बारे में विभिन्न स्रोतों के बारे में जानकारी पेश करने और प्रशिक्षण प्राप्त करने में मदद की जानी चाहिए जो उनके जीआईएस कौशल की प्रशंसा करने में मदद करेंगे।


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अच्छी तरह से कहा गया। यह स्लाइस करने का एक और तरीका है कि क्या विश्लेषक की आंतरिक दुनिया में जीआईएस भौगोलिक सूचना प्रणाली या सेवाओं के साथ अधिक निकटता से जुड़ा हुआ है । एक व्यक्ति जो पूर्व पर ध्यान केंद्रित करता है, वह आईटी टूल पर भारी वजन करने की संभावना रखता है, जबकि उपकरण विशेषज्ञ बाद में अधिक रुचि रखते हैं कि उपकरण क्या बना सकते हैं (और शायद उतने में भी बातचीत नहीं हो सकती)। दोनों प्रकार आवश्यक और मूल्यवान हैं।
मैट विल्की

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आरके का जवाब बहुत अच्छा है, आप जीआईएस एंड टी बॉडी ऑफ नॉलेज को देखने पर भी विचार कर सकते हैं, जिसे हाल ही में (फिर से) खुली पहुंच वाली किताब के रूप में जारी किया गया था। इसे यूनिवर्सिटी कंसोर्टियम फॉर जियोग्राफिक इन्फॉर्मेशन साइंस और एसोसिएशन ऑफ अमेरिकन ज्योग्राफर्स द्वारा विकसित किया गया था।

यह यहां उपलब्ध है: http://blogs.esri.com/esri/gisedcom/2012/10/08/bok/

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