13টি ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা এবং তাদের দায়িত্বগুলির মধ্যে একটি গভীর দৃষ্টিভঙ্গি৷

 

প্রযুক্তি জগতের সমস্ত ভূমিকার মধ্যে, ডেটা সায়েন্টিস্টদের সম্ভবত শিরোনাম এবং কাজের দায়িত্বের মধ্যে সর্বোচ্চ বৈচিত্র্য রয়েছে। একজন ডেটা সায়েন্টিস্টকে অনেক রকমের টুপি পরতে হয় এবং প্রতিদিনের কাজ আমাজনের তথ্য বিজ্ঞানী একটি যে থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন দেখতে পারে মাইক্রোসফ্টের ডেটা সায়েন্টিস্ট. কোম্পানির ব্যবসার ক্ষেত্রগুলি খুঁজে বের করা যা ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং বোঝার থেকে উপকৃত হতে পারে তা নির্ধারণ করা থেকে গ্রাহক সন্তুষ্টি বা ক্রয় সমাপ্তির হার উন্নত করতে কী কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত, একটি কোম্পানি অনেক ডেটা বিজ্ঞানীকে জিজ্ঞাসা করতে পারে।

একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের বিশেষজ্ঞ পরিসংখ্যানগত, মেশিন লার্নিং এবং প্রায়শই অর্থনৈতিক দক্ষতা এবং জ্ঞান থাকতে পারে বলে আশা করা হয়। ক ডেটা সায়েন্টিস্টকে অত্যন্ত দক্ষ হতে হবে গণিত, পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং, ভিজ্যুয়ালাইজেশন, যোগাযোগ এবং অ্যালগরিদম বাস্তবায়নে। 

অতিরিক্তভাবে, একজন ডেটা বিজ্ঞানীকে অবশ্যই তাদের ডেটার ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বুঝতে হবে। আপনি যদি গাছের বৃদ্ধির ডেটা বিশ্লেষণ করেন তবে আপনার মধ্যে পার্থক্য বোঝা উচিত উচ্চতা এবং উচ্চতা মুকুট বেস. চাকরিতে এই ধরনের প্রাসঙ্গিক জ্ঞান তৈরি করা যেতে পারে, তবে আপনি যদি ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে চান তবে আপনার যদি ইতিমধ্যে শিল্পে কাজ করার অভিজ্ঞতা থাকে তবে এটি একটি বড় সুবিধা হতে পারে। আপনি যদি পাঁচ বছর ধরে একজন ব্যাঙ্কার হয়ে থাকেন, তাহলে আপনার ফিনটেক-এ ডেটা সায়েন্স পজিশন পাওয়ার সম্ভাবনা স্বাস্থ্যসেবার তুলনায় অনেক ভালো।

বৈচিত্রময় টুপি একটি ডেটা বিজ্ঞানী পরেন

 

 

ডেটা সায়েন্স একটি অপেক্ষাকৃত নতুন ক্ষেত্র, এবং যারা ডেটা সায়েন্টিস্ট নন তাদের পক্ষে ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে তথ্য বিজ্ঞানীরা কি করেন সাধারণ মানুষের কাছে। এটি কখনও কখনও হাস্যকর বিভিন্ন ধরণের দায়িত্ব এবং শিরোনামের দিকে নিয়ে যায় যা একজন আধুনিক ডেটা বিজ্ঞানীর জন্য প্রযোজ্য হতে পারে।

A তথ্য বিজ্ঞানী, কোম্পানি এবং নির্দিষ্ট কাজের উপর নির্ভর করে, ডেটা সংগ্রহ এবং পরিষ্কারের জন্য দায়ী হতে পারে। আপনাকে মেশিন লার্নিং মডেল এবং পাইপলাইনগুলি বিকাশ করতে বা আপনার কোম্পানিকে একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন গুরু হিসাবে পরিবেশন করতে হতে পারে। কিছু তথ্য বিজ্ঞানী আরো অভ্যন্তরীণ মুখোমুখি অন্যদের অভ্যন্তরীণ, অ-প্রযুক্তিগত দল বা এমনকি ক্লায়েন্টদের সাথে অনেক কিছু করার আছে। আপনি যদি কম প্রযুক্তিগত লোকদের সাথে কাজ করেন তবে আপনাকে থাকতে হবে তারকা যোগাযোগ দক্ষতা, আপনার বিশ্লেষণের সংক্ষিপ্তসারের পাশাপাশি আপনার অনুসন্ধানগুলি উপস্থাপন করার জন্য এবং ভবিষ্যতের পদক্ষেপের জন্য সুপারিশ করার জন্য প্রতিবেদন লেখার জন্য।

একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের (বা আপনার কোম্পানী যে কাউকেই ডাকুক না কেন যে ডেটা সংগ্রহ করে, বিশ্লেষণ করে, ভিজ্যুয়ালাইজ করে বা ভবিষ্যদ্বাণী করে) এর মূল দায়িত্ব হল তথ্যের গল্প. এটি কোথা থেকে এসেছে, অতীত সম্পর্কে আমরা এটি থেকে কী শিখতে পারি এবং কীভাবে এটি ভবিষ্যতে আমাদের গাইড করতে পারে? এটি সফলভাবে করার জন্য, আপনাকে একজন ব্যবসায়িক ক্ষেত্র বিশেষজ্ঞ হতে হবে বা ধাঁধার অংশগুলিকে একসাথে ফিট করার জন্য প্রাসঙ্গিক জ্ঞান থাকতে হবে এবং আপনার আশেপাশের লোকদের কাছে ডেটার তাৎপর্য এবং এটি থেকে আপনি যে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করেছেন তা ব্যাখ্যা করতে হবে। 

ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রের মধ্যে সঠিক দায়িত্বগুলি অনেক পরিবর্তিত হয় এবং ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রের মধ্যে অনেকগুলি বিভিন্ন ভূমিকা রয়েছে। আপনি ক্ষেত্রটিতে যেতে চাইছেন বা আপনি চাকরি পরিবর্তন করতে চান না কেন, চাকরির শিরোনাম এবং শিল্পের ক্ষেত্রে আপনার খোলা মন রাখা সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ। আমি আপনাকে ডেটা সায়েন্স ক্ষেত্রের মধ্যে তেরোটি বিভিন্ন ভূমিকার সাধারণ দায়িত্বগুলির একটি ভাঙ্গন দেব। 

কোম্পানিগুলো সাধারণত ভালো হয় না ডেটা সায়েন্সে লোকেদের শিরোনাম দেওয়া, তাই এটা গুরুত্বপূর্ণ যে আপনি এই ব্রেকডাউনটিকে একটি নিয়ম হিসাবে গ্রহণ করুন এবং একটি সঠিক সংজ্ঞা নয়। যদি এইগুলির মধ্যে একটি আপনার কাছে নিখুঁত মনে হয়, তাহলে আপনি আপনার অনুসন্ধানটিকে সেই একটি শিরোনামে সংকীর্ণ করতে পারেন, কিন্তু যদি এর মধ্যে বেশ কয়েকটি ভাল মনে হয়, তাহলে আপনি অনুসন্ধান করার সময় যে শিরোনামটি ব্যবহার করেন তার সাথে আমি আরও নমনীয় হব। (এবং যদি শিরোনামটি সত্যিই আপনার কাছে গুরুত্বপূর্ণ হয়, আপনি যখন চাকরির অফার পান তখন আপনি সর্বদা আপনার আলোচনার সেই অংশটি তৈরি করতে পারেন!)

বিশ্বের যেকোনো উল্লেখযোগ্য আকারের যেকোনো আধুনিক কোম্পানির একটি ডেটা সায়েন্স ডিপার্টমেন্ট থাকে এবং একটি কোম্পানির একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের অন্য কোম্পানিতে মার্কেটিং বিজ্ঞানীর মতো একই দায়িত্ব থাকতে পারে। ডেটা বিজ্ঞানের চাকরিগুলি ভালভাবে লেবেলযুক্ত নয়, তাই একটি প্রশস্ত নেট কাস্ট করা নিশ্চিত করুন।
 
 

ভূমিকা দ্বারা ডেটা সায়েন্টিস্টের দায়িত্বের ভাঙ্গন

 

 

1। তথ্য বিশ্লেষক

 
A তথ্য বিশ্লেষক ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার এবং একত্রিতকরণের উপর আরও বেশি ফোকাস করে। আপনি জটিল SQL কোয়েরিগুলিকে আরামে নেভিগেট করতে সক্ষম হতে হবে। আপনি নন-টেকনিক্যাল স্টেকহোল্ডারদের কাছে রিপোর্ট ডিজাইন এবং বিতরণের জন্য দায়ী থাকবেন। এছাড়াও আপনি ডেটা মডেল, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল ডিজাইন করার সুযোগ পাবেন।

2. ডাটাবেস প্রশাসক

 
ডাটাবেস অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা ডাটাবেস ইনস্ট্যান্স পরিচালনা করে, অন-প্রিমিস এবং ক্লাউড ইনস্ট্যান্স উভয়ই। হিসেবে ডাটাবেস প্রশাসক, আপনি উত্পাদন পরিবেশ নির্মাণ, কনফিগার এবং বজায় রাখার আশা করা হচ্ছে। এছাড়াও আপনি কর্মক্ষমতা, প্রাপ্যতা, এবং আপনার পরিধির অধীনে ডেটাবেসের নিরাপত্তার জন্য দায়ী থাকবেন। ডেটা ক্রিয়াকলাপের নেতৃত্ব দিতে এবং মিশন-সমালোচনা অন-কল সহায়তা প্রদানের জন্য প্রস্তুত হন।

3. ডেটা মডেলার

 
একজন ডেটা মডেলার ধারণাগত, প্রযুক্তিগত, যৌক্তিক এবং কখনও কখনও শারীরিক ডেটা মডেল তৈরি করে। আপনার কোম্পানির ডেটার জন্য একটি সমন্বিত দৃষ্টি তৈরি করতে আপনাকে সিদ্ধান্তমূলকভাবে ডেটা মডেলিং এবং ডিজাইন মানগুলি নির্বাচন এবং বজায় রাখতে হবে।

ডেটা মডেলার এছাড়াও সত্তা সম্পর্কের মডেল এবং ডিজাইন ডেটাবেস বিকাশ করতে হবে। আপনার ডেটা সেটগুলি প্রতিনিধিত্বশীল তা নিশ্চিত করার জন্য আপনাকে আপনার দল বা কোম্পানির জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং উপস্থাপিত শ্রেণির ডেটা বিশ্লেষণ উন্নত করতে হবে।

4. সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার

 
সফ্টওয়্যার প্রকৌশলীরা নকশা এবং বজায় রাখা সফ্টওয়্যার সিস্টেম। আপনি যখন একজন সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার হন, তখন পরিমাপযোগ্য, নির্ভরযোগ্য এবং পারফরম্যান্ট কোড লিখতে প্রস্তুত হন। আপনাকে ডিজাইনের প্রয়োজনীয়তাগুলিকে ভালভাবে নথিভুক্ত, ভাল-পরীক্ষিত কোডে অনুবাদ করতে হবে যা পণ্য ডিজাইনারদের দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রাণবন্ত করে।

৩. ডেটা ইঞ্জিনিয়ার

 
ডেটা মানের চ্যালেঞ্জগুলি সনাক্ত করা এবং সমাধান করা একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে আপনার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ হবে। আপনাকে ডেটা স্টোরেজ সলিউশনে ডেটা উত্সগুলির ইনজেশনকে সমর্থন করতে হবে। একটি উত্তেজনাপূর্ণ অংশ ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের কাজ স্থপতি এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং সমাধান ডিজাইন করার সুযোগ পাচ্ছে। ডাউনস্ট্রিম রিপোর্টিংয়ের জন্য ডেটা গুদামে ডেটা এক্সট্র্যাক্ট, রূপান্তর এবং লোড করার জন্য আপনাকে ETL পাইপলাইন তৈরি করতেও প্রস্তুত থাকতে হবে। ডেটা প্রকৌশলীরা অতিরিক্তভাবে ডেটা প্রতিলিপি, নিষ্কাশন, লোডিং, ক্লিনজিং এবং কিউরেটিংয়ের জন্য দায়ী।

6. ডেটা আর্কিটেক্ট

 
ডেটা আর্কিটেক্ট ডেটা পাইপলাইন ডিজাইন এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য প্রধানত দায়ী। একজন ডেটা আর্কিটেক্টের কাজের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল ডাটাবেস পরিচালনা করা। ডেটা আর্কিটেক্ট হিসাবে, আপনি দক্ষ কোয়েরি লিখবেন এবং স্কেলেবিলিটি এবং খরচ-দক্ষতা সর্বাধিক করতে বিদ্যমানগুলিকে অপ্টিমাইজ করবেন। এছাড়াও আপনি ডেটাকে কর্মযোগ্য রিপোর্টিং, অটোমেশন এবং অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করবেন।

7। পরিসংখ্যানবিৎ

 
একজন পরিসংখ্যানবিদ ব্যবসার প্রয়োজন বোঝেন, অনুমান বিকাশ করেন এবং পরিসংখ্যানগতভাবে সঠিক পরীক্ষাগুলি তৈরি করেন। হিসেবে পরিসংখ্যানবিদ, আপনি অন্যান্য ব্যবসায়িক গোষ্ঠীর পরীক্ষামূলক পরিকল্পনার পরিসংখ্যানগত বৈধতা যাচাই করবেন। আপনি পরিসংখ্যানগতভাবে যুক্তিসঙ্গত পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং বৈধতা কৌশল বা মেট্রিক্স বিকাশের জন্য প্রকল্প বা অধ্যয়ন পরিচালকদের প্রশিক্ষন ও প্রশিক্ষণ দেবেন বলেও আশা করা হবে।

পরীক্ষা-নিরীক্ষার বাইরে, একজন পরিসংখ্যানবিদ বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদনের কৌশল তৈরি করে এবং সম্পাদন করে। আপনি একটি মত কাজ করতে হতে পারে পরিসংখ্যানগত চিয়ারলিডার কারণ কিছু তথ্য বিজ্ঞান কোম্পানি তাদের পরিসংখ্যানবিদদের সক্রিয়ভাবে পরিসংখ্যান পদ্ধতি প্রচার করতে এবং নতুন ব্যবসায়িক ক্ষেত্র আবিষ্কার করতে হবে যা পরিসংখ্যানগতভাবে সঠিক বিশ্লেষণ থেকে উপকৃত হতে পারে।

8. বিজনেস ইন্টেলিজেন্স অ্যানালিস্ট

 
A ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিশ্লেষক ডেটা সায়েন্সের কিছুটা নরম দিকে। একজন ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিশ্লেষক হিসাবে, আপনাকে ব্যবসা এবং কার্যকরী প্রয়োজনীয়তা সংগ্রহ করতে হবে এবং ব্যবসায়িক কৌশলগুলির সাথে প্রযুক্তিগত সমাধানগুলি সারিবদ্ধ করতে কাজ করতে হবে। আপনি ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণ কৌশলগুলি তৈরি বা আবিষ্কার করতেও কাজ করবেন।

এটি থেকে বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদন তৈরি করতে আপনি প্রচুর পরিমাণে ডেটা আহরণ এবং ম্যানিপুলেট করার জন্য দায়ী থাকবেন। ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিশ্লেষকরাও মূল স্টেকহোল্ডারদের কাছে বিশ্লেষণাত্মক ফলাফল রিপোর্ট করে, উপস্থাপন করে এবং যোগাযোগ করে।

9. মার্কেটিং সায়েন্টিস্ট

 
বিপণন বিজ্ঞানীরা বর্তমান এবং সম্ভাব্য ক্লায়েন্টদের কাছে ধারণা এবং ফলাফল উপস্থাপন করুন। তারা ডেটাতে ডেটা মাইনিং এবং বিশ্লেষণ কৌশলগুলিও প্রয়োগ করে, যেমন ডেমোগ্রাফিক বা মার্কেটিং ডেটা। অনুসারে স্টোন অ্যালায়েন্স গ্রুপের একজন বিপণন বিজ্ঞানীর বর্ণনা, আপনাকে অবশ্যই "গ্রাহক অধিগ্রহণের প্রচেষ্টা, বাজারের প্রবণতা এবং গ্রাহকের আচরণ ট্র্যাক এবং মূল্যায়ন করতে হবে।" একজন বিপণন বিজ্ঞানী হলেন একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট যিনি বিশেষভাবে বিজ্ঞাপন, বিপণন, বা ব্যবহারকারী/গ্রাহক জনসংখ্যা সংক্রান্ত ডেটা নিয়ে কাজ করেন।

10. ব্যবসায় বিশ্লেষক

 
একজন ব্যবসায়িক বিশ্লেষক "ব্যবসা এবং ব্যবহারকারীর চাহিদা, নথির প্রয়োজনীয়তা বিশ্লেষণ করে এবং সিস্টেম এবং রিপোর্টের জন্য কার্যকরী স্পেসিফিকেশন ডিজাইন করে" MaxisIT Inc এর প্রয়োজনীয়তা আপনি যদি ক ব্যাবসা বিশ্লেষক অথবা এক হতে চান, আপনাকে ব্যবসা এবং শিল্পের প্রয়োজনীয়তাগুলি বুঝতে হবে এবং সিস্টেমের সুযোগ এবং প্রযুক্তিগত উদ্দেশ্যগুলি তৈরি করতে সেগুলি ব্যবহার করতে হবে৷ আপনি বিভিন্ন সিস্টেম এবং ডাটাবেসের মধ্যে ডেটার মিথস্ক্রিয়া সংজ্ঞায়িত করার জন্যও দায়ী থাকবেন।

11. পরিমাণগত বিশ্লেষক

 
পরিমাণগত বিশ্লেষক অভ্যন্তরীণ প্রতিবেদনগুলি খাওয়ানো এবং ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে বড় ডেটা সেট ব্যবহার করে জটিল মডেলগুলি বিকাশ করুন। সম্পদ উন্নয়ন সহযোগী তাদের পরিমাণগত বিশ্লেষকরা "বিশ্লেষনমূলক পরিকল্পনার বাস্তবায়ন, গবেষণা পদ্ধতির রূপরেখা, প্রশ্ন, নমুনা এবং পুনরাবৃত্তি পরিকল্পনার বিকাশ এবং নেতৃত্ব দেন"। পরিমাণগত বিশ্লেষকরা ওয়ার্কফ্লোগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং ডেটা অখণ্ডতা যাচাই করতে কাজ করে।

12. ডেটা সায়েন্টিস্ট

 
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে, আপনার কাছে আশা করা হবে নির্যাস, একত্রিত, পরিষ্কার, এবং একাধিক উৎস থেকে ডেটা রূপান্তর। সমস্যাটির জন্য আপনাকে গুরুত্বপূর্ণ প্রাসঙ্গিক কারণগুলি সনাক্ত করতে হবে। ডেটা বিজ্ঞানীরা কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য ব্যবসার জন্য মূল কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে ডেটা বিশ্লেষণ করে। কোম্পানির উপর নির্ভর করে, কোম্পানিকে কৌশলগতভাবে তার শাখাগুলি বিকাশে সহায়তা করার জন্য আপনাকে বাজারের প্রবণতার পূর্বাভাস দিতে হতে পারে।

তথ্য বিজ্ঞান একটি খোঁজার বিষয়ে ভারসাম্য স্বল্পমেয়াদী বিশ্লেষণাত্মক নির্দেশিকা এবং দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাস এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার মধ্যে। আপনাকে সঠিক সময়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি যোগাযোগ করতে হবে, তাই এটি আপনার পক্ষে গুরুত্বপূর্ণ বর্তমান হজমযোগ্য মিডিয়াতে ফলাফল - ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং চিত্তাকর্ষক, চিন্তাশীল উপস্থাপনা।

আপনি, একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে, ডেটা থেকে মান এবং অন্তর্দৃষ্টি আনবেন অ-প্রযুক্তিগত স্টেকহোল্ডারদের কাছে। আপনার কাছে কোম্পানির মধ্যে সক্রিয়ভাবে এমন এলাকাগুলি খুঁজে বের করার সুযোগ থাকবে যা ডেটা-চালিত সিদ্ধান্তগুলি থেকে উপকৃত হতে পারে এবং এটি সম্পন্ন করার জন্য অন্যান্য দলের সাথে কাজ করে।

13. মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার

 
উত্পাদনের জন্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করা একটি এর মূল ফোকাস মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার. তারা পরিমাপযোগ্য, নির্ভরযোগ্য, পারফরম্যান্স ডেটা পাইপলাইন এবং পরিষেবাগুলি ডিজাইন এবং প্রয়োগ করে। কোম্পানি এবং এর ফোকাসের ক্ষেত্রগুলির উপর নির্ভর করে, আপনি ঐতিহাসিক এবং লাইভ ডেটাতে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রয়োগ করে পণ্যগুলির ব্যক্তিগতকরণ উন্নত করতে পারেন বা শিল্পে বাজারের প্রবণতা আরও ভালভাবে অনুমান করতে পারেন৷

ডেটা বিজ্ঞানীদের ভূমিকা এবং দায়িত্বগুলি অতিক্রম করে, কিন্তু পার্থক্যগুলি এখনও গুরুত্বপূর্ণ

 
এই সব ভূমিকার মধ্যে অনেক ক্রস ওভার আছে। কেউ কেউ বিশুদ্ধ সংখ্যা-সংকোচনের দিকে বেশি মনোযোগী হয় যখন অন্যরা ডেটা বিশ্লেষণ থেকে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তে উত্পাদিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি প্রয়োগ করার উপর বেশি মনোযোগ দেয়। আপনার সঠিক চাকরির শিরোনাম যাই হোক না কেন, আপনি যদি ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে থাকেন, আপনি ডেটা-চালিত পণ্য বিকাশ চক্রের বিভিন্ন ধাপে জড়িত থাকবেন বলে আশা করা হবে। অপ্টিমাইজ করার জন্য নতুন ক্ষেত্রগুলি আবিষ্কার করতে, গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিকগুলি বের করতে, এই মেট্রিক্সগুলিকে জানাতে ডেটা খুঁজে বের করতে, পরীক্ষাগুলি ডিজাইন এবং সম্পাদন করতে এবং পরীক্ষা/মডেলের ফলাফলগুলি সংক্ষিপ্ত, নির্ভুল এবং বিশ্বাসযোগ্য উপায়ে উপস্থাপন করতে আপনার প্রস্তুত হওয়া উচিত৷

তথ্য বিজ্ঞান ক্ষেত্রটি তরুণ এবং আলগাভাবে সংজ্ঞায়িত। অনেক সময়, আপনি বিভিন্ন কাজের শিরোনামের অধীনে কাজের বিবরণ পাবেন যা ডেটা সায়েন্সের ছাতার মধ্যে আশ্চর্যজনকভাবে একই রকম শোনায়। কোম্পানিগুলি প্রায়ই বুঝতে পারে যে তাদের কাছে ডেটা আছে বা ডেটা সংগ্রহ করতে পারে এবং তারপরে তাদের ব্যবসায়িক মডেল উন্নত করতে এটি ব্যবহার করতে পারে। যাইহোক, এই কাজের বিবরণ এবং তারা যে চাকরির শিরোনাম তাদের নিয়োগ করতে বেছে নেয় তা প্রায়শই নন-টেকনিক্যাল লোকেদের দ্বারা লেখা হয়, যার অর্থ প্রচুর ওভারল্যাপ রয়েছে।

একটি কোম্পানির একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ার অন্য কোম্পানিতে ডেটা বিশ্লেষকের মতো একই কাজ করছেন। এই সমস্ত অবস্থানগুলি ডেটা সংগ্রহ বা যাচাইকরণ, বিশ্লেষণের কিছু ফর্ম প্রয়োগ করে এবং তারপর প্রতিবেদন, ভবিষ্যদ্বাণী বা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে অ-প্রযুক্তিগত সহকর্মীদের কাছে ফলাফল ব্যাখ্যা করে।

যদি এই কাজগুলির মধ্যে একটি আপনার কাছে নিখুঁত মনে হয়, তাহলে আপনি আপনার অনুসন্ধানটিকে সেই একটি শিরোনামে সংকীর্ণ করতে পারেন, কিন্তু যদি এর মধ্যে বেশ কয়েকটি ভাল মনে হয়, তাহলে আপনি অনুসন্ধান করার সময় যে শিরোনামটি ব্যবহার করেন তার সাথে আমি আরও নমনীয় হব। শিরোনামটি যদি এমন কিছু হয় যা আপনার কাছে সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ, আপনি যখন চাকরির প্রস্তাব পান তখন আপনি সর্বদা আপনার আলোচনার সেই অংশটি তৈরি করতে পারেন। দায়িত্বের এই তালিকাটি আপনাকে আকর্ষণীয় মনে হয় এমন একটি চাকরি থেকে দূরে সরিয়ে দিতে দেবেন না। আপনি যদি সত্যিই একজন ডেটা মডেলার হতে চান, কিন্তু আপনি বংশের তথ্য সংগঠিত করতে স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করেন না, আপনি বিভিন্ন কোম্পানিতে বা ডেটা আর্কিটেক্ট পদে ডেটা মডেলারের অবস্থান দেখতে পারেন।

তেরোটি সবচেয়ে সাধারণ ডেটা বিজ্ঞানের ভূমিকার এই ভাঙ্গনটি ডেটা সায়েন্সে চাকরির জন্য আপনার অনুসন্ধানকে স্প্রিংবোর্ড করে।

 
 
নাট রোসিদি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং পণ্যের কৌশল। এছাড়াও তিনি একজন সহযোগী অধ্যাপক শিক্ষকতা বিশ্লেষণ, এবং এর প্রতিষ্ঠাতা স্ট্র্যাটাস্ক্র্যাচ, একটি প্ল্যাটফর্ম যা তথ্য বিজ্ঞানীদের তাদের ইন্টারভিউয়ের জন্য প্রস্তুত করতে সাহায্য করে যা শীর্ষ কোম্পানিগুলির বাস্তব ইন্টারভিউ প্রশ্ন নিয়ে। তার সাথে সংযোগ করুন টুইটার: StrataScratch or লিঙ্কডইন.

সূত্র: https://www.kdnuggets.com/2022/01/deep-look-13-data-scientist-roles-responsibilities.html