ڈیٹا سائنسدان کے 13 کرداروں اور ان کی ذمہ داریوں پر گہری نظر

 

ٹیک دنیا کے تمام کرداروں میں سے، ڈیٹا سائنسدانوں کے پاس عنوانات اور ملازمت کی ذمہ داریوں میں شاید سب سے زیادہ فرق ہے۔ ایک ڈیٹا سائنسدان کو بہت سی مختلف ٹوپیاں پہننی پڑتی ہیں، اور روزانہ کا کام ایمیزون میں ڈیٹا سائنسدان a سے نمایاں طور پر مختلف نظر آسکتے ہیں۔ مائیکروسافٹ میں ڈیٹا سائنسدان. کمپنی کے کاروبار کے ایسے شعبوں کو تلاش کرنے سے جو ڈیٹا کو جمع کرنے، تجزیہ کرنے اور سمجھنے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں اس بات کا فیصلہ کرنے تک کہ صارفین کی اطمینان کو بہتر بنانے یا خریداری کی تکمیل کی شرحوں کو بہتر بنانے کے لیے کون سے اسٹریٹجک فیصلے کیے جائیں، کمپنی بہت سارے ڈیٹا سائنسدانوں سے پوچھ سکتی ہے۔

ایک ڈیٹا سائنسدان سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ ماہر شماریاتی، مشین لرننگ، اور اکثر اقتصادی مہارت اور علم رکھتا ہو۔ اے ڈیٹا سائنسدان کو انتہائی ہنر مند ہونے کی ضرورت ہے۔ ریاضی، شماریات، مشین لرننگ، تصورات، مواصلات، اور الگورتھم کے نفاذ میں۔ 

مزید برآں، ایک ڈیٹا سائنسدان کو اپنے ڈیٹا کی کاروباری ایپلی کیشنز کو اچھی طرح سمجھنا چاہیے۔ اگر آپ درختوں کی نشوونما کے اعداد و شمار کا تجزیہ کر رہے ہیں، تو آپ کو ان کے درمیان فرق کو سمجھنا چاہیے۔ اونچائی اور اونچائی تاج کی بنیاد پر. اس قسم کا سیاق و سباق کا علم نوکری پر تیار کیا جا سکتا ہے، لیکن یہ ایک بڑا فائدہ ہو سکتا ہے اگر آپ کے پاس پہلے سے ہی انڈسٹری میں کام کرنے کا تجربہ ہے اگر آپ ڈیٹا سائنٹسٹ بننا چاہتے ہیں۔ اگر آپ پانچ سال سے بینکر ہیں، تو فنٹیک میں ڈیٹا سائنس پوزیشن حاصل کرنے کے آپ کے امکانات صحت کی دیکھ بھال کے مقابلے میں بہت بہتر ہیں۔

مختلف ٹوپیاں ایک ڈیٹا سائنسدان پہنتا ہے۔

 

 

ڈیٹا سائنس نسبتاً نیا شعبہ ہے، اور جو لوگ ڈیٹا سائنسدان نہیں ہیں ان کے لیے اس کی وضاحت کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ ڈیٹا سائنسدان کیا کرتے ہیں۔ عام لوگوں کو. یہ ذمہ داریوں اور عنوانات کی بعض اوقات مزاحیہ قسم کی طرف جاتا ہے جو ایک جدید ڈیٹا سائنسدان پر لاگو ہوسکتے ہیں۔

A ڈیٹا سائنسدانکمپنی اور مخصوص کام پر منحصر ہے، ڈیٹا اکٹھا کرنے اور صفائی کے لیے ذمہ دار ہو سکتا ہے۔ آپ کو مشین لرننگ ماڈلز اور پائپ لائنز تیار کرنے یا اپنی کمپنی کو بطور ویژولائزیشن گرو کی خدمت کرنے کی بھی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ کچھ ڈیٹا سائنسدان زیادہ ہیں اندرونی سامنا جبکہ دوسروں کا اندرونی، غیر تکنیکی ٹیموں یا یہاں تک کہ کلائنٹس کے ساتھ بہت کچھ کرنا ہے۔ اگر آپ کم تکنیکی لوگوں کے ساتھ کام کرتے ہیں، تو آپ کے پاس ہونا پڑے گا۔ تارکیی مواصلات کی مہارتآپ کے تجزیوں کا خلاصہ کرنے کے لیے رپورٹیں لکھنے کے ساتھ ساتھ اپنے نتائج کو پیش کرنے اور مستقبل کی کارروائی کے لیے سفارشات دینے کے لیے۔

ڈیٹا سائنسدان (یا جو بھی آپ کی کمپنی کسی ایسے شخص کو کہے جو ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے، تجزیہ کرتا ہے، تصور کرتا ہے یا پیش گوئی کرتا ہے) کی اہم ذمہ داری یہ بتانا ہے ڈیٹا کی کہانی. یہ کہاں سے آیا، ماضی کے بارے میں ہم اس سے کیا سیکھ سکتے ہیں اور یہ مستقبل میں ہماری رہنمائی کیسے کر سکتا ہے؟ اسے کامیابی سے کرنے کے لیے، آپ کو کاروباری شعبے کا ماہر ہونا چاہیے یا آپ کے پاس معمے کے ٹکڑوں کو ایک ساتھ فٹ کرنے کے لیے سیاق و سباق کا علم ہونا چاہیے اور اپنے آس پاس کے لوگوں کو ڈیٹا کی اہمیت اور اس سے حاصل کردہ بصیرت کی وضاحت کرنا چاہیے۔ 

ڈیٹا سائنس کے میدان میں عین ذمہ داریاں بہت مختلف ہوتی ہیں، اور ڈیٹا سائنس کے میدان میں بہت سے مختلف کردار ہوتے ہیں۔ چاہے آپ میدان میں آنے کے خواہاں ہوں یا آپ نوکریوں کو تبدیل کرنا چاہتے ہیں، یہ واقعی اہم ہے کہ آپ ملازمت کے عنوان اور صنعت کے معاملے میں کھلے ذہن کو رکھیں۔ میں آپ کو ڈیٹا سائنس کے میدان میں تیرہ مختلف کرداروں کی عمومی ذمہ داریوں کا ایک ٹوٹکا دوں گا۔ 

کمپنیاں عام طور پر اچھی نہیں ہوتیں۔ ڈیٹا سائنس میں لوگوں کو ٹائٹل دینا، لہذا یہ ضروری ہے کہ آپ اس خرابی کو انگوٹھے کے اصول کے طور پر لیں نہ کہ ایک درست تعریف کے طور پر۔ اگر ان میں سے کوئی ایک آپ کے لیے کامل لگتا ہے، تو آپ اپنی تلاش کو اس ایک عنوان تک محدود کر سکتے ہیں، لیکن اگر ان میں سے بہت سے اچھے لگتے ہیں، تو میں اس عنوان کے ساتھ زیادہ لچکدار ہوں گا جسے آپ تلاش کرتے وقت استعمال کرتے ہیں۔ (اور اگر عنوان واقعی آپ کے لیے اہمیت رکھتا ہے، تو جب آپ کو نوکری کی پیشکش ملتی ہے تو آپ ہمیشہ اپنی بات چیت کا حصہ بنا سکتے ہیں!)

دنیا بھر میں کسی بھی اہم سائز کی کسی بھی جدید کمپنی کے پاس ڈیٹا سائنس کا شعبہ ہوتا ہے، اور ایک کمپنی میں ڈیٹا انجینئر کے پاس دوسری کمپنی میں مارکیٹنگ سائنسدان جیسی ذمہ داریاں ہوسکتی ہیں۔ ڈیٹا سائنس کی ملازمتوں پر اچھی طرح سے لیبل نہیں لگایا جاتا ہے، اس لیے وسیع نیٹ کاسٹ کرنا یقینی بنائیں۔
 
 

کردار کے لحاظ سے ڈیٹا سائنسدان کی ذمہ داریوں کی خرابی۔

 

 

1 ڈیٹا تجزیہ کار

 
A ڈیٹا تجزیہ کار ڈیٹا اکٹھا کرنے، صفائی ستھرائی اور جمع کرنے پر زیادہ توجہ مرکوز کرتا ہے۔ آپ کو پیچیدہ SQL سوالات کو آرام سے نیویگیٹ کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ آپ غیر تکنیکی اسٹیک ہولڈرز کو رپورٹس تیار کرنے اور پہنچانے کے ذمہ دار ہوں گے۔ آپ کو ڈیٹا ماڈلز، ویژولائزیشنز، اور پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز ڈیزائن کرنے کا موقع بھی ملے گا۔

2. ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر

 
ڈیٹا بیس کے منتظمین ڈیٹا بیس کی مثالوں کا نظم کرتے ہیں، دونوں پرائمیس اور کلاؤڈ انسٹینس۔ کی طرح ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر، آپ سے پیداواری ماحول کی تعمیر، تشکیل، اور برقرار رکھنے کی توقع کی جاتی ہے۔ آپ اپنے دائرہ کار میں ڈیٹا بیس کی کارکردگی، دستیابی اور حفاظت کے لیے بھی ذمہ دار ہوں گے۔ ڈیٹا آپریشنز کو آگے بڑھانے اور مشن کے لیے اہم آن کال سپورٹ فراہم کرنے کے لیے تیار ہو جائیں۔

3. ڈیٹا ماڈلر

 
ایک ڈیٹا ماڈلر تصوراتی، تکنیکی، منطقی اور بعض اوقات جسمانی ڈیٹا ماڈل بناتا ہے۔ آپ کو فیصلہ کن طور پر ڈیٹا ماڈلنگ اور ڈیزائن کے معیارات کو منتخب کرنا اور برقرار رکھنا ہو گا تاکہ آپ کی کمپنی کے ڈیٹا کے لیے ایک مربوط وژن پیدا ہو۔

ڈیٹا ماڈلرز ہستی کے تعلقات کے ماڈل اور ڈیزائن ڈیٹا بیس بھی تیار کرنا ضروری ہے۔ آپ کو یہ یقینی بنانے کے لیے کہ آپ کے ڈیٹا سیٹس نمائندہ ہیں، آپ کو اپنی ٹیم یا کمپنی کے لیے ڈیٹا کی جمع آوری اور ڈیٹا کی کم پیش کردہ کلاسوں کے تجزیہ کو بہتر بنانے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔

4. سافٹ ویئر انجینئر

 
سافٹ ویئر انجینئرز ڈیزائن اور برقرار رکھنے سافٹ ویئر کے نظام. جب آپ سافٹ ویئر انجینئر ہیں، تو قابل توسیع، قابل اعتماد، اور پرفارمنٹ کوڈ لکھنے کے لیے تیار ہو جائیں۔ آپ کو ڈیزائن کی ضروریات کو اچھی طرح سے دستاویزی، اچھی طرح سے جانچے گئے کوڈ میں ترجمہ کرنا پڑے گا جو پروڈکٹ ڈیزائنرز کے تصورات کو زندہ کرتا ہے۔

5. ڈیٹا انجینئر

 
ڈیٹا کے معیار کے چیلنجز کی شناخت اور حل کرنا آپ کے لیے بطور ڈیٹا انجینئر ایک اہم کام ہوگا۔ آپ کو ڈیٹا سٹوریج کے حل میں ڈیٹا کے ذرائع کے ادخال میں بھی مدد کرنے کی ضرورت ہوگی۔ کا ایک دلچسپ حصہ ڈیٹا انجینئر کا کام ڈیٹا انجینئرنگ سلوشنز کو آرکیٹیکٹ اور ڈیزائن کرنے کا موقع مل رہا ہے۔ آپ کو ڈاؤن اسٹریم رپورٹنگ کے لیے ڈیٹا گوداموں میں ڈیٹا کو نکالنے، تبدیل کرنے اور لوڈ کرنے کے لیے ETL پائپ لائنز بنانے کے لیے بھی تیار رہنا چاہیے۔ ڈیٹا انجینئر ڈیٹا کی نقل تیار کرنے، نکالنے، لوڈ کرنے، صاف کرنے اور کیورٹنگ کے لیے اضافی طور پر ذمہ دار ہیں۔

6. ڈیٹا آرکیٹیکٹ۔

 
ڈیٹا آرکیٹیکٹس بنیادی طور پر ڈیٹا پائپ لائنوں کو ڈیزائن اور برقرار رکھنے کے لیے ذمہ دار ہیں۔ ڈیٹا آرکیٹیکٹ کے کام کا ایک اور اہم حصہ ڈیٹا بیس کا انتظام کرنا ہے۔ ڈیٹا آرکیٹیکٹ کے طور پر، آپ موثر استفسارات لکھیں گے اور موجودہ سوالات کو بہتر بنائیں گے تاکہ اسکیل ایبلٹی اور لاگت کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بنایا جا سکے۔ آپ ڈیٹا کو قابل عمل رپورٹنگ، آٹومیشن اور بصیرت میں بھی تبدیل کر دیں گے۔

7. شماریات دان

 
شماریات دان کاروباری ضروریات کو سمجھتا ہے، مفروضے تیار کرتا ہے، اور شماریاتی اعتبار سے درست تجربات کرتا ہے۔ کی طرح اعدادوشمار، آپ دوسرے کاروباری گروپوں کے تجرباتی منصوبوں کی شماریاتی درستگی کی توثیق کریں گے۔ آپ سے اعدادوشمار کے لحاظ سے معقول تجربات اور توثیق کی حکمت عملی یا میٹرکس تیار کرنے کے لیے پروجیکٹ یا اسٹڈی ڈائریکٹرز کی کوچنگ اور تربیت کی بھی توقع کی جائے گی۔

تجربات سے ہٹ کر، ایک شماریات دان تجزیاتی رپورٹنگ کی حکمت عملی تیار کرتا ہے اور اس پر عمل درآمد کرتا ہے۔ آپ کو ایک کی طرح کام کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ شماریاتی چیئر لیڈر کیونکہ کچھ ڈیٹا سائنس کمپنیاں ان کے شماریات دانوں کو فعال طور پر شماریاتی طریقوں کو فروغ دینے اور نئے کاروباری شعبے دریافت کرنے کے لیے کہا جاتا ہے جو شماریاتی اعتبار سے درست تجزیہ سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

بزنس انٹیلی جنس تجزیہ کار

 
A کاروباری انٹیلی جنس تجزیہ کار ڈیٹا سائنس کے نرم پہلو پر تھوڑا سا ہے. بزنس انٹیلی جنس تجزیہ کار کے طور پر، آپ کو کاروباری اور فعال ضروریات کو جمع کرنے اور کاروباری حکمت عملیوں کے ساتھ تکنیکی حل کو ہم آہنگ کرنے کے لیے کام کرنے کی ضرورت ہوگی۔ آپ ڈیٹا پروکیورمنٹ اور پروسیسنگ کی حکمت عملی بنانے یا دریافت کرنے پر بھی کام کریں گے۔

آپ اس سے تجزیاتی رپورٹس بنانے کے لیے ڈیٹا کی بڑی مقدار نکالنے اور اس میں ہیرا پھیری کے ذمہ دار ہوں گے۔ کاروباری ذہانت کے تجزیہ کار اہم اسٹیک ہولڈرز کو تجزیاتی نتائج کی رپورٹ، پیش، اور بات چیت بھی کرتے ہیں۔

9. مارکیٹنگ سائنسدان

 
مارکیٹنگ سائنسدان موجودہ اور ممکنہ گاہکوں کو خیالات اور نتائج پیش کریں۔ وہ ڈیٹا مائننگ اور تجزیہ کی حکمت عملیوں کو ڈیٹا پر بھی لاگو کرتے ہیں، جیسے ڈیموگرافک یا مارکیٹنگ ڈیٹا۔ کے مطابق اسٹون الائنس گروپ کا ایک مارکیٹنگ سائنسدان کی وضاحت، آپ کو "گاہک کے حصول کی کوششوں، مارکیٹ کے رجحانات، اور گاہک کے رویے کا سراغ لگانا اور ان کا جائزہ لینا چاہیے۔" ایک مارکیٹنگ سائنسدان ایک ڈیٹا سائنسدان ہے جو خاص طور پر اشتہارات، مارکیٹنگ، یا صارف/کسٹمر ڈیموگرافک ڈیٹا پر کام کرتا ہے۔

10. بزنس تجزیہ کار

 
ایک کاروباری تجزیہ کار "کاروبار اور صارف کی ضروریات، دستاویزات کی ضروریات کا تجزیہ کرتا ہے، اور سسٹمز اور رپورٹس کے لیے فنکشنل وضاحتیں ڈیزائن کرتا ہے،" کے مطابق MaxisIT Inc ضروریات اگر آپ a کاروباری تجزیہ کار یا ایک بننا چاہتے ہیں، آپ کو کاروبار اور صنعت کے تقاضوں کو سمجھنا ہوگا اور انہیں سسٹم کے دائرہ کار اور تکنیکی مقاصد کی تشکیل کے لیے استعمال کرنا ہوگا۔ آپ مختلف سسٹمز اور ڈیٹا بیس کے درمیان ڈیٹا کے تعامل کی وضاحت کے لیے بھی ذمہ دار ہوں گے۔

11. مقداری تجزیہ کار۔

 
مقداری تجزیہ کار اندرونی رپورٹس کو فیڈ کرنے اور کاروباری بصیرت پیدا کرنے کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے پیچیدہ ماڈل تیار کریں۔ ریسورس ڈویلپمنٹ ایسوسی ایٹس ان کے مقداری تجزیہ کار "تجزیاتی منصوبوں کو تیار کرتے ہیں اور ان کے نفاذ میں رہنمائی کرتے ہیں، تحقیق کے طریقہ کار، سوالات، نمونے لینے، اور اعادہ کرنے والے منصوبوں کا خاکہ پیش کرتے ہیں"۔ مقداری تجزیہ کار ورک فلو کو خودکار بھی بناتے ہیں اور ڈیٹا کی سالمیت کو درست کرنے کے لیے کام کرتے ہیں۔

12. ڈیٹا سائنسدان

 
ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، آپ سے توقع کی جائے گی۔ نکالنےمتعدد ذرائع سے ڈیٹا کو جمع، صاف اور تبدیل کریں۔ آپ کو مسئلے کے لیے اہم سیاق و سباق کے عوامل کی نشاندہی کرنے کی ضرورت ہوگی۔ ڈیٹا سائنسدان کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کاروبار کے لیے کلیدی قابل عمل بصیرت پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں۔ کمپنی پر منحصر ہے، آپ کو مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی کرنے کی ضرورت ہو سکتی ہے تاکہ کمپنی کو حکمت عملی کے ساتھ اپنی شاخوں کو تیار کرنے میں مدد ملے۔

ڈیٹا سائنس a کو تلاش کرنے کے بارے میں ہے۔ متوازن قلیل مدتی تجزیاتی رہنمائی اور طویل مدتی پیشن گوئی اور تجربات کے درمیان۔ آپ کو اہم چیزوں کو صحیح وقت پر بتانے کی ضرورت ہے، لہذا یہ ضروری ہے کہ آپ کر سکتے ہیں۔ حال (-) قابل ہضم میڈیا میں نتائج - ڈیٹا ویژولائزیشنز اور دلکش، فکر انگیز پیشکشیں۔

آپ، ایک ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، ڈیٹا کی قدر اور بصیرت کو غیر تکنیکی اسٹیک ہولڈرز تک پہنچائیں گے۔ آپ کو کمپنی کے اندر فعال طور پر ایسے علاقوں کو تلاش کرنے کا موقع ملے گا جو ڈیٹا پر مبنی فیصلوں سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں اور اس کو پورا کرنے کے لیے دوسری ٹیموں کے ساتھ کام کرتے ہیں۔

13. مشین لرننگ انجینئر

 
پروڈکشن کے لیے مشین لرننگ ماڈلز بنانا اس کا بنیادی مرکز ہے۔ مشین لرننگ انجینئر. وہ توسیع پذیر، قابل بھروسہ، پرفارمنس ڈیٹا پائپ لائنز اور خدمات کو ڈیزائن اور نافذ کرتے ہیں۔ کمپنی اور اس کے فوکس کے شعبوں پر منحصر ہے، آپ تاریخی اور لائیو ڈیٹا پر مشین لرننگ ماڈلز کا اطلاق کرکے مصنوعات کی ذاتی نوعیت کو بہتر بنا سکتے ہیں یا صنعت میں مارکیٹ کے رجحانات کی بہتر پیش گوئی کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا سائنسدانوں کے کردار اور ذمہ داریاں ختم ہو جاتی ہیں، لیکن امتیازات پھر بھی اہم ہیں

 
ان تمام کرداروں کے درمیان بہت زیادہ کراس اوور ہے۔ کچھ خالص نمبر کرنچنگ پر زیادہ توجہ مرکوز کرتے ہیں جبکہ دیگر ڈیٹا کے تجزیہ سے پیدا ہونے والی بصیرت کو کاروباری فیصلوں پر لاگو کرنے پر زیادہ توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ قطع نظر کہ آپ کے کام کا صحیح عنوان، اگر آپ ڈیٹا سائنس کے شعبے میں ہیں، تو آپ سے توقع کی جائے گی کہ آپ ڈیٹا سے چلنے والے پروڈکٹ ڈیولپمنٹ سائیکل میں بہت سے مختلف مراحل میں شامل ہوں گے۔ آپ کو بہتر بنانے کے لیے نئے شعبوں کو دریافت کرنے کے لیے تیار ہونا چاہیے، ان میٹرکس کا پتہ لگائیں جو اہم ہیں، ان میٹرکس کو مطلع کرنے کے لیے ڈیٹا تلاش کریں، تجربات کو ڈیزائن کریں اور ان پر عمل کریں، اور تجربات/ماڈلز کے نتائج کو جامع، درست اور قائل طریقوں سے پیش کریں۔

ڈیٹا سائنس فیلڈ جوان اور ڈھیلے انداز میں بیان کیا گیا ہے۔ کئی بار، آپ کو مختلف جاب ٹائٹلز کے تحت ملازمت کی تفصیل مل جائے گی جو ڈیٹا سائنس کی چھتری میں حیرت انگیز طور پر ایک جیسی لگتی ہیں۔ کمپنیوں کو اکثر یہ احساس ہوتا ہے کہ ان کے پاس ڈیٹا ہے یا وہ ڈیٹا اکٹھا کر سکتے ہیں اور پھر اسے اپنے کاروباری ماڈل کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ تاہم، یہ جاب کی تفصیل اور جاب ٹائٹل جو وہ ان کو تفویض کرنے کے لیے منتخب کرتے ہیں اکثر غیر تکنیکی لوگ لکھتے ہیں، یعنی بہت زیادہ اوورلیپ ہوتا ہے۔

ہوسکتا ہے کہ ایک کمپنی میں ڈیٹا انجینئر وہی کام کر رہا ہو جیسا کہ دوسری کمپنی میں ڈیٹا تجزیہ کار۔ یہ تمام پوزیشنز ڈیٹا اکٹھا کرنے یا اس کی توثیق کرنے، تجزیہ کی کسی شکل کو لاگو کرنے، اور پھر رپورٹوں، پیشین گوئیوں، یا تصورات کے ذریعے، غیر تکنیکی ساتھیوں کو نتائج کی وضاحت کرنے سے متعلق ہیں۔

اگر ان میں سے کوئی ایک کام آپ کو پرفیکٹ لگتا ہے، تو آپ اپنی تلاش کو اس ایک عنوان تک محدود کر سکتے ہیں، لیکن اگر ان میں سے کئی اچھی لگتی ہیں، تو میں اس عنوان کے ساتھ زیادہ لچکدار ہوں گا جسے آپ تلاش کرتے وقت استعمال کرتے ہیں۔ اگر عنوان کوئی ایسی چیز ہے جو آپ کے لیے واقعی اہم ہے، تو جب آپ کو نوکری کی پیشکش ملتی ہے تو آپ ہمیشہ اپنی بات چیت کا حصہ بنا سکتے ہیں۔ ذمہ داریوں کی اس فہرست کو آپ کو ایسی نوکری سے دور نہ ہونے دیں جو دلچسپ لگتا ہے۔ اگر آپ واقعی ڈیٹا ماڈلر بننا چاہتے ہیں، لیکن آپ نسب کی معلومات کو ترتیب دینے میں آرام سے نہیں ہیں، تو آپ مختلف کمپنیوں یا ڈیٹا آرکیٹیکٹ کے عہدوں پر ڈیٹا ماڈلر کے عہدوں کو دیکھ سکتے ہیں۔

ڈیٹا سائنس کے تیرہ سب سے عام کرداروں کے اس ٹوٹ پھوٹ کو ڈیٹا سائنس میں ملازمت کے لیے آپ کی تلاش کو تیز کرنے دیں۔

 
 
نیٹ روزیدی ڈیٹا سائنسدان اور مصنوعات کی حکمت عملی میں ہے۔ وہ تجزیات کی تعلیم دینے والے ایک منسلک پروفیسر بھی ہیں، اور اس کے بانی ہیں۔ StrataScratch، ایک پلیٹ فارم جو ڈیٹا سائنسدانوں کو اعلی کمپنیوں کے حقیقی انٹرویو کے سوالات کے ساتھ ان کے انٹرویوز کی تیاری میں مدد کرتا ہے۔ اس کے ساتھ جڑیں۔ ٹویٹر: StrataScratch or لنکڈ.

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