एकडीएनसी स्कूलप्रमुख एजटेक जो व्यावहारिक शिक्षा के साथ करियर को बदलने के लिए जिम्मेदार है, वह तकनीक और सूचना विश्लेषण क्षेत्र में प्रवेश या संक्रमण करने की इच्छा रखने वालों के लिए एक बड़ा अवसर देखता है। क्षेत्र 2025 में विस्तार जारी रखेगा, कंपनियों की विश्लेषणात्मक बुद्धिमत्ता का उपयोग करने की बढ़ती आवश्यकता से प्रेरित होकर, रणनीतियों का मार्गदर्शन करने, प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और सेवाओं को व्यक्तिगत बनाने के लिए। एक विचार के लिए, अंतरराष्ट्रीय डेटा निगम (IDC) के अनुसार, वैश्विक विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार इस वर्ष के अंत तक 500 अरब डॉलर से अधिक हो जाएगा।
ब्राज़ील में, तेज़ डिजिटलाइजेशन और ई-कॉमर्स के बढ़ने से उन पेशेवरों की खोज बढ़ गई है जो बड़े मात्रा में जानकारी की व्याख्या कर सकते हैं और रणनीतिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकते हैं। वित्त, स्वास्थ्य और खुदरा क्षेत्रों के व्यवसाय इन समाधानों में निवेश कर रहे हैं, ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने, रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और संचालन को अनुकूलित करने के लिए। इस आंदोलन के प्रभाव के रूप में, डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों की मांग में तेजी आई है, जिनके वरिष्ठ पदों के वेतन 20,000 रियाल से अधिक हो सकते हैं।
हाल ही में अपनी ही एडटेक की एक सर्वेक्षण के अनुसार, इस प्रवृत्ति को प्रमाणित किया गया है, जिसमें सबसे अधिक खोजे गए प्रशिक्षणों की रैंकिंग शामिल है ताकि पेशेवरों को बाजार में पुनः स्थान बनाने में मदद मिल सके। सूची में संस्थान में सबसे अधिक नामांकन वाले पाठ्यक्रमों की सूची है, जो उपलब्ध 23 विषयों के आधार पर है। बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) विश्लेषक सबसे अधिक मांग में था (34.5%), इसके बाद डेटा वैज्ञानिक (32%) और डेटा विश्लेषक (26%)।
"सूची के पहले स्थान यह मजबूत करते हैं कि 'डेटा' 2025 में कार्य क्षेत्र बदलने की तलाश में पेशेवरों के लिए मुख्य दांव हैं," कहते हैं लुकास राणा, सीईओ और संस्थापक स्कूल डीएनसी। प्रौद्योगिकी में प्रगति ने कंपनियों को सक्षम पेशेवरों की आवश्यकता पैदा कर दी है जो डिजिटल दुनिया के विशाल मात्रा में जानकारी की व्याख्या और संगठन कर सकें, जिससे रणनीतिक निर्णयों को प्रेरित किया जाता है और उद्योगों में क्रांति आती है।
बारबरा अराउजो, स्कूल DNC की इंजीनियरिंग मैनेजर के लिए, कंपनियां केवल तकनीकी ज्ञान से अधिक की तलाश कर रही हैं: एक रणनीतिक दृष्टिकोण और संचार कौशल आवश्यक हैं। विश्लेषणों को ठोस कार्रवाई में बदलना एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है। कंपनियां उन पेशेवरों को महत्व देती हैं जो संकेतकों की व्याख्या करने के अलावा, परिणामों को स्पष्ट और प्रभावशाली ढंग से प्रस्तुत कर सकें, यह उल्लेख करता है।
विशेषज्ञ क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए आवश्यक क्षमताओं को समझाते हैं।बाजार में अलग दिखने के लिए, क्षेत्र के पेशेवरों को तकनीकी क्षमताओं के साथ-साथ व्यवहारिक कौशल भी विकसित करने चाहिए। तकनीकी क्षेत्र में, सबसे अधिक मूल्यवान ज्ञान में SQL और डेटा मॉडलिंग, प्रोग्रामिंग भाषाएँ जैसे Python और R, BI टूल्स (Power BI और Tableau) और अनुप्रयुक्त सांख्यिकी के मूल बातें शामिल हैं, वह टिप्पणी करता है।
व्यवहारिक दृष्टिकोण से, बारबरा कहती हैं कि विश्लेषणात्मक सोच रणनीतिक रूप से जानकारी पर सवाल उठाने और उसकी व्याख्या करने के लिए आवश्यक है। इसी तरह, प्रभावी संचार व्यवसाय निर्णयों का आधार बनाने वाले अंतर्दृष्टि में उन्हें बदलने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा पेशेवरों को संख्याओं को ऐसी कहानियों में बदलना चाहिए जो व्यवसाय प्रबंधन का मार्गदर्शन करें। जितनी स्पष्ट यह संचार होगी, विश्लेषण का प्रभाव उतना ही अधिक होगा, प्रबंधक का कहना है।
शुरुआत करने वालों की सामान्य गलतियाँ
प्रारंभिक पेशेवर अक्सर ऐसी गलतियाँ करते हैं जो करियर में प्रगति को कठिन बना सकती हैं। सबसे सामान्य त्रुटियों में से एक, बारबरा के अनुसार, उपकरणों के उपयोग पर केवल ध्यान केंद्रित करना है बिना मूलभूत अवधारणाओं को समझे, जैसे मेट्रिक्स का संरचना और सांख्यिकी। एक और महत्वपूर्ण त्रुटि संचार के महत्व को कम आंकना है, क्योंकि स्पष्ट और क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि निकालने की क्षमता तकनीकी ज्ञान जितनी ही मूल्यवान है।
एक व्यावहारिक पोर्टफोलियो बनाने से रोकना भी बाजार में पहचान बनाने के अवसरों को कम कर सकता है। "कंपनियां वास्तविकता से जुड़े प्रोजेक्ट्स को महत्व देती हैं। सार्वजनिक डेटा के साथ मूल्यांकन बनाना और उन्हें GitHub या सोशल मीडिया पर प्रकाशित करना एक प्रभावी रणनीति है ताकि आप अलग दिख सकें," डीनसी स्कूल की विशेषज्ञ मार्गदर्शन करती हैं।
कैसे क्षेत्र में अपडेटेड रहें
एआई प्रौद्योगिकियों और डेटा अन्वेषण के तेजी से विकास के साथ, अपडेट रहना आवश्यक है। विशेषीकृत समुदायों में भाग लेना, लिंक्डइन पर प्रभावशाली पेशेवरों का अनुसरण करना और Kaggle और DataHackers जैसी प्लेटफार्मों पर चुनौतियों को हल करना नई क्षमताओं को निरंतर विकसित करने के तरीके हैं। अंत में, उभरती हुई प्रौद्योगिकियों जैसे MLOps और क्लाउड कंप्यूटिंग का पता लगाना करियर के अवसरों को बढ़ाता है।
जो लोग क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं, उनके लिए निरंतर सीखना और अभ्यास मुख्य सहयोगी हैं। "डेटा क्षेत्र बढ़ रहा है और उसे ऐसे पेशेवरों की आवश्यकता है जो सीख सकें, अनुकूलित कर सकें और वास्तविक समस्याओं का समाधान कर सकें," बारबरा अराउजो ने निष्कर्ष निकाला।
