5-सप्ताह डेटा कैरियर बूट कैंप LuxDevHQ प्रोग्राम है जिसका उद्देश्य डेटा करियर को रहस्यमय बनाना, लोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सीखने को सुलभ बनाना है, चाहे उनकी पृष्ठभूमि कुछ भी हो या निःशुल्क विशेषज्ञता.

कार्यक्रम एक सीखने की संरचना और संदर्भ स्थान देता है जहां आप अपना "विश्व स्तरीय डेटा करियर" बनाने के लिए सभी आवश्यक सामग्री प्राप्त कर सकते हैं।

कार्यक्रम में, हम मानते हैं कि डेटा करियर में विभिन्न डोमेन और उद्योगों के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि और समाधान लाने की क्षमता है, और इसलिए, इस क्षेत्र को रहस्य से मुक्त और लोकतांत्रिक बनाना महत्वपूर्ण है।

डेटा करियर में डेटा माइनिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग और विज़ुअलाइज़ेशन जैसी विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके बड़े और जटिल डेटासेट से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। ये सभी प्रक्रियाएँ डेटा विज्ञान की सफलता में योगदान करती हैं। परंपरागत रूप से, डेटा विज्ञान विशेष कौशल और तकनीकी विशेषज्ञता से जुड़ा हुआ है, जिसके लिए गणित, सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग और डोमेन ज्ञान में एक मजबूत पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है।

यह निःशुल्क बूटकैंप स्पष्ट संचार, सहज विज़ुअलाइज़ेशन और उपयोगकर्ता के अनुकूल टूल की आवश्यकता पर जोर देता है जो व्यक्तियों को जटिल एल्गोरिदम या प्रोग्रामिंग भाषाओं की गहन समझ की आवश्यकता के बिना डेटा का पता लगाने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।

कुल मिलाकर, हमारा लक्ष्य तकनीकी विशेषज्ञों और गैर-तकनीकी पेशेवरों के बीच की खाई को पाटना है, जिससे व्यापक दर्शकों को डेटा की शक्ति का लाभ उठाने और डेटा विश्लेषण से प्राप्त साक्ष्य और अंतर्दृष्टि के आधार पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।

संपूर्ण कार्यक्रम की उम्मीदें

• सक्रिय साझेदारी।
• समय सीमा का पालन
• निरंतर सीखना और सुधार
• कार्यों और परियोजनाओं को पूरा करना

कायदा कानून

• आचार संहिता
• अकादमिक अखंडता
• उपस्थिति आवश्यकताएँ
• संचार प्रोटोकॉल

यह कार्यक्रम शुरुआती लोगों के अनुकूल बनाया गया है।

###उपकरणों और प्रौद्योगिकियों के लिए वातावरण स्थापित करना

नीचे उन उपकरणों और तकनीकों की सूची दी गई है जिन्हें हमें आपको इंस्टॉल करना होगा:
1). पायथन पर्यावरण
2). एसक्यूएल पर्यावरण
3). GitHub खाता
4). पावर बीआई खाता
5). विकल्प मुक्त क्लाउड डेटाबेस
4).वाकाटाइम खाता - आपके द्वारा हर सप्ताह कोडिंग में बिताए गए समय को ट्रैक करने के लिए।

हम कार्यक्रम के मील के पत्थर और चरण के आधार पर और अधिक उपकरण और प्रौद्योगिकियां जोड़ते रहेंगे।

निम्नलिखित संभावित डेटा करियर की एक सूची है जिसे हम इस कार्यक्रम में तलाशेंगे:

1). डेटा विश्लेषक।

डेटा विश्लेषक अपने संगठनों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा की जांच करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। वे व्यवसायों को रुझानों, पैटर्न को समझने और सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा सफाई, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और बुनियादी सांख्यिकीय विश्लेषण करते हैं।

• डेटा विश्लेषक वित्त, विपणन, या स्वास्थ्य सेवा जैसे विभिन्न उद्योगों में काम कर सकते हैं।

2). डेटा वैज्ञानिक।

डेटा वैज्ञानिक मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए बड़े डेटासेट को इकट्ठा करने, साफ करने और विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार हैं। वे पूर्वानुमानित मॉडल बनाने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करते हैं।

• डेटा वैज्ञानिक अक्सर व्यावसायिक विकास को बढ़ावा देने के लिए डेटा का लाभ उठाने के अवसरों की पहचान करने के लिए व्यावसायिक हितधारकों के साथ मिलकर काम करते हैं।

3). डेटा इंजीनियर.

डेटा इंजीनियर डेटा पाइपलाइनों और बुनियादी ढांचे के डिजाइन, निर्माण और रखरखाव के लिए जिम्मेदार हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि डेटा एकत्र किया जाए, संग्रहीत किया जाए और डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों द्वारा विश्लेषण के लिए सुलभ बनाया जाए।

• डेटा इंजीनियर बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित और संसाधित करने के लिए Hadoop, Spark और डेटाबेस जैसे टूल के साथ काम करते हैं।

4). डेटा आर्किटेक्ट.

डेटा आर्किटेक्ट किसी संगठन के भीतर डेटा की समग्र संरचना और संगठन को डिजाइन करते हैं। वे डेटा मॉडल बनाते हैं, डेटा मानकों को परिभाषित करते हैं, और सुनिश्चित करते हैं कि डेटा को प्रभावी ढंग से संग्रहीत, एकीकृत और एक्सेस किया जाए।

• डेटा आर्किटेक्ट डेटा गवर्नेंस स्थापित करने और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

टिप्पणी:

• ये डेटा साइंस और एनालिटिक्स क्षेत्र में कई करियर पथों में से कुछ हैं। आपकी रुचियों और कौशलों के आधार पर, आप मशीन लर्निंग इंजीनियर, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट, सांख्यिकीविद्, या यहां तक ​​कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर या कंप्यूटर विजन इंजीनियर जैसी विशेष भूमिकाओं पर भी विचार कर सकते हैं।

• डेटा विज्ञान का क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, इसलिए प्रौद्योगिकी प्रगति और व्यवसायों के अधिक डेटा-संचालित होने के कारण हमेशा नए अवसर और भूमिकाएं उभर रही हैं। ऐसा रास्ता चुनना महत्वपूर्ण है जो आपकी रुचियों और करियर लक्ष्यों के अनुरूप हो।

यह भी ध्यान रखें कि हम सभी विषयों और अवधारणाओं को कवर नहीं कर पाएंगे, लेकिन हम आपके डेटा करियर के लिए एक ठोस आधार तैयार करेंगे।