هندستاني آئي ٽي انڊسٽري عالمي معيشت ۾ سڀ کان اهم حصو وٺندڙن مان هڪ آهي، هر سال اربين ڊالر پيدا ڪري ٿي. ۽ جڏهن 2022 ۾، دنيا کي مختلف سببن جي ڪري هڪ بدحالي ۽ سخت معاشي وقتن کي منهن ڏيڻو پيو، هندستاني آئي ٽي انڊسٽري نه رڳو زنده رهي سگهي ٿي پر ترقي ڪري سگهي ٿي. IT انڊسٽري جو حصو FY22 ۾ هندستان جي GDP جو 7.4٪ هو، ۽ 2025 تائين هندستان جي GDP ۾ 10٪ حصو ڏيڻ جي اميد آهي. ان ڪري اهو چوڻ لاءِ محفوظ آهي ته هندستان ۾ آئي ٽي پروفيشنلز جي هميشه وڏي گهرج هوندي. پر ڪهڙو ڪيريئر رستو چونڊڻ لاء؟ اسان شرط رکون ٿا ته توهان ڪيترائي ڀيرا ٻڌو آهي ته ڊيٽا سائنس ۽ سافٽ ويئر ڊولپمينٽ مستقبل جون صلاحيتون آهن. معاشي صورتحال جي باوجود، ڊيٽا سائنس ۽ سافٽ ويئر ڊولپمينٽ ۾ سيڙپڪاري جو تعداد ساڳيو ئي رهيو آهي. ان کان علاوه، انهن ٻن نوڪري پروفائلن ۾ ڪجهه عام مهارتن جا سيٽ آهن، تنهنڪري اهو فيصلو ڪيو ته ڇا توهان جي پيرن کي دروازي تي رکڻ لاء ڊيٽا سائنسدان يا سافٽ ويئر ڊولپر جي حيثيت ۾ مشڪل ٿي وڃي ٿي. اچو ته انهن ٻنهي پوزيشن تي تفصيل سان بحث ڪريون.
مهرباني ڪري، نوٽ ڪريو ته حقيقت ۾، انهن ٻنهي نوڪرين لاء سڀ کان وڌيڪ ادا ڪندڙ هندستاني شهر آهن حيدرآباد، چنائي، بنگلور، ممبئي، پوني، گرگون، نودا، ۽ نئين دهلي.
ڪير آهن ڊيٽا سائنسدان ۽ سافٽ ويئر ڊولپر؟ انهن جا ڪردار ۽ ذميواريون
ڊيٽا سائنسدان گذريل ڪجھ سالن ۾ تمام گهربل ٿي چڪا آهن جيئن وڏي ڊيٽا ٽيڪنالاجيون وڌيڪ ۽ وڌيڪ تنظيمن ۾ ضم ٿي وڃن ٿيون. ڊيٽا سائنسدان پروفيسر آهن جيڪي سائنسي طريقا استعمال ڪندا آهن ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ، تجزيو ڪرڻ ۽ ان جي وضاحت ڪرڻ لاءِ. اهي ڊيٽا جي نتيجن جي بنياد تي قابل عمل منصوبا ٺاهڻ جا ذميوار آهن. تنهن ڪري، انهن کي الورورٿم ۽ ڊيٽا ماڊل ٺاهڻ جي ضرورت آهي نتيجن جي اڳڪٿي ڪرڻ لاء. ڊيٽا سائنسدانن کي ڪمپني جي مقصدن سان مدد ڪرڻ ۽ انهن مقصدن کي حاصل ڪرڻ لاءِ ڊيٽا تي هلندڙ حڪمت عملين جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ ڪاروباري اڳواڻن سان ويجهي تعاون ڪرڻ گهرجي. ڊيٽا سائنسدانن جا عام فرض ۽ ذميواريون شامل آهن:- ڪاروباري ضرورتن لاءِ لاڳاپيل ڊيٽا ذريعن کي سڃاڻڻ ۽ انهن مان استعمال لائق ڊيٽا ڪڍڻ.
- ڊيٽا جا اوزار ترتيب ڏيڻ جهڙوڪ پٿون، آر، ايس اي ايس، يا SQL.
- ML اوزار استعمال ڪندي گهربل خاصيتون چونڊڻ لاءِ؛ درجه بندي ٺاهڻ ۽ بهتر ڪرڻ.
- منظم ۽ غير منظم ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ ان جي اڳڀرائي کي کڻڻ.
- گم ٿيل ڊيٽا حاصل ڪرڻ.
- ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي عمل کي وڌائڻ.
- ڊيٽا کي استعمال جي قابل فارميٽ ۾ ترتيب ڏيڻ.
- اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل ٺاهڻ.
- ترقي ڪندي ML الگورتھم.
- ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي عمل کي وڌائڻ.
- پروسيسنگ، صاف ڪرڻ، ۽ ڊيٽا جي تصديق ڪرڻ.
- ڊيٽا جو تجزيو نمونن ۽ حل ڳولڻ لاء.
- ڊيٽا جي بنيادي ڍانچي کي ترتيب ڏيڻ.
- ڊيٽابيس کي ترقي، لاڳو ڪرڻ، ۽ برقرار رکڻ.
- ڊيٽا جي معيار جو اندازو لڳائڻ.
- ڊيٽا سيٽ مان معلومات ۽ بصيرت پيدا ڪرڻ ۽ رجحانات ۽ نمونن جي سڃاڻپ ڪرڻ.
- ڊيٽا جي visualizations ٺاهڻ.
- ايگزيڪيوٽو ۽ پروجيڪٽ ٽيمن لاء واضح رپورٽون تيار ڪرڻ.
- ڪلائنٽ جي ضرورتن جي بنياد تي صاف ۽ موثر ڪوڊ پيدا ڪرڻ.
- سافٽ ويئر پروگرامن ۽ سسٽم جي تصديق، جانچ، ۽ ترتيب ڏيڻ.
- موجوده سافٽ ويئر کي درست ڪرڻ ۽ وڌائڻ.
- ٻين ڊولپرز سان گڏ ڪم ڪرڻ الورورٿم ۽ فلو چارٽس ڊزائين ڪرڻ لاءِ.
- سافٽ ويئر اجزاء ۽ ٽئين پارٽي جي پروگرامن کي گڏ ڪرڻ.
- مسئلو حل ڪرڻ، ڊيبگنگ ۽ سافٽ ويئر کي اپڊيٽ ڪرڻ.
- تجويزون ۽ عمل بهتر ڪرڻ.
- ٽيڪنيڪل دستاويز ٺاهڻ.
- گراهڪن سان رابطو ڪرڻ ۽ انهن جي ضرورتن کي سمجهڻ.
- هڪ ٽيم ۾ ڪم.
ڊيٽا سائنسدانن ۽ سافٽ ويئر ڊولپرز لاءِ صلاحيتون
انهن ماهرن کي ٻن قسمن جي ضروري صلاحيتن جي ضرورت آهي - ٽيڪنيڪل ۽ غير ٽيڪنيڪل (جنهن کي سخت ۽ نرم مهارتون پڻ سڏيو ويندو آهي). ڪجھ سڀ کان اهم ٽيڪنيڪل ڊيٽا سائنسدان جي صلاحيتن جا آھن:- شمارياتي تجزيي ۽ ڪمپيوٽنگ جي سٺي ڄاڻ.
- مشيني سکيا ۾ مهارت.
- گہرے سکيا، امڪان، ۽ شماريات جو علم.
- وڏي ڊيٽا جي مقدار جي پروسيسنگ.
- ڊيٽا بصري.
- ڊيٽا جي تڪرار.
- رياضي.
- پروگرامنگ جي مضبوط ڄاڻ.
- شماريات.
- وڏي ڊيٽا.
- مصنوعي ڄاڻ رکندڙ بنياديات هڪ بونس هوندو.
- گهٽ ۾ گهٽ هڪ پروگرامنگ ٻولي ۽ فريم ورڪ جي مضبوط ڄاڻ.
- رياضي ۽ ڊيٽا جو تجزيو.
- مسئلو حل ڪرڻ.
- ڊيٽا جي جوڙجڪ ۽ الگورتھم.
- ذريعو ڪنٽرول.
- DevOps.
- مختلف ڊيٽابيس سان ڪم ڪرڻ جي صلاحيت.
- گيت.
- مربوط ترقي ماحول.
- چست ۽ اسڪرم ترقي جا طريقا.
- سافٽ ويئر ڊولپمينٽ لائف سائيڪل.
- ڊيبگنگ ۽ سافٽ ويئر جاچ لاءِ اوزارن ۾ مهارت.
- کليل ذهن ۽ موافقت.
- تنقيدي سوچ.
- سٺي تجزياتي ۽ اسٽريٽجڪ صلاحيتن.
- صبر ڪرڻ.
- تخليقيت.
- اعتماد.
- اندروني motivation.
- ٽيم ڪم ۽ تعاون.
GO TO FULL VERSION