क्या मैं बिना डिग्री के डाटा इंजीनियर बन सकता हूं?
जी हाँ, आप बिना डिग्री के भी डाटा इंजीनियर बन सकते है लेकिन ये थोड़ा मुश्किल हो सकता है क्योंकि डाटा इंजीनियरिंग एक Technical Field है जिसमे आपको डेटाबेस मैनेजमेंट, डाटा प्रोसेसिंग, डाटा इंटीग्रेशन, प्रोग्रामिंग लैंग्वेज और टूल्स की जानकारी का होना आवश्यक होता है| अगर आपके पास Engineering की डिग्री पहले से ही होती तो आपको ये सब Cover करने की जरुरत नहीं पड़ती| Engineering Degree का होने से आपको Future में इसका बहुत ही फायदा मिलता है, ये आपके लिए एक तरह से Base तैयार कर देता है जिससे आपको जॉब्स मिलने और करने में परेशानी नहीं होती है।
बिना डिग्री के डाटा इंजीनियर आपके लिए थोड़ा Challenging हो सकता है, लेकिन यदि आप अपनी मेहनत और Dedication के साथ इसे करते है तो आप जरूर इसमें सफलता पा सकते है।
पहले हमलोग यह जानने की कोशिश करते है की डाटा इंजीनियर का Roles & Responsibility क्या होता है।
डाटा इंजीनियर क्या काम करता है?
डाटा इंजीनियर एक IT Professional होता है जो डाटा को Collect, Store और Process करने के लिए काम करता है। इसका मुख्य काम होता है Data System Design करना, Data Integration Implement करना और Data Pipeline Maintain करना। डाटा इंजीनियर डाटा को Organize और Analyze करके Organization को Better Decision-Making में Support करता है। डाटा इंजीनियर डाटा को सही से Management और Utilization के लिए Responsible होता है।
निचे कुछ कदम दिए गए है जो आपकी मदद करेंगे और आपको आपकी मंजिल तक पहुंचने में कारगर साबित होंगे।
Self Study
आपको डाटा इंजीनियर बनने के लिए Self Study आपकी बहुत ही मदद कर सकता है, इसके लिए आपको ऑनलाइन रिसोर्सेज का इस्तेमाल करना पड़ेगा। आजकल इससे Related ऑनलाइन रिसोर्सेज आपको बहुत मिल जायेंगे जैसे की Coursera,edX,Udacity पर आप अपनी Relevant Courses ज्वाइन कर सकते है। Online Resources,Books,Tutorials और Courses का इस्तेमाल करें और इसको अपनी सेल्फ स्टडी में Include कर ले।
यहाँ कुछ Steps है जो आपको Self Study में मदद कर सकता है।
Foundation Building
डाटा इंजीनियरिंग का Main Concepts को समझने के लिए Database Management System, NoSQL databases, Data Modeling और Programming Language जैसे की Python या Java पर ज्यादा ध्यान दे।
Programming Skills
Python का इस्तेमाल डाटा इंजीनियरिंग में काफी Common है, इसलिए Python Programming Language को अच्छे तरीके से समझे और इसमें ज्यादा से ज्यादा Knowledge लेने का प्रयास करे। Pandas, NumPy और Python Libraries का इस्तेमाल कैसे किया जाता है इसको सीखे जो Data Manipulation और Analysis में आपकी सहायता करेगा।
Data Warehousing
Data Warehousing Concepts और Tools जैसे की Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics को समझने का प्रयास कीजिये।
ETL Processes
ETL यानी Extract Transform Load, यह एक Data Integration Process है जिसमे विभिन्न श्रोतो से डाटा को इंटेग्रटे किया जाता है| ETL Process को समझने के लिए Apache NiFI, Apache Kafka, Talend और Apache Airflow का इस्तेमाल करना सीखे।
Big Data Technologies
Big Data Technologies जैसे की Apache Hadoop, Apache Spark और Apache Kafka का Basic Concept को समझ ले।
Cloud Platforms
Cloud Platforms जैसे की AWS, Google Cloud Platform और Microsoft Azure को समझने के लिए उसके Relevant Services और Tools पर काम करें। Cloud पर डाटा स्टोरेज, डाटा प्रोसेसिंग और डाटा Analytics के लिए सर्विसेज का इस्तेमाल करें।
Database Administration
Database Administration Skills को Develop करे जैसे की Database Performance Tuning, Backup and Recovery और Security.
Version Control Systems
Git और GitHub का इस्तेमाल करना सीख लें, Version Control System के इस्तेमाल से आप अपने Code को Track और Manage कर सकते है।
Networking
डाटा इंजीनियरिंग कम्युनिटी के साथ जुड़ने के लिए ऑनलाइन Forums, सोशल मीडिया और लोकल Meetups का इस्तेमाल करें, आपको इंडस्ट्री के प्रोफेशनल्स से Guidence मिलेगी। आप जितना नेटवर्क कम्युनिटी से जुड़े रहेंगे उतना ही आपको फायदा होगा और आपके Skills में ग्रोथ होगी क्योंकि नेटवर्क ही एक ऐसा क्षेत्र है जिसमे आप अलग अलग लोगो से मिलते है और उनके Skills से आपको बहुत कुछ सिखने को मिलती है।
Certification
आप कुछ Certification कर ले जिससे आपके Skills में Growth होगा और इंडस्ट्री में भी इसकी डिमांड होती है।इन सर्टिफिकेशन में से आप एक या दो चुन सकते है ये आपके करियर Goals और आपके Expertise पर Depend करता है, जैसे की निचे कुछ Certification दिए गए है ।
AWS Certified Big Data- Specialty
Amazon Web Services(AWS) के इस Cerfitication में आपको Big Data Technologies और Services के ऊपर अच्छा Knowledge होनी चाहिए, इसमें Amazon S3, Amazon EMR, Amazon Redshift और AWS Glue जैसे Services शामिल होते हैं |
Google Cloud Certified – Professional Data Engineer
यह सर्टिफिकेशन Google Cloud Platform के डाटा इंजीनियरिंग सर्विसेज और टूल्स पर आधारित होता है इसमें BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Dataprep, Cloud Composer और Data Studio जैसे Tools का इस्तेमाल समझना जरुरी होता है।
Microsoft Certified – Azure Data Engineer Associate
इस सर्टिफिकेशन में आपको Azure के डाटा सर्विसेज और टूल्स के ऊपर का नॉलेज टेस्ट होता है, इसमें Azure Data Factory, Azure Databricks और Azure SQL Data Warehouse शामिल होता है।
Cloudera Certified Data Engineer (CCDE)
Cloudera के इस सर्टिफिकेशन में आपको Hadoop Ecosystem और Related Technologies पर नॉलेज टेस्ट होता है जैसे Hadoop, Spark, Hive, HBase और Pig जैसे Tools शामिल होते हैं|
Online Resources
इंटरनेट पर आपको बहुत सारे Free और Paid Resources मिल जायेंगे जैसे की W3Schools, GeeksforGeeks, Codecademy, GitHub, Stack Overflow आदि, ये आपके लिए बहुत ही लाभदायक होगा। आप ऑनलाइन लर्निंग प्लेटफार्म जैसे की Coursera, edX, Udacity आपको डाटा इंजीनियरिंग में आपकी मदद कर सकते है।
Projects
Real-World Projects डाटा इंजीनियरिंग में बहुत ही मायने रखता है, इसमें काम कर के आप अपने प्रैक्टिकल स्किल्स में सुधार ला सकते है, आप अपने प्रोजेक्ट्स को GitHub पर Show करे और कोशिश करे की आपका प्रोजेक्ट्स रियल वर्ल्ड से सम्बंधित हो और इंडस्ट्री Relevant हो।
Internships और Freelancing
Interships और Freelancing के Through आप प्रैक्टिकल इंडस्ट्री Experience Gain कर सकते है, इसलिए आप Internships और Freelancing Projects लेने की कोशिश करे, इससे आपका अपने Resume को भी Strength मिलेगा।
Continues Learning
Data Engineering एक Dynamic फील्ड है और नए नए Technologies Regularly आती रहती है, हमेशा नए Updates पर बने रहने के लिए आप तैयार रहे और Regularly Relative Blogs, Forums और ऑनलाइन कोर्सेज चेक करते रहे।
सारांश
आप बिना डिग्री के भी डाटा इंजीनियर बन सकते है लेकिन इसमें आपको थोड़ा मुश्किलों का सामना करना पर सकता है लेकिन यदि आप अपनी मेहनत और Dedication के साथ इसे करते है तो आप जरूर इसमें सफलता पा सकते है।
आपको सेल्फ स्टडी पर ज्यादा ध्यान देना है जैसे की प्रोग्रामिंग Skills लाइक जावा या पाइथन,डाटा वेयरहाउस, ETL प्रोसेस, बिग डाटा टेक्नोलॉजीज, क्लाउड प्लेटफार्म, डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेशन. आप ऑनलाइन रिसोर्स का ज्यादा से ज्यादा इस्तेमाल करे और Online Forums से हमेशा जुड़े रहे। अगर आप Certification कर लेते है तो यह आपके Resume में ज्यादा Weight होगा और आपको जॉब लेने में यह काफी मदद करेगा। अपने Skills को बढ़ाने और Real-World Projects का Experience लेने के लिए Freelancer का काम जरूर करे।
FAQ
Self-study, Online Courses, Practical Projects, Internships और Certifications का इस्तेमाल करे, अपने Skills को दिखाने के लिए GitHub पर प्रोजेक्ट्स शेयर करे।
हाँ, आपको बहुत सारी Companiesd ऐसी मिलेंगी जो आपके टैलेंट को Appericiate करेगी। स्टार्टअप कम्पनीज और Small to Medimum Size कम्पनीज में आपको ऐसे Opportunities मिल सकती है।
Programming Languages खास कर के Python या Java, SQL, Data Modeling, Database Systems, ETL Processes, Big Data Technologies, Cloud Platforms और Problem-Solving Skills होनी चाहिए।
Industry-Recognized Certifications जैसे की AWS Certified Big Data – Specialty, Google Cloud Certified – Professional Data Engineer और Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate आपके Skills को Validate कर सकते हैं और जॉब Opportunities बढ़ा सकते है।
हाँ, Freelance Projects से प्रैक्टिकल Experience मिल सकता है, ऑनलाइन प्लेटफॉर्म्स जैसे की Upwork, Freelancer और Fiverr पर अपने Skills के हिसाब से प्रोजेक्ट्स का पता करे।
हाँ, कुछ टॉप टेक कम्पनीज बिना डिग्री के भी Candidates को Consider करते हैं, अगर आपके पास Relevant Skills और Experience हो।
