this blog is all about education and careers

 

 It It is the fourth series about

 career after 12th Mathematics, if we will choose B.Sc mathematics and want to make career in Technology

Explanation of each Career after B.Sc Maths in Technology (English and Hindi both)

 

1-Software developer or programmer (after learning coding)

Important Points:

• creates systems, websites, or software applications.
• writes, tests, and maintains programs in Python, JavaScript, C++, and Java.
• works along with other developers, analysts, and designers.

Positions:

• Create useful software according to user or client requirements.
• Troubleshoot and debug code issues.
• Take part in the entire SDLC (software development life cycle).
• Preserve and enhance the functionality of current applications.

सॉफ्टवेयर डेवलपर या प्रोग्रामर (कोडिंग सीखने के बाद)

 

महत्वपूर्ण बिंदु:

• सिस्टम, वेबसाइट या सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन बनाता है।
• Python, JavaScript, C++, और Java जैसी भाषाओं में प्रोग्राम लिखता, टेस्ट करता और उन्हें बनाए रखता है।
• अन्य डेवलपर्स, एनालिस्ट्स और डिज़ाइनर्स के साथ मिलकर काम करता है।

पद / भूमिकाएँ:

• यूज़र या क्लाइंट की ज़रूरतों के अनुसार उपयोगी सॉफ्टवेयर तैयार करना।
• कोड की समस्याओं को ढूंढना और उन्हें ठीक करना (डिबगिंग)।
• पूरे SDLC (सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ साइकल) में भाग लेना।
• मौजूदा एप्लिकेशन्स की कार्यक्षमता को बनाए रखना और उसमें सुधार करना।

 

2-Data Science Intern / Trainee

Key Points:

• entry-level position in modeling and data analysis.
• learns how to deal with data issues in the real world.
• works under senior data scientists' guidance

Positions:

• Help with gathering, cleaning, and preparing data.
• assistance with exploratory data visualization and analysis.
• Acquire and utilize machine learning algorithms and statistical models.
• Record observations and share results with teams or mentors.

डेटा साइंस इंटर्न / प्रशिक्षु (Data Science Intern / Trainee)

 

महत्वपूर्ण बिंदु:

• मॉडलिंग और डेटा विश्लेषण से जुड़ा एक प्रारंभिक स्तर का पद।
• वास्तविक दुनिया की डेटा समस्याओं से निपटना सीखता है।
• वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिकों के मार्गदर्शन में कार्य करता है।

पद / भूमिकाएँ:

• डेटा एकत्र करने, साफ़ करने और उसे विश्लेषण के लिए तैयार करने में मदद करना।
• प्रारंभिक डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन में सहायता करना।
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल सीखना और उनका उपयोग करना।
• अवलोकनों को रिकॉर्ड करना और परिणाम टीम या मेंटर्स के साथ साझा करना।

 

3. Passionate About AI/ML - Possessing Online Certifications

 

Important Features:

• self-students or novices investigating machine learning and artificial intelligence.
• Learn the fundamentals using resources like Coursera, edX, Udemy, and others.
• gets ready for more education or junior positions.

Positions:

•  Create little AI/ML projects to demonstrate your abilities.
• Recognize and use fundamental methods such as classification, grouping, and regression.
• Take part in online contests, such as Kaggle.
• Keep abreast with the most recent AI technologies and developments.

एआई/एमएल के प्रति उत्साही – ऑनलाइन सर्टिफिकेशन के साथ

 

महत्वपूर्ण विशेषताएं:

• मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अध्ययन करने वाले स्वअध्यायी या शुरुआती।
• Coursera, edX, Udemy आदि प्लेटफॉर्म की मदद से मूलभूत जानकारी प्राप्त करते हैं।
• आगे की पढ़ाई या जूनियर स्तर की नौकरियों के लिए तैयारी करते हैं।

पद / भूमिकाएँ:

• अपनी क्षमताओं को दिखाने के लिए छोटे-छोटे एआई/एमएल प्रोजेक्ट बनाना।
• क्लासिफिकेशन, ग्रुपिंग और रिग्रेशन जैसी बुनियादी तकनीकों को समझना और प्रयोग करना।
• Kaggle जैसे ऑनलाइन प्रतियोगिताओं में भाग लेना।
• नवीनतम एआई तकनीकों और विकासों से अपडेट रहना।

 

 

4. Statistical Analyst (using Excel, R, and Python)

Important Points:

• uses statistical methods to evaluate information and resolve business issues.
• employs R, Python, Excel, and SPSS as data analysis tools.
• frequently works in the fields of research, marketing, or finance.

Positions:

• Clean up, examine, and make sense of complicated data sets.
• To convey findings, use reports, charts, and visualizations.
• Create and carry out statistical tests.
• Use insights supported by data to aid in decision-making

 

सांख्यिकीय विश्लेषक (Statistical Analyst) – Excel, R और Python का उपयोग करते हुए

 

महत्वपूर्ण बिंदु:

• व्यापारिक समस्याओं को हल करने और जानकारी का मूल्यांकन करने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करता है।
• डेटा विश्लेषण के लिए R, Python, Excel और SPSS जैसे टूल्स का उपयोग करता है।
• अक्सर रिसर्च, मार्केटिंग या फाइनेंस जैसे क्षेत्रों में कार्य करता है।

पद / भूमिकाएँ:

• जटिल डेटा सेट्स को साफ़ करना, उनका विश्लेषण करना और अर्थ निकालना।
• निष्कर्षों को व्यक्त करने के लिए रिपोर्ट, चार्ट और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना।
• सांख्यिकीय परीक्षण तैयार करना और उन्हें लागू करना।
• डेटा-सपोर्टेड इनसाइट्स का उपयोग करके निर्णय लेने में सहायता करना।