ମୁଁ କିପରି 2025ରେ Data Science ଶିଖିବାକୁ ଆରମ୍ଭ କରିବି

ଡାଟା ସାଇନ୍ସ ବିଶ୍ୱ ଏତେ ଲୁଟ୍ତାଚାପ୍ ହୋଇଛି ଯେ ମୋ ଶିକ୍ଷା ଆରମ୍ଭ କରିଥିବା 2019 ସଠିକ୍ ମଧ୍ୟରୁ ବିପ୍ରତ୍ୟୟ ଘଟାଇଛି। ଯେପରି ସମସ୍ୟାରୁ ଜଣାପଡ଼ିଛି—ଅନୁଷ୍ଠାନ ସ୍ତରରେ ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଙ୍ଗରେ ଏକ ଅନୁସନ୍ଧାନ ଇନ୍ଟର୍ନ୍ସିପ୍ ଅନୁଶିଳନ କରିଛି—ମୁଁ ଅନେକ ଭୁଲ କରିଛି। କେତେକ ଆବଶ୍ୟକ ବୃଦ୍ଧିମାନ୍ତ ହୋଇଥିଲେ, ତଥାପି ମୁଁ ଏକ ସ୍ପଷ୍ଟ ରୋଡମାପ୍ ସହ ଏହାକୁ ରୋକି ପାରିଥାନ୍ତି।

ଯଦି ମୁଁ 2025‌ରେ ମୋର ଡାଟା ସାଇନ୍ସ ଯାତ୍ରା ଆରମ୍ଭ କରିଥାନ୍ତି, ତେବେ ମୁଁ ଏହାକୁ ଅଧିକ ସଂଘଠିତ ଏବଂ ଇଚ୍ଛାଶକ୍ତି ସହ କରିବାକୁ ଯାଉଥାନ୍ତି। ଏହାକୁ ଏକ ନୂତନ ଉପକରଣ ଏବଂ ପ୍ରବନ୍ଧସମୂହରେ ଉପକୃତ କରିବାକୁ ଚାହୁଁଥାନ୍ତି। ଏଠାରେ ମୋର ରୋଡମାପ୍ ଅଛି।

1. ଭଲ ଭିତ୍ତି ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ: Programming ଏବଂ Math ପ୍ରଥମେ

ମୋର ସବୁଠାରୁ ବଡ଼ ଭୁଲ ଥିଲା, ମୁଁ ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଙ୍ଗରେ ସହିତ ବିନା ମୂଳ ଅଂଶରେ ପ୍ରବଳ ହୋଇଛି। 2025‌ରେ, ମୁଁ Python ଏବଂ SQL ସହ ମାନ୍ୟ ତାତ୍ବିକ ଧାରଣା‌ରେ ଏକ ମଜବୁତ ଭିତ୍ତିରେ ଆରମ୍ଭ କରିବି।

Programming Skills

Python ମୂଳଭୂତ ଶିକ୍ଷା ନିଅନ୍ତୁ: data types, loops, functions, ଏବଂ object-oriented programming।
NumPy ଏବଂ pandas ସହ ତଥ୍ୟ ତ୍ୟାଗ କରନ୍ତୁ।
SQL‌ରେ ରିଲେସନାଲ୍ ଡାଟାବେସରେ ତଥ୍ୟର ଚଳାଚଳ ଏବଂ ପରିଚାଳନରେ ଦକ୍ଷତା ରଖନ୍ତୁ।

Mathematics for Data Science

Linear Algebra: matrix operations ଏବଂ vector spaces‌ରେ ଧ୍ୟାନ ଦିଅନ୍ତୁ।
Calculus: derivatives, gradients, ଏବଂ optimization‌ରେ ଶିଖନ୍ତୁ।
Statistics and Probability: distributions, hypothesis testing, ଏବଂ Bayes’ theorem‌କୁ ବୁଝନ୍ତୁ।

Tools to Leverage in 2025:

ChatGPT ପରି AI assistants ଦ୍ବାରା ତ୍ରୁଟି ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରିବା ଏବଂ ଜଟିଲ ବିଷୟରେ ସହଜ କରିବା।
HackerRank କିମ୍ବା LeetCode ପ୍ଲାଟଫର୍ମରେ programming challenges।
ମାଥ୍-ଫୋକସ୍ ଅ‌୍ୟାପ‌ରେ ଇଣ୍ଟର୍ଏକ୍ଟିଭ ଅଭିକଳ୍ପନ।

2. Data Wrangling ଏବଂ Exploration କୁ ପ୍ରାଥମିକତା ଦିଅନ୍ତୁ

2025‌ରେ, data ର ତୃଟିରେ Data Wrangling ଏକ ମୂଖ୍ୟ କୌଶଳ ହୋଇଥାଏ। ମୂଲ ତଥ୍ୟ ସଫା କରିବା, ପରିବର୍ତ୍ତନ କରିବା, ଏବଂ ଶୂନ୍ୟର୍ଥ ତଥ୍ୟ ଖୋଜିବା ଏକ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ମିଶନ୍‌ରେ ରହିଥାଏ।

Key Skills

pandas ଏବଂ NumPy ସହ data cleaning।
SQL queries ଦ୍ବାରା data manipulation।
Text cleaning ପାଇଁ regex କରିବା।

Practical Application

Kaggle କିମ୍ବା government open data portals ପ୍ଲାଟଫର୍ମ‌ରୁ ଯଥାର୍ଥ data sets ସହ କାମ କରନ୍ତୁ।
ଅନ୍ୟୁଗତ data cleaning ପ୍ରକ୍ରିୟା ଲେଖନ ଦ୍ବାରା ଲ logic ବୁଝନ୍ତୁ।
ଅନୁସନ୍ଧାନ କରନ୍ତୁ ଏବଂ ଟ୍ରେଣ୍ଡ‌ ଅନ୍ଧ୍ୟୁରେ ତାଙ୍କର ଶୂନ୍ୟର୍ଥ ଦିଅନ୍ତୁ।

3. Machine Learning କୁ ସହିତ Context ରେ ଶିଖନ୍ତୁ

Machine Learning‌ ରେ ଆରମ୍ଭ କରିବା ପୂର୍ବରୁ, ମୁଁ ଏହାର ସମସ୍ୟାର ସଂଧାନ କରିବା ପାଇଁ ସଂପୃକ୍ତ ଥାନ୍ତି।

କେଉଁ କୌଶଳ ଶିଖିବେ:

Model Selection: କେବେ ML ବ୍ୟବହାର କରିବେ ଏବଂ ସରଳ ସମାଧାନ କେବେ ସଫଳତାକୁ ନେଇଯିବ।
Algorithm: linear regression, logistic regression ଏବଂ decision trees‌‬ର ପ୍ରାରମ୍ଭ କରନ୍ତୁ।
Library: scikit-learn‌ ରେ ଶୁରୁ କରନ୍ତୁ ଏବଂ TensorFlow କିମ୍ବା PyTorch ଗଭୀର ଶିଖ୍ଷା ପାଇଁ।

4. Data Visualization ଏବଂ Storytelling ର କୌଶଳ

କେବେ ବୁଝନ୍ତୁ ଯେ ଜଣାପଡ଼ିଥିବା ତଥ୍ୟ କିମ୍ବା ଲଫିକୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ନାମ୍ କିପରି ଲୋକଙ୍କ ପାଖକୁ ପହଞ୍ଚେ।

କୌଣସି ଉପକରଣ ଅବଶ୍ୟକ:

Matplotlib ଏବଂ Seaborn ସହିତ ସ୍ଥିର Visualization କରନ୍ତୁ।
Interactive Plotly କିମ୍ବା Tableau ରେ ଆଲୋଚନା କରନ୍ତୁ।

5. ମୂଲ ପ୍ରକଳ୍ପ ଉପରେ କାମ କରନ୍ତୁ

ମୋର ଗତ ଅଭିଜ୍ଞତାରେ ଜଣାପଡ଼ିଲା ଯେ, ଏକ ଭଲ ପ୍ରକଳ୍ପରେ କାମ କଲାରେ ଶିଖିବାର ଗତି ଦ୍ରୁତ ହୁଏ। ଏହା ପାଇଁ ମୁଖ୍ୟ କ୍ଷେତ୍ର ହେଲା:

ପ୍ରକଳ୍ପ ବିଚାର:

ସରଳ Regression ଏବଂ Classification problems।
Time-series data analysis କରନ୍ତୁ।
Recommendation systems ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ କିତାବ କିମ୍ବା ଚଳଚ୍ଚିତ୍ର ପାଇଁ।

Tip: GitHub ରେ ଆପନାଙ୍କ ପ୍ରକଳ୍ପ ପ୍ରଦର୍ଶନ କରନ୍ତୁ ଏବଂ ଏହାକୁ ବ୍ଲଗ୍ ମାଧ୍ୟମରେ ଲେଖନ କରନ୍ତୁ।

6. ସମ୍ପର୍କ ରଖନ୍ତୁ ଏବଂ ନୂତନ ଶିଖନ୍ତୁ

Data Science ମୂଳତଃ ଏକ ସମ୍ମିଳିତ ମାଧ୍ୟମ, ଯାହାରେ ସଫଳତା ପାଇଁ ସମ୍ପର୍କ ଗଢ଼ିବା ଆବଶ୍ୟକ।

ଅଧିକ ଅବଲୋକନ କରନ୍ତୁ:

LinkedIn ରେ ଆପନାଙ୍କ ଶିଖା ପ୍ରକ୍ରିୟା ସହିତ ଗ୍ରୁପ୍ ସହିତ ଯୋଗ ଦିଅନ୍ତୁ।
ବିଭିନ୍ନ Data Science Webinars ଏବଂ Events ରେ ଯୋଗ କରନ୍ତୁ।

ସାରକଥା

ଯଦି 2025‌ ରେ ଆରମ୍ଭ କରିବାକୁ ହୁଏ, ମୋର ଏହାକୁ କରିବାରେ ଏକ ସଂଘଠିତ ପ୍ରଣାଳୀ ସହିତ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ କରିବାକୁ ଯାଉଥିଲା।