बदलाव: तकनीकी नियोक्ताओं के लिए डिग्री से अधिक कौशल का बढ़ता मूल्य
डिजिटल डेस्क, नई दिल्ली। विभिन्न क्षेत्रों में भर्ती की पारंपरिक धारणाओं को आज बदलती नौकरी भूमिकाओं के युग में चुनौती दी जा रही है। तेजी से बदलती तकनीक और डिजिटलीकरण के इस समय में कैरियर का दीर्घायु होना सुनिश्चित करने के लिए विशेष क्षेत्रों में निरंतर नए कौशल हासिल करना और वर्तमान कौशल को और विकसित करने की आवश्यकता है। सिर्फ कॉलेज की डिग्री पर इसी वजह से कम ध्यान दिया जा रहा है और कंपनियाँ विकसित नौकरी परिदृश्य में कौशल और अनुभव के महत्व को पहचान रही हैं। डेटा नई करेंसी है।
महामारी से उत्पन्न चुनौतियों के बीच मूल रूप से आतिथ्य और पर्यटन क्षेत्र से संबंधित कुँवर धैर्य प्रताप सिंह की कैरियर यात्रा ने एक अप्रत्याशित मोड़ ले लिया। आतिथ्य क्षेत्र से डेटा वैज्ञानिक बनने तक, कुँवर की यात्रा विस्मयकारी है। होटल उद्योग में गिरावट को देखते हुए कुँवर ने कैरियर में बदलाव की आवश्यकता को पहचाना और इन्हें डेटा के साथ काम करने के अपने जुनून के बारे में पता चला।
एच एंड एम में लॉयल्टी एंबेसडर के रूप में काम करते हुए ग्राहक डेटा और एसक्यूएल की मूल बातें के साथ मूल्यवान अनुभव प्राप्त करने के बाद कुँवर ने डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में उच्च शिक्षा हासिल करने का फैसला किया। इन्होंने ग्रेट लर्निंग में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में पोस्ट- ग्रेजुएट डिप्लोमा प्रोग्राम में दाखिला लेने का साहसिक कदम उठाया जो इनके कैरियर के लिए परिवर्तनकारी साबित हुआ। कार्यक्रम पूरा करने के बाद कुँवर की प्रतिबद्धता और नए अर्जित कौशल ने नियोक्ताओं का ध्यान आकर्षित किया, जिससे उन्हें बैंगलोर स्थित एक प्रतिष्ठित संगठन एडीए में मशीन लर्निंग वैज्ञानिक का पद हासिल हुआ।
ये साझा करते हैं, "मेरी यात्रा ने मुझे सिखाया है कि विभिन्न पृष्ठभूमि के पेशेवर, यदि वे प्रतिबद्ध हैं, तो तकनीक उद्योग में सफल हो सकते हैं। मुझे पता चला कि संगठन औपचारिक शिक्षा के साथ कौशल और अनुभव का तेजी से मूल्यांकन कर रहे हैं, जिससे तकनीक में एक नया और पुरस्कृत कैरियर शुरू करने के इच्छुक लोगों के लिए नए दरवाजे खुल रहे हैं।"
ग्रेट लर्निंग के अनुसार, वे जिन कंपनियों के साथ काम करते हैं, उनमें से एक महत्वपूर्ण प्रतिशत औपचारिक शिक्षा के साथं कौशल को प्राथमिकता देते हैं। कौशल की यह माँग आईटी/परामर्श/डेटा एनालिटिक्स, फार्मा और हेल्थकेयर जैसे क्षेत्रों से आई है, जहाँ कंपनियाँ तकनीकी प्रवीणता के साथ विविध पृष्ठभूमि के मूल्य को पहचानती हैं। इस गतिशील परिदृश्य में, डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक, क्लाउड इंजीनियर, एआई विशेषज्ञ और एमएल इंजीनियर जैसी विशिष्ट तकनीकी भूमिकाएँ प्रासंगिक तकनीकी कौशल वाले गैर - तकनीकी उम्मीदवारों की उच्च माँग को प्रदर्शित करती हैं। उच्च-भुगतान वाली तकनीकी भूमिकाओं में गैर-तकनीकी उम्मीदवारों की सफल नियुक्ति कौशल उन्नयन के प्रति उनके सक्रिय दृष्टिकोण के माध्यम से हासिल की गई है। यहाँ एक पेशेवर का एक और उदाहरण दिया गया है, जिसने बिना किसी तकनीकी पृष्ठभूमि के न केवल तकनीकी खण्ड में सफलतापूर्वक बदलाव किया, बल्कि इस प्रक्रिया में वेतन वृद्धि को भी हासिल किया।
डेटा एनालिटिक्स में एक शिक्षक का तरीका
सुप्रीत कौर ने 2018 में चंडीगढ़ के पंजाब विश्वविद्यालय से अपनी स्नातक की शिक्षा को पूरा किया। इन्होंने अपना पाठ्यक्रम पूरा करने के बाद गुरु नानक पब्लिक स्कूल, लुधियाना में एक प्राथमिक विद्यालय शिक्षक के रूप में तीन वर्ष तक काम किया। नए कौशल सीखने की अपनी खोज के दौरान, इन्होंने एक डोमेन के रूप में डेटा एनालिटिक्स के बारे में सीखा और वर्तमान नौकरी बाजार में इसके महत्व और क्षमता का एहसास किया। अनुसंधान करने पर, इन्हें ग्रेट लर्निंग में पेश किए गए डेटा एनालिटिक्स पाठ्यक्रमों के प्रभावशाली भंडार के बारे में पता चला और इन्होंने डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स में स्नातकोत्तर कार्यक्रम में दाखिला लेने का फैसला किया।
कार्यक्रम के तुरंत बाद इन्हें डब्ल्यूएनएस में एक प्रशिक्षु विश्लेषक के रूप में रखा गया और पिछले 2 वर्षों से ये वहाँं काम कर रही हैं और इन्हें 20% वेतन वृद्धि भी मिली है। अपने पेशा को बदल कर तकनीकी उद्योग में जाने वाले पेशेवरों के लिए सुप्रीत की सलाह प्रेरणादायक है, "यह पहली बार में चुनौतीपूर्ण लग सकता है। लेकिन इस परिवर्तन के दौरान आपको अपने सामने आने वाली किसी भी बाधा को दूर करने के लिए केवल प्रतिबद्धता और कड़ी मेहनत की आवश्यकता है।"
जबकि डिग्रियों का मूल्य बना हुआ है, उभरता हुआ नौकरी बाजार नए कौशल, आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान क्षमताओं को प्राथमिकता देता है। कुँवर और सुप्रीत जैसे व्यक्तियों की सफलता की कहानियाँ तकनीकी उद्योग में कौशल-केंद्रित दृष्टिकोण की तरफ एक आशाजनक बदलाव का संकेत देने वाले डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में कौशल हासिल करने की परिवर्तनकारी शक्ति को रेखांकित करती है।
