सॉफ़्टवेयर, डेटा साइंस और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस उन करियरों में से हैं जिन्हें स्ट्रीम चुनते छात्र सबसे ज़्यादा खोजते हैं। ये बहुत हद तक एक-दूसरे से मिलते हैं, और इनकी एक शर्त बाकी सबसे ज़्यादा साझा है: मैथमेटिक्स के साथ सहजता। स्ट्रीम का फ़ैसला ज़्यादातर मैथ्स को बनाए रखने के बारे में है, और फिर इस बारे में कि आप कौन सा डिग्री रास्ता चाहते हैं।
मुख्य रास्ते
| कक्षा 12 के बाद का रास्ता | आम तौर पर क्या चाहिए | कहाँ ले जाता है |
|---|---|---|
| कंप्यूटर साइंस या IT में B.Tech / B.E. | फ़िज़िक्स, केमिस्ट्री और मैथ्स, और JEE Main या किसी राज्य जैसा प्रवेश टेस्ट | सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, सिस्टम, AI और मशीन लर्निंग की भूमिकाएँ |
| BCA (बैचलर ऑफ़ कंप्यूटर एप्लीकेशंस) | कई विश्वविद्यालयों में कक्षा 12 में मैथ्स; नियम अलग-अलग | सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट, एप्लीकेशन, आगे की पढ़ाई (MCA) |
| कंप्यूटर साइंस, डेटा साइंस, सांख्यिकी या मैथ्स में B.Sc | मैथ्स, कभी-कभी फ़िज़िक्स | डेटा विश्लेषण, डेटा साइंस, शोध और आगे की पढ़ाई |
| डेटा के साथ इकोनॉमिक्स में B.Sc या BA | कई विश्वविद्यालयों में मैथ्स | एनालिटिक्स, इकोनॉमिक्स, नीति और फ़ाइनेंस की भूमिकाएँ |
हर विश्वविद्यालय अपने नियम तय करता है, और वे बदलते हैं, इसलिए जिस प्रोग्राम में आपकी रुचि है उसकी मौजूदा पात्रता देखिए। हमारी इंजीनियरिंग गाइड B.Tech का रास्ता विस्तार से बताती है।
कौन सी स्ट्रीम चुनें
- PCM के साथ साइंस सबसे चौड़ा रास्ता है: इंजीनियरिंग, BCA, B.Sc और डेटा की डिग्रियाँ सब खुली रहती हैं।
- मैथ्स के साथ कॉमर्स डेटा एनालिटिक्स, डेटा के साथ इकोनॉमिक्स, BCA और उन B.Sc रास्तों के लिए अच्छी है जहाँ फ़िज़िक्स ज़रूरी नहीं। मैथ्स के साथ और बिना कॉमर्स की तुलना यहाँ है।
- मैथ्स के साथ ह्यूमैनिटीज़ इकोनॉमिक्स, सांख्यिकी और कुछ कंप्यूटिंग डिग्रियों तक ले जा सकती है। मैथ्स के बिना इनमें से ज़्यादातर रास्ते बहुत संकरे हो जाते हैं।
काम असल में कैसा होता है
सॉफ़्टवेयर का काम ज़्यादातर समस्या-समाधान है: किसी समस्या को कदमों में तोड़ना, कोड लिखना, यह ढूँढना कि वह क्यों नहीं चल रहा और उसे ठीक करना, बार-बार। डेटा साइंस इसमें सांख्यिकी और गंदे डेटा से अच्छे सवाल पूछना जोड़ता है। AI का काम मैथ्स में और गहरा जाता है, खासकर प्रायिकता और रैखिक बीजगणित में। ये सब धैर्य और चीज़ों को बिल्कुल सही करने में मज़ा लेने को इनाम देते हैं।
अभी अपनी रुचि कैसे परखें
- कुछ हफ़्ते कोई मुफ़्त शुरुआती प्रोग्रामिंग कोर्स आज़माइए। ध्यान दीजिए कि गड़बड़ ढूँढना आपको चिढ़ाता है या खींचता है।
- कोई छोटा डेटा प्रोजेक्ट आज़माइए: किसी ऐसी चीज़ का डेटा जुटाइए जिसकी आपको परवाह है, जैसे क्रिकेट स्कोर या मौसम, और पैटर्न खोजिए।
- अपनी मैथ्स को ईमानदारी से देखिए। क्या आपको बीजगणित और तर्क वाले सवाल अच्छे लगते हैं, या आप उन्हें बस झेलते हैं?
ट्रेंड पर एक बात: ये क्षेत्र तेज़ी से बदलते हैं, और जिन टूल्स के बारे में आप अभी सुनते हैं उनमें से कुछ पाँच साल में नहीं रहेंगे। मज़बूत मैथ्स, साफ़ सोच और नए टूल सीखने की आदत किसी एक भाषा से कहीं ज़्यादा टिकती है।
असेसमेंट कहाँ मदद करता है
ये करियर न्यूमेरिकल क्षमता, तार्किक तर्क और पैटर्न पहचानने पर टिके हैं। असेसमेंट दिखाता है कि हर एक में आप कैसा करते हैं, जो कुल प्रतिशत से ज़्यादा काम का है। हम इन्हें कैसे मापते हैं, यह यहाँ है, और रिपोर्ट स्ट्रीमों को आपके नतीजों के सामने रैंक करती है।
