Интернет орқали иш излаш - Masofaviy att rus guruh talabasi Shahnoza Abrorova 1-амалий машғулот

2.
Интернет орқали иш излаш
Ахборот манбаларини солиштириш. Янги битирувчи ёки ходим
сифатида сиз мақсад қилган ихтисослик(мутахассислик)ка мос касб номини
танланг. 1.19-расмдаги ҳар бир элементни ҳаётий мисоллар орқали
тушунтиринг. Сизга керакли бўлган маълумотга эга бўлишингиз учун бирорта
танишингиздан интервью олишингиз зарур.
1.19-расм. Ахборот тизимининг компонентлари.
Барча ахборот тизимларида маълумот манбаларини ўзгартиришда
ресурсларнинг
кириши,
чиқиши,
жараёнларнинг
содир
бўлиши,
ресурсларнинг сақланиши ва назорат қилинишини амалга ошириш учун
одамлар, дастурий қурилмалар, дастурий таъминот, маълумотлар ва локал
тармоқдан фойдаланилади.
Keling, yangi bitiruvchi yoki xodim sifatida ma'lumot olimi sifatida martaba
orttirishga intilayotgan stsenariyni ko'rib chiqaylik. Bunday holda, qimmatli
ma'lumotlarni to'plash uchun Data Science sohasida tajribaga ega bo'lgan odam bilan
suhbatlashishimiz kerak bo'ladi. Intervyu orqali turli axborot manbalarini
solishtirishga qanday yondashishimiz mumkin:
Akademik manbalar:
Ta'rif: Akademik manbalarga ko'rib chiqiladigan jurnallar, ilmiy maqolalar va
ilmiy nashrlar kiradi.
Muhimligi: Ma'lumotlar fanlari sohasida akademik manbalar mustahkam
nazariy asos, so'nggi tadqiqot tendentsiyalari va ilg'or metodologiyalar haqida
tushuncha berishi mumkin.
Professional tarmoqlar:
Ta'rif: Professional tarmoqlar LinkedIn kabi platformalar orqali sohadagi
professionallar bilan bog'lanish, konferentsiyalarda qatnashish yoki sohaga oid
forumlarga qo'shilishni o'z ichiga oladi.
Ahamiyatlilik: Ma'lumotlar bo'yicha olimlar bilan tarmoq amaliy maslahatlar,
sanoat tendentsiyalari va ma'lumotlar fanlari texnikasining real dunyoda
qo'llanilishini taklif qilishi mumkin. Bu sohadagi boshqalarning tajribasidan
o‘rganish imkoniyatidir.
Mentorlik:
Ta'rif: Mentor - bu o'z tajribalari asosida yo'l-yo'riq va yordam beradigan
tajribali shaxs.
Muhimligi: Data Science bo'yicha murabbiyga ega bo'lish shaxsiy maslahatlar,
martaba tushunchalari va sohadagi kundalik muammolar va imkoniyatlarni
chuqurroq tushunishni taklif qilishi mumkin.
Kompaniya/sanoat hisobotlari:
Ta'rif: Kompaniyalar va sanoat tashkilotlarining hisobotlari sanoatning holati,
rivojlanayotgan texnologiyalar va bozor tendentsiyalari haqida tushuncha berishi
mumkin.
Muhimligi: Texnologik kompaniyalar yoki ma'lumotlarga asoslangan
sanoatlarning hisobotlari bizga ma'lumotlar fanining amaliy qo'llanilishi, talab
qilinadigan ko'nikmalar va soha mutaxassislari duch keladigan dolzarb muammolar
haqida tushuncha berishi mumkin.
Onlayn kurslar va darsliklar:
Ta'rif: Data Science bo'yicha kurslar, qo'llanmalar va vebinarlarni taklif
qiluvchi onlayn platformalar.
Tegishlilik: Coursera, Udacity yoki Khan Academy kabi platformalar amaliy
oʻrganish tajribasi, amaliy koʻnikmalar va Data Science sohasida keng
qoʻllaniladigan vositalar va texnologiyalar bilan tanishish imkonini beradi.
Tajribali mutaxassislar bilan suhbat:
Ta'rif: Tajribali Data Scientists bilan suhbatlar o'tkazish.
Muhimligi: To'g'ridan-to'g'ri intervyular bizga ma'lumotlar faniga oid tajriba,
amaliy maslahat va shaxsiy tushunchalarni to'plash imkonini beradi. Biz kerakli
ko'nikmalar, duch keladigan qiyinchiliklar va martaba ko'tarilish bo'yicha
maslahatlar haqida so'rashimiz mumkin.
Ushbu turli manbalardan olingan ma'lumotlarni taqqoslash orqali biz nazariy
bilimlarni amaliy tushunchalar va real dunyo tajribalari bilan uyg'unlashtirib, Data
Science sohasi haqida to'liq tushunchaga ega bo'lishimiz mumkin. Ushbu yondashuv
bizga Data Science bo'yicha martaba sayohatimizni boshlaganimizda har tomonlama
istiqbolni rivojlantirishga yordam beradi.
|