Data Scientist कैसे बने: यकीनन 23 वीं सदी का सबसे अच्छा करियर है। आज की हाई-टेक दुनिया में, हर किसी के पास ऐसे महत्वपूर्ण प्रश्न हैं जिनका उत्तर “बिग डेटा” द्वारा दिया जाना चाहिए। व्यवसायों से लेकर गैर-लाभकारी संगठनों से लेकर सरकारी संस्थानों तक, सूचनाओं की एक अनंत मात्रा है, जिसे व्यापक उद्देश्यों के लिए क्रमबद्ध, व्याख्या और लागू किया जा सकता है। Data Scientist बनने का तरीका जानने के लिए आगे पढ़ें और इस तेजी से बढ़ते करियर पथ पर आगे बढ़ें!
हालाँकि, सही उत्तर ढूँढना एक गंभीर चुनौती हो सकती है। मार्केटिंग योजना बनाने के लिए डेटा खरीदने के माध्यम से व्यवसाय कैसे क्रमबद्ध हो सकता है? आकर्षक सामुदायिक गतिविधियों को बनाने के लिए सरकारी विभाग व्यवहार के पैटर्न का उपयोग कैसे कर सकते हैं? एक गैर-लाभकारी संस्था अपने संभावित संचालन को और बढ़ाने के लिए अपने उपलब्ध मार्केटिंग बजट का सर्वोत्तम उपयोग कैसे कर सकती है? यह सब Data Scientist के लिए नीचे आता है।
चूंकि औसत व्यक्ति के पास संसाधित करने और उपयोग करने के लिए बहुत अधिक जानकारी होती है, इसलिए Data Scientist को डेटा इकट्ठा करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे उद्योग के हर कोने और आबादी के हर वर्ग के लोगों की मदद की जा सके।
डेटा वैज्ञानिक (Data Scientist) शैक्षिक पृष्ठभूमि की एक विस्तृत श्रृंखला से आते हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश के पास किसी न किसी प्रकार की तकनीकी स्कूली शिक्षा होगी। डेटा विज्ञान (Data Scientist) की डिग्री में कंप्यूटर से संबंधित बड़ी कंपनियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, लेकिन उनमें गणित और सांख्यिकी के क्षेत्र भी शामिल हो सकते हैं। किसी व्यवसाय या मानव व्यवहार में प्रशिक्षण भी आम है, जो उनके काम में अधिक सटीक निष्कर्ष निकालता है।
लगभग अनंत मात्रा में जानकारी है, और डेटा वैज्ञानिकों (Data Scientist) के लिए लगभग अनंत मात्रा में उपयोग हैं। यदि आप इस मनोरम कार्य से प्रभावित हैं, तो आइए समग्र रूप से करियर पर एक नज़र डालें। अन्वेषण करें कि वे क्या करते हैं, वे किसकी सेवा करते हैं, और काम पूरा करने के लिए उन्हें किन कौशलों की आवश्यकता है।
डेटा साइंटिस्ट Data Scientist क्या है?
डेटा विज्ञान (Data Scientist) एक जटिल और अक्सर भ्रमित करने वाला क्षेत्र है, और इसमें दर्जनों विभिन्न कौशल शामिल हैं जो पेशे को एक निरंतर संघर्ष को परिभाषित करते हैं।
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अनिवार्य रूप से, एक डेटा वैज्ञानिक (Data Scientist) वह होता है जो किसी निष्कर्ष पर पहुंचने के लक्ष्य के साथ इकट्ठा और विश्लेषण करता है। वे इसे कई अलग-अलग तकनीकों के माध्यम से करते हैं। वे डेटा को एक दृश्य संदर्भ में प्रस्तुत कर सकते हैं, जिसे अक्सर “डेटा को विज़ुअलाइज़ करना” कहा जाता है, जिससे उपयोगकर्ता को स्पष्ट पैटर्न देखने की अनुमति मिलती है जो कि ध्यान देने योग्य नहीं होगा यदि जानकारी एक स्प्रेडशीट पर कठिन संख्याओं में प्रस्तुत की गई थी।
वे अक्सर अत्यधिक उन्नत एल्गोरिदम बनाते हैं जो पैटर्न को निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं और डेटा को संख्याओं और आंकड़ों की गड़बड़ी से किसी व्यवसाय या संगठन के लिए उपयोगी हो सकते हैं। इसके मूल में, डेटा विज्ञान बड़े पैमाने पर डेटा में अर्थ की तलाश करने का अभ्यास है।
आइए कार्रवाई में डेटा वैज्ञानिक (Data Scientist) के काफी विशिष्ट उदाहरण को देखें। शायद एक प्रमुख व्यवसाय, एक सेल फोन कंपनी का कहना है, यह जानना चाहता है कि वर्तमान ग्राहक अपने प्रतिद्वंद्वी को सेवाओं को स्विच करने की अधिक संभावना रखते हैं। वे एक डेटा विश्लेषक को नियुक्त कर सकते हैं जो पूर्व ग्राहकों से संबंधित लाखों अलग-अलग डेटा बिंदुओं (या अधिक विशेष रूप से, लाखों डेटा बिंदुओं को देखने के लिए एक एल्गोरिथ्म बना सकते हैं) को देख सकते हैं।
उन्हें पता चल सकता है कि जो ग्राहक एक निश्चित मात्रा में बैंडविड्थ का उपयोग करते हैं, उनके जाने की संभावना अधिक होती है, या जो ग्राहक विवाहित हैं और जिनकी उम्र 35 से 45 के बीच है, उनके कैरियर स्विच करने की सबसे अधिक संभावना है। सेल फोन कंपनी तब इन ग्राहकों को जोड़ने और बनाए रखने के लिए अपनी व्यावसायिक योजना या मार्केटिंग प्रयासों को बदल सकती है।
नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ता हर बार अपने खाते तक पहुंचने पर डेटा प्रबंधन का एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण देखते हैं। वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा में आपको सुझाव देने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्रोग्राम है जो आपकी प्राथमिकताओं के लिए सबसे उपयुक्त होगा।
आपके पिछले देखने के इतिहास की जानकारी का उपयोग करते हुए, एक एल्गोरिथम आपको उन शो के लिए सिफारिशें देता है जिनका आप आनंद ले सकते हैं। यह पेंडोरा जैसी सेवाओं में उनके थम्स-अप और थम्स-डाउन बटन के साथ और अमेज़ॅन से उनकी खरीदारी अनुशंसाओं के साथ भी देखा जाता है।
डेटा साइंटिस्ट Data Scientist कैसे बनें
डेटा साइंटिस्ट (Data Scientist) बनने के तीन सामान्य चरण हैं:
- आईटी, कंप्यूटर विज्ञान, गणित, भौतिकी, या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री अर्जित करें;
- डेटा या संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री अर्जित करें;
- उस क्षेत्र में अनुभव प्राप्त करें जिसमें आप काम करना चाहते हैं (उदा: स्वास्थ्य सेवा, भौतिकी, व्यवसाय)।
डेटा साइंटिस्ट Data Scientist बनने के लिए किन स्किल्स की जरूरत होती है?
अब, हर प्रौद्योगिकीविद् हर दूसरे कौशल के बारे में भावुक नहीं है, लेकिन वह अपने कार्य क्षेत्र से कौशल के बारे में उत्साहित होगी। तो डेटा साइंटिस्ट (Data Scientist) के लिए कुछ कौशल हैं। जैसा कि हम नए साल में नई प्रौद्योगिकी प्रवृत्तियों और हल करने के लिए और अधिक महत्वपूर्ण चुनौतियों के लिए तैयार हैं, यह आवश्यक है कि हम अपना आधार मजबूत करें।
बिना किसी विशेष क्रम के, आइए 2023 में डेटा साइंटिस्ट (Data Scientist) के लिए शीर्ष 10 कौशलों को जानें!
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- संभाव्यता और सांख्यिकी (Probability & Statistics)
- बहुभिन्नरूपी कलन और रैखिक बीजगणित (Multivariate Calculus & Linear Algebra)
- क्लाउड कम्प्यूटिंग(Cloud Computing)
- मशीन लर्निंग / डीप लर्निंग (Machine Learning / Deep Learning)
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization)
- डेटाबेस प्रबंधन (Database Management)
- डेटा तकरार (Data Wrangling)
- प्रोग्रामिंग, पैकेज और सॉफ्टवेयर्स (Programming, Packages and Softwares)
- देवऑप्स (DevOps)
- माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल (Microsoft Excel)
क्या डेटा वैज्ञानिकों Data Scientist को अच्छा सेलरी मिलता है?
वैश्विक मांग
विश्व स्तर पर, भारत दो प्रमुख विश्लेषिकी केंद्रों में से एक है, दूसरा अमेरिका होने के कारण अमेरिका के बाद भारत में एनालिटिक्स की स्थिति सबसे अधिक है, बहुराष्ट्रीय कंपनियों के साथ- एचएसबीसी और सिटी बैंक जैसे बैंकों से लेकर वॉलमार्ट और टारगेट जैसे खुदरा विक्रेताओं तक- अपने एनालिटिक्स को स्थापित करने का विकल्प चुन रहे हैं। केंद्र जहां डेटा विज्ञान (Data Scientist) प्रतिभा की उच्च सांद्रता है।
भारतीय आईटी कंपनियों के लिए अगले विकास चालक के रूप में एनालिटिक्स
भारतीय आईटी कंपनियों ने अगले प्रमुख विकास चालकों के रूप में एनालिटिक्स और बिग डेटा की पहचान की है। एक संतृप्त वैश्विक आईटी सेवा बाजार का सामना करते हुए, भारतीय कंपनियों ने अपनी विश्लेषिकी सेवा पेशकशों का विस्तार करना शुरू कर दिया है। इससे आईटी कंपनियों के बीच प्रशिक्षित डेटा वैज्ञानिकों (Data Scientist) की भारी मांग पैदा हो गई है।
भारत में ई-कॉमर्स का उदय
ई-कॉमर्स लाखों उपयोगकर्ताओं के साथ एक ऑनलाइन उद्योग होने और गेज करने के लिए दसियों मापदंडों के साथ एक बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है, जो एक तुलनीय ईंट-और-मोर्टार व्यवसाय से बहुत अधिक है। पिछले पांच वर्षों में इस उद्योग के विकास की आश्चर्यजनक गति के परिणामस्वरूप ऐसे लोगों की आवश्यकता हुई है जो उत्पन्न होने वाले सभी डेटा का मुद्रीकरण करने योग्य समझ बना सकें।
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उन्हें स्नैप करने की उनकी उत्सुकता में, आज की ई-कॉमर्स कंपनियां कुशल डेटा वैज्ञानिकों (Data Scientist) के लिए शीर्ष डॉलर का भुगतान करने के लिए तैयार हैं, आपूर्ति और ड्राइविंग की मांग को और अधिक बढ़ा रही है। अब आप जानते हैं कि वेतन पिरामिड के शीर्ष पर डेटा वैज्ञानिक क्यों बैठे हैं!
अपने करियर के लिए डेटा साइंस Data Scientist क्यों चुनें
डेटा साइंस की काफी डिमांड है। संभावित नौकरी चाहने वालों के पास कई अवसर हैं। यह लिंक्डइन पर सबसे तेजी से बढ़ने वाली नौकरी है और 2026 तक 11.5 मिलियन रोजगार सृजित करने की भविष्यवाणी की गई है। यह डेटा साइंस (Data Scientist) को अत्यधिक रोजगार योग्य नौकरी क्षेत्र बनाता है।
डेटा साइंस (Data Scientist) सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक है। ग्लासडोर के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष औसतन 10,00,000 कमाते हैं। यह डेटा साइंस को एक अत्यधिक आकर्षक करियर विकल्प बनाता है।
Data Scientist के लिए कौन सी डिग्री सबसे अच्छी है?
डेटा वैज्ञानिक उच्च शिक्षित हैं – 88% के पास कम से कम मास्टर डिग्री है और 46% के पास पीएचडी है – और उल्लेखनीय अपवाद हैं, डेटा वैज्ञानिक होने के लिए आवश्यक ज्ञान की गहराई को विकसित करने के लिए आमतौर पर एक बहुत मजबूत शैक्षिक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आप कंप्यूटर साइंस, सोशल साइंस, फिजिकल साइंस और स्टैटिस्टिक्स में बैचलर डिग्री हासिल कर सकते हैं। अध्ययन के सबसे आम क्षेत्र गणित और सांख्यिकी (32%) हैं, इसके बाद कंप्यूटर विज्ञान (19%) और इंजीनियरिंग (16%) हैं। इनमें से किसी भी पाठ्यक्रम में डिग्री आपको बड़े डेटा को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक कौशल प्रदान करेगी।
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आपके डिग्री प्रोग्राम के बाद, आपने अभी तक पूरा नहीं किया है। सच्चाई यह है कि अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों (Data Scientist) के पास मास्टर डिग्री या पीएचडी है और वे एक विशेष कौशल सीखने के लिए ऑनलाइन प्रशिक्षण भी लेते हैं जैसे कि हडूप या बिग डेटा क्वेरी का उपयोग कैसे करें।
इसलिए, आप डेटा विज्ञान, गणित, खगोल भौतिकी या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री प्रोग्राम के लिए नामांकन कर सकते हैं। अपने डिग्री प्रोग्राम के दौरान आपने जो कौशल सीखा है, वह आपको डेटा साइंस (Data Scientist) में आसानी से संक्रमण करने में सक्षम करेगा।
कक्षा में सीखने के अलावा, आप ऐप बनाकर, ब्लॉग शुरू करके या डेटा विश्लेषण की खोज करके कक्षा में सीखी गई बातों का अभ्यास कर सकते हैं ताकि आप और अधिक सीख सकें।
