डाटा साइंस में करियर कैसे बनाये

डाटा साइंस ने टेक्नोलॉजी को और भी सिंपल और आसान बना दिया है। डाटा साइंस के एडवांस होने से मशीन लर्निंग काफी सिंपल हो गई है। क्या आप भी डाटा साइंस में करियर बनाना चाहते हैं और यह जानना चाहते हैं कि डाटा साइंटिस्ट और इस फील्ड में कैसे उपलब्धियां हासिल करें। आइए, इसे विस्तार से जानते हैं|

डाटा साइंस क्या है?

सरल शब्दों में डाटा साइंस, डाटा की एक पढ़ाई होती है, जिसमें एल्गोरिथ्म, मशीन लर्निंग प्रिंसिपल्स और विभिन्न अन्य टूल्स शामिल होते हैं। इसमें महत्वपूर्ण और उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा रिकॉर्ड, संग्रह और एनालिसिस करने के लिए उपयोग किया जाता है। डाटा साइंटिस्ट लॉग फाइल्स, सोशल मीडिया, सेंसर, ग्राहक लेनदेन जैसे सोर्सेज की एक विस्तृत श्रृंखला से डेटा को निकालते हैं और उसकी जांच करते हैं।

डेटा साइंटिस्ट कौन होते हैं?

डाटा का विश्लेषण करने वाले को डेटा साइंटिस्ट कहा जाता है, जिसमें डेटा के प्रभाव का विशलेषण और गणना की जाती है इसके लिए प्रोफेशनल एक्सपर्ट की आवश्यकता होती हैI जिसमें सॉफ्टवेयर इंजीनियर को लाइनर ऐलजेब्रा यंत्र शिक्षण प्रोग्राम इन स्टेटस और डाटा विजुलाइजेशन जैसे कौशल की जरूरत होती है I

डेटा साइंटिस्ट क्यों बनें?

डेटा साइंटिस्ट क्यों बनें यह जानने के लिए नीचे दिए गए पॉइंट्स को पढ़ें-

• भारत में डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष INR 19-23 लाख कमा सकते हैं, जो इंजीनियरिंग जैसे किसी भी अन्य प्रोफेशन से काफी अधिक है।
• कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग, सांख्यिकी, या गणित पृष्ठभूमि के छात्र डेटा साइंस कोर्स करना चुन सकते हैं, क्योंकि यह B Tech या मुख्यधारा के इंजीनियरिंग कोर्सेज के लिए बेहतर भुगतान वाला विकल्प है।
• यहां तक ​​कि मैनेजमेंट बैकग्राउंड के छात्र भी MBA के बजाय डेटा साइंस को चुन सकते हैं।
• IBM की एक रिपोर्ट में वित्त और बीमा के क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों की 59% से अधिक मांग की भविष्यवाणी की गई है, इस प्रकार सही कौशल के साथ, यहां तक ​​कि वित्त और प्रबंधन के छात्र भी करियर को बढ़ावा देने का अनुभव कर सकते हैं।
• दरअसल, एक लोकप्रिय जॉब लिस्टिंग वेबसाइट हर साल डेटा साइंटिस्ट जॉब पोस्टिंग में 29% की वृद्धि दर्ज करती है, जिसका अर्थ है कि डेटा साइंस इन-डिमांड व्यवसायों में से एक है।

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए स्किल्स 

एक अंतःविषय क्षेत्र होने के नाते, डाटा साइंस को न केवल एक या दो की आवश्यकता होती है, बल्कि कंप्यूटर साइंस के क्षेत्र में टेक्निकल स्किल्स और ज्ञान के विविध सेट की आवश्यकता होती है। यहाँ निम्नलिखित कौशल हैं जो एक डेटा वैज्ञानिक के पास होने चाहिए, चाहे प्राप्त अनुभव कुछ भी हो-

• पाइथन कोडिंग: डाटा साइंस में पाइथन सबसे महत्वपूर्ण कोडिंग भाषा है क्योंकि यह डाटा माइनिंग, मशीन लर्निंग या वेब स्क्रेप्पिंग के मॉडल्स विकसित करने में मदद करता है। डाटा के विभिन्न स्वरूपों को लेते हुए, पाइथन आपको डाटासेट बनाने और खोजने में मदद कर सकता है और आपके कोड में SQL टेबल इम्पोर्ट कर सकता है।
• R प्रोग्रामिंग: R एक प्रोग्राम है, जो आमतौर पर डाटा एनालिसिस के लिए बनाया जाता है और इन्फॉर्मेशन प्रोसेसिंग और स्टैटिस्टिकल एनालिसिस के लिए फ़ॉर्मूलास और तरीके प्रदान करता है।
• मशीन लर्निंग और AI: मशीन लीर्निन की विभिन्न तकनीकों जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग, टाइम सीरीज़, कंप्यूटर विजन, आउटलेयर डिटेक्शन, सर्वाइवल एनालिसिस, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आदि सीखना क्षेत्र में कई चुनौतियों से निपटने के लिए स्वाभाविक रूप से महत्वपूर्ण है।
• हडूप प्लेटफार्म: जब भी डाटा की मात्रा बहुत अधिक होती है, तो यह सिस्टम की मेमोरी को पार कर सकता है और हडूप प्लेटफार्म डाटा साइंटिस्ट को शेष डेटा को विभिन्न सर्वर्स को भेजने या ट्रांसफर करने में मदद करता है। यह प्लेटफॉर्म डाटा फिल्ट्रेशन, डाटा सैंपलिंग और संक्षिप्तीकरण, एक्सप्लोरेशन आदि के लिए भी उपयोगी है।
• SQL: स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा को जोड़ने, घटाने या निकालने के द्वारा डाटाबेस कोकम्युनिकेशन, एक्सेस और मैनेज करने में आपकी सहायता करती है। डाटा साइंटिस्ट को SQL में स्किल्ड होने की आवश्यकता है, क्योंकि यह विशेष रूप से समय बचाने और कठिन प्रश्नों के लिए प्रोग्रामिंग की मात्रा को कम करने के लिए, इसके कॉम्पैक्ट कमांड के माध्यम से डिज़ाइन किया गया है।