डेटा साइंटिस्ट डिग्री: आपको कौन से कोर्स करने चाहिए?

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क्या आप डेटा साइंस में डिग्री हासिल करना चाहते हैं? डेटा साइंस अब उच्च कमाई की क्षमता वाले तेजी से बढ़ते क्षेत्र के रूप में बहुत अधिक ध्यान आकर्षित कर रहा है, और एक डिग्री निस्संदेह आपको भीड़ भरे नौकरी के माहौल में खड़े होने में मदद कर सकती है। आइए पहले एक डेटा वैज्ञानिक के कर्तव्यों पर चर्चा करें और फिर डिग्री हासिल करने के लिए क्या आवश्यक है।

 डेटा वैज्ञानिक अपने सबसे बुनियादी स्तर पर रणनीतिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा की विशाल मात्रा को छानते हैं। अधिकारियों को अक्सर ये तथ्य दिए जाते हैं और वे महत्वपूर्ण विकल्पों को सूचित करने के लिए उनका उपयोग करते हैं। डेटा वैज्ञानिक दैनिक आधार पर विभिन्न स्रोतों से कच्चे डेटा को एक साथ खींचने के लिए उपकरणों का उपयोग करते हैं (या आविष्कार भी करते हैं), जिनमें से अधिकांश जटिल और गड़बड़ होते हैं।

                                                                                                                                                                                                                                                     

 यह आमतौर पर मास्टर डिग्री है   

हालाँकि ऐसे कुछ स्कूल हैं जो डेटा विज्ञान में स्नातक की डिग्री प्रदान करते हैं, लेकिन बहुत से स्कूलों में केवल डेटा विज्ञान में मास्टर डिग्री कार्यक्रम है। सिद्धांत रूप में, आपको डेटा विज्ञान में मास्टर करने से पहले कंप्यूटर विज्ञान और गणित में बीएस प्राप्त करना होगा।

गणित या कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक डिग्री कार्यक्रम के दौरान, आपको कैलकुलस के कम से कम दो सेमेस्टर की आवश्यकता होगी (गणित में स्नातक के साथ, आपको कैलकुलस के केवल दो सेमेस्टर से कहीं अधिक समय लगेगा।) आपको सांख्यिकी और प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रमों की भी आवश्यकता होगी , क्योंकि ये महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान कौशल हैं।

 यदि आप डेटा विज्ञान में स्नातक की डिग्री में दाखिला लेते हैं, तो आप डेटा विज्ञान में पाठ्यक्रमों के साथ-साथ उपरोक्त पाठ्यक्रम भी लेंगे। हालाँकि, आपका समय सीमित होगा और आप लगभग उतने डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम नहीं लेंगे जितने आप मास्टर कार्यक्रम में लेंगे। और यह आपको नौकरियों के लिए आवेदन करते समय नुकसान में डाल सकता है।

 

डेटा साइंस में मास्टर के लिए आप जो पाठ्यक्रम लेंगे

 विभिन्न स्नातक स्कूलों में आवश्यक पाठ्यक्रमों के अलग-अलग सेट होते हैं। याद रखें, यह क्षेत्र अभी भी बहुत नया है और इस बात पर कुछ असहमति है कि कौन सा पाठ्यक्रम किसी छात्र को ऐसे काम के लिए तैयार करेगा। यहां कुछ पाठ्यक्रम हैं जिन्हें आप किसी कार्यक्रम में देख सकते हैं (सभी कार्यक्रमों में ये सभी नहीं होंगे):

 

डेटा वैज्ञानिकों के लिए गणित: इस तरह के पाठ्यक्रम रैखिक बीजगणित पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जो गणित की एक शाखा है जो मैट्रिक्स को संभालती है (जो डेटा विज्ञान में एक बड़ी भूमिका निभाती है)।

 आर प्रोग्रामिंग और पायथन प्रोग्रामिंग: यदि आपने अपने स्नातक डिग्री कार्यक्रम में इन भाषाओं का अध्ययन नहीं किया है, तो आपको उनमें पाठ्यक्रम लेने की आवश्यकता होगी, क्योंकि ये डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली दो मुख्य भाषाएं हैं।

 एसक्यूएल और डेटाबेस आर्किटेक्चर: यह संभवतः एक से अधिक कोर्स होगा। आप सीखेंगे कि डेटाबेस कैसे काम करते हैं, वे अपना डेटा कैसे संग्रहीत करते हैं, और उन्हें कैसे प्रबंधित करें ताकि डेटा को कुशलतापूर्वक पढ़ा और लिखा जा सके। आप सीखेंगे कि एसक्यूएल(SQL) नामक भाषा का उपयोग कैसे किया जाता है (आमतौर पर इसका उच्चारण "सीक्वल" होता है और इसका मतलब स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज होता है)। डेटा आमतौर पर तालिकाओं में संग्रहीत किया जाता है, जो डिज़ाइन में स्प्रेडशीट के समान होते हैं, और SQL ऐसे डेटा को देखने के लिए आदर्श है। तालिकाएँ एक-दूसरे से संबंधित होती हैं और इसलिए उन्हें "संबंधपरक डेटा" कहा जाता है। आप MongoDB जैसे गैर-संबंधपरक डेटाबेस पर एक कोर्स भी कर सकते हैं। गैर-संबंधपरक डेटाबेस SQL ​​का उपयोग नहीं करते हैं और इन्हें आमतौर पर "NoSQL" (उच्चारण "कोई सीक्वल नहीं") कहा जाता है।

  डेटा मॉडलिंग: डेटाबेस में डेटा संग्रहीत करना एक बात है; इसे सही तरीके से कैसे संग्रहित किया जाए, यह समझना दूसरी बात है। यहीं पर डेटा मॉडलिंग का एक कोर्स आता है, जहां आप सीखेंगे कि डेटा को अलग-अलग टुकड़ों में कैसे "मॉडल" किया जाए जिससे डेटा को सहेजना और पुनः प्राप्त करना आसान हो जाए। इसके अतिरिक्त, आप देखेंगे कि विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके अपने सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में ऐसे डेटा को कैसे पढ़ा जाए।

 बिग डेटा आर्किटेक्चर: यह वह जगह है जहां आप "बड़े डेटा" के रूप में जाने जाने वाले प्रबंधन के लिए Hadoop और Spark जैसे नामों वाले टूल का उपयोग करना सीखेंगे; यानी, डेटा के अरबों रिकॉर्ड आमतौर पर Google और Amazon जैसी विशाल निगमों और तकनीकी कंपनियों में पाए जाते हैं। इस प्रकार के डेटा को संसाधित करना जटिल हो जाता है, क्योंकि आपको अक्सर प्रसंस्करण को कई कंप्यूटरों के बीच फैलाना पड़ता है। Hadoop जैसे उपकरण इस प्रकार के कार्य के लिए आदर्श हैं।

 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: इसमें आपको संभवतः एक से अधिक कोर्स करने पड़ेंगे। आप डेटा का विश्लेषण करने और अंततः प्रस्तुत करने के लिए विभिन्न टूल का उपयोग करेंगे। पाइथॉन अक्सर इस पाठ्यक्रम में मौजूद होता है, साथ ही मैटप्लोटलिब, न्यूम्पी और पांडा जैसे नामों वाले टूल भी मौजूद होते हैं।

 डेटा माइनिंग: यहां आप सीखेंगे कि विभिन्न स्रोतों से डेटा कैसे निकाला जाता है। डेटा आमतौर पर प्रारंभ में प्रयोग करने योग्य प्रारूप में नहीं होगा; आपका काम अव्यवस्थित या अव्यवस्थित डेटा के बहुत बड़े सेट से उपयोगी डेटा निकालना होगा।

  क्लाउड कंप्यूटिंग: बड़े डेटा को कंप्यूटर के बड़े नेटवर्क द्वारा संसाधित करने की आवश्यकता होती है। अमेज़ॅन वेब सर्विसेज जैसे क्लाउड प्रदाताओं में Hadoop और अन्य "बड़े डेटा" टूल चलाने वाली सेवाएँ शामिल हैं। ये सेवाएँ कई कंप्यूटर भी आवंटित करती हैं जो आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित के साथ आते हैं।

 

 आपको संभवतः कुछ अन्य पाठ्यक्रम मिलेंगे जिन्हें वैकल्पिक माना जा सकता है। उदाहरण के लिए:

 डेटा अनुमान: यह पाठ्यक्रम आपको सिखाएगा कि मौजूदा डेटा से डेटा का अनुमान कैसे लगाया जाए, अक्सर कारणात्मक प्रभावों पर ध्यान केंद्रित करते हुए। ऐसे निष्कर्षों पर पहुंचने के नियम हैं, और आप इसे इस तरह के पाठ्यक्रम में सीखेंगे।

 डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग: मशीन और डीप लर्निंग की बढ़ती लोकप्रियता को देखते हुए, आप इसमें कुछ कोर्स करना चाह सकते हैं। अमेज़ॅन वास्तव में गहन और मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाली पहली कंपनियों में से एक थी, क्योंकि उनकी वेबसाइट उन उत्पादों के लिए सुझाव देने के लिए आपकी खोजों और खरीदारी का विश्लेषण करती है जिन्हें आप खरीदना चाहते हैं।

 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: हाल ही में चैट जीपीटी जैसे एआई टूल के साथ यह एक बड़ा काम है। जबकि चैट जीपीटी को अक्सर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण माना जाता है, इसका प्राथमिक कार्य मूल रूप से भाषा को ऐसे रूप में संसाधित करना था जिसे मनुष्य बोल सकें।

 

 निष्कर्ष

 डेटा विज्ञान की डिग्री के साथ आप निस्संदेह एक शानदार करियर के लिए अच्छी तरह से तैयार होंगे। चूंकि ये कार्यक्रम अधिक व्यापक हैं और आपके बायोडाटा में अतिरिक्त साख जोड़ते हैं, इसलिए अधिकांश लोग लंबा रास्ता अपनाने का विकल्प चुनते हैं और पहले गणित या कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक की डिग्री प्राप्त करते हैं, उसके बाद डेटा विज्ञान में मास्टर की डिग्री प्राप्त करते हैं।

इसे शुरू करने के लिए बहुत काम करना पड़ता है, और आपको किसी भी अन्य प्रौद्योगिकी-संबंधी रोजगार की तरह, अपने पूरे करियर में सीखना जारी रखने की योजना बनानी होगी। इसमें कोई संदेह नहीं है कि आने वाले दशकों में डेटा विज्ञान आगे बढ़ेगा। हालाँकि, जैसे-जैसे नई प्रौद्योगिकियाँ जारी होती हैं, आप क्षेत्र में काम करने के बाद उनका अध्ययन करना जारी रखेंगे। शायद आप चैट जीपीटी के आगामी संस्करण को डिज़ाइन करेंगे!