2023 में डेटा साइंटिस्ट रोडमैप पर एक संपूर्ण गाइड

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संगठन ऐसे विशेषज्ञों की भर्ती करने के लिए उत्सुक हैं जो डेटा की इस विशाल मात्रा में गहराई से जाकर उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें जो व्यावसायिक निर्णयों को सूचित कर सकें क्योंकि वे अधिक से अधिक डेटा उत्पन्न और संग्रहीत कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, पिछले कुछ वर्षों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग काफी बढ़ गई है। सभी उद्योगों में सबसे अधिक वेतन पाने वाले व्यवसायों में से एक डेटा वैज्ञानिक है, और डेटा विज्ञान एक पुरस्कृत और आशाजनक कैरियर मार्ग प्रदान करता है। लिंक्डइन जॉब डेटा के अनुसार, डेटा साइंस व्यवसाय 2019 में 37.9 बिलियन अमरीकी डालर से बढ़कर 2026 तक 230 बिलियन अमरीकी डालर तक पहुंचने का अनुमान है। वास्तव में, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने पहले डेटा साइंटिस्ट को इक्कीसवीं सदी की सबसे सेक्सी नौकरी का नाम दिया था। इस प्रकार डेटा साइंस इस क्षेत्र में करियर बनाने के इच्छुक पेशेवरों और छात्रों के बीच सबसे लोकप्रिय और मांग वाले विषयों में से एक बनकर उभरा है। किसी नए अनुशासन को सीखने की कठिनाइयों और भारी प्रकृति को दूर करने के लिए एक मजबूत शैक्षिक रणनीति या सीखने का रोडमैप आवश्यक है। किसी विशेष उद्देश्य या लक्ष्य को पूरा करने के लिए कई चरणों वाली एक रणनीतिक रणनीति को सीखने के रोडमैप के रूप में वर्णित किया जा सकता है।

     डेटा साइंटिस्ट रोडमैप

  यदि आपने डेटा साइंस में करियर बनाने का फैसला किया है, तो आइए डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए सीखने के रोडमैप पर गौर करें। एक डेटा वैज्ञानिक मूल्यवान अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए डेटा को खोदने के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, सांख्यिकी और व्यापार जगत की अवधारणाओं को एक साथ लाता है। डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आवश्यक कौशल सीखने और उसमें महारत हासिल करने में आपकी मदद करने के लिए हमने कुछ चरण सूचीबद्ध किए हैं। इन चरणों में शामिल जटिलताओं के आधार पर सीखने की अपनी प्रक्रिया होती है। इसलिए, प्रत्येक चरण को सीखने और उसमें महारत हासिल करने में अलग-अलग समय लगेगा। नीचे दिए गए चित्र में पिरामिड उद्योगों में शामिल जटिलता और सामान्य उपयोग के क्रम में डेटा वैज्ञानिक की नौकरी के लिए आवश्यक उच्च-स्तरीय कौशल को दर्शाता है।

 पायथन सीखें

 प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक की नौकरी के लिए विभिन्न डेटा विज्ञान कार्यों को करने के लिए किसी एक प्रोग्रामिंग भाषा में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे आम भाषाएँ पायथन और आर हैं। यदि आप शुरुआती हैं, तो डेटा साइंस के लिए किसी भी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा की तुलना में पायथन सीखने की दृढ़ता से अनुशंसा की जाती है। पायथन के व्यापक रूप से उपयोग किए जाने और डेटा साइंस समुदाय में सबसे लोकप्रिय होने का एक मुख्य कारण इसका उपयोग में आसानी और सरलीकृत सिंटैक्स है, जिससे बिना इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि वाले लोगों के लिए इसे सीखना और अनुकूलित करना आसान हो जाता है। इसके अलावा, आप मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इत्यादि जैसे विभिन्न डेटा विज्ञान कार्यों के कार्यान्वयन के लिए ऑनलाइन दस्तावेज़ीकरण के साथ-साथ बहुत सारे ओपन-सोर्स लाइब्रेरी भी पा सकते हैं।

अब आप जानते हैं कि डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए पहले कदम के रूप में आपको पायथन क्यों सीखना चाहिए, आइए विशिष्ट प्रोग्रामिंग विषयों पर ध्यान दें जिन्हें आपको अपने सीखने के रोडमैप में शामिल करना चाहिए।

●  डेटा संरचनाएं (विभिन्न डेटा प्रकार, सूचियां, टुपल्स, शब्दकोश, ऐरे, सेट, मैट्रिक्स, वेक्टर, आदि)

●  उपयोगकर्ता परिभाषित कार्यों को परिभाषित करें और लिखें

●  विभिन्न प्रकार के लूप और सशर्त कथन जैसे यदि, अन्यथा, आदि।

●  खोज और सॉर्टिंग एल्गोरिदम

●  एसक्यूएल अवधारणाएँ - शामिल हों, एकत्रीकरण, विलय, आदि।

 

डेटा साइंस के लिए पायथन लाइब्रेरी सीखें

 डेटा साइंस समुदाय में पायथन की लोकप्रियता का एक कारण यह है कि यह किसी भी प्रकार के डेटा साइंस से संबंधित कार्यों को लागू करने के लिए कई लाइब्रेरी प्रदान करता है। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली कुछ सबसे आम लाइब्रेरी हैं -

Numpy

                 ●  NumPy एक लाइब्रेरी है जो बड़े Arrays, Matrices और Linear Algebra को संभालने और संसाधित करने के लिए विभिन्न तरीके और फ़ंक्शन प्रदान करती है।

           ●  यह संख्यात्मक पायथन के लिए है, और यह लाइब्रेरी बड़े मैट्रिक्स और सरणियों पर काम करने के लिए आवश्यक विभिन्न रैखिक बीजगणित और गणितीय कार्यों का     वेक्टरीकरण प्रदान करती है। वेक्टराइज़ेशन फ़ंक्शंस को एक वेक्टर के सभी तत्वों पर लूपिंग की आवश्यकता के बिना और एक समय में प्रत्येक आइटम पर कार्य करने में  सक्षम  बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप निष्पादन गति और प्रदर्शन में वृद्धि होती है।

पांडा

●  डेटा वैज्ञानिकों के बीच पांडास सबसे लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी है। यह लाइब्रेरी बड़ी मात्रा में संरचित डेटा पर डेटा हेरफेर और विश्लेषण करने के लिए कई उपयोगी अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रदान करती है। जब डेटा गड़बड़ी की बात आती है तो पांडा एक आदर्श उपकरण हैं।

●  यह दो डेटा संरचनाओं का समर्थन करता है - श्रृंखला और डेटाफ़्रेम।

●  श्रृंखला एक आयामी सरणी है और किसी भी प्रकार (पूर्णांक, स्ट्रिंग, फ्लोट, पायथन ऑब्जेक्ट इत्यादि) का डेटा रखने में सक्षम है। पंडों में एक डेटा फ़्रेम एक विषम द्वि-आयामी डेटा संरचना है, यानी, डेटा को एक्सेल स्प्रेडशीट या एसक्यूएल तालिका की तरह पंक्तियों और स्तंभों में सारणीबद्ध तरीके से संरेखित किया जाता है। पांडास डेटाफ़्रेम कई डेटा प्रकारों वाले कॉलम रखने में सक्षम है।

 matplotlib

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन किसी भी डेटा विज्ञान समाधान को लागू करने में महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। मैटप्लोटलिब एक उपयोगी लाइब्रेरी है जो ग्राफ़, पाई चार्ट, प्लॉट इत्यादि जैसे डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के तरीके और फ़ंक्शन प्रदान करती है। आप अपने आंकड़ों के हर पहलू को अनुकूलित करने और उन्हें इंटरैक्टिव बनाने के लिए मैटप्लोटलिब लाइब्रेरी का भी उपयोग कर सकते हैं।

 सीबॉर्न

यह एक और पायथन विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जो विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन विधियों जैसे हिस्टोग्राम, बार चार्ट, हीटमैप, घनत्व प्लॉट इत्यादि के लिए कई अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रदान करती है। इसका सिंटैक्स मैटप्लोटलिब की तुलना में उपयोग करना बहुत आसान है और सौंदर्यपूर्ण रूप से आकर्षक आंकड़े प्रदान करता है।

 SciPy

डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपको बहुत सारे सांख्यिकीय विश्लेषण करने की आवश्यकता होगी, जैसे कि माध्य, मानक विचलन, जेड-स्कोर, पी-वैल्यू परीक्षण इत्यादि जैसे सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके डेटा पर ईडीए निष्पादित करना। SciPy आपको विभिन्न सुविधाएं प्रदान करेगा डेटा विज्ञान में आवश्यक सांख्यिकीय और गणितीय अवधारणाओं के कार्यान्वयन के लिए तरीके और कार्य।

 स्किकिट-लर्न

यह एक मशीन लर्निंग पायथन लाइब्रेरी है जो मशीन लर्निंग तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक सरल, अनुकूलित और सुसंगत कार्यान्वयन प्रदान करती है।

 

डेटा संग्रहण और तकरार के बारे में जानें

      ●  एक बार जब आप पायथन प्रोग्रामिंग भाषा के बुनियादी सिद्धांतों को समझ लेते हैं, तो आप डेटा संग्रह और रैंगलिंग के बारे में सीखते हुए अगले चरण पर आगे बढ़ सकते हैं।

●  डेटा संग्रह विभिन्न स्रोतों जैसे रिलेशनल डेटाबेस, वेब स्क्रैपिंग, एपीआई इत्यादि से आगे के विश्लेषण के लिए प्रासंगिक डेटा इकट्ठा करने की प्रक्रिया है। पायथन में पांडा लाइब्रेरी विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने के लिए विभिन्न तरीके प्रदान करती है।

●  एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, अगला चरण डेटा रैंगलिंग है, जो आगे के विश्लेषण के लिए डेटा को आसान तरीके से तैयार और परिवर्तित कर रहा है। इसमें डेटा को साफ करने, डेटा तैयार करने, फीचर इंजीनियरिंग आदि की आवश्यकता होती है। पांडा और न्यूमपी लाइब्रेरी डेटा रैंगलिंग और हेरफेर के लिए आवश्यक तरीकों और कार्यों में आपकी मदद कर सकते हैं।

 खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, व्यावसायिक कौशल और कहानी कहने के बारे में जानें

               अगला कदम डेटा एक्सप्लोरेशन और स्टोरीटेलिंग कौशल सीखना और मास्टर करना है जो आपको रुझानों, अंतर्दृष्टि इत्यादि की पहचान करने और वरिष्ठ प्रबंधन को इस तरह से संवाद करने में सक्षम करेगा जो समझने में बहुत आसान है।

   आपके सीखने के रोडमैप में कुछ विषय शामिल होने चाहिए -

●  खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) - इसमें विभिन्न सांख्यिकीय तरीकों जैसे माध्य, मोड, भिन्नता, मानक विचलन, सहसंबंध इत्यादि का उपयोग करके डेटा की खोज करना शामिल है। इस चरण में, आप परिकल्पना बनाना, अविभाज्य और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण करना सीखेंगे। वगैरह।

●  डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - इसमें डेटा के भीतर रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए हिस्टोग्राम, बार चार्ट, बॉक्स प्लॉट और घनत्व प्लॉट जैसे दृश्य तरीकों का उपयोग करके डेटा अन्वेषण शामिल है। मैटप्लोटलिब, सीबॉर्न, प्लॉटली आदि कुछ पायथन लाइब्रेरी हैं जो इन तरीकों को लागू करने में आपकी मदद कर सकती हैं।

●  डैशबोर्ड - PowerBI, Tableau आदि जैसे टूल का उपयोग करके डैशबोर्ड बनाना वरिष्ठ प्रबंधन को अपने निष्कर्षों और सिफारिशों को संप्रेषित करने का सबसे प्रभावी तरीका है। यह आपकी प्रस्तुति को अधिक आकर्षक और समझने में आसान बना देगा।

●  व्यावसायिक कौशल - जब आप डेटा पर खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करने पर काम करते हैं, तो आपको प्रश्नों का सही सेट पूछने पर काम करते रहना चाहिए जो व्यवसायों को लक्ष्य प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।

 

डेटा इंजीनियरिंग के बारे में जानें

      ●  डेटा इंजीनियरिंग डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के निर्माण का क्षेत्र है जो डेटा वैज्ञानिकों को स्वरूपित डेटा प्रदान करेगा जिसे ईटीएल डेटा पाइपलाइनों को डिजाइन, निर्माण और रखरखाव करके विश्लेषण करना और भी आसान है। हालाँकि डेटा साइंटिस्ट के लिए सीखना कोई अनिवार्य आवश्यकता नहीं है, लेकिन डेटा साइंटिस्ट की नौकरी के लिए विचार किए जाने पर डेटा इंजीनियरिंग की अच्छी समझ होना एक बड़ा प्लस है।

●  डेटा इंजीनियर विभिन्न प्रकार के डेटाबेस जैसे MySQL, MongoDB, आदि से एकत्र किए गए कच्चे डेटा पर ETL पाइपलाइन बनाने के लिए उन्नत प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे C++, Python, Scala, SQL आदि का उपयोग करते हैं। इन पाइपलाइनों को क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म पर होस्ट किया जा सकता है। जैसे AWS, Microsoft Azure, Google Cloud प्लेटफ़ॉर्म (GCP), आदि।

अनुप्रयुक्त सांख्यिकी और गणित के बारे में जानें

       ●  सांख्यिकी और गणित डेटा विज्ञान और किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का अभिन्न अंग हैं। एक डेटा वैज्ञानिक के लिए, डेटा विज्ञान में शामिल विभिन्न सांख्यिकीय और    गणितीय अवधारणाओं की अच्छी समझ होना आवश्यक है।

●  कुछ विषय जिन्हें आपको अपने डेटा साइंटिस्ट लर्निंग रोडमैप में शामिल करना चाहिए -

वर्णनात्मक सांख्यिकी - यह माध्य, मोड, भिन्नता, मानक विचलन इत्यादि जैसे सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके डेटा को सारांशित करने की एक शक्तिशाली विधि है।

अनुमानित सांख्यिकी - इस क्षेत्र में ए/बी परीक्षण, पी-वैल्यू सांख्यिकी इत्यादि जैसे अनुमानित परीक्षण करके परिकल्पना परीक्षण शामिल है।

रैखिक बीजगणित और कैलकुलस - यह क्षेत्र आपको मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में विभिन्न गणितीय अवधारणाओं जैसे ग्रेडिएंट डिसेंट, लॉस फंक्शन, ऑप्टिमाइज़ेशन आदि को समझने में मदद करेगा।

 

मशीन लर्निंग और एआई के बारे में जानें

      ●      एक बार जब आप ऊपर उल्लिखित सभी अवधारणाओं की गहरी समझ प्राप्त कर लेते हैं, तो आप मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सीखने और समझने के लिए आगे बढ़ सकते   हैं।

●      डेटा साइंटिस्ट की नौकरी में उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की श्रेणियां नीचे दी गई हैं -

पर्यवेक्षित शिक्षण - ये एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न सीखते हैं जब कोई लक्ष्य चर मौजूद होता है। इसमें प्रतिगमन और वर्गीकरण तकनीकें शामिल हैं। आपके सीखने के रोडमैप में लोकप्रिय एमएल एल्गोरिदम जैसे लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्रीज़, रैंडम फ़ॉरेस्ट, XGBoost, Naive Bayes, KNNs आदि होने चाहिए।

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग - इन एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब कोई लक्ष्य चर उपलब्ध नहीं होता है। आपको इस श्रेणी के अंतर्गत के-मीन्स क्लस्टरिंग, पीसीए, एसोसिएशन माइनिंग आदि का अध्ययन करना चाहिए।

डीप लर्निंग - यह मशीन लर्निंग अनुसंधान के भीतर एक उपक्षेत्र है जो न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके डेटा को मॉडल करता है। तंत्रिका नेटवर्क और कुछ नहीं बल्कि मानव मस्तिष्क की नकल करने वाले गणितीय मॉडल हैं। डीप लर्निंग ने डेटा वैज्ञानिकों को जटिल डेटा जैसे इमेज, टेक्स्ट आदि को संसाधित करने और मॉडल करने में सक्षम बनाया है। आपको आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स (एएनएन), कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन), लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमोरी (एलएसटीएम), ऑटोएन्कोडर्स का अच्छा ज्ञान होना चाहिए। , डेटा साइंटिस्ट की नौकरी के लिए आदि।

याद रखने के लिए मुख्य बिंदु

           ●      हालाँकि कंप्यूटर साइंस अनुशासन में डिग्री होना एक अतिरिक्त लाभ माना जाता है, लेकिन यह तब तक अनिवार्य आवश्यकता नहीं है जब तक आपने कौशल का सही सेट    सीख लिया है और उसमें महारत हासिल कर ली है।

●      डोमेन विशेषज्ञता या ज्ञान होना हमेशा प्लस माना जाता है क्योंकि यह आपको सर्वोत्तम तरीके से डेटा का लाभ उठाने में मदद करता है।

●      अच्छे मौखिक और लिखित संचार कौशल आपको कई हितधारकों के साथ सहयोग करने और उन्हें अपने निष्कर्षों और सिफारिशों को संप्रेषित करने में मदद करते हैं।

●      डेटा साइंस सीखना डराने वाला हो सकता है क्योंकि यह एक विशाल क्षेत्र है। इसलिए बुनियादी बुनियादी बातों को समझने पर ध्यान केंद्रित करें और उन्नत अवधारणाओं को सीखने के लिए धीरे-धीरे अपने कौशल में सुधार करें।

●      वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ परियोजनाओं पर काम करके अपने सैद्धांतिक कौशल को तेज करें। याद रखें कि संगठन हमेशा सैद्धांतिक ज्ञान से अधिक व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्राथमिकता देते हैं।

●      आपको हमेशा अपनी सीखने की प्रक्रिया पर नज़र रखनी चाहिए। उदाहरण के लिए, कोई नई अवधारणा सीखने के बाद असाइनमेंट लेने से आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि आप सही रास्ते पर हैं या नहीं।

●  चल रहे शोध से अपडेट रहने से आपको भीड़ से अलग दिखने में मदद मिलेगी।

 

निष्कर्ष

डेटा विज्ञान उद्योग में सबसे अधिक मांग वाले और अच्छे वेतन वाले व्यवसायों में से एक डेटा वैज्ञानिक हैं। व्यावसायिक संगठनों ने डेटा की बढ़ती मात्रा के जवाब में अपने डेटा बुनियादी ढांचे को उन्नत करने और डेटा विज्ञान समाधान लागू करने में अपने खर्च को बढ़ा दिया है। परिणामस्वरूप, अगले दस वर्षों में यह मांग बढ़ने का अनुमान है। यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स द्वारा 2020 और 2030 के बीच डेटा विज्ञान व्यवसायों में 22% की वृद्धि की भविष्यवाणी की गई है। यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो आप एक ठोस शिक्षण योजना विकसित करने के लिए इस गाइड का उपयोग कर सकते हैं जो आपको अपना पहला स्थान प्राप्त करने में मदद करेगी। क्षेत्र में। तकनीकों में महारत हासिल करने के बाद, अपने ज्ञान को व्यवहार में लाने के लिए विभिन्न डेटा विज्ञान परियोजनाओं में शामिल होना सुनिश्चित करें। डेटा वैज्ञानिकों के रूप में नौकरियों के लिए हमेशा अकादमिक विशेषज्ञता से अधिक महत्व दिया जाता है।