डेटा साइंस की मांग: नौकरियां, डेटा वैज्ञानिकों का भविष्य

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हम अक्सर आश्चर्य करते हैं कि आज के तेजी से विकसित हो रहे वैश्वीकृत युग में डेटा विज्ञान की आवश्यकता क्यों है। लगभग हर उद्योग, जिसके बारे में आप सोच सकते हैं, डेटा को लेकर उत्साहित है। डेटा स्ट्रीम में असंरचित डेटा की उपस्थिति निरंतर मात्रा में जानकारी को उपयोगी अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने को पहले से कहीं अधिक जरूरी बना देती है।

डेटा विज्ञान कौशल (Data Science Skill) की मांग है, जो कई युवा उद्यमियों के लिए अच्छी खबर है। जैसे-जैसे समय बीतता गया है, अधिक से अधिक लोगों की इसमें रुचि हो गई है, और व्यवसायों ने अपने संचालन का विस्तार करने और अपने ग्राहकों द्वारा अनुभव किए गए आनंद के स्तर को बढ़ाने के लिए डेटा विज्ञान के सिद्धांतों का उपयोग करना शुरू कर दिया है। यह लेख इस बात पर चर्चा करेगा कि डेटा विज्ञान क्या है और भविष्य में इसे किन माँगों का सामना करना पड़ेगा। इस उद्योग में काम करने के लाभ के रूप में।

 

डेटा साइंस को इतना लोकप्रिय क्या बनाता है?

व्यवसायों के लिए डेटा सबसे मूल्यवान संसाधन है। इसका उपयोग निर्णय लेने के साथ-साथ कहानी कहने के लिए एक उपकरण के रूप में भी किया जा सकता है। त्वरित व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए पहले से बेहतर डेटा का उपयोग किया जा सकता है। चाहे वे कुछ भी करें, यदि वे मौजूदा बाजार में जीवित रहना चाहते हैं तो प्रत्येक व्यवसाय को डेटा व्यवसाय में आना होगा। इक्कीसवीं सदी में किसी भी क्षमता में बड़े डेटा का उपयोग करने वाले प्रत्येक संपन्न संगठन के संचालन के लिए यह भूमिका महत्वपूर्ण है। दूसरे शब्दों में, व्यावसायिक निर्णय लेने के भविष्य के रूप में डेटा विज्ञान की मांग बढ़ती जा रही है। हालाँकि इसकी एक बड़ी आवश्यकता है, लेकिन इससे योग्य डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता ही बढ़ गई है। हालाँकि, बढ़ती माँग के कारण, कई लोग मुख्य रूप से उद्योग में काम करने के लिए डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम (Data Science Courses) और आवश्यक कौशल सीखने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। 

 

क्या डेटा वैज्ञानिकों की जगह ऑटोमेशन ले लेगा?

डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे अधिक मांग वाली क्षमताएं वे हैं जो यह आकलन कर सकती हैं कि किस डेटा की आवश्यकता है और कितनी मात्रा में है। यह डेटा वैज्ञानिकों और डेटा इंजीनियरों का काम है। ये समस्या पर निर्भर करता है  वे समाधान का प्रयास कर रहे हैं। ये कार्य रोबोट द्वारा नहीं किये जा सकते। फिर भी, सही ऑटोमेशन टूल अपनाकर थकाऊ डेटा माइनिंग कार्यों से बचा जा सकता है। परिणामस्वरूप, डेटा एकत्र करना एक ऐसी गतिविधि है जिसे कुछ हद तक स्वचालित किया जा सकता है। स्वचालन फायदेमंद हो सकता है, लेकिन इस बिंदु पर डेटा वैज्ञानिकों की अभी भी आवश्यकता है।

डेटा साइंस बढ़ रहा है

नए रुझानों को पहचानने और पूर्वानुमान लगाने की अपनी क्षमता के कारण, डेटा विज्ञान को वित्तीय उद्योग में मानक अभ्यास के रूप में अपनाया गया है। इन निर्माण उपकरणों को व्यापार जगत द्वारा तेजी से अपनाया जा रहा है। व्यवसाय विभिन्न प्रचार चैनलों की प्रभावकारिता की तुलना करके व्यर्थ खर्च को कम कर सकते हैं और प्रचार चैनलों पर अधिक जोर दे सकते हैं जो निवेश पर उच्चतम रिटर्न (आरओआई) प्रदान करते हैं। परिणामस्वरूप, कोई कंपनी मार्केटिंग खर्च बढ़ाए बिना लीड जनरेशन बढ़ा सकती है। इस वजह से डेटा साइंस में नौकरियों की अत्यधिक मांग है।

डेटा का समर्थन करने वाले आँकड़े नए युग का सबसे लोकप्रिय करियर विज्ञान में है

दुनिया भर की कंपनियों को अपने पास मौजूद डेटा की भारी मात्रा को समझने में कठिनाई हो रही है, और भविष्य के डेटासेट को संभालना, जो काफी अधिक होगा, नई चुनौतियाँ पेश करता है। डेटा विज्ञान में सफल होने के लिए आपको प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ से कहीं अधिक की आवश्यकता है। एमएल, प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी में एक मजबूत नींव की आवश्यकता है। दुनिया भर में लगभग 80% कंपनियाँ अपने संसाधनों का एक बड़ा हिस्सा एक मजबूत डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) विभाग बनाने पर केंद्रित करती हैं।

 

डेटा साइंस डिमांड का रहस्योद्घाटन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) व्यवसायों के बीच अधिक से अधिक लोकप्रिय होने के बावजूद, डेटा विज्ञान अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में था। अधिमानतः में ऐसी कंपनियाँ जो डेटा और AI को उच्च प्राथमिकता देती हैं, जिनका उपयोग पहले से ही व्यापक है। इस समूह में बैंक, बीमा फर्म, खुदरा व्यवसाय, स्वास्थ्य देखभाल सुविधाएं और सरकारी संगठन शामिल हैं, जो डेटा वैज्ञानिकों की बढ़ती आवश्यकता के लिए जिम्मेदार है। कोविड-19 वायरस के प्रसार और प्राकृतिक आपदाओं के प्रभाव जैसे सामाजिक मुद्दों से निपटने में डेटा विज्ञान का उपयोग बेहद फायदेमंद रहा है।

 

बेमेल का दूसरा पक्ष

परिष्कृत प्रणालियों को तैनात करते समय सभी घटकों को सहयोग देना और घटकों और सिस्टम के बीच किसी भी मुद्दे को हल करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। उन प्रणालियों में जो एमएल घटकों को शामिल करते हैं, बेमेल के पारंपरिक सॉफ्टवेयर एकीकरण पहल की तुलना में अलग कारण और प्रभाव हो सकते हैं। एक सिस्टम में एमएल घटक को एकीकृत करने के लिए आवश्यक ज्ञान अक्सर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के मुद्दों के अलावा, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बाहर के स्रोतों से आता है। इस वजह से, इन कई व्यवसायों के लोगों की धारणाओं और शब्दावली के कारण एमएल घटकों को बड़े सिस्टम में एकीकृत करना अधिक कठिन हो सकता है।

 

डेटा विज्ञान के क्षेत्र और संबंधित नौकरी भूमिकाएँ

सॉफ़्टवेयर, डेटा माइनिंग और सांख्यिकीय तकनीकों, एल्गोरिदम और अन्य तकनीकों का उपयोग करके, डेटा वैज्ञानिक भारी मात्रा में असंरचित डेटा से सार्थक जानकारी निकाल सकते हैं। कंप्यूटर सीखने की अवधारणाएँ. डेटा वैज्ञानिक डेटा की व्याख्या करते हैं, पैटर्न की खोज करते हैं और निर्णय लेने में संगठनों की सहायता के लिए अंतराल की पहचान करते हैं।

 

आइए कुछ डेटा विज्ञान विशिष्टताओं की जाँच करें:

1.डेटा इंजीनियरिंग 

पहले भारी मात्रा में डेटा इकट्ठा करने, संग्रहीत करने और उसका विश्लेषण करने के उद्देश्य से डेटा इंजीनियरिंग का क्षेत्र बनाया गया था। यह लगभग हर उद्योग में उपयोग वाला एक व्यापक क्षेत्र है। संगठनों द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया जा सकता है, लेकिन केवल तभी जब उनके पास डेटा को साफ करने और डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए इसे उपयोग करने योग्य बनाने के लिए आवश्यक कर्मचारी और संसाधन हों।

 

2.डेटा विश्लेषण 

सबसे अधिक मांग वाले डेटा विश्लेषक प्रतिभाओं में सार्थक जानकारी निकालने के लिए कच्चे डेटा की सफाई, संशोधन और प्रसंस्करण शामिल है जिसका उपयोग व्यावसायिक विकल्प बनाने के लिए किया जा सकता है। विधि द्वारा व्यावहारिक जानकारी और आँकड़े प्रदान किए जाते हैं, जो अक्सर चार्ट, फ़ोटो, तालिकाओं और ग्राफ़ में प्रदर्शित होते हैं, जिनका उपयोग इससे जुड़े खतरों को कम करने के लिए किया जा सकता है। निर्णय लेना। डेटा विज्ञान सीखने ( Learn Data Science with the Python)और आपके डेटा विज्ञान पेशे को आगे बढ़ाने में मदद के लिए पायथन कौशल उपलब्ध हैं।

 

3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कहानी सुनाना

एक दिलचस्प कहानी जो एक विशेष दर्शक वर्ग के लिए तैयार की गई है, का उपयोग डेटा संप्रेषित करने के लिए किया जा सकता है। डेटा विश्लेषण के अंतिम दस चरण सबसे महत्वपूर्ण हो सकते हैं।

 

4. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग के माध्यम से, जिसे मशीन लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है, सॉफ्टवेयर स्पष्ट रूप से ऐसा करने का निर्देश दिए बिना समय के साथ अपनी भविष्यवाणी क्षमताओं को बढ़ा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उच्च सटीकता के साथ भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

 

5. डेटा विज्ञान में अनुसंधान

पहले के अनदेखे पैटर्न को खोजने, महत्वपूर्ण जानकारी इकट्ठा करने और व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए डेटा विज्ञान अनुसंधान में आधुनिक तकनीकों और तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

 

6. डेटा विज्ञान और निर्णय विज्ञान में नेतृत्व

जिस चुनौती से क्षेत्र के नेता अपनी डेटा विज्ञान टीमों को निपटना चाहते हैं, उसे बहुत सावधानी से निर्दिष्ट किया जाना चाहिए। कई डेटा वैज्ञानिक डेटा इकट्ठा करना और मॉडल बनाना शुरू करने के लिए उत्सुक हैं, खासकर वे जो अभी शुरुआत कर रहे हैं।

 

आप एक सफल डेटा साइंस करियर के लिए खुद को कैसे तैयार कर सकते हैं?

डेटा विज्ञान में सफल होने के लिए आपके पास मजबूत गणित और प्रोग्रामिंग कौशल होना चाहिए। जबकि इन विषयों के संबंधित व्यावहारिक कार्यान्वयन के लिए प्रोग्रामिंग आवश्यक है, डेटा विज्ञान से जुड़ी कई अवधारणाओं का सहज और सैद्धांतिक ज्ञान विकसित करने के लिए गणित महत्वपूर्ण है। परिणामस्वरूप, कोडिंग में महारत हासिल करना डेटा विज्ञान का एक महत्वपूर्ण घटक है और हमेशा रहेगा। यदि आप डेटा विज्ञान के क्षेत्र में अभी शुरुआत कर रहे हैं और अपनी क्षमताओं को आगे बढ़ाना चाहते हैं, तो प्रोग्राम सीखते समय पायथन अभी भी आपकी मुख्य प्राथमिकता होनी चाहिए। SQL आपकी दूसरी पसंद होनी चाहिए.

 

निष्कर्ष: समापन

आने वाले बहुत लंबे समय तक, डेटा को सफलतापूर्वक समेटना ही कंपनी की सफलता का रहस्य होगा। कुछ लोग दावा करते हैं कि सूचना शक्ति है, जिस प्रकार का ज्ञान एक निगम नियोजित कर सकता है वह डेटा है। कंपनियां अब डेटा विज्ञान उपकरणों के उपयोग के साथ भविष्य की वृद्धि का अनुमान लगा सकती हैं, संभावित मुद्दों का अनुमान लगा सकती हैं और सफलता के लिए अच्छी तरह से सूचित योजनाएं बना सकती हैं।