डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

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डेटा वैज्ञानिक क्या है? डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें? क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है? डेटा साइंटिस्ट का काम क्या है? डेटा वैज्ञानिकों के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?

क्या आप ऐसे सवालों के जवाब खोज रहे हैं?

डेटा वैज्ञानिक क्या है?

एक तकनीकी विशेषज्ञ जो डेटा संग्रह, प्रबंधन, हेरफेर और विश्लेषण में माहिर है, उसे डेटा वैज्ञानिक के रूप में जाना जाता है।

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

डेटा वैज्ञानिक डेटा को समझते हैं, और फिर इसका उपयोग उपयोगी और लाभदायक अंतर्दृष्टि प्रदर्शित करने या पूर्वानुमान लगाने के लिए करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक अपना अधिकांश समय डेटा प्राप्त करने और तैयार करने में बिताते हैं क्योंकि वे अक्सर अत्यधिक विशाल डेटा सेट या बड़े डेटा के साथ काम करते हैं, जैसा कि आमतौर पर कहा जाता है।

एक डेटा वैज्ञानिक उपयोगी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए इस डेटा का मूल्यांकन करता है, इसे एआई या मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में फ़ीड करता है, डेटा रैंगलिंग प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए नए सॉफ़्टवेयर बनाता है और लिखता है, और फ़ंक्शन के विवरण के आधार पर इसे डेटाबेस में व्यवस्थित करता है।
 

डेटा विज्ञान के भीतर लोकप्रिय भूमिकाएँ

यहां डेटा विज्ञान के क्षेत्र में कुछ सबसे लोकप्रिय नौकरी भूमिकाओं का विवरण दिया गया है
 

डेटा वैज्ञानिक

एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• बड़े डेटा सेट एकत्र करना और प्रबंधित करना
• डेटा हेरफेर की प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करने के लिए सॉफ़्टवेयर और एल्गोरिदम बनाना
• डेटा का विश्लेषण करने के लिए ईडीए का उपयोग करना
• विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना ताकि हर कोई प्राप्त अंतर्दृष्टि को समझ सके
   

डाटा इंजीनियर

एक डेटा इंजीनियर की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• प्रभावी डेटा संग्रह के लिए पाइपलाइनों और प्रणालियों का निर्माण
• विश्लेषण के लिए बड़े पैमाने पर डेटा संरचना और संगठन
• किसी कंपनी का डेटा उपलब्ध कराना
   

डेटा विश्लेषक

एक डेटा विश्लेषक की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• कंपनी के निर्णय निर्माताओं और हितधारकों से पूछताछ और सूचना अनुरोध प्राप्त करना
• प्रासंगिक डेटा एकत्र करना और इसे संबंधपरक डेटाबेस में व्यवस्थित करना ताकि यह खोज और विश्लेषण के लिए तैयार हो
• डेटा लेना और उपयोगी और लाभदायक विचार निकालना, फिर उन्हें आसानी से समझने के लिए दिखाना
• उपयुक्त कंपनी स्टाफ को निष्कर्ष और परिणाम प्रस्तुत करना
   

मशीन लर्निंग इंजीनियर

एक एमएल इंजीनियर की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सॉफ़्टवेयर का विकास, निर्माण और शोध करना जो ताज़ा डेटा के जवाब में अपने तरीकों को बदल सकता है
• एआई और मशीन लर्निंग के साथ प्रक्रियाओं को स्वचालित करना
• मशीन लर्निंग के साथ भविष्य कहनेवाला मॉडल डिजाइन करना जिसका उपयोग व्यावसायिक जानकारी इकट्ठा करने के लिए किया जा सकता है
   

डेटाबेस प्रशासक

एक डेटाबेस प्रशासक की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• प्रभावी भंडारण को सक्षम करने के लिए असंरचित डेटा को संबंधपरक डेटाबेस में बदलना
• एकाधिक डेटाबेस के नए परिवर्धन को बनाए रखना
• उपभोक्ता और कर्मचारी पहुंच बढ़ाना
• डेटा को सुरक्षित और कानूनी रूप से संग्रहीत रखने के लिए सुरक्षा उपायों को डिजाइन करना और लागू करना
   

डेटा आर्किटेक्ट

एक डेटा आर्किटेक्ट की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• बड़े पैमाने पर डेटा भंडारण बनाना और समाधान व्यवस्थित करना
• यह तय करना कि कौन सा डेटाबेस बनाया जाना चाहिए और किस उपयोग के लिए
•  डेटा संग्रह, उत्पादन प्रणाली और पाइपलाइन बनाना
   

व्यापार विश्लेषक

एक व्यवसाय विश्लेषक की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ:

• डेटा का उपयोग करके किसी व्यवसाय के भीतर संभावित सुधार क्षेत्रों की पहचान करना
• अकुशल या महंगी प्रक्रियाओं और डिज़ाइन उपायों की पहचान करने के लिए डेटा विश्लेषण के साथ व्यावसायिक समझ का संयोजन
• निष्कर्ष दिखाएं और निर्णय निर्माताओं को कार्य करने के लिए प्रेरित करें
   

डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें 

1. डेटा विज्ञान की बुनियादी बातों पर ध्यान दें

छोटी शुरुआत करना कभी भी समय की बर्बादी नहीं है क्योंकि यह आपको रुचि के विशेष क्षेत्रों में आगे बढ़ने से पहले बुनियादी बातों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। आपकी ऊर्जा निम्नलिखित पर निर्देशित होनी चाहिए:

सांख्यिकीय विश्लेषण: यह डेटा के विश्लेषण और आंकड़ों का उपयोग करके परिणामों की सही और निष्पक्ष प्रस्तुति को संदर्भित करता है।

प्रोग्रामिंग: डेटा विज्ञान के कई क्षेत्रों में उपयोग की जाने वाली प्रमुख दक्षताओं में कोड लिखना और सॉफ्टवेयर बनाना शामिल है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा को तालिकाओं, ग्राफ़, चार्ट और डैशबोर्ड में प्रस्तुत किया जाता है ताकि तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों लोग इसे जल्दी और आसानी से समझ सकें।

मशीन लर्निंग: ऐसे सॉफ़्टवेयर का निर्माण करना जो उसे प्रदान की गई जानकारी से सीखता है और उस जानकारी का उपयोग विभिन्न परिस्थितियों के जवाब में अपने संचालन को चतुराई से बदलने के लिए करता है।

2. शैक्षिक आवश्यकताओं को पूरा करें

हालाँकि डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए कॉलेज की डिग्री आवश्यक नहीं है, लेकिन कुछ शैक्षणिक शर्तें हैं जिनके बारे में आपको अवगत होना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, आपके पास गणित की पृष्ठभूमि होनी चाहिए और गणित में अच्छे अंक होने चाहिए, आपको सांख्यिकी की अच्छी जानकारी होनी चाहिए, और आपको बुनियादी कंप्यूटर संचालन से परिचित होना चाहिए।यदि आपके पास कॉलेज की डिग्री नहीं है या आप कॉलेज की डिग्री प्राप्त करने का इरादा नहीं रखते हैं, तो डेटा विज्ञान समुदाय में विभिन्न प्रवेश बिंदु हैं। आप प्रमाणित पाठ्यक्रम लेकर डेटा विज्ञान के क्षेत्र में संपूर्ण, व्यावहारिक शिक्षा प्राप्त कर सकते हैं।

3. आवश्यक कौशलों को निखारें

तकनीकी कौशल

प्रोग्रामिंग भाषाएँ: एक डेटा वैज्ञानिक को पायथन में कुशल होना चाहिए और आम तौर पर आर या एसक्यूएल जैसी एक या दो अन्य भाषाओं का जानकार होना चाहिए।

डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग विभिन्न क्षेत्रों के साथ-साथ अक्सर बाहरी स्रोतों से प्रासंगिक और विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करने की प्रक्रिया है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिभा डेटा को समझने योग्य तरीके से प्रदर्शित करने के लिए टेबलू, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल और Google चार्ट जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करने की क्षमता है।

डेटा विश्लेषण: यह रुझानों और दिलचस्प क्षेत्रों को देखने के लिए संरचित डेटा की खोज और जांच करने की प्रक्रिया है जिसे उपयोगी जानकारी और व्यावसायिक संभावनाओं में बदला जा सकता है।

सांख्यिकी: कंपनी की योजनाएँ स्थापित करते समय, आँकड़े केवल संख्याओं और डेटा के आधार पर निष्पक्ष विचार पेश करके निर्णय निर्माताओं को तथ्य को कल्पना से अलग करने में मदद करते हैं।

मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग के अंतर्निहित बुनियादी सिद्धांतों का अध्ययन करने के बाद, आप इसमें विशेषज्ञता हासिल करना चाह सकते हैं, जिसके लिए अपनी शिक्षा जारी रखने और अपने स्वयं के मशीन लर्निंग कार्यों पर काम करने की आवश्यकता होगी।

डीप लर्निंग: मशीन लर्निंग के डीप लर्निंग उपक्षेत्र का उद्देश्य कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाना है जो लोगों द्वारा विशिष्ट प्रकार की जानकारी सीखने के तरीके की नकल करता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र, एप्पल के सिरी और अमेज़ॅन के एलेक्सा जैसे आभासी सहायकों का एक प्रमुख घटक है।

एल्गोरिदम: एल्गोरिदम नियमों का संग्रह है जो गणना करते हैं और मुद्दों को हल करते हैं। एआई का उपयोग उन्हें स्वचालित निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।

डेटा इंजीनियरिंग: डेटा एकत्र करना, उसे सुलझाना, साफ़ करना और अन्य प्रारंभिक प्रक्रियाएँ सभी को डेटा इंजीनियरिंग क्षमताएँ माना जाता है।
 

सॉफ्ट स्किल्स

विश्लेषणात्मक मानसिकता: डेटा विज्ञान के लिए एक विश्लेषणात्मक मानसिकता की आवश्यकता होती है क्योंकि इसमें डेटा सेट से सही निष्कर्ष निकालने के अलावा और भी बहुत कुछ शामिल होता है। इसमें पूछने के लिए सही प्रश्न तैयार करना भी शामिल है।

व्यावसायिक कौशल: कई डेटा वैज्ञानिक अपने नियोक्ताओं के व्यवसाय को बेहतर बनाने का प्रयास करते हैं, चाहे इसका मतलब उत्पादकता बढ़ाना, कमाई बढ़ाना, मूल्यवान विचार विकसित करना या लागत में कटौती के लिए नवीन तरीकों की खोज करना हो। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा पढ़ने में सक्षम होने के अलावा यह समझने की आवश्यकता है कि किसी व्यवसाय को क्या चाहिए।

आलोचनात्मक सोच: डेटा की सफ़ाई और गड़बड़ी की प्रक्रिया के दौरान आलोचनात्मक सोच विशेष रूप से सहायक होती है क्योंकि यह डेटा के संग्रह के साथ असामान्यताओं और गलत मूल्यों की पहचान करने में मदद करती है।

अनुकूलनशीलता और लचीलापन: डेटा हमेशा हमें वह जानकारी प्रदान नहीं कर सकता है जिसकी हमें आवश्यकता होती है क्योंकि यह वही है जो यह है, न कि वह जो हम चाहते हैं। कठिनाइयों से पार पाने और उन्हें अपने लाभ के लिए उपयोग करने के लिए अनुकूलनशीलता और लचीलापन आवश्यक है।

सहयोग और टीम वर्क: डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर टीमों में काम करते हैं, इसलिए उन्हें एक-दूसरे के साथ अच्छा व्यवहार करना चाहिए। डेटा इकट्ठा करने और अपने निष्कर्षों को संप्रेषित करने के लिए, उन्हें अन्य विभागों के साथ मिलकर भी काम करना चाहिए।

समस्या-समाधान: यदि आप समाधान खोजने और अपनी समस्या-समाधान क्षमताओं को विकसित करने में प्रयास करते हैं तो आप किसी भी टीम के मूल्यवान सदस्य होंगे।

संचार: एक प्रेरित टीम और एक सफल परियोजना को बनाए रखने के लिए, त्वरित और स्पष्ट संचार आवश्यक है, चाहे किसी मुद्दे पर चर्चा की आवश्यकता हो, समय सीमा बढ़ानी हो, या किसी योजना में संशोधन की आवश्यकता हो।

4. आवश्यक डेटा विज्ञान उपकरणों से स्वयं को परिचित करें

यहां सामान्य डेटा विज्ञान उपकरणों की एक सूची दी गई है जिनसे आप परिचित हो सकते हैं:

• अपाचे स्पार्क

• Tableau

• एसएएस

• MATLAB

• Python

• आर

• बिगएमएल

5. परियोजनाओं पर काम करें

यदि आपके पास अनुभव की कमी है, तो एक बड़ा, प्रभावशाली और उच्च प्रयास वाला पोर्टफोलियो बनाना आपकी प्रतिभा और समर्पण को प्रदर्शित करने का एक शानदार तरीका है। चूँकि व्यक्तित्व और रचनात्मकता को अत्यधिक महत्व दिया जाता है, आप शैलियों, परियोजनाओं और समयसीमा का चयन करने के लिए स्वतंत्र हैं।

6. अपना नेटवर्क बनाएं

जब आप शुरुआत में किसी क्षेत्र में प्रवेश करते हैं, तो अपना नेटवर्क विकसित करना दरवाजे तक पहुंचने का एक शानदार तरीका है। यह आपकी क्षमताओं को मजबूत करने, आपकी रुचियों को साझा करने वाले नए लोगों से मिलने, भावुक परियोजनाओं पर काम करने और अंततः रोजगार खोजने में आपकी सहायता करेगा।

7. डेटा साइंस इंटर्नशिप करें

अपनी पढ़ाई को व्यावहारिक अनुभव के साथ पूरक करने के लिए, यदि आप इतने भाग्यशाली हैं कि बिना पैसे या कम वेतन के काम करने में सक्षम हैं, तो डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए आवेदन करने पर विचार करें।

क्या आप डेटा साइंस के बारे में अधिक जानना चाहते हैं?

आज के आईटी इकोसिस्टम में मशीन लर्निंग से लेकर डेटा माइनिंग तक हर चीज पर डेटा साइंस का महत्वपूर्ण प्रभाव है। यदि आप डेटा साइंस में अपना करियर बनाना चाहते हैं तो आपकी डेटा साइंस रोडमैप यात्रा को आसान बनाने के लिए आवश्यक सभी चीजें मौजूद हैं।

डेटा साइंस बूटकैंप प्रख्यात प्रोफेसरों और विषय विशेषज्ञों के नेतृत्व में मास्टरक्लास प्रदान करता है। पाठ्यक्रम में पायथन प्रोग्रामिंग, आर प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसे महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान विषयों को कवर करने के लिए अंतरराष्ट्रीय चिकित्सकों और व्यावहारिक प्रयोगशालाओं के लाइव सत्रों के साथ एक इंटरैक्टिव शिक्षण पद्धति का उपयोग किया जाता है।

ग्लासडोर का अनुमान है कि डेटा वैज्ञानिकों का औसत वार्षिक वेतन $120,256 है। डेटा वैज्ञानिकों की मांग बढ़ रही है, और नियोक्ता अच्छा भुगतान करने और सुरक्षित भविष्य प्रदान करने के लिए तैयार हैं।