10 डेटा साइंस जॉब प्रोफ़ाइल

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स्वचालित प्रणालियों में मनुष्य भी शामिल होने लगे हैं। इस स्वचालित दुनिया में प्रवेश करने की कुंजी डेटा विज्ञान है। डेटा विज्ञान के विषय में रोजगार के असंख्य विकल्प हैं, जिसके अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। हम आज शीर्ष दस डेटा साइंस जॉब प्रोफाइल के बारे में बात करेंगे।

 

1. डेटा वैज्ञानिक

 एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप परियोजना के सभी तत्वों के लिए जिम्मेदार होंगे। व्यावसायिक पक्ष से शुरुआत करते हुए, डेटा संग्रह और विश्लेषण की ओर बढ़ते हुए, और अंततः कल्पना करना और प्रस्तुत करना। एक डेटा वैज्ञानिक हर चीज़ के बारे में थोड़ा-थोड़ा जानता है; परियोजना के हर चरण; परिणामस्वरूप, वे किसी दिए गए प्रोजेक्ट के लिए सर्वोत्तम समाधानों पर बेहतर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं और पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं। इसके अलावा, वे नई विधियों और तकनीकों के अध्ययन और निर्माण के लिए जिम्मेदार होंगे। डेटा वैज्ञानिक अक्सर बड़े निगमों में विशिष्ट प्रतिभा वाले व्यक्तियों के प्रभारी टीम लीडर रहे हैं; उनका कौशल सेट उन्हें किसी प्रोजेक्ट की देखरेख करने और उसे शुरू से पूरा होने तक प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है।

 

2. डेटा विश्लेषक

 डेटा विश्लेषक दूसरा सबसे प्रसिद्ध पद है। एक फर्म आपको नौकरी पर रखेगी, और आपको "डेटा वैज्ञानिक" के रूप में संदर्भित किया जाएगा, भले ही आपकी अधिकांश नौकरी में डेटा एनालिटिक्स शामिल हो। डेटा विश्लेषक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, परिवर्तन और हेरफेर सहित विभिन्न गतिविधियों के प्रभारी हैं। वे कभी-कभी वेब एनालिटिक्स मॉनिटरिंग और ए/बी परीक्षण विश्लेषण के प्रभारी भी होते हैं। क्योंकि डेटा विश्लेषक विज़ुअलाइज़ेशन के प्रभारी होते हैं, वे अक्सर रिपोर्ट बनाकर परियोजना के व्यावसायिक पक्ष के साथ संचार के लिए जानकारी तैयार करने के लिए जिम्मेदार होते हैं जो उनके शोध से प्राप्त रुझानों और अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से प्रदर्शित करते हैं।

 

3. डेटा इंजीनियर

 डेटा इंजीनियर डेटा पाइपलाइनों के विकास, निर्माण और प्रबंधन के प्रभारी हैं। उन्हें व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र का परीक्षण करना होगा और उन्हें डेटा वैज्ञानिकों के लिए अपने एल्गोरिदम निष्पादित करने के लिए तैयार करना होगा। डेटा इंजीनियर संग्रहीत डेटा के प्रारूप से मिलान करने के लिए अर्जित डेटा के बैच सिस्टम पर भी काम करते हैं। संक्षेप में, वे सुनिश्चित करते हैं कि डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए तैयार है। अंततः, उन्हें पारिस्थितिकी तंत्र और पाइपलाइन को इष्टतम और कुशल बनाए रखना होगा, साथ ही यह सुनिश्चित करना होगा कि जानकारी डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों द्वारा उपयोग के लिए मान्य है।

 

4. डेटा आर्किटेक्ट

 डेटा आर्किटेक्ट और डेटा इंजीनियर कुछ कर्तव्य साझा करते हैं। उन्हें यह गारंटी देनी होगी कि डेटा उचित रूप से स्वरूपित है और डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए उपलब्ध है, साथ ही डेटा पाइपलाइनों के प्रदर्शन को भी बढ़ाना होगा। इसके अलावा, डेटा आर्किटेक्ट्स को नए डेटाबेस सिस्टम को डिज़ाइन और विकसित करना चाहिए जो एक निश्चित व्यवसाय मॉडल की आवश्यकताओं और आवश्यक योग्यताओं को पूरा करते हों। उन्हें इन डेटा संरचनाओं को परिचालन और प्रशासनिक दोनों दृष्टिकोण से प्रबंधित करना होगा। परिणामस्वरूप, उन्हें डेटा का ट्रैक बनाए रखना होगा और यह चुनना होगा कि डेटा के विभिन्न हिस्सों तक किसकी पहुंच है, उसका उपयोग और हेरफेर है।

 

5. डेटा स्टोरीटेलर

 डेटा स्टोरीटेलिंग को अक्सर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ गलत समझा जाता है। हालाँकि उनमें कुछ समानताएँ हैं, फिर भी उनके बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। डेटा स्टोरीटेलिंग उस कथा की खोज करने के बारे में है जो डेटा का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करती है और इसे व्यक्त करने के लिए इसका उपयोग करती है, न कि केवल इसे प्रदर्शित करने और रिपोर्ट और आंकड़े तैयार करने के बारे में है। यह शुद्ध, असंसाधित डेटा और मानव संचार के बिल्कुल बीच में बैठता है। एक डेटा स्टोरीटेलर को कुछ डेटा लेना चाहिए, इसे सरल बनाना चाहिए, इसे एक विशेषता तक सीमित करना चाहिए, इसके व्यवहार का अध्ययन करना चाहिए और अपने निष्कर्षों का उपयोग एक मनोरम कहानी तैयार करने के लिए करना चाहिए जो दूसरों को डेटा को समझने में मदद करता है।

 

6. मशीन लर्निंग वैज्ञानिक

 जब आप किसी नौकरी के शीर्षक में "वैज्ञानिक" शब्द का सामना करते हैं, तो इसका आमतौर पर मतलब होता है कि इस पद में अनुसंधान करना और नए एल्गोरिदम और अंतर्दृष्टि विकसित करना शामिल है। एक मशीन लर्निंग वैज्ञानिक डेटा हेरफेर के नए तरीकों की जांच करता है और उपयोग के लिए नए एल्गोरिदम बनाता है। वे अक्सर अनुसंधान एवं विकास विभाग से जुड़े रहते हैं, और उनके काम का परिणाम आम तौर पर अनुसंधान प्रकाशनों में होता है। उनका काम औद्योगिक संदर्भ में होते हुए भी शिक्षाविदों के समान है। रिसर्च साइंटिस्ट या रिसर्च इंजीनियर कैरियर पथ हैं जिनका उपयोग मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं को चित्रित करने के लिए किया जा सकता है।

 

7. मशीन लर्निंग इंजीनियर

 मशीन लर्निंग इंजीनियरों की अभी बहुत मांग है। उन्हें क्लस्टरिंग, वर्गीकरण और वर्गीकरण जैसी विभिन्न मशीन सीखने की विधियों से अच्छी तरह वाकिफ होना चाहिए, साथ ही क्षेत्र में सबसे हालिया शोध सफलताओं पर भी तेज़ गति से काम करना चाहिए। मशीन लर्निंग इंजीनियरों के पास अपना काम अच्छी तरह से करने के लिए उत्कृष्ट सांख्यिकी और प्रोग्रामिंग क्षमताओं के साथ-साथ सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की बुनियादी बातों की बुनियादी समझ होनी चाहिए। मशीन लर्निंग सिस्टम के विकास और निर्माण के अलावा, मशीन लर्निंग इंजीनियरों को ए/बी परीक्षण जैसे परीक्षण निष्पादित करने होंगे और विभिन्न प्रणालियों के कार्यान्वयन और कामकाज का मूल्यांकन करना होगा।

 

8. बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर

 बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर्स, जिन्हें अक्सर बीआई डेवलपर्स के रूप में जाना जाता है, योजना बनाने और कार्यान्वयन के तरीकों के प्रभारी होते हैं जो कॉर्पोरेट ग्राहकों को विकल्प चुनने के लिए आवश्यक जानकारी को जल्दी और कुशलता से ढूंढने की अनुमति देते हैं। इसके अलावा, उन्हें नए बीआई टूल से बेहद परिचित होना चाहिए या ऐसे विशेष उपकरण बनाने चाहिए जो उनके सिस्टम को पूरी तरह से समझने के लिए विश्लेषण और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हों। चूँकि बीआई डेवलपर्स का काम अधिकतर व्यवसाय-उन्मुख होता है, इसलिए उन्हें व्यवसाय मॉडल की नींव और उन्हें कैसे लागू किया जाता है, इसकी बुनियादी समझ होनी चाहिए।

 

9. डेटाबेस प्रशासक

 कभी-कभी डेटाबेस बनाने वाली टीम और उसका उपयोग करने वाली टीम एक समान नहीं होती हैं। कई व्यवसाय अब अद्वितीय व्यावसायिक आवश्यकताओं के आधार पर एक डेटाबेस प्रणाली बना सकते हैं। दूसरी ओर, डेटाबेस का प्रबंधन उस फर्म द्वारा किया जाता है जो डेटाबेस खरीदती है या डिज़ाइन का अनुरोध करती है। ऐसी परिस्थितियों में, प्रत्येक फर्म डेटाबेस सिस्टम को प्रबंधित करने के लिए किसी व्यक्ति या कई लोगों को भुगतान करती है। एक डेटाबेस व्यवस्थापक डेटाबेस की निगरानी करने, उसके सही संचालन को सुनिश्चित करने, डेटा प्रवाह को ट्रैक करने और बैकअप और पुनर्प्राप्ति बनाने के लिए जिम्मेदार होगा। वे विभिन्न श्रमिकों को उनकी नौकरी की जरूरतों और रोजगार की डिग्री के आधार पर विभिन्न परमिट प्रदान करने के भी प्रभारी हैं।

 

10. प्रौद्योगिकी विशिष्ट भूमिकाएँ

 डेटा विज्ञान अभी भी एक युवा विषय है; जैसे-जैसे यह परिपक्व होगा, एआई या विशिष्ट एमएल एल्गोरिदम सहित अधिक विशिष्ट प्रौद्योगिकियां सामने आएंगी। जैसे-जैसे क्षेत्र इस तरह से विकसित होगा, नई विशिष्ट रोजगार श्रेणियां उभर कर सामने आएंगी, जैसे एआई विशेषज्ञ, डीप लर्निंग पेशेवर, एनएलपी विशेषज्ञ, इत्यादि। ये नौकरी श्रेणियां डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों पर भी लागू होती हैं। उदाहरण के लिए, परिवहन डीएस विशेषज्ञ, या कुछ उदाहरणों के नाम पर विपणन कथाकार। ऐसे रोजगार पदनाम उनमें शामिल कार्यों के संदर्भ में अधिक विशिष्ट होंगे, जिससे वैज्ञानिकों और इंजीनियरों का समग्र बोझ कम हो जाएगा।

 

निष्कर्ष

 डेटा साइंस में जॉब्स की अनेक संभावनाएं हैं लोग भ्रमित और अस्पष्ट महसूस कर सकते हैं कि कौन सी भूमिका उनके कौशल सेट के लिए सबसे उपयुक्त है जिस पर वे काम करना चाहेंगे क्योंकि बहुत सारे पद और कई अलग-अलग उपाधियाँ हैं