एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

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संगठन आज इस बात से जूझ रहे हैं कि असमान डेटा की अत्यधिक मात्रा का अर्थ कैसे निकाला जाए। डेटा के समुद्र को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने की क्षमता का गहरा प्रभाव हो सकता है - सर्वोत्तम नए मधुमेह उपचार की भविष्यवाणी से लेकर राष्ट्रीय सुरक्षा खतरों की पहचान करने और उन्हें विफल करने तक। यही कारण है कि व्यवसाय और सरकारी एजेंसियां ​​डेटा विज्ञान पेशेवरों को नियुक्त करने में जल्दबाजी कर रही हैं जो ऐसा करने में मदद कर सकते हैं। इन जानकारियों को एक्सट्रपलेशन और साझा करके, डेटा वैज्ञानिक संगठनों को जटिल समस्याओं को हल करने में मदद करते हैं। कंप्यूटर विज्ञान, मॉडलिंग, सांख्यिकी, विश्लेषण और गणित कौशल के साथ-साथ अच्छी व्यावसायिक समझ के संयोजन से डेटा वैज्ञानिक प्रमुख प्रश्नों के उत्तर खोजते हैं जो संगठनों को वस्तुनिष्ठ निर्णय लेने में मदद करते हैं।

 

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और जिम्मेदारियाँ

डेटा वैज्ञानिक अपने लक्ष्यों को समझने और यह निर्धारित करने के लिए व्यावसायिक हितधारकों के साथ मिलकर काम करते हैं कि उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। वे डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करते हैं, व्यवसाय के लिए आवश्यक डेटा निकालने के लिए एल्गोरिदम और पूर्वानुमानित मॉडल बनाते हैं, और डेटा का विश्लेषण करने और साथियों के साथ अंतर्दृष्टि साझा करने में मदद करते हैं। हालाँकि प्रत्येक परियोजना अलग है, डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने की प्रक्रिया आम तौर पर नीचे दिए गए पथ का अनुसरण करती है:

 1. खोज प्रक्रिया शुरू करने के लिए सही प्रश्न पूछें

 2. डेटा प्राप्त करें

 3. डेटा को प्रोसेस करें और साफ़ करें

 4. डेटा को एकीकृत और संग्रहीत करें

 5. प्रारंभिक डेटा जांच और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण

 6. एक या अधिक संभावित मॉडल और एल्गोरिदम चुनें

 7. मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय मॉडलिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू करें

 8. परिणामों को मापें और सुधारें

 9. हितधारकों को अंतिम परिणाम प्रस्तुत करें

 10. फीडबैक के आधार पर समायोजन करें

 11. नई समस्या को हल करने के लिए प्रक्रिया को दोहराएं

 

सामान्य डेटा वैज्ञानिक नौकरी के शीर्षक

डेटा विज्ञान में सबसे आम करियर में निम्नलिखित भूमिकाएँ शामिल हैं।

डेटा वैज्ञानिक: एल्गोरिदम और पूर्वानुमानित मॉडल बनाने और कस्टम विश्लेषण करने के लिए डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करें

डेटा विश्लेषक: बड़े डेटा सेट में हेरफेर करें और रणनीतिक व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने के लिए रुझानों की पहचान करने और सार्थक निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए उनका उपयोग करें

डेटा इंजीनियर: अलग-अलग स्रोतों से डेटा को साफ, एकत्रित और व्यवस्थित करते हैं और इसे डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करते हैं।

बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ: डेटा सेट में रुझानों की पहचान करें

डेटा आर्किटेक्ट: किसी संगठन के डेटा आर्किटेक्चर को डिज़ाइन, निर्माण और प्रबंधित करें

हालाँकि डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों की भूमिकाएँ अक्सर मिश्रित होती हैं, लेकिन उनकी जिम्मेदारियाँ वास्तव में काफी भिन्न होती हैं। सीधे शब्दों में कहें तो, डेटा वैज्ञानिक मॉडलिंग डेटा के लिए प्रक्रियाएं विकसित करते हैं जबकि डेटा विश्लेषक रुझानों की पहचान करने और निष्कर्ष निकालने के लिए डेटा सेट की जांच करते हैं। इस अंतर और डेटा विज्ञान की अधिक तकनीकी प्रकृति के कारण, डेटा वैज्ञानिक की भूमिका अक्सर डेटा विश्लेषक की तुलना में अधिक वरिष्ठ मानी जाती है; हालाँकि, दोनों पद समान शैक्षिक पृष्ठभूमि के साथ प्राप्त किए जा सकते हैं।

 

डेटा साइंस करियर आउटलुक

कई खातों के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक बनना एक बेहद वांछनीय करियर पथ है। लगातार पांच वर्षों तक, औसत आधार वेतन, सक्रिय नौकरी के अवसरों की संख्या और कर्मचारी संतुष्टि दर के आधार पर, ग्लासडोर ने डेटा वैज्ञानिकों को अमेरिका में 10 सर्वश्रेष्ठ नौकरियों में से एक के रूप में स्थान दिया। इसी तरह, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने डेटा साइंस को "21वीं सदी का सबसे सेक्सी काम" कहा है, यह देखते हुए कि "बड़े डेटा की दुनिया में खोज करने के लिए प्रशिक्षण और जिज्ञासा वाले उच्च रैंकिंग वाले पेशेवर" प्रमुख मांग में हैं।

 स्टार्टअप्स से लेकर फॉर्च्यून 500 तक सरकारी एजेंसियों तक, संगठन बड़े डेटा पर पूंजी लगाने में मूल्य देख रहे हैं। Google के मुख्य अर्थशास्त्री हैल वेरियन ने 2009 में मैकिन्से क्वार्टरली को बताते हुए डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता के बारे में बात की थी, "डेटा लेने की क्षमता - इसे समझने में सक्षम होना, इसे संसाधित करना, इससे मूल्य निकालना, इसकी कल्पना करना, संचार करना यह—यह अगले दशकों में एक बेहद महत्वपूर्ण कौशल बनने जा रहा है।''

यह भविष्यवाणी अचूक साबित हुई। लिंक्डइन की एक रिपोर्ट ने डेटा साइंस को 2020 में शीर्ष उभरती नौकरियों में से एक के रूप में स्थान दिया है।

 यूनाइटेड स्टेट्स ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स इस बात से सहमत है कि 2028 तक सभी कंप्यूटर और सूचना अनुसंधान वैज्ञानिकों का रोजगार 16 प्रतिशत बढ़ने की उम्मीद है - वृद्धि की दर जो कई अन्य व्यवसायों से अधिक है। फिर भी, डेटा वैज्ञानिक अपेक्षाकृत दुर्लभ हैं, जिसका अर्थ है कि अब कौशल बढ़ाने और क्षेत्र में प्रवेश करने का उपयुक्त समय है।

 

आवश्यक डेटा विज्ञान कौशल

अधिकांश डेटा वैज्ञानिक अपने दैनिक कार्य में निम्नलिखित मुख्य कौशल का उपयोग करते हैं:

 सांख्यिकीय विश्लेषण: डेटा में पैटर्न की पहचान करें। इसमें पैटर्न का पता लगाने और विसंगति का पता लगाने की गहरी समझ शामिल है।

मशीन लर्निंग: कंप्यूटर को डेटा से स्वचालित रूप से सीखने में सक्षम बनाने के लिए एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल लागू करें।

कंप्यूटर विज्ञान: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटाबेस सिस्टम, मानव/कंप्यूटर इंटरैक्शन, संख्यात्मक विश्लेषण और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के सिद्धांतों को लागू करें।

प्रोग्रामिंग: जटिल समस्याओं के उत्तर खोजने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम लिखें और बड़े डेटासेट का विश्लेषण करें। डेटा वैज्ञानिकों को जावा, आर, पायथन और एसक्यूएल जैसी विभिन्न भाषाओं में काम करते हुए कोड लिखने में सहज होना चाहिए।

डेटा स्टोरीटेलिंग: अक्सर गैर-तकनीकी दर्शकों के लिए, डेटा का उपयोग करके कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि संप्रेषित करें।

 

डेटा वैज्ञानिक संगठनों को ठोस निर्णय लेने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। ऐसे में, उन्हें निम्नलिखित क्षेत्रों में "सॉफ्ट स्किल्स" की आवश्यकता है।

 व्यावसायिक अंतर्ज्ञान: जिन समस्याओं को वे हल करना चाहते हैं, उनकी पूरी समझ हासिल करने के लिए हितधारकों से जुड़ें।

विश्लेषणात्मक सोच:अमूर्त व्यावसायिक मुद्दों का विश्लेषणात्मक समाधान खोजें।

आलोचनात्मक सोच: किसी निष्कर्ष पर पहुंचने से पहले तथ्यों का वस्तुनिष्ठ विश्लेषण लागू करें।

जिज्ञासा: डेटा के भीतर पैटर्न और समाधान खोजने के लिए सतह पर जो कुछ है उससे परे देखें।

पारस्परिक कौशल: किसी संगठन के सभी स्तरों पर विविध दर्शकों के बीच संवाद करना।

 

 डेटा साइंस में करियर शुरू करना

अधिकांश नियोक्ता उन्नत डिग्री वाले डेटा विज्ञान पेशेवरों की तलाश करते हैं, जैसे डेटा विज्ञान में मास्टर ऑफ साइंस। डेटा विज्ञान भूमिकाओं के लिए उम्मीदवार आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान या गणित में नींव के साथ शुरुआत करते हैं और डेटा विज्ञान, डेटा एनालिटिक्स या संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री के साथ इसे आगे बढ़ाते हैं।

इन स्नातक स्तर के कार्यक्रमों में, पेशेवर भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, सांख्यिकीय मॉडलिंग, बड़ा डेटा, डेटा खनन अनुप्रयोग, एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स, डेटा-संचालित निर्णय लेने, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा स्टोरीटेलिंग जैसे कौशल में मुख्य दक्षता हासिल करते हैं।

 उदाहरण के लिए, नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी में डेटा साइंस कार्यक्रम में मास्टर ऑफ साइंस, अध्ययन का एक अंतःविषय कार्यक्रम है जो छात्रों को प्रसंस्करण, मॉडलिंग, विश्लेषण और के लिए व्यापक रूपरेखा प्रदान करने के लिए खौरी कॉलेज ऑफ कंप्यूटर साइंसेज और कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग के पाठ्यक्रमों को जोड़ता है। डेटा से निष्कर्ष निकालना. इसके अतिरिक्त, पूर्वोत्तर के उद्योग-संरेखित संकाय अपने अनुभवों को क्षेत्र से कक्षा तक लाते हैं, जिससे छात्रों को बड़े डेटा का सामना करने वाले शीर्ष मुद्दों का प्रत्यक्ष ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।

 वैकल्पिक रूप से, कुछ छात्रों को यह लग सकता है कि डेटा एनालिटिक्स में डिग्री उनके करियर लक्ष्यों के लिए बेहतर अनुकूल है। डेटा एनालिटिक्स का अध्ययन छात्रों को विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सांख्यिकी, एनालिटिक्स सिस्टम प्रौद्योगिकी और बिजनेस इंटेलिजेंस को नियोजित करना सिखाता है। इस मूलभूत ज्ञान के साथ, छात्रों को पता चलता है कि किसी जटिल समस्या को हल करने के लिए तार्किक, डेटा-संचालित रास्ता कैसे खोजा जाए। वे यह भी सीखते हैं कि डेटा बाधाओं को कैसे दूर किया जाए, जैसे अनिश्चित डेटा सेट से निपटना और अलग-अलग स्रोतों से डेटा का मिलान करना।

 नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी में एनालिटिक्स प्रोग्राम में मास्टर ऑफ प्रोफेशनल स्टडीज एक प्रायोजक संगठन के भीतर एक परियोजना के लिए एनालिटिक्स के सिद्धांतों, उपकरणों और तरीकों को लागू करके छात्रों को तैयार करता है। स्नातक एक मुख्य विश्लेषणात्मक कौशल के साथ कार्यक्रम को पूरा करते हैं जिस पर अधिक विशिष्ट तकनीकी या उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोगों को शामिल किया जा सकता है। अनुभवात्मक शिक्षा कार्यक्रम का एक प्रमुख घटक है। छात्र वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं के पोर्टफोलियो बनाकर, प्रमुख प्रौद्योगिकियों, विज़ुअलाइज़ेशन और संचार तकनीकों के साथ योग्यता का प्रदर्शन करके और जानकारी को अनुशंसित कार्यों में अनुवाद करने की क्षमता का प्रदर्शन करके सीखते हैं।