डेटा वैज्ञानिक क्यों बनें?
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग (machine learning) के युग में, डेटा तकनीकी कथानक का अल्फा बन गया है। हर गुजरते मिनट में बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है और उसका विश्लेषण किया जाता है। एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, “हर दिन 2.5 क्विंटल बाइट्स से अधिक डेटा बनाया जाता है, और यह बढ़ता ही जा रहा है। पृथ्वी पर प्रत्येक व्यक्ति के लिए प्रति सेकंड लगभग 1.7MB डेटा निर्मित होता है। डेटा सांख्यिकी का यह विशाल स्पेक्ट्रम डेटा वैज्ञानिकों की मांग में वृद्धि को प्रमाणित करता है। डेटा विज्ञान, डेटा वैज्ञानिकों के रूप में जाने जाने वाले अत्यंत कुशल सफेदपोश श्रमिकों को नियोजित करके जटिल, असंरचित डेटा को अच्छी तरह से तैयार किए गए डेटा में बदलने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
एक डेटा साइंटिस्ट कच्चे डेटा की व्याख्या और विश्लेषण करने और कंपनी की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सबसे शक्तिशाली कार्य योजना तैयार करने में विशेषज्ञता वाला एक पेशेवर है। संक्षेप में,
एक डेटा वैज्ञानिक वह व्यक्ति होता है जो सांख्यिकीय तकनीकों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके कच्चे, असंरचित डेटा को संरचित डेटा में बदल देता है।
किसी उत्पाद की विकास प्रक्रिया के दौरान डेटा वैज्ञानिक वास्तव में उपभोक्ताओं की आवाज़ बन गए हैं। जबरदस्त ज्ञान, अनुसंधान और विश्लेषण एक अच्छी तरह से डिजाइन किए गए उत्पाद के लिए मंच तैयार करते हैं। इस मूल कार्यप्रणाली को सुचारू और विकासात्मक रूप से सुदृढ़ बनाना एक डेटा वैज्ञानिक का मुख्य कार्य है।
इस प्रकार, डेटा साइंटिस्ट को अपना काम कुशलतापूर्वक करने के लिए डोमेन ज्ञान, तकनीकी विशेषज्ञता और सांख्यिकीय ज्ञान की आवश्यकता होती है।
कंपनियां ऐसे डेटा विज्ञान विशेषज्ञों की तलाश में हैं जो विशाल डेटा सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें। पुरस्कृत कारणों के विशाल सागर को छोड़कर, यहां कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं जो बताते हैं कि किसी को डेटा वैज्ञानिक क्यों बनना चाहिए।
सबसे महत्वपूर्ण कारणों में से एक यह है कि अधिकांश सहस्राब्दी डेटा विज्ञान को आकर्षक क्यों मानते हैं, यह क्षेत्र लोगों के दैनिक जीवन में मजबूत प्रभाव पैदा कर सकता है। डेटा वैज्ञानिक एक ही समय में विभिन्न कौशलों में कुशल होते हैं। चाहे वह छोटे सूक्ष्म उद्यम हों या ऐप्पल, अमेज़ॅन और फेसबुक जैसे विशाल तकनीकी शार्क हों, समकालीन उद्योग अत्यंत महत्वपूर्ण डेटा वैज्ञानिकों के लिए अजनबी नहीं हैं। वे उन्हें अपनी फर्मों में स्थान देने के इच्छुक हैं। उपभोक्ता आवश्यकताओं की जांच करने और एक मास्टर रणनीति तैयार करने के मूल में काम करना ही एक डेटा वैज्ञानिक को ऐसी प्रभावशाली स्थिति में स्थापित करता है।
किसी कंपनी में शक्तिशाली रुख रखने के साथ-साथ, एक डेटा वैज्ञानिक वैश्विक प्रभाव भी पैदा कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, भारत के कृषि बाजार में आपकी चिंता कृषि श्रमिकों की प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए एक शानदार व्यवसाय मॉडल का आविष्कार कर सकती है।
- आय
श्रम बल की उपलब्धता और आय के बीच सीधे संबंध के साथ, डेटा विज्ञान में कुशल पेशेवरों की कमी काफी भुगतान की अनुमति देती है। यह विशेष डॉक्टरों के बाद दुनिया भर में सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरी है। उदाहरण के लिए, भारत में डेटा वैज्ञानिक का शुरुआती वेतन लगभग 8 एलपीए है, और 5 साल का अनुभव रखने वाला व्यक्ति 40-60 एलपीए के बीच कमा सकता है, जो किसी मास्टरस्ट्रोक से कम नहीं है। एक डेटा वैज्ञानिक जो महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है वह इन बड़े अंकों के लिए पर्याप्त है। यह सिर्फ आय ही नहीं बल्कि भत्ते (बड़े बोनस) भी हैं जो सोने पर सुहागा हैं।
- बेहतरी की दिशा में योगदान
डेटा विज्ञान की शाखा ने कई उद्योगों की प्रगति में अपनी बहुमूल्य सेवा की पेशकश की है, जिनमें सबसे अधिक चर्चा स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा की है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) में प्रगति के साथ स्वास्थ्य सेवा उद्योग की गतिशीलता ने एक पूर्ण चक्र ले लिया है। पूर्वानुमानित विश्लेषण, शीघ्र निदान और स्वचालित परिणाम डेटा विज्ञान द्वारा पैदा किए गए कई पेशेवरों में से कुछ हैं। कैंसर और ब्रेन हेमरेज जैसी गंभीर बीमारियों के शीघ्र निदान से रोगियों के कुशल उपचार में मदद मिली है। एआई और एमएल ने नैदानिक देखभाल को सुदूर क्षेत्रों तक भी पहुंचने की अनुमति दी है। कई स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों ने लोगों को नियमित चिकित्सा सहायता प्रदान करने में मदद की है।
- विकास
उपरोक्त तर्कों ने आधुनिक उद्योगों में डेटा वैज्ञानिकों की बढ़ती मांग को काफी हद तक समझाया है, जो डेटा विज्ञान के क्षेत्र को लगातार विकसित कर रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), और बिग डेटा इस विकास के कुछ बेहतरीन उदाहरण हैं। दुनिया भर में डेटा के विस्फोट के साथ, सक्रिय प्रयोग के साथ डेटा विज्ञान का अनुशासन तेजी से विकसित हो रहा है। जैसे-जैसे डेटा विज्ञान विकसित होगा, यह नई पीढ़ी के लिए और भी अधिक अवसर पैदा करेगा। इसका विकास चैट के लगभग हर पहलू पर अपनी छाप छोड़ता है। इस प्रकार, ई-कॉमर्स कंपनियां केवल डेटा वैज्ञानिकों के उपयोग तक ही सीमित नहीं हैं। आने वाले दशकों में प्रौद्योगिकी के एक बिल्कुल नए युग की उम्मीद की जा सकती है।
डेटा विज्ञान व्यवसाय को बदलने में मदद करता है, और इस महामारी के साथ, चूंकि अधिकांश कंपनियां बिक्री में अपनी ऑनलाइन हिस्सेदारी बढ़ा रही हैं, इस क्षेत्र का महत्व बढ़ गया है। आप न केवल खुद को मुख्य डेटा अधिकारी या मुख्य सूचना अधिकारी के रूप में देख सकते हैं, बल्कि मुख्य रणनीति अधिकारी और मुख्य कार्यकारी अधिकारी भी एक डेटा वैज्ञानिक के लिए खुले क्षेत्र हैं।