Analytics के क्षेत्र में उत्पन्न होने वाले डेटा की मात्रा और विकास के साथ, डेटा साइंस कई कंपनियों के लिए एक आवश्यकता बन गया है। अपने डेटा को अधिक से अधिक बढ़ाने के लिए, सभी डोमेन की कंपनियों, चाहे वो Finance, Marketing ,Retail , IT या बैंक हो। सभी Data Scientist की तलाश कर रहे हैं। इसने दुनिया भर में Data Scientists की भारी मांग को जन्म दिया है।
इस तरह के भारी वेतन के साथ कई कंपनीयों को डाटा पेशकश करने के लिए Data Scientist की जरुरत होती है और IBM ने इसे 21 वीं सदी की Trending नौकरी के रूप में घोषित कर रहा है, यह कई लोगों के लिए एक आकर्षक नौकरी है। यह क्षेत्र ऐसा है कि किसी भी पृष्ठभूमि का कोई भी व्यक्ति डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना करियर बना सकता है।
इस पोस्ट में आप जानेंगे कि डाटा साइंटिस्ट(data scientist) क्या है ? वे क्या करते है ? कितना कमाते है ? और आप कैसे डाटा साइंटिस्ट बन सकते है ? तो चलिए शुरू करते है :-
डाटा साइंस क्या है ?
डेटा साइंस को गणित, व्यापार कौशल, उपकरण, एल्गोरिदम और मशीन सीखने की तकनीक के मिश्रण के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जो सभी कच्चे डेटा से छिपे हुए या पैटर्न युक्त है, का पता लगाने में हमारी मदद करते हैं जो बड़े व्यवसाय के निर्माण में बड़ा उपयोगी साबित का हो सकता है।
उदाहरण के लिए Uber और Google जैसी कम्पनीस driver-less cars बनाने तथा Flipkart और Amazon जैसी कम्पनी cookies का उपयोग करके लोगो के personal data(जैसे age ,sex , location etc.) को स्टोर कर रही है जिससे अपने साथ शॉपिंग experience को बढ़ाने के लिए मदद मिले। इस सब कार्यो को करने के लिए ये data scientist का उपयोग करती है।
डेटा विज्ञान, एक Structure और Unstructured डेटा दोनों से संबंधित है। इसमें एल्गोरिदम भी involves होते है जो predictive analysis में मदद करते है। इस प्रकार, डेटा विज्ञान वर्तमान और भविष्य के बारे में है। यही कारण है कि , ऐतिहासिक डेटा के आधार पर Trends का पता लगाकर ,यह वर्तमान में निर्णय लेने के लिए उपयोगी हो सकते हैं और पैटर्न को खोज कर सकते हैं ,जो भविष्यवाणियों करेगी कि भविष्य में क्या चीजें दिख सकती हैं।
बहुत सी व्यवसायों और सरकारी एजेंसियां data science professionals को नियुक्त करने के लिए दौड़ रही हैं जो सिर्फ ऐसा करने में मदद कर सकते हैं। इसके आसपास की मांग और प्रचार ने इसे कॉलेज के छात्रों और सॉफ्टवेयर पेशेवरों के लिए एक बहुत ही आकर्षक कैरियर विकल्प बना दिया है।
Also See :- Web Designing Course क्या है ? कैसे सीखें और इससे पैसे कमाये || hdgyan.com
डेटा वैज्ञानिक(data scientist) क्या करते हैं ?
डेटा वैज्ञानिक, बिज़नेस मालिको के Goals को समझने के लिए उनके साथ मिलकर काम करते हैं और यह निर्धारित करते हैं कि उन Goals को Achieve करवाने के लिए किसी डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। डाटा साइंटिस्ट डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करते हैं, व्यवसाय की ज़रूरत के डेटा को निकालने के लिए एल्गोरिदम(algorithm ) और पूर्वानुमान मॉडल(predictive model) बनाते हैं, फिर डेटा का विश्लेषण करने और साथियों के साथ Internal things को साझा करने में मदद करते हैं। जबकि प्रत्येक परियोजना अलग अलग होती है, इसीलिए डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया डाटा साइंटिस्ट आम तौर पर नीचे दिए गए मार्ग का अनुसरण करती है:
- खोज प्रक्रिया शुरू करने के लिए सही प्रश्न पूछना।
- डेटा प्राप्त करना
- डेटा को प्रोसेस और साफ करना
- डेटा को एकीकृत और संग्रहीत करना।
- प्रारंभिक डेटा जांच और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण।
- एक या अधिक संभावित मॉडल और एल्गोरिदम चुनना।
- डेटा विज्ञान विधियों और तकनीकों को लागू करना, जैसे कि मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय मॉडलिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता।
- परिणामों को मापना और सुधारना।
- हितधारकों के लिए अंतिम परिणाम प्रस्तुत करना।
- प्रतिक्रिया के आधार पर समायोजन करना ।
- एक नई समस्या को हल करने के लिए प्रक्रिया को दोहराना ।
डेटा विज्ञान(data science) में सबसे आम करियर में निम्नलिखित भूमिकाएं शामिल हैं।
डेटा वैज्ञानिक(Data Scientist): ये एल्गोरिदम और पूर्वानुमान मॉडल बनाने और कस्टम विश्लेषण करने के लिए डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करने का काम करते हैं।
डेटा विश्लेषक(Data Analyst): बड़े डेटा सेटों को Manipulate करने, उनका उपयोग Trending things की पहचान करने और strategic व्यापारिक निर्णयों को लेने के लिए जरुरी information देने के साथ निष्कर्ष तक पहुंचाने का कार्य करते हैं।
डेटा इंजीनियर(Data Engineer ): डेटा को अलग-अलग स्रोतों से साफ़ करने, एकत्र करने और व्यवस्थित करने और इसे डेटा बिज़नेस ऑफिस में स्थानांतरित करने का कार्य करते है।
व्यावसायिक खुफिया विशेषज्ञ (Business Intelligence Specialist ): डेटा सेट में Trends की पहचान करते है।
डेटा आर्किटेक्ट(Data Architect ): किसी संगठन के डेटा आर्किटेक्चर को डिज़ाइन , Create और manage करते है।
डाटा साइंटिस्ट कितना कमाते है ?
indeed.com के अनुसार एक डाटा साइंटिस्ट की average सैलेरी लगभग सालाना $1,35,000 (लगभग 1 करोड़ रूपए ) होती है। कुछ डाटा साइंटिस्ट इससे भी अधिक की आमदनी करते है।
एक डाटा साइंटिस्ट अगर एक Freelancer के रूप में भी काम करे तो भी उनकी सालाना इनकम $1,00,000(लगभग 75 लाख रूपए ) होती है।
Also See :- Graphic Designing क्या है, कैसे सीखे और पैसे कमाए।। hdgyan.com
डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
एक अच्छे डेटा वैज्ञानिकों के Skill set में Data mining, Data analytics, programming , गणित और सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, Business ,data hacking , डाटा visualization , डेटाबेस और Big Data जैसे कई क्षेत्रों में मॉड्यूलर विशेषज्ञता होती है। डेटा वैज्ञानिक बनने और उन्हें हासिल करने के लिए आवश्यक सभी प्रमुख कौशलों का संक्षिप्त विवरण निम्नलिखित है:
गणित (संभावना(probability ), सांख्यिकी(statistics) , रेखीय बीजगणित(linear algebra) ) :
गणित डेटा विज्ञान का मूल आधार है। एक उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप एक ड्रोन कंपनी में काम कर रहे हैं, जो भीड़ की निगरानी करती है और आप किसी इवेंट में पुरुष और महिला की उपस्थिति में लोगों की संख्या का पता लगाना चाहते हैं। अब, ऐसा करने के लिए भी कि आपको दूर से ही संभाव्यता और आँकड़ों पर एक मजबूत पकड़ की आवश्यकता होगी (अवधारणाएँ जैसे कि अधिकतम संभावना अनुमान )।इसमें संभावना आपको उनके चेहरे और शारीरिक बनावट के आधार पर किसी पुरुष या महिला होने की घटना की संभावना का पता लगाने में मदद करेगी।
डेटा वैज्ञानिक के लिए गणित महत्वपूर्ण है क्योंकि डेटा या डेटा उत्पादों के निर्माण पर काम करने के लिए गणितीय लॉकेट के माध्यम से डेटा, पैटर्न या बनावट को देखने की क्षमता की आवश्यकता होती है। डेटा को एक संरचित रूप में परिवर्तित करने के बाद, यदि आप इसका विश्लेषण या कल्पना करना चाहते हैं तो आपको आँकड़ों का भी अच्छा ज्ञान होना चाहिए। रैखिक बीजगणित Machine Learning के सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। यदि आप मैट्रिक्स के बारे में बात कर रहे हैं, तो यह बहुत महत्वपूर्ण है कि आप उपयोगकर्ताओं की कुछ विशेषताओं को लेकर एक बड़े डेटा सेट के रूप में दिखाये।
प्रोग्रामिंग(Programming):
छोटे और त्वरित समाधानों या जटिल डेटा प्रणालियों को solve करने के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक को पता होना चाहिए कि कोड कैसे किया जाता है। यह आपको असंरचित डेटा को साफ करने और व्यवस्थित करने में मदद करता है। सबसे महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग भाषाएं और प्रौद्योगिकियां जो आपको इस क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए जानना या सीखना चाहिए, वे निम्न है :-
पायथन(Python) : पायथन कोडिंग को गणितीय मॉडल और अवधारणाओं को लागू करने के लिए प्रमुख रूप से पसंद किया जाता है क्योंकि पायथन में मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए समृद्ध पुस्तकालय / पैकेज हैं।
R Programming : R का उपयोग डेटा विश्लेषण के लिए किया जाता है, एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में, सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक वातावरण के रूप में, डेटा विश्लेषण में।
एसएएस(SAS ) : यह एक programming language है जिसका प्रयोग Statistical Analysis के लिए करते है।
इसके आलावा एसपीएसएस (SPSS ) , PERL एंड SQL / NOSQL का भी उपयोग किया जाता है ।
यदि आप वास्तव में डेटा विज्ञान में करियर बनाना चाहते है, तो आपके पास प्रोग्रामिंग पर एक अच्छा Command होना चाहिए।
मशीन लर्निंग (machine learning) :
मशीन लर्निंग का उपयोग कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने और नए डेटा के साथ उन्हें Play करने पर स्वयं द्वारा लगातार विकसित करने के लिए किया जाता है। आज के समय में सिफारिश इंजन, सेल्फ ड्राइविंग कार, रिक्रूटमेंट कंपनियां आदि अपने यूजर के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए ML पर काफी निर्भर हैं।
भ्रम को साफ करने के लिए आप कह सकते हैं कि एमएल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस(AI ) का मुख्य सबसेट है। मशीन लर्निंग कंपनियों को वास्तविक समय में अपनी महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में मदद करता है इसलिए मानव हस्तक्षेप के आधार पर संचालन की लागत को कम करता है। डेटा वैज्ञानिकों को एमएल(ML) के बारे में पता होना चाहिए क्योंकि यह उन्हें ऐसे सिस्टम बनाने में मदद करता है जो वास्तविक समय में उच्च-मूल्य की भविष्यवाणी कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं।
डेटाबेस का ज्ञान(Database knowledge) :
डेटा वैज्ञानिकों को हर समय डेटा तक पहुंचने, हेरफेर करने और स्टोर करने की आवश्यकता होती है। इस तरह से प्रभावी ढंग से करने के लिए MySQL के साथ-साथ NOSQL डेटाबेस जैसे कि MongoDB & Cassandra जैसे संबंधपरक डेटाबेस का ज्ञान बहुत महत्वपूर्ण है।
बिग डाटा(Big Data) :
बिग डेटा मूल रूप से डेटा की एक बड़ी मात्रा है, जो उच्च वेग और परिवर्तनशीलता पर कई स्रोतों से उत्पन्न होता है जिसे पारंपरिक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों जैसे कि रिलेशनल डेटाबेस द्वारा आसानी से नियंत्रित नहीं किया जा सकता है।
बिग डेटा एक समस्या है और Hadoop & Spark जैसे उपकरण इसका समाधान हैं। Hadoop एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है जो बिग डेटा के डेटासेट के Storage और Processing के लिए उपयोग किया जाता है।
Data Munging / Wrangling और Visualization :
डेटा Munging एक “Raw” डेटा फॉर्म को दूसरे रूप में बदलने की प्रक्रिया है जो इसे समझने और उपयोग करने के लिए अधिक सुविधाजनक बनाता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सांख्यिकीय ग्राफिक्स, भूखंडों और सूचना ग्राफिक्स का उपयोग करके डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व का निर्माण और अध्ययन है। डेटा रिपोर्टिंग एक व्यवसाय के भीतर विभिन्न क्षेत्रों में सुधार और निगरानी के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सूचनात्मक रिपोर्ट में डेटा की व्यवस्था करने की प्रक्रिया है।
क्या आपको डाटा साइंटिस्ट बनना चाहिए ?
अगर आपकी रूचि कंप्यूटर से जुडी फील्ड और खासकर कोडिंग की दुनिया में है तो आपके लिए डाटा साइंटिस्ट बनना बहुत ही अच्छा करियर साबित हो सकता है।
हालांकि एक डाटा साइंटिस्ट बनने में बहुत समय लगता है लेकिन अगर आप 1 -2 सालो में डाटा साइंटिस्ट बन गए तो भी यह आपके लिए अच्छे पैकेज वाला एक जॉब opportunity है।
