डेटा साइंस क्या है? डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें? how to become an data scientist? Data Science men career kaise banayen?

 

डेटा साइंस क्या है? डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

        डेटा साइंस एक नया और उभरता हुआ क्षेत्र है, जीवन के प्रत्येक आयाम में बढ़ते तकनीकी दखलंदाजी से डेटा साइंस की उपयोगिता दिनों-दिन बढ़ रही है, जिससे यह भविष्य के लिए एक बहुत ही चमकदार करियर ऑप्शन है। 

       आज  के इस ब्लॉग में हम जानेंगे कि डेटा साइंस क्या है? इस क्षेत्र में करियर बनाने के लिए कहाँ कहाँ मौके हैं और एक डेटा साइंटिस्ट के जीवन में क्या चुनौतियाँ आ सकती हैं ।

        इसमें आप पढेंगे 

1.      What is data science

2.      Work of data scientist

3.      Scope of data scientist

4.      How to make career in data science

5.      Top courses and college

6.      Online courses and learning platforms

7.      Top employer in each sector

8.      Salary package

9.      Top challenges

 

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1.   डाटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस एक अंतर्दृष्टि, संगणक विज्ञान और विश्लेषण विधि है जो डेटा के माध्यम से अधिकतम जानकारी प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाती है। यह डेटा विज्ञान, गणित, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और अन्य विज्ञानों का उपयोग करता है ताकि डेटा में छिपी संबंधित जानकारी को पहचाना जा सके और उसे अधिकतम लाभ के लिए उपयोग किया जा सके।

डेटा साइंस डेटा का एक विश्लेषण है जो कंप्यूटर और अन्य संबंधित विज्ञानों का उपयोग करते हुए उसमें से संबंधित जानकारी को पहचानता है। डेटा साइंस का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है जैसे कि विपणन, वित्तीय विश्लेषण, चिकित्सा, सामाजिक विज्ञान, इंजीनियरिंग, और अन्य बहुत सारे क्षेत्रों में।

डेटा साइंस का मुख्य उद्देश्य डेटा के माध्यम से अधिकतम जानकारी प्राप्त करना है ताकि उसे बेहतर निर्णय लेने में मदद मिल सके।

         

2.   डेटा साइंटिस्ट का काम क्या होता है?

डेटा साइंटिस्ट का काम डेटा से संबंधित चुनौतियों का समाधान निकालना होता है। यह आमतौर पर बहुत बड़े डेटासेट के साथ किया जाता है जो कि विभिन्न स्रोतों से आते हैं। डेटा साइंटिस्ट का मुख्य काम डेटा से विश्लेषण करना और डेटा के तार्किक प्रभाव को समझना होता है।

डेटा साइंटिस्ट इस लक्ष्य को हासिल करने के लिए निम्नलिखित काम करते हैं:

1.     डेटा कलेक्शन: डेटा साइंटिस्ट का पहला काम डेटा को एकत्र करना होता है। वे डेटा को विभिन्न स्रोतों से निकालते हैं, जैसे कि इंटरनेट, संगठनों, संसाधनों और समुदाय से।

2.     डेटा क्लीनिंग: डेटा साइंटिस्ट का दूसरा काम डेटा को साफ करना होता है। इसमें त्रुटियों को ठीक करना, डुप्लिकेट डेटा को हटाना और डेटा को संरचित करना शामिल होता है।

3.     डेटा विश्लेषण: डेटा साइंटिस्ट का तीसरा काम डेटा के विश्लेषण का होता है। वे विभिन्न विश्लेषण टूल्स जैसे कि R, Python, SAS, MATLAB इत्यादि का उपयोग करते हुए डेटा को विश्लेषण करते हैं। इसके लिए वे विभिन्न डेटा विश्लेषण तकनीकों जैसे कि टाइम सीरीज विश्लेषण, मशीन लर्निंग, नेटवर्क विश्लेषण इत्यादि का उपयोग करते हैं।

4.     मॉडल बिल्डिंग: डेटा साइंटिस्ट का चौथा काम मॉडल बिल्डिंग होता है। वे मॉडल बिल्डिंग तकनीकों का उपयोग करके डेटा के आधार पर अलग-अलग समस्याओं के लिए मॉडल बनाते हैं।

5.     डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा साइंटिस्ट का पांचवां काम डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन का होता है। वे डेटा को ग्राफिकल रूप में प्रदर्शित करते हैं ताकि उन्हें डेटा के तार्किक प्रभाव को समझने में मदद मिल सके।

6.     रिपोर्टिंग और प्रस्तुति: डेटा साइंटिस्ट का छठा काम डेटा विश्लेषण के नतीजों की रिपोर्टिंग और प्रस्तुति करना होता है। जिससे आम लोगों, ग्राहकों और संगठन के नेतृत्व को वो आसानी से समझ आ सके और वो इसका समुचित उपयोग कर पायें।

 

इन सभी कामों के लिए डेटा साइंटिस्ट के पास विभिन्न टूल्स और सॉफ्टवेयर होते हैं जैसे कि प्रोग्रामिंग भाषाएं, डेटा बेस प्रोग्रामिंग भाषाएं, डेटाबेस, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क। उन्हें भी कुशलतापूर्वक इस्तेमाल करना होता है।

डेटा साइंटिस्ट की भूमिका अधिकांश कंपनियों में महत्वपूर्ण होती है। वे उत्पादों और सेवाओं के डेटा को विश्लेषण करते हुए उन्हें बेहतर बनाने में मदद करते हैं। इसके अलावा, वे उन्हें ग्राहकों के लिए बेहतर उत्पादों और सेवाओं तैयार करने में भी मदद करते हैं।

अगर आप डेटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं, तो आपको विभिन्न डेटा साइंटिस्ट टूल्स के साथ फैमिलियर होने की आवश्यकता होगी और इसके लिए ऑनलाइन कोर्सेज और संस्थानों से प्रशिक्षण लेना बेहद उपयोगी होगा।

 

3.   डाटा साइंटिस्ट के क्षेत्र में भविष्य में करियर की संभावनाएं

 

डेटा साइंटिस्ट के रूप में करियर का भविष्य बहुत उज्ज्वल है। वर्तमान में, बड़ी संख्या में कंपनियां डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता महसूस कर रही हैं जो अपने उत्पादों और सेवाओं के लिए डेटा से सम्बंधित निर्णय लेने के लिए उन्हें उपयोग करना चाहती हैं।

डेटा साइंटिस्ट के करियर में अगले कुछ वर्षों में भी वृद्धि की उम्मीद है। इंटरनेट ऑफ थिंग्स, मशीन लर्निंग और एंबेडेड सिस्टम्स आदि के आगमन से और अधिक डेटा उत्पन्न होगा और इससे अधिक संगठित रूप से उपलब्ध होने वाले डेटा ने बड़ी संख्या में डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता को बढ़ाया है।

विभिन्न उद्योगों जैसे बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवाएं, इंटरनेट, रिटेल और वित्तीय सेवाएं आदि भी डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता महसूस कर रहे हैं। आगामी समय में, डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता और भी बढ़ेगी जिससे डेटा साइंटिस्ट करियर का भविष्य बहुत उज्ज्वल है।

Art and Science of Personal Growth

वर्तमान में, कोविड-19 पैन्ड़ेमिक के कारण डिजिटल विश्व की वृद्धि में एक तेजी से वृद्धि देखी जा रही है। इसके साथ ही डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता भी बढ़ रही है। अधिक से अधिक कंपनियां डेटा साइंटिस्ट की सेवाएं लेने के लिए तैयार हो रही हैं, जिससे इस क्षेत्र में काम करने वालों के लिए नौकरी की उपलब्धता बढ़ेगी।

आगे बढ़ने वाले समय में, डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता और बढ़ सकती है, जिससे इस क्षेत्र में नए नौकरी के अवसर बनेंगे। इसके साथ ही, मशीन लर्निंग, एंबेडेड सिस्टम्स, और न्यूरल नेटवर्क्स जैसी तकनीकों के समय के साथ विकास से डेटा साइंटिस्ट की सीमाएं भी विस्तार कर रही हैं।

इन सभी कारणों से, डेटा साइंटिस्ट करियर बहुत ही उज्ज्वल और समृद्धिशाली होने की संभावना है। अगर आप डेटा साइंस में करियर बनाना चाहते हैं तो आपको एक सक्षम और व्यावसायिक डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अपने शैक्षणिक ज्ञान को बढ़ाने के साथ-साथ, कंप्यूटर साइंस, स्टैटिस्टिक्स, डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे क्षेत्रों में भी महारत हासिल करनी होगी। आपमें समस्याओं को समझने, डेटा तैयार करने, डेटा का विश्लेषण करने, नतीजों को विस्तृत रूप से समझाने और फिर विश्लेषण के आधार पर निर्णय लेने की क्षमता होनी चाहिए।

4.   डाटा साइंस में करियर कैसे बनायें?

 

डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए आपको निम्नलिखित कदमों का पालन करना होगा:

1.     शिक्षा: डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए आपको संबंधित शिक्षा हासिल करनी होगी। एक संबंधित स्नातक या स्नातकोत्तर पाठ्यक्रम जैसे कि कंप्यूटर साइंस, गणित, सांख्यिकी, या डेटा साइंस में पढ़ाई कर सकते हैं।

2.     अनुभव: डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए आपको अनुभव भी चाहिए होगा। आप इंटर्नशिप या प्रशिक्षण के माध्यम से अनुभव प्राप्त कर सकते हैं।

3.     डेटा साइंस के टूल्स: डेटा साइंस के टूल्स जैसे कि Python, R, SQL, Tableau, Hadoop, Spark, आदि सीखें।

4.     अध्ययन: डेटा साइंस में नवीनतम ट्रेंड्स और टेक्नोलॉजी को जानने के लिए नियमित रूप से अध्ययन करें।

5.     प्रोजेक्ट: जॉब डायरेक्टरी में अपने डेटा साइंस के प्रोजेक्ट्स को शामिल करें। यह आपके पास किसी भी समय तैयार होने वाले प्रोजेक्ट्स के लिए एक पोर्टफोलियो के रूप में भी काम आ सकता है।

 

5.   प्रमुख कोर्स एवं संस्थान  

 डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए कुछ प्रमुख कोर्स एवं संस्थान हैं:

कोर्स:

1. PG Diploma in Data Science (IIIT Bangalore)
2. Certificate Program in Data Science (IIT Madras)
3. Executive Program in Data Mining & Analytics (IIT Roorkee)
4. Certification in Data Science (Harvard University)
5. Data Science Certification (John Hopkins University)

कॉलेज:

1. Indian Institute of Technology (IIT), Delhi
2. Indian Institute of Technology (IIT), Bombay
3. Indian Institute of Technology (IIT), Kharagpur
4. Indian Institute of Technology (IIT), Kanpur
5. Indian Institute of Science (IISc), Bangalore
6. Indian Statistical Institute (ISI), Kolkata
7. Delhi Technological University (DTU), Delhi
8. Indian Institute of Information Technology (IIIT), Hyderabad

इन कोर्स और कॉलेज में से आप अपने अनुभव, शैक्षणिक योग्यता और बजट के आधार पर अपनी विकल्पों को चुन सकते हैं। लेकिन याद रखें, एक अच्छा  डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए सिर्फ कोर्स और कॉलेज नहीं, बल्कि स्वयं के ज्ञान और कौशल को सबसे अधिक महत्व देना होगा।

6.     ऑनलाइन कोर्सेज

 

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए ऑनलाइन कोर्स और प्लेटफॉर्म भी एक उत्कृष्ट विकल्प है। यहां कुछ ऑनलाइन कोर्स और प्लेटफॉर्म हैं जो आपको डेटा साइंटिस्ट बनने में मदद कर सकते हैं:

1.     Coursera: Coursera प्लेटफॉर्म पर डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अनेक कोर्स होते हैं जैसे IBM Data Science Professional Certificate, Applied Data Science with Python, Data Science Methodology और Machine Learning with Python.

2.     edX: edX प्लेटफॉर्म पर डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अनेक कोर्स होते हैं जैसे Data Science Essentials, Python for Data Science, Applied Data Science with Python, और Machine Learning.

3.     Udacity: Udacity प्लेटफॉर्म पर डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अनेक कोर्स होते हैं जैसे Data Scientist Nanodegree, Artificial Intelligence Nanodegree, Machine Learning Engineer Nanodegree और Deep Learning Nanodegree.

4.     DataCamp: DataCamp प्लेटफॉर्म पर डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अनेक कोर्स होते हैं जैसे Data Scientist with Python, R Programming, Data Engineering, और Data Visualization.

5.     LinkedIn Learning: LinkedIn Learning प्लेटफॉर्म पर डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अनेक कोर्स होते हैं जैसे Data Science Foundations: Fundamentals, Data Science Essentials, Learning Data Analytics, और Data Science & Analytics Career Paths & Certifications.

6.     Kaggle: Kaggle डेटा साइंटिस्ट और मशीन लर्निंग कम्यूनिटी का एक महत्वपूर्ण संसाधन है। यहां पर आप डेटा साइंटिस्टों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों से सीधे संपर्क कर सकते हैं, डेटा विश्लेषण में अभ्यास कर सकते हैं और विभिन्न प्रतियोगिताओं में भाग ले सकते हैं।

7.     GitHub: GitHub एक विश्वसनीय संसाधन है जो डेटा साइंटिस्टों को खोजने और साझा करने की अनुमति देता है। यहां पर आप अलग-अलग डेटा साइंटिस्टों द्वारा तैयार की गई ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स का अध्ययन कर सकते हैं और अपने प्रोजेक्ट को शेयर कर सकते हैं।

8.     Data.gov: यह अमेरिकी सरकार द्वारा संचालित एक संसाधन है जो डेटा साइंटिस्टों को विभिन्न जनवितरण, स्वास्थ्य, शिक्षा, जलवायु आदि जैसे क्षेत्रों में उपलब्ध डेटा सेट्स प्रदान करता है।

इन ऑनलाइन कोर्स और प्लेटफॉर्म के साथ-साथ, आप अपनी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए ऑनलाइन वीडियो, ब्लॉग और संसाधनों का भी उपयोग कर सकते हैं

 

7.   नौकरी कहाँ मिलेगी?

डेटा साइंटिस्टों के लिए कुछ टॉप नियोक्ता कंपनियां निम्नलिखित हैं:

1. एमाजॅन
2. गूगल
3. माइक्रोसॉफ्ट
4. फेसबुक
5. एप्पल
6. लिंक्डइन
7. इंटेल
8. आइबीएम
9. ओरेकल

 

भारत में डेटा साइंस के कुछ विभिन्न क्षेत्रों में शीर्ष 5 नियोक्ता कंपनियों की सूची निम्नलिखित है:

1.    फाईनेन्सिअल इंडस्ट्री:

• हिंदुस्तान यूनिलीवर
• एक्सिस बैंक
• कोटक महिंद्रा बैंक
• एचडीएफसी बैंक
• आईसीआईसीआई बैंक

 

2.    मेडिकल इंडस्ट्री:

• मैक जीन
• मैकलोड्स फार्मा
• फॉर्टिस हॉस्पिटल
• अपोलो हॉस्पिटल
• मधुर लाइफ साइंस

 

3. रिटेल:

• अमेज़ॉन
• फ्लिपकार्ट
• म्यूनिक
• विशाल मेगा मार्ट
• बिग बास्केट

 

4.    टेलिकॉम:

• जियो
• एयरटेल
• आईडिया
• वोडाफोन
• बीएसएनएल

 

5.    उत्पादन:

• टाटा स्टील
• महिंद्रा एंड महिंद्रा
• बजाज ऑटोमोबाइल्स
• हीरो मोटोकॉर्प
• अशोक लीलैंड

 

8.   सैलरी पैकेज

एक डेटा साइंटिस्ट की शुरुआती वेतन पैकेज कई कारकों पर निर्भर करता है जैसे शिक्षा, अनुभव, उद्योग और स्थान। सामान्यतः, डेटा साइंटिस्ट की शुरुआती सैलरी प्रति वर्ष 4 लाख से 10 लाख रुपये के बीच होती है। यह फ्रेशर के लिए होता है जो डेटा साइंस, कंप्यूटर साइंस, सांख्यिकी या संबंधित क्षेत्रों में स्नातक या स्नातकोत्तर डिग्री रखते हैं। उद्योग और क्षेत्र के आधार पर भी वेतन में अंतर होता है। उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप में डेटा साइंटिस्ट की शुरुआती सैलरी प्रति वर्ष 6 लाख से 8 लाख रुपये हो सकती है, जबकि बड़ी कंपनियों में शुरुआती सैलरी 10 लाख से अधिक भी हो सकती है।

 

9.   डेटा साइंस के क्षेत्र में प्रमुख चुनौतियाँ

डेटा साइंटिस्ट बनना एक चुनौतीपूर्ण करियर है, कुछ प्रमुख चुनौतियां जिनका सामना आपको करना पड़ेगा।

1.     आवश्यक योग्यता और ज्ञान प्राप्त करना: डेटा साइंटिस्ट में तकनीकी और सॉफ्ट स्किल्स का मिश्रण की आवश्यकता होती है, जैसे कि प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, संचार और बिजनेस अकुशंतता। इन सभी कौशलों को प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर यदि आप किसी अलग क्षेत्र से ट्रांसिशन कर रहे हैं।

2.     नवीनतम टेक्नोलॉजी और टूल्स से अद्यतन रहना: डेटा साइंटिस्ट एक स्थायी विकसित क्षेत्र नहीं है, और नए टूल्स और तकनीकों का निर्माण निरंतर होता है। नवीनतम टेक्नोलॉजी और टूल्स के साथ अद्यतन रहना एक चुनौती हो सकता है।

3.     डेटा की बड़ी मात्रा: डेटा साइंटिस्ट के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को उपलब्ध कराना एक चुनौतीपूर्ण काम हो सकता है। डेटा सेट की बड़ी मात्रा को निर्माण करने और विश्लेषण करने के लिए डेटा साइंटिस्ट को योग्य टूल्स और तकनीकों का उपयोग करना होता है।

4.     टीम के साथ काम करना: डेटा साइंटिस्ट के लिए एक और चुनौती उसकी योग्यताओं के संदर्भ में बाकी सदस्यों के साथ टीम में काम करना होता है। उचित समन्वय और सहयोग के बिना अधिक उत्पादकता नहीं हो सकती है।

 

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धन्यवाद

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