डेटा साइंस: वह सब कुछ जो आपको जानना चाहिए
डेटा साइंस और इसकी सभी व्यावसायिक संभावनाओं के बारे में कुछ और जानना चाहते हैं? यहां वह सब कुछ है जो आपको जानना चाहिए।
डेटा साइंस वह क्षेत्र है जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए चीजों के बारे में जानकारी एकत्र करता है, संग्रहीत करता है और उसका विश्लेषण करता है।
कंपनियां लंबे समय से डेटा-विज्ञान की गतिविधियों में लगी हुई हैं, लेकिन इंटरनेट उपयोगकर्ता डेटा और सस्ते क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में हालिया विस्फोट ने उद्योग में उछाल पैदा कर दिया है।
समान विषयों की तुलना में, डेटा विज्ञान अपेक्षाकृत नया है और अभी भी विकसित हो रहा है। तो, यह समान रूप से भविष्य के लिए एक कैरियर मार्ग के रूप में बहुत आशा प्रदान करता है।
यह पोस्ट डेटा साइंस के बारे में जानने के लिए आवश्यक सभी चीजों को सूचीबद्ध करती है और यह बताती है कि यह आपको या आपकी कंपनी को कैसे लाभ पहुंचा सकती है।
विषय - सूची
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डेटा साइंस क्यों?
डेटा वैज्ञानिकों की मांग लगातार बढ़ रही है, इसलिए इस क्षेत्र में आने का यह एक अच्छा कारण है। एक और अच्छा कारण यह है कि डेटा साइंस अपेक्षाकृत अच्छा भुगतान करता है, इसलिए आपको अपनी आय के बारे में ज्यादा चिंता करने की आवश्यकता नहीं है।
इसके अतिरिक्त, आप कई क्षेत्रों में डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम कर सकते हैं, इसलिए आप एक उद्योग तक सीमित नहीं हैं। वित्तीय सेवाओं से लेकर लॉजिस्टिक्स, मैन्युफैक्चरिंग, टेलीकम्युनिकेशन, हेल्थकेयर वगैरह में पैटर्न खोजने और प्रदर्शन की जांच करने के लिए बस अपने विश्लेषणात्मक कौशल को लागू करें।
डेटा साइंस के अनुप्रयोग
डेटा साइंस एक विशाल क्षेत्र है जो कई उद्योगों पर लागू होता है, इसलिए इसके संभावित अनुप्रयोग विशाल हैं।
इन डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में निम्नलिखित सबसे लोकप्रिय हैं:
- धोखाधड़ी और जोखिम का पता लगाना - यह डेटा विज्ञान के शुरुआती अनुप्रयोगों में से एक था। अलग-अलग डेटासेट के संग्रह और विश्लेषण ने इसे संभव बना दिया वित्त कंपनियां खराब ऋण और घाटे से बेहतर ढंग से बच सकेंगी और उनका प्रबंधन कर सकेंगी। ऐसे लेनदेन का आसानी से पता लगाना भी संभव हो गया जिनमें धोखाधड़ी की संभावना अधिक थी।
- हेल्थकेयर - आनुवांशिकी, कुछ बीमारियों और उनकी दवा प्रतिक्रियाओं के बीच संबंध स्थापित करने के लिए चिकित्सा अनुसंधान में डेटा साइंस का भी उपयोग किया जाता है। भविष्य में दवा के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल सिमुलेशन का उपयोग करके दवाओं के विकास में भी इसका उपयोग किया जाता है।
- छवि मान्यता – यह डेटा साइंस का एक और बहुत लोकप्रिय एप्लीकेशन है। छवि पहचान छवि डेटा सेट जैसे चित्रों और वीडियो में पैटर्न की पहचान को संदर्भित करती है, और यह कई आशाजनक भविष्य के अनुप्रयोगों की पेशकश करती है।
- खोज इंजन - गूगल और बिंग जैसे सर्च इंजन से आप जो रिजल्ट देखते हैं उसे पेश करने में डेटा साइंस भी बड़ी भूमिका निभाता है। यहां उपयोग किए गए एल्गोरिदम प्रत्येक खोज शब्द के लिए सर्वोत्तम परिणाम खोजने के लिए अरबों पृष्ठों की तुलना करते हैं। वे समय के साथ परिणामों को बेहतर ढंग से वैयक्तिकृत करने के लिए उपयोगकर्ता क्लिक को भी ट्रैक कर सकते हैं।
- रसद - डेटा साइंस का उपयोग करके रूट ऑप्टिमाइज़ेशन कंपनियों को बहुत सारा पैसा बचाने और परिचालन लागत कम करने में मदद कर सकता है।
- सिफारिश प्रणाली - यह आपके लिए प्रासंगिक हो सकने वाली अगली सर्वोत्तम चीजों को आज़माने और भविष्यवाणी करने के लिए आपकी सभी पिछली गतिविधि के डेटा पर बनाता है। अनुशंसा प्रणालियाँ Netflix से लेकर Spotify, Amazon, Twitter, इत्यादि तक हर जगह हैं।
- वाक् पहचान - छवि-पहचान प्रणालियों के समान, वाक् पहचान मानव भाषण को समझने के लिए मशीनों को सक्षम करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करती है।
- विज्ञापन - लक्षित विज्ञापन केवल डेटा विज्ञान द्वारा ही संभव है, क्योंकि यह बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता जनसांख्यिकीय और मनोवैज्ञानिक डेटा पर आधारित है।
डेटा साइंस बनाम सांख्यिकी
डेटा साइंस और स्टैटिस्टिक्स में बहुत समानता है, हालांकि, दोनों विषयों के बीच काफी कुछ अंतर हैं।
शुरुआत के लिए, सांख्यिकी ज्यादातर गणितीय अनुशासन है, जिसका उद्देश्य मात्रात्मक डेटा एकत्र करना और उसकी व्याख्या करना है। दूसरी ओर, डेटा साइंस, गणित से लेकर कंप्यूटर साइंस, डेटा बैंकिंग, और इसी तरह के विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला पर निर्भर करता है।
डेटा विज्ञान भी आँकड़ों की तुलना में बहुत बड़े डेटा सेटों से संबंधित है। अधिकांश सांख्यिकीय मॉडलिंग अपेक्षाकृत कम मात्रा में डेटा के साथ होता है, जबकि डेटा वैज्ञानिकों को अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा से निपटना पड़ता है जो कई कंप्यूटरों पर फ़िट हो जाता है।
अंत में, जबकि आँकड़े हाथ में मौजूद डेटा से दुनिया के बारे में निष्कर्ष निकालने पर केंद्रित होते हैं, डेटा विज्ञान ज्यादातर उपलब्ध डेटा से भविष्य कहनेवाला अर्थ और अनुकूलन प्राप्त करने पर केंद्रित होता है।
डेटा साइंस बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दो शब्द हैं जो अक्सर ओवरलैप होते हैं। लेकिन जबकि वे संबंधित हैं, वे समान नहीं हैं।
डेटा विज्ञान डेटा एकत्र करने, तैयार करने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विश्लेषण का एक व्यापक दृष्टिकोण है कृत्रिम बुद्धिमत्ता अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए पूर्वानुमानित एल्गोरिदम का कार्यान्वयन है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा साइंस का हिस्सा है, बड़े डेटा के साथ काम करने के सभी संबंधित तरीकों और मॉडल के लिए छत्र शब्द।
डेटा साइंटिस्ट कैसे काम करता है
एक डेटा साइंटिस्ट की नौकरी को चार प्रमुख वर्गों में विभाजित किया जा सकता है, वे हैं:
- डेटा का संग्रह और भंडारण
- डेटा का विश्लेषण और व्याख्या
- डेटा से भविष्यवाणियां करने के लिए टूल और मॉडल का निर्माण
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग
डेटा साइंस के लिए आवश्यक कौशल
- गणित - स्व-व्याख्यात्मक अनुशासन।
- मशीन लर्निंग - पैटर्न की खोज में बड़े डेटासेट के लिए लर्निंग मोड में एल्गोरिदम का अनुप्रयोग, अक्सर पायथन भाषा में किया जाता है।
- डेटा मॉडलिंग - इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को व्यवस्थित और प्रबंधित करने की विधि।
- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग - अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से मंथन करने वाले एल्गोरिदम बनाने की प्रक्रिया। लोकप्रिय उपकरणों में पायथन और आर शामिल हैं।
- सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स)
- डेटा सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की आपकी क्षमता।
- डेटा-बैंकिंग - एक्सेल स्प्रेडशीट जैसे सरल सिस्टम से अधिक जटिल SQL डेटाबेस में डेटा को स्टोर और पुनर्प्राप्त करने की क्षमता।
डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें
डेटा साइंटिस्ट बनने का सबसे आसान तरीका है कि पहले प्रासंगिक क्षेत्र में स्नातक की डिग्री प्राप्त की जाए, जैसे कि डेटा साइंस, कंप्यूटर साइंस, गणित या सांख्यिकी, और फिर गैर-डिग्री धारकों के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका का पालन करना। अगला पैराग्राफ।
बिना डिग्री के डेटा साइंस की नौकरी कैसे पाएं
बिना डिग्री के डेटा साइंस की नौकरी करना भी उतना ही संभव है। महत्वपूर्ण बात यह है कि आप जानते हैं कि आप क्या कर रहे हैं और काम पर रखने पर आप एक अच्छी नौकरी दे सकते हैं।
बिना डिग्री के डेटा साइंस की नौकरी पाने के लिए आपको निम्नलिखित कदम उठाने होंगे:
- मास्टर बुनियादी कौशल - इसमें गणित, सांख्यिकी, संभाव्यता, डेटा विश्लेषण, आईटी और गिट जैसे प्रोग्रामिंग फंडामेंटल जैसे विषय शामिल हैं।
- मास्टर डेटा साइंस मूल बातें - इसके बाद, आपको डेटा-विज्ञान-विशिष्ट कौशल, जैसे आर और पायथन भाषाओं, एक्सेल, एसक्यूएल, स्पार्क, हडूप, आदि में महारत हासिल करने की आवश्यकता होगी।
- बूटकैंप या कोर्स में नामांकन करें - डेटा साइंस उद्योग में एक पेशेवर प्रमाणीकरण होने से किसी भी संभावित नियोक्ता के प्रति आपका समर्पण साबित होगा। इसलिए IBM, DASCA, Open CDS, या Microsoft Azure प्रमाणन प्राप्त करने पर विचार करें।
- अपना पोर्टफोलियो बनाएं - जबकि प्रमाणपत्र आपकी डिलीवरी करने की क्षमता का 100% प्रमाण नहीं हैं, पिछले का एक पोर्टफोलियो नौकरियों है। इसलिए, आपको यह दिखाने की आवश्यकता होगी कि पोर्टफोलियो बनाकर आप क्या करने में सक्षम हैं, अधिमानतः ऑनलाइन और GitHub जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर। इसमें व्यक्तिगत परियोजनाओं से लेकर नि:शुल्क कार्य, इंटर्नशिप और संबंधित नौकरियों तक सब कुछ शामिल हो सकता है।
- अपने साक्षात्कार कौशल में सुधार करें - यह अंतिम कौशल है जिसकी आपको एक बार आवश्यकता होती है जब आपका सीवी प्रभावशाली हो जाता है और आप साक्षात्कार अर्जित करते हैं।
- नौकरी के लिए शिकार - पहेली का अंतिम भाग। आपको सक्रिय रूप से वहां से निकलने और चीजों को घटित करने की आवश्यकता है।
डेटा साइंस जॉब्स की सूची
डेटा वैज्ञानिक कई उद्योगों में और विभिन्न उद्देश्यों के साथ काम करते हैं, जिसका अर्थ है कि उनके पास अक्सर थोड़ी भिन्न कार्य भूमिकाएँ होती हैं। हालाँकि, नौकरी का विवरण अक्सर डेटा वैज्ञानिक से अपेक्षित कर्तव्यों को विस्तार से सूचीबद्ध करेगा।
यहाँ कुछ सबसे लोकप्रिय हैं:
- डाटा विश्लेषक
- डेटा वास्तुकार
- डाटा अभियंता
- डाटा वैज्ञानिक
- डाटाबेस प्रशासक
- व्यापार विश्लेषक
- मात्रात्मक विश्लेषक
- डेटा और विश्लेषिकी प्रबंधक
- मशीन सीखना अभियंता
- सांख्यिकीविद्
डेटा साइंस टूल्स की सूची
वहाँ बहुत सारे डेटा विज्ञान उपकरण हैं, लेकिन यहाँ सबसे लोकप्रिय हैं।
- टेन्सलफ्लो - लोकप्रिय मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
- बृहस्पति - वेब आधारित समन्वित विकास पर्यावरण 40+ भाषाओं के लिए।
- R - एक सांख्यिकी कंप्यूटिंग और ग्राफ़िक्स प्रोग्रामिंग भाषा.
- पोजीट आर स्टूडियो - आर के लिए एकीकृत विकास पर्यावरण।
- अजगर - लोकप्रिय डेटा विश्लेषण और स्वचालन प्रोग्रामिंग भाषा।
- RapidMiner - उद्यमों के लिए डेटा विज्ञान मंच।
- बिगएमएल - सरल मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
- Scikit सीखने - मशीन लर्निंग और प्रेडिक्टिव डेटा एनालिसिस टूल।
- सूचना विज्ञान - डेटा एकीकरण उपकरण।
- एडब्ल्यूएस रेडशिफ्ट - क्लाउड के लिए स्केलेबल डेटा वेयरहाउसिंग
- Cognos - आईबीएम से एनालिटिक्स रिपोर्टिंग टूल।
- matplotlib - पायथन प्रोग्रामिंग भाषा के लिए विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी।
- अपाचे स्पार्क - एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए बड़े पैमाने पर डेटा बैंकिंग इंजन।
- अपाचे होडोप - बड़े डेटा सेट के वितरित प्रसंस्करण के लिए ढांचा।
- महावत - अपाचे से मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म
- एज़्योर एमएल स्टूडियो - डेटा वैज्ञानिकों के लिए वेब आधारित आईडीई
- झाँकी - डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन टूल।
- एक्सेल - माइक्रोसॉफ्ट से स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर।
- Plotly - मुफ़्त और खुले स्रोत पायथन के लिए ग्राफ़िंग लाइब्रेरी
- गूगल चार्ट - नि: शुल्क और शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल।
- Infogram - सहज दृश्य और रिपोर्टिंग उपकरण।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हां सभी सोशल मीडिया साइटें अनुकूलन और लाभ के लिए डेटा विज्ञान लागू करती हैं।
डेटा वैज्ञानिक किसके लिए काम करते हैं?
डेटा वैज्ञानिक सभी प्रकार की कंपनियों के लिए काम करते हैं, जब तक कंपनी के पास बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच होती है, जिसे वे मुनाफे में बदल सकते हैं।
क्या डेटा साइंस अप्रचलित हो जाएगा?
नहीं, जल्द ही नहीं।
क्या डेटा साइंस की जगह AI ले लेगा?
एआई डेटा साइंस का एक हिस्सा है जो समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
क्या डेटा साइंस दूरस्थ रूप से किया जा सकता है?
हां, सभी डेटा वैज्ञानिकों को डेटा और सॉफ्टवेयर टूल्स तक पहुंच की जरूरत है।
क्या डेटा साइंस शेयर बाजार की भविष्यवाणी कर सकता है?
सैद्धांतिक रूप से, हां, आप स्टॉक मार्केट पूर्वानुमानों के लिए डेटा विज्ञान लागू कर सकते हैं। हालाँकि, यह क्षेत्र आसान से बहुत दूर है और अत्यधिक गोपनीय है।
निष्कर्ष
डेटा विज्ञान पर इस पोस्ट के अंत तक पहुँचने और आपके और आपके व्यवसाय के लिए इसका क्या अर्थ है, आपको एक या दो उपयोगी जानकारी प्राप्त करनी चाहिए थी।
डेटा साइंस का विकास जारी रहेगा और इसमें इसके अनुप्रयोग, नौकरी के अवसर और आर्थिक प्रभाव शामिल हैं। इसलिए, यदि आपने पहले से अनुकूलन नहीं किया है, तो अभी अनुकूलन करना सबसे अच्छा है।
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