डेटा साइंस में करियर कैसे बनाएं

आजकल हर कोई टेक्नोलॉजी के बढ़ते चलन को देखते हुए डाटा वैज्ञानिक  बनना चाहता है। इस पोस्ट में हम जानेगे कि डेटा साइंस में करियर कैसे बनाएं ? डेटा वैज्ञानिक गणितज्ञ, ट्रेंड-स्पॉटर और कंप्यूटर वैज्ञानिकों का समूह हैं। इस प्रकार डेटा वैज्ञानिक हर क्षेत्र में अपना योगदान देते है। डेटा वैज्ञानिक की भूमिका बड़ी मात्रा में डेटा को समझना और डेटा में रुझानों को खोजने के लिए और अधिक विश्लेषण करना(Analysis) है और इसका अर्थ क्या है, इसकी गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करना है।

डेटा वैज्ञानिक का मुख्य काम व्यवसाय और आईटी दुनिया के बीच काम करना हैं और जटिल डेटासेट का विश्लेषण करके उद्योगों को संचालित करते हैं ताकि उन जानकारियों को छेड़ा जा सके जिनका लाभ कंपनियां कार्यों में उठा सकती हैं।
एक डेटा वैज्ञानिक एक कंप्यूटर प्रोफेशनल है जो संरचित और असंरचित डेटा के एक बड़े सेट को इकट्ठा करने, विश्लेषण करने, संसाधित करने का कौशल रखता है। कंप्यूटर क्षेत्र में इस समय में, अधिकांश संगठन अपने दैनिक कार्यों में भारी मात्रा में डेटा एकत्र कर रहे हैं। प्रौद्योगिकी के साथ लगभग हर बातचीत में, डेटा का आदान-प्रदान किया जाता है। एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका इस डेटा का विश्लेषण करना और संगठनात्मक लाभों के लिए उन्हें लागू करने के लिए परिणामों की व्याख्या करना है।

डेटा साइंस करियर : डेटा वैज्ञानिकों के लिए जरुरी कौशल (Skills)

यदि आप भी सोच रहे हैं कि डेटा साइंस में करियर कैसे बनाया जाये या शुरूआत कैसे किया जाए, तो आपको विश्लेषण, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, हडूप (Hadoop), आदि जैसे कठिन कौशल की आवश्यकता होगी। “महत्वपूर्ण सोच, प्रेरक संचार जैसे कौशल, और एक महान श्रोता और समस्या समाधानकर्ता हैं। आपको निश्चित रूप से डेटा विज्ञान प्रशिक्षण की भी आवश्यकता होगी।
                     यह एक ऐसा उद्योग है जहां नौकरी के अवसर प्रचुर मात्रा में हैं, इसलिए एक बार जब आपके पास शिक्षा और योग्यताएं होती हैं , नौकरियाँ आपका ही इंतज़ार करती है।

 डेटा साइंस में भूमिका (Role in Data Science)-

डेटा साइंस में कुछ भूमिकाये इस प्रकार है

1. बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट(Business Intelligence Analyst)

ABI के जानकर डेटा का विश्लेषण करके और कंपनी की स्थिति की स्पष्ट तस्वीर विकसित करके बाज़ार और व्यावसायिक रुझानों का पता लगाने में मदद करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।

2 . डेटा वैज्ञानिक (Data Scientist )

डेटा वैज्ञानिक व्यापार के बारे में सोच समझकर काम करते है। इनका मुख्य फोकस यह रहता है के इससे व्यवसायों पर उनका क्या प्रभाव पड़ेगा। डेटा वैज्ञानिक एक व्यावसायिक मामले को एक विश्लेषिकी एजेंडा में अनुवाद करके, परिकल्पना विकसित करने और डेटा को समझने के साथ-साथ यह मापने के लिए पैटर्न की खोज करते हैं ,

वे डेटा का और विश्लेषण करने में सहायता के लिए एल्गोरिदम ढूंढते और चुनते हैं। डेटा वैज्ञानिक न केवल यह समझाने के लिए बिजनेस एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं कि भविष्य में किसी कंपनी पर डेटा का क्या प्रभाव पड़ने वाला है, बल्कि ऐसे समाधान भी तैयार करने में मदद कर सकते हैं जो कंपनी को इन प्रभावों से निपटने में मदद करें। इस प्रकार अगर डाटा वैज्ञानिक के किसी सुझाव से कंपनी को नुकसान भी हो सकता है तो उनके पास उससे निपटने का समाधान भी सोचकर चलते है।

3. वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक (Senior Data Scientist)

एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक का सबसे बड़ी भूमिका यह होती है कि वह पहले से ही अनुमान लगा सकता है कि किसी व्यवसाय की भविष्य की क्या ज़रूरतें होंगी। और फिर उन जरूरतों के हिसाब से ही आगे की रणनीति तैयार कर लेता है। डेटा एकत्र करने के अलावा, वे अत्यधिक जटिल व्यावसायिक समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए जानकारी का अच्छी तरह से विश्लेषण भी करते हैं। अपने अनुभव के माध्यम से, वे न केवल डिजाइन कर सकते हैं बल्कि नए मानकों के विकास को भी चला सकते हैं।

4. डाटा माइनिंग इंजीनियर (Data Mining Engineer)

डाटा माइनिंग इंजीनियर का फायदा ये होता है कि डेटा माइनिंग इंजीनियर न केवल अपने स्वयं के व्यवसाय के डेटा की जांच करता है, बल्कि तीसरे पक्ष से ली गई जानकारी की भी जांच करता है। डेटा का विश्लेषण करने के अलावा, डेटा माइनिंग इंजीनियर डेटा का और विश्लेषण करने में मदद करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम तैयार करेगा।

5. डेटा आर्किटेक्ट (Data Architect)

एक डेटा आर्किटेक्ट एक विशेषज्ञ होता है जो डेटा गुणवत्ता के मानकों, संगठन के भीतर डेटा के प्रवाह और डेटा की सुरक्षा सहित संगठनात्मक डेटा रणनीति तैयार करता है। यह डेटा प्रबंधन पेशेवर की दृष्टि है जो व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी आवश्यकताओं में परिवर्तित करती है।एक डेटा आर्किटेक्ट व्यवसाय की जरूरतों को समझता है, मौजूदा डेटा संरचना की खोज करता है, और व्यापार रणनीति के साथ आसानी से सुलभ, सुरक्षित डेटा के एकीकृत ढांचे के निर्माण के लिए एक खाका बनाता है। डेटा आर्किटेक्ट डेटाबेस के परीक्षण और रखरखाव में शामिल प्रक्रियाओं को भी परिभाषित करता है।
                 डेटा आर्किटेक्ट्स ब्लूप्रिंट बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं, सिस्टम डिजाइनरों और डेवलपर्स के साथ मिलकर काम करते हैं जो डेटा प्रबंधन सिस्टम डेटा स्रोतों को केंद्रीकृत, एकीकृत, बनाए रखने और संरक्षित करने के लिए उपयोग करते हैं।

6. डेटा वैज्ञानिक जॉब मार्केट (Data Scientist Job Scientist)

बिग डेटा में दुनिया भर में लाखों नौकरियों के के साथ, डेटा वैज्ञानिक की भूमिका दशक की सबसे हॉट जॉब बन गई है। आज की डेटा-आधारित दुनिया में, कंपनियां उस अंतर्दृष्टि का उपयोग कर रही हैं जो डेटा वैज्ञानिक अपनी प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे रहने के लिए क्षमता प्रदान करते हैं, जबकि ओवरहेड लागत कम रखते हैं। Oracle, Apple, Microsoft, Booz Allen वॉलमार्ट, और अन्य जैसे बड़े नाम नियमित रूप से डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी पोस्टिंग करते है।

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यकताएं (Prerequisites for Becoming a Data Scientist)

यदि आप डेटा साइंटिस्ट करियर पथ पर चलना चाहते हैं, तो अपने आप को एक भारी और चुनौतीपूर्ण कार्यभार के लिए तैयार करें। डेटा विज्ञान भूमिकाओं के लिए शिक्षा की आवश्यकताएं आईटी उद्योग में सबसे कठिन हैं- इनमें से लगभग 40% पदों के लिए आज आपको एक उन्नत डिग्री रखने की आवश्यकता है।

डेटा विज्ञान को ऑनलाइन सीखने के लिए संसाधन हैं ताकि आप प्रक्रिया को थोड़ा आसान बना सकें। इसके अलावा, सिम्पलीर्न जैसे शिक्षा प्रदाता हैं जो डेटा साइंस सर्टिफिकेशन और डेटा एनालिटिक्स सर्टिफिकेशन जैसे डेटा साइंस ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं जो कि अधिक करियर-केंद्रित हैं, और यह सब अपने आप सीखने की कोशिश करने से बेहतर है। ये पाठ्यक्रम आपको सबसे उन्नत कौशल और तकनीकों के बारे में एक गहरा ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देते हैं जो डेटा वैज्ञानिक उपयोग करते हैं, जैसे कि हडूप, आर, एसएएस, पायथन, मशीन लर्निंग, और बहुत कुछ।

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