डेटा साइंस के बारे में 25 रोचक तथ्य

डेटा साइंस के मजेदार तथ्य

जब आप डेटा के बारे में सोचते हैं, तो आमतौर पर कोड की पंक्तियां और संख्याएं दिमाग में आती हैं। लेकिन डेटा साइंस का इस्तेमाल वाकई शानदार कामों के लिए भी होता है, और आप इनमें से कुछ पर "टू ट्रुथ्स एंड ए लाई" जैसा खेल भी खेल सकते हैं। वास्तव में, Instagram पर DataCamp ने एक सप्ताह यही किया था!

1. एआई-जनित टेक्स्ट प्रिडिक्शन मॉडल को एक Harry Potter उपन्यास लिखने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।
2. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का सार्वजनिक नीति को प्रभावित करने के लिए इस्तेमाल किए जाने का सबसे शुरुआती उदाहरण ब्रिटिश सैनिकों के लिए बेहतर स्वच्छता व्यवस्था कराने से जुड़ा है।
3. बोस्टन के Wyss Institute द्वारा एआई-संचालित मक्खियां विकसित की जा रही हैं, जिनका इस्तेमाल फसल परागण, जलवायु निगरानी और निगरानी समेत अन्य कामों में किया जाएगा।
4. शिकागो शहर ने यह अनुमान लगाने के लिए R का उपयोग किया कि कौन से रेस्तरां स्वच्छता निरीक्षणों में उल्लंघन करने की अधिक संभावना रखते हैं—जैसे पिछली जांच से बीता समय, आसपास दर्ज स्वच्छता शिकायतों की संख्या, और निरीक्षण की जा रही सुविधा का प्रकार जैसे कारकों के आधार पर। इन आउटलेट्स को प्राथमिकता देकर, वे औसतन एक सप्ताह पहले उल्लंघनकर्ताओं का पता लगाने में सक्षम हुए।
5. एक एआई-संचालित सॉफ़्टवेयर बनाया गया जो 90% सटीकता के साथ ऑस्कर के नतीजों का अनुमान लगा सकता था।
6. कई व्यवसाय Python का व्यापक उपयोग करते हैं, लेकिन Dropbox को 2008 में शुरू करते समय लगभग पूरी तरह इसी प्रोग्रामिंग भाषा पर बनाया गया था। Python Dropbox के लिए इतना अहम था कि 2013 में वे Python के निर्माता Guido van Rossum को अपने स्टाफ में शामिल करने में सफल रहे। उन्होंने यह शर्त पर सहमति दी कि उन्हें प्रबंधकीय या नेतृत्व भूमिका में नहीं रखा जाएगा।

डेटा साइंस के उपयोग से जुड़े तथ्य

जैसे-जैसे डेटा दुनिया बदल रहा है, व्यवसाय यह मानने लगे हैं कि यह एक शक्तिशाली ताकत है।

1. समय की शुरुआत से 2003 तक, Google पर पांच एग्जाबाइट डेटा बनाया गया था। 2010 तक, इतना डेटा हर दो दिन में बन रहा था, और 2021 तक हर 40 मिनट में।
2. पृथ्वी पर हर रेत के कण के लिए लगभग 400,000 बाइट्स डेटा मौजूद है।
3. McKinsey के अनुसार, जो कंपनियां कस्टमर एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं, वे ग्राहक अधिग्रहण में अपने प्रतिस्पर्धियों से 23 गुना अधिक सफल होने की संभावना रखती हैं (रिटेंशन के लिए नौ गुना)।

1. कंपनियों द्वारा मार्केटिंग एनालिटिक्स पर आवंटित मार्केटिंग बजट की मात्रा 2020 में 198% बढ़ी।
2. 2019 में यह रिपोर्ट किया गया कि केवल 27% संगठन ही अपने डेटा का पूरी तरह उपयोग करके कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर पा रहे थे—जिसका मुख्य कारण बढ़ता डेटा स्किल गैप बताया गया।
3. संगठनों की 70% डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन पहलकदमियां अपने घोषित लक्ष्यों तक नहीं पहुंच पातीं। यही वह जगह है जहां DataCamp for Business मदद कर सकता है!

डेटा साइंस में करियर से जुड़े तथ्य

उपरोक्त सबके मद्देनज़र, यह आश्चर्य की बात नहीं कि डेटा साइंस और एनालिटिक्स अत्यधिक मांग वाले कौशल हैं। जिनके पास ये कौशल हैं, उनके पास उज्ज्वल करियर संभावनाएं और चुनने के लिए कई तरह की भूमिकाएं होती हैं।

1. विश्व आर्थिक मंच की 2021 की रिपोर्ट के अनुसार, डेटा साइंस को सबसे बड़ा स्किल गैप वाला कौशल पहचाना गया।
2. 2020 में डेटा साइंस नौकरियों की सूचीकरण संख्या उन नौकरियों की तलाश करने वाले लोगों की संख्या से 3 गुना अधिक थी।
3. Bureau of Labor Statistics के अनुसार, डेटा साइंटिस्ट का औसत वेतन $100,000 USD है, और विश्लेषक का $70,000 USD।
4. कई डेटा साइंटिस्ट पदों के लिए केवल किसी क्वांटिटेटिव विषय में डिग्री पर्याप्त होती है। यदि आपके पास निम्न में से किसी में डिग्री है, तो आप पहले से ही इन पदों के लिए पात्र हो सकते हैं:

1. यूके की National Health Service का अनुमान है कि 2040 तक उसे अपने 90% स्टाफ को डेटा साक्षर चाहिए होगा।
2. SQL और Python क्रमशः पेशेवर डेवलपर्स के बीच तीसरी और चौथी सबसे लोकप्रिय तकनीकें हैं।
3. डेटा साइंटिस्ट का 80% समय डेटा को व्यवस्थित करने में लगता है।
4. प्रभावी डेटा स्टोरीटेलिंग डेटा साइंटिस्ट द्वारा सीखी जा सकने वाली सबसे शक्तिशाली कौशलों में से एक है।
5. 2010 से डेटा विश्लेषकों की संख्या दोगुने से अधिक हो गई है।

डेटा साइंस प्रशिक्षण और शिक्षा से जुड़े तथ्य

1. Discover Data Science के अनुसार, पांच साल पहले डेटा साइंस में बैचलर डिग्री लगभग न के बराबर थीं। अब अमेरिका में 50 से अधिक उच्च शिक्षा संस्थान ऐसी डिग्रियां प्रदान करते हैं।
2. 2015 में यूके के स्कूल छात्रों और उनके अभिभावकों के बीच किए गए एक सर्वे में पाया गया कि अधिकांश लोग विदेशी भाषाओं की तुलना में Python सीखना पसंद करते हैं।
3. कंपनियां अपने कर्मचारियों को नए कौशल सिखाने और मौजूदा कौशल को तेज बनाए रखने के लिए 63% तक ऑनलाइन लर्निंग का उपयोग करती हैं।
4. Data Science अब बड़ी कंपनियों के Adwords, Facebook और Amazon पर डिजिटल मार्केटिंग खर्च की बोली प्रक्रिया का 90% से अधिक संचालित करती है। NeuralEdge (Adwords) और Adverio (Amazon Ads) जैसी एजेंसियां इष्टतम विज्ञापन बोलियां निर्धारित करने के लिए Data Science का उपयोग करती हैं।
5. 99% संगठन डेटा ट्रांसफॉर्मेशन पहलकदमियों में सक्रिय रूप से निवेश कर रहे हैं।

डेटा दुनिया को बदल देगा, और डेटा-साक्षर बनना आपके करियर के लिए बेहतरीन साबित होगा। चाहे आप नंबर-क्रंचिंग, स्टोरीटेलिंग, या अपने वर्कफ़्लो को अधिक कुशल बनाने के लिए डेटा का उपयोग सीखना चाहें—यह सब DataCamp पर उपलब्ध है! और क्या आप जानते हैं कि हम सीमित अवधि के लिए $1 मासिक सब्सक्रिप्शन प्रोमो चला रहे हैं? इस शानदार ऑफ़र का लाभ उठाने के लिए आज ही रजिस्टर करें!