15 अक्टूबर को, हम एक वेबिनार आयोजित कर रहे हैं: L&D लीडर्स को डेटा फ्लुएंसी के बारे में क्या जानना चाहिए। एक प्रमुख फोकस क्षेत्र है—आपके प्रत्येक प्रमुख डेटा पर्सोना के लिए सही कौशल का निर्माण। यहां आपको मिलने वाली सीख की एक झलक है।
डेटा फ्लुएंसी के लिए अपस्किलिंग में चुनौतियाँ
डेटा फ्लुएंसी, पारंपरिक लर्निंग और डेवलपमेंट पहलों की तरह सिखाई और सीखी जाने वाली एकल कौशल नहीं, बल्कि व्यवसायिक प्रश्नों के उत्तर देने की एक कार्यप्रणाली है। जब डेटा फ्लुएंसी के लिए लर्निंग और डेवलपमेंट कार्यक्रमों को स्केल किया जाता है, तो सीखने की यात्राएँ इस पर निर्भर करते हुए भिन्न होती हैं कि अलग-अलग व्यक्तियों का डेटा से कितना संपर्क है। उदाहरण के लिए, एक मार्केटिंग विश्लेषक जो नियमित रूप से Excel के साथ काम करता है, उसे अपने काम में सफल होने के लिए R या Python सीखने की आवश्यकता हो सकती है, जबकि किसी प्रबंधक या नेता को केवल डेटा का उपयोग करके सूचित निर्णय लेना आना पर्याप्त हो सकता है।
पर्सोना-चालित कार्यप्रणाली क्यों सही राह है
भूमिका-आधारित, पर्सोना-चालित लर्निंग यात्रा, डेटा फ्लुएंसी प्रशिक्षण कार्यक्रमों को स्केल करने में अधिक प्रभावी होती है। यद्यपि प्रत्येक संगठन और उनका डेटा अलग होता है, फिर भी व्यक्तियों के डेटा से संबंधों में कुछ समानताएँ होती हैं। डेटा-केंद्रित अपस्किलिंग प्रयासों के बारे में सोचने और उन्हें स्केल करने का एक उपयोगी तरीका है डेटा पर्सोना। प्रत्येक डेटा पर्सोना का डेटा से अलग संबंध होता है और उन्हें सशक्त होकर अपना सर्वश्रेष्ठ काम करने के लिए अलग-अलग डेटा फ्लुएंसी दक्षताओं की आवश्यकता होती है। इसके बाद संगठन अपने भीतर विभिन्न भूमिकाओं को उस पर्सोना से मैप कर सकते हैं और उनकी सीखने की आवश्यकताओं के अनुसार एक चुनी हुई, निजीकरण युक्त लर्निंग अनुभव बना सकते हैं।
1. डेटा उपभोक्ता और नेता
डेटा उपभोक्ता और नेता प्रायः गैर-तकनीकी भूमिकाओं में काम करते हैं, लेकिन वे डेटा इनसाइट्स और एनालिटिक्स का उपयोग करके डेटा-आधारित निर्णय लेते हैं। उन्हें अक्सर डेटा पेशेवरों के साथ वार्तालाप करनी होती है और यह भेद कर सकना चाहिए कि किन परिस्थितियों में व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए डेटा का उपयोग किया जा सकता है और कब नहीं।
स्प्रेडशीट: Google Sheets, Microsoft Excel बिजनेस इंटेलिजेंस: Power BI, Tableau
उदाहरण पदनाम
Chief Marketing Officer, Human Resources Manager, Head of Sales
2. बिजनेस एनालिस्ट
बिजनेस एनालिस्ट, डेटा इनसाइट्स को ऐसे ठोस परिणामों से जोड़ने के लिए जिम्मेदार होते हैं जो लाभप्रदता या दक्षता बढ़ाते हैं। उन्हें व्यावसायिक डोमेन का गहरा ज्ञान होता है और वे अक्सर डेटा से प्राप्त इनसाइट्स संप्रेषित करने के लिए SQL के साथ नॉन-कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं।
स्प्रेडशीट: Google Sheets, Microsoft Excel बिजनेस इंटेलिजेंस: Power BI, Tableau SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL
उदाहरण पदनाम
Business Analyst, Supply Chain Analyst, Operations Analyst, Financial Analyst
3. डेटा एनालिस्ट
बिजनेस एनालिस्ट के समान, डेटा एनालिस्ट डेटा का विश्लेषण करने और अपने विश्लेषण से प्राप्त इनसाइट्स की रिपोर्टिंग के लिए जिम्मेदार होते हैं। उन्हें डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो की गहरी समझ होती है और वे कोडिंग तथा नॉन-कोडिंग टूल्स के संयोजन से अपनी इनसाइट्स रिपोर्ट करते हैं।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R स्प्रेडशीट: Google Sheets, Microsoft Excel बिजनेस इंटेलिजेंस: Power BI, Tableau SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL
उदाहरण पदनाम
Data Analyst, Business Analyst, Supply Chain Analyst, Operations Analyst, Financial Analyst
4. डेटा साइंटिस्ट
डेटा साइंटिस्ट, संगठन के डेटा से सार्थक इनसाइट्स की जांच, निष्कर्षण और रिपोर्ट करते हैं। वे इन इनसाइट्स को गैर-तकनीकी हितधारकों तक पहुँचाते हैं और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो तथा उन्हें व्यावसायिक अनुप्रयोगों से जोड़ने की अच्छी समझ रखते हैं। वे लगभग पूरी तरह कोडिंग टूल्स के साथ काम करते हैं, विश्लेषण करते हैं, और अक्सर बिग डेटा टूल्स के साथ काम करते हैं।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL बिग डेटा टूल्स: Airflow, Spark
उदाहरण पदनाम
Data Scientist, Data Analyst, इसमें “citizen data scientist” भी शामिल हो सकता है (अर्थात, कोई ऐसा व्यक्ति जो डेटा साइंटिस्ट के कार्य करता है, लेकिन उसके पास “Data Scientist” का औपचारिक पदनाम नहीं होता)।
5. मशीन लर्निंग साइंटिस्ट
मशीन लर्निंग साइंटिस्ट, बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। वे मशीन लर्निंग मॉडलों की मदद से डेटा से पूर्वानुमान निकालते हैं ताकि churn और ग्राहक जीवनकाल मूल्य जैसी समस्याएँ सुलझाई जा सकें, और ये सुनिश्चित करते हैं कि संगठन इन मॉडलों को लागू करके उपयोग कर सके।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL बिग डेटा टूल्स: Airflow, Spark कमांड-लाइन टूल्स: Git, Shell
उदाहरण पदनाम
Data Scientist, Research Scientist, Machine Learning Scientist, Machine Learning Engineer
6. सांख्यिकीविद
डेटा साइंटिस्ट्स के समान, सांख्यिकीविद अत्यंत कठोर विश्लेषण पर काम करते हैं, जिसमें A/B परीक्षण और परिकल्पना परीक्षण जैसे प्रयोगों को डिजाइन और बनाए रखना शामिल है। वे अनिश्चितता को मात्रात्मक रूप देने और ऐसे निष्कर्ष प्रस्तुत करने पर केंद्रित होते हैं जिनमें असाधारण स्तर की कठोरता की आवश्यकता होती है, जैसे वित्त या स्वास्थ्य सेवा में।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL
उदाहरण पदनाम
Quantitative Analyst, Inference Data Scientist, Data Scientist
7. प्रोग्रामर
प्रोग्रामर अत्यधिक तकनीकी व्यक्ति होते हैं जो डेटा टीमों में काम करते हैं और संगठन के डेटा तक पहुँचते समय तथा उसके साथ काम करते हुए दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन करते हैं। वे पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के बीच की खाई को पाटते हैं और बड़े पैमाने पर कोड को डिप्लॉय और साझा करने की गहन समझ रखते हैं।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala कमांड-लाइन टूल्स: Git, Shell
उदाहरण पदनाम
Software Engineer, Data Scientist, Dev-Ops Engineer
8. डेटा इंजीनियर
डेटा इंजीनियर यह सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं कि सही डेटा, सही लोगों तक पहुँचे। वे वह अवसंरचना और डेटा पाइपलाइन बनाते और बनाए रखते हैं जो विभिन्न स्रोतों से आने वाले टेराबाइट्स के कच्चे डेटा को एक केंद्रीकृत स्थान में लाती हैं, जहाँ संगठन के लिए स्वच्छ और प्रासंगिक डेटा उपलब्ध होता है।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL कमांड-लाइन टूल्स: Git, Shell बिग डेटा टूल्स: Airflow, Spark क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (उदा., Amazon Web Services)
उदाहरण पदनाम
Software Engineer, Data Engineer, Dev-Ops Engineer
15 अक्टूबर को, हम एक वेबिनार आयोजित कर रहे हैं: L&D लीडर्स को डेटा फ्लुएंसी के बारे में क्या जानना चाहिए। एक प्रमुख फोकस क्षेत्र है—आपके प्रत्येक प्रमुख डेटा पर्सोना के लिए सही कौशल का निर्माण। यहां आपको मिलने वाली सीख की एक झलक है।
डेटा फ्लुएंसी के लिए अपस्किलिंग में चुनौतियाँ
डेटा फ्लुएंसी, पारंपरिक लर्निंग और डेवलपमेंट पहलों की तरह सिखाई और सीखी जाने वाली एकल कौशल नहीं, बल्कि व्यवसायिक प्रश्नों के उत्तर देने की एक कार्यप्रणाली है। जब डेटा फ्लुएंसी के लिए लर्निंग और डेवलपमेंट कार्यक्रमों को स्केल किया जाता है, तो सीखने की यात्राएँ इस पर निर्भर करते हुए भिन्न होती हैं कि अलग-अलग व्यक्तियों का डेटा से कितना संपर्क है। उदाहरण के लिए, एक मार्केटिंग विश्लेषक जो नियमित रूप से Excel के साथ काम करता है, उसे अपने काम में सफल होने के लिए R या Python सीखने की आवश्यकता हो सकती है, जबकि किसी प्रबंधक या नेता को केवल डेटा का उपयोग करके सूचित निर्णय लेना आना पर्याप्त हो सकता है।
पर्सोना-चालित कार्यप्रणाली क्यों सही राह है
भूमिका-आधारित, पर्सोना-चालित लर्निंग यात्रा, डेटा फ्लुएंसी प्रशिक्षण कार्यक्रमों को स्केल करने में अधिक प्रभावी होती है। यद्यपि प्रत्येक संगठन और उनका डेटा अलग होता है, फिर भी व्यक्तियों के डेटा से संबंधों में कुछ समानताएँ होती हैं। डेटा-केंद्रित अपस्किलिंग प्रयासों के बारे में सोचने और उन्हें स्केल करने का एक उपयोगी तरीका है डेटा पर्सोना। प्रत्येक डेटा पर्सोना का डेटा से अलग संबंध होता है और उन्हें सशक्त होकर अपना सर्वश्रेष्ठ काम करने के लिए अलग-अलग डेटा फ्लुएंसी दक्षताओं की आवश्यकता होती है। इसके बाद संगठन अपने भीतर विभिन्न भूमिकाओं को उस पर्सोना से मैप कर सकते हैं और उनकी सीखने की आवश्यकताओं के अनुसार एक चुनी हुई, निजीकरण युक्त लर्निंग अनुभव बना सकते हैं।
1. डेटा उपभोक्ता और नेता
डेटा उपभोक्ता और नेता प्रायः गैर-तकनीकी भूमिकाओं में काम करते हैं, लेकिन वे डेटा इनसाइट्स और एनालिटिक्स का उपयोग करके डेटा-आधारित निर्णय लेते हैं। उन्हें अक्सर डेटा पेशेवरों के साथ वार्तालाप करनी होती है और यह भेद कर सकना चाहिए कि किन परिस्थितियों में व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए डेटा का उपयोग किया जा सकता है और कब नहीं।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
स्प्रेडशीट: Google Sheets, Microsoft Excel बिजनेस इंटेलिजेंस: Power BI, Tableau
उदाहरण पदनाम
Chief Marketing Officer, Human Resources Manager, Head of Sales
2. बिजनेस एनालिस्ट
बिजनेस एनालिस्ट, डेटा इनसाइट्स को ऐसे ठोस परिणामों से जोड़ने के लिए जिम्मेदार होते हैं जो लाभप्रदता या दक्षता बढ़ाते हैं। उन्हें व्यावसायिक डोमेन का गहरा ज्ञान होता है और वे अक्सर डेटा से प्राप्त इनसाइट्स संप्रेषित करने के लिए SQL के साथ नॉन-कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
स्प्रेडशीट: Google Sheets, Microsoft Excel बिजनेस इंटेलिजेंस: Power BI, Tableau SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL
उदाहरण पदनाम
Business Analyst, Supply Chain Analyst, Operations Analyst, Financial Analyst
3. डेटा एनालिस्ट
बिजनेस एनालिस्ट के समान, डेटा एनालिस्ट डेटा का विश्लेषण करने और अपने विश्लेषण से प्राप्त इनसाइट्स की रिपोर्टिंग के लिए जिम्मेदार होते हैं। उन्हें डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो की गहरी समझ होती है और वे कोडिंग तथा नॉन-कोडिंग टूल्स के संयोजन से अपनी इनसाइट्स रिपोर्ट करते हैं।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R स्प्रेडशीट: Google Sheets, Microsoft Excel बिजनेस इंटेलिजेंस: Power BI, Tableau SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL
उदाहरण पदनाम
Data Analyst, Business Analyst, Supply Chain Analyst, Operations Analyst, Financial Analyst
4. डेटा साइंटिस्ट
डेटा साइंटिस्ट, संगठन के डेटा से सार्थक इनसाइट्स की जांच, निष्कर्षण और रिपोर्ट करते हैं। वे इन इनसाइट्स को गैर-तकनीकी हितधारकों तक पहुँचाते हैं और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो तथा उन्हें व्यावसायिक अनुप्रयोगों से जोड़ने की अच्छी समझ रखते हैं। वे लगभग पूरी तरह कोडिंग टूल्स के साथ काम करते हैं, विश्लेषण करते हैं, और अक्सर बिग डेटा टूल्स के साथ काम करते हैं।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL बिग डेटा टूल्स: Airflow, Spark
उदाहरण पदनाम
Data Scientist, Data Analyst, इसमें “citizen data scientist” भी शामिल हो सकता है (अर्थात, कोई ऐसा व्यक्ति जो डेटा साइंटिस्ट के कार्य करता है, लेकिन उसके पास “Data Scientist” का औपचारिक पदनाम नहीं होता)।
5. मशीन लर्निंग साइंटिस्ट
मशीन लर्निंग साइंटिस्ट, बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। वे मशीन लर्निंग मॉडलों की मदद से डेटा से पूर्वानुमान निकालते हैं ताकि churn और ग्राहक जीवनकाल मूल्य जैसी समस्याएँ सुलझाई जा सकें, और ये सुनिश्चित करते हैं कि संगठन इन मॉडलों को लागू करके उपयोग कर सके।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL बिग डेटा टूल्स: Airflow, Spark कमांड-लाइन टूल्स: Git, Shell
उदाहरण पदनाम
Data Scientist, Research Scientist, Machine Learning Scientist, Machine Learning Engineer
6. सांख्यिकीविद
डेटा साइंटिस्ट्स के समान, सांख्यिकीविद अत्यंत कठोर विश्लेषण पर काम करते हैं, जिसमें A/B परीक्षण और परिकल्पना परीक्षण जैसे प्रयोगों को डिजाइन और बनाए रखना शामिल है। वे अनिश्चितता को मात्रात्मक रूप देने और ऐसे निष्कर्ष प्रस्तुत करने पर केंद्रित होते हैं जिनमें असाधारण स्तर की कठोरता की आवश्यकता होती है, जैसे वित्त या स्वास्थ्य सेवा में।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL
उदाहरण पदनाम
Quantitative Analyst, Inference Data Scientist, Data Scientist
7. प्रोग्रामर
प्रोग्रामर अत्यधिक तकनीकी व्यक्ति होते हैं जो डेटा टीमों में काम करते हैं और संगठन के डेटा तक पहुँचते समय तथा उसके साथ काम करते हुए दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन करते हैं। वे पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के बीच की खाई को पाटते हैं और बड़े पैमाने पर कोड को डिप्लॉय और साझा करने की गहन समझ रखते हैं।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala कमांड-लाइन टूल्स: Git, Shell
उदाहरण पदनाम
Software Engineer, Data Scientist, Dev-Ops Engineer
8. डेटा इंजीनियर
डेटा इंजीनियर यह सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं कि सही डेटा, सही लोगों तक पहुँचे। वे वह अवसंरचना और डेटा पाइपलाइन बनाते और बनाए रखते हैं जो विभिन्न स्रोतों से आने वाले टेराबाइट्स के कच्चे डेटा को एक केंद्रीकृत स्थान में लाती हैं, जहाँ संगठन के लिए स्वच्छ और प्रासंगिक डेटा उपलब्ध होता है।
आम तौर पर उपयोग होने वाली तकनीक और टूल
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, Scala SQL: PostgreSQL, SQL Server, Oracle SQL कमांड-लाइन टूल्स: Git, Shell बिग डेटा टूल्स: Airflow, Spark क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (उदा., Amazon Web Services)
उदाहरण पदनाम
Software Engineer, Data Engineer, Dev-Ops Engineer