डेटा साइंस में कदम कैसे रखें

COVID-19 महामारी ने सभी उद्योगों में डिजिटल परिवर्तन की रफ्तार बढ़ा दी है। इस कारण, संगठनों में पहले से कहीं अधिक डेटा उत्पन्न हो रहा है, और डेटा वैज्ञानिकों की मांग भी अभूतपूर्व स्तर पर है। LinkedIn 2020 उभरते जॉब्स रिपोर्ट के अनुसार, डेटा साइंटिस्ट बाज़ार में तीसरा सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला जॉब है (37% वार्षिक वृद्धि), जो केवल रोबोटिक्स इंजीनियर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्पेशलिस्ट जैसे अन्य डेटा-इंटेंसिव जॉब्स से पीछे है। यह वृद्धि धीमी होती नहीं दिख रही, अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के मुताबिक अकेले 2026 तक 1.15 करोड़ नए डेटा साइंस जॉब्स आएंगे।

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम जानेंगे कि डेटा साइंस वास्तव में क्या है, इस क्षेत्र में करियर के कौन-कौन से अवसर हैं, और डेटा साइंस में प्रवेश करने के कुछ बेहतरीन तरीके क्या हैं।

डेटा साइंस वास्तव में क्या है

संक्षेप में, डेटा साइंस एक बहुविषयी क्षेत्र है जो प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और व्यवसायिक विषय-वस्तु विशेषज्ञता को मिलाकर डेटा से सार्थक इनसाइट्स निकालता है। हमारी ज़िंदगी की कई सबसे मूल्यवान और दिखने वाली एप्लिकेशन डेटा साइंस की देन हैं। यहां कुछ उपयोग-केस दिए गए हैं जिन पर डेटा वैज्ञानिक नियमित रूप से काम करते हैं:

• रिकमेंडेशन इंजन: डेटा साइंस के सबसे आम अनुप्रयोगों में से एक रिकमेंडेशन इंजन हैं, जैसे कि आप Netflix, Spotify या YouTube जैसे एंटरटेनमेंट ऐप्स में देखते हैं।
• टाइम-सीरीज़ पूर्वानुमान: चाहे स्टॉक की कीमतें हों, बिक्री या ऊर्जा खपत का पूर्वानुमान—डेटा वैज्ञानिक नियमित तौर पर टाइम-सीरीज़ डेटा के साथ काम करते हैं और उसका पूर्वानुमान लगाते हैं।
• सप्लाई चेन मैनेजमेंट: डेटा वैज्ञानिक डेटा का उपयोग करके सप्लाई और डिमांड प्लानिंग को अनुकूलित करते हुए, शिपिंग प्रक्रियाओं में सुधार कर, और अन्य तरीकों से सप्लाई चेन मैनेजमेंट को नया रूप दे रहे हैं।
• डैशबोर्ड और एनालिटिक्स: डेटा वैज्ञानिक निर्णयकर्ताओं को बेहतर निर्णय लेने में मदद करते हैं। इसका एक प्रमुख तरीका है डैशबोर्ड के माध्यम से डेटा से पहले कभी न दिखे इनसाइट्स निकालना।

डेटा साइंस की अलग-अलग जॉब भूमिकाएँ

डेटा साइंस शब्द का इस्तेमाल अक्सर किसी भी डेटा-संबंधित काम के लिए एक छत्र शब्द के रूप में किया जाता है। इस प्रकार, इस क्षेत्र में कई तरह की भूमिकाएँ हैं जो समान रूप से रोमांचक और महत्वपूर्ण हैं। यहां डेटा साइंस में मिलने वाले सबसे आम जॉब टाइटल्स और उनके अर्थ दिए गए हैं:

• डेटा साइंटिस्ट: डेटा साइंटिस्ट संगठन के डेटा से सार्थक इनसाइट्स की जांच, निष्कर्षण और रिपोर्टिंग करते हैं। वे इन इनसाइट्स को नॉन-टेक्निकल स्टेकहोल्डर्स तक पहुँचाते हैं और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो समझते हैं तथा उन्हें व्यावसायिक अनुप्रयोगों से जोड़ते हैं। डेटा साइंटिस्ट अपनी भूमिका निभाने के लिए विविध तकनीकी कौशलों का उपयोग करते हैं और Python, R, SQL जैसे टूल्स का सहारा लेते हैं।
• डेटा एनालिस्ट: डेटा एनालिस्ट डेटा का विश्लेषण करते हैं और अपने विश्लेषण से प्राप्त इनसाइट्स की रिपोर्टिंग करते हैं। वे डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो की गहरी समझ रखते हैं और Python, R, SQL, Tableau या Power BI जैसे कोडिंग और नॉन-कोडिंग टूल्स के संयोजन से अपनी बात रखते हैं।
• मशीन लर्निंग साइंटिस्ट: मशीन लर्निंग साइंटिस्ट बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। वे मशीन लर्निंग मॉडल्स की मदद से डेटा से भविष्यवाणियाँ निकालते हैं ताकि ग्राहक चर्न और ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू जैसी समस्याओं को हल किया जा सके। वे इन मॉडलों को संगठन में उपयोग के लिए डिप्लॉय करने के भी ज़िम्मेदार होते हैं।

क्या आप जानते हैं? DataCamp विभिन्न भूमिकाओं के लिए भर्ती कर रहा है—डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग विशेषज्ञ से लेकर एनालिटिक्स निदेशक तक। अगर आप डेटा साइंस के प्रति उत्साही हैं, लेकिन आपको लगता है कि आपके तकनीकी कौशल अभी पूरी तरह तैयार नहीं हैं, तो प्रोडक्ट, मार्केटिंग और कंटेंट में अन्य जॉब पोस्टिंग्स देखें।

डेटा साइंस में प्रवेश कैसे करें

डेटा साइंस में आने के लिए कोई एक जैसा तरीका नहीं है, लेकिन यहां कुछ सुझाव हैं जो आपको सही दिशा में आगे बढ़ा सकते हैं।

• शिक्षा: अधिकांश डेटा साइंस भूमिकाओं में प्रवेश के लिए बैचलर डिग्री की आवश्यकता होती है। उससे भी महत्वपूर्ण है यह दिखाना कि आपके पास प्रोग्रामिंग भाषाओं, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग के साथ काम करने के आवश्यक कौशल हैं। विकल्प पारंपरिक शिक्षा से लेकर ऑनलाइन लर्निंग प्रोवाइडर्स और बूटकैम्प्स तक फैले हैं।
• प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो दिखाएँ: अपने ज्ञान और कौशल दिखाने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है प्रोजेक्ट्स का पोर्टफोलियो। बेहतरीन पोर्टफोलियो उन डेटा सेट्स पर पैशन-ड्रिवन काम दिखाते हैं जो आपको सच में उत्साहित करते हैं, न कि Titanic या MNIST जैसे व्यापक रूप से ज्ञात डेटा सेट्स पर। अलग-अलग प्रकार के पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट्स देखने के लिए DataCamp Workspace के प्रकाशन देखें।
• सर्टिफिकेशन पर विचार करें: सर्टिफिकेशन आपके पोर्टफोलियो को पूरक करने और अपने कौशल साबित करने का एक शानदार तरीका हैं। DataCamp का डेटा साइंस सर्टिफिकेशन अग्रणी नियोक्ताओं द्वारा अत्यधिक सराहा जाता है और हायरिंग मैनेजर्स के सामने आपकी विशेषज्ञता साबित करने में मदद करेगा।
• अनुभव हासिल करें: हायरिंग मैनेजर्स को अपने कौशल के प्रति आश्वस्त करने का शानदार तरीका है यह दिखाना कि आप पहले से यह काम कर चुके हैं। आप यह इंटर्नशिप्स, ग्रेजुएट स्कीम्स, अस्थायी जॉब प्लेसमेंट्स, फ्रीलांस कार्य, आदि के माध्यम से कर सकते हैं।
• अपनी नॉन-टेक्निकल स्किल्स पर दोगुना ध्यान दें: लिबरल आर्ट्स के स्नातक न सिर्फ बेहतरीन सॉफ्ट स्किल्स लाते हैं, बल्कि उनके पास क्रिटिकल थिंकिंग और निर्णय लेने की क्षमता भी होती है। इकोनॉमिक्स, साइकोलॉजी, सोशियोलॉजी या यहां तक कि जर्नलिज़्म की डिग्रियाँ, सभी डेटा साइंस जैसे बहुविषयी क्षेत्र में सफल होने में योगदान देती हैं। साथ ही, एथिकल AI के दौर में सहानुभूति, सक्रिय सुनना और रचनात्मक सोच जैसी नॉन-टेक्निकल स्किल्स बड़े एसेट हैं।

डेटा साइंस का भविष्य

इस लेख में, हमने देखा कि डेटा साइंस संगठनों के लिए कैसे लगातार अधिक केंद्रीय बनता जा रहा है और यही उसकी वृद्धि को बढ़ावा दे रहा है। यह प्रवृत्ति और तेज़ होगी। यह मानने के कारण हैं कि समय के साथ "डेटा साइंटिस्ट" शीर्षक की मांग घट सकती है, लेकिन डेटा कौशलों की आवश्यकता नहीं, क्योंकि डेटा-चालित युग में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए संगठनों में डेटा संस्कृति और अपस्किलिंग शीर्ष प्राथमिकताएँ हैं।

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