[इन्फोग्राफिक] डेटा टीम की संरचना — अलग-अलग डेटा भूमिकाएँ

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग पहले कभी इतने लोकप्रिय नहीं रहे। जैसे-जैसे डेटा भूमिकाओं की मांग बढ़ती है, डेटा में करियर बनाने की संभावनाएँ असीमित हैं। यह इन्फोग्राफिक डेटा टीम के भीतर विभिन्न डेटा भूमिकाओं का उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रस्तुत करता है—सफल होने के लिए आवश्यक अलग-अलग कौशल, वहाँ तक पहुँचने के लिए अपस्किलिंग पथ, और भी बहुत कुछ।

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डेटा कंज़्यूमर

डेटा कंज़्यूमर डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं और डेटा प्रैक्टिशनरों के साथ सूचित बातचीत सक्रिय रूप से करते हैं। 

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल जैसे Tableau या Power BI
• स्प्रेडशीट टूल जैसे Excel या Google Sheets

संभावित पदनाम

डेटा कंज़्यूमर के कई तरह के पदनाम हो सकते हैं। कोई भी व्यक्ति जो डेटा-आधारित इनसाइट्स का उपयोग करता है, डेटा कंज़्यूमर श्रेणी में आता है। संभावित पदनामों में शामिल हैं:

• चीफ मार्केटिंग ऑफिसर
• ह्यूमन रिसोर्सेज़ मैनेजर
• सेल्स और बिज़नेस डेवलपमेंट प्रमुख

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• समझता/समझती है कि डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग साइंटिस्ट, और डेटा इंजीनियर क्या करते हैं
• जानता/जानती है कि किन सवालों के जवाब डेटा से दिए जा सकते हैं (और किनके नहीं) 
• डेटा प्रोजेक्ट्स के परिणामों, जिनमें गणनाएँ और विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हैं, की व्याख्या करता/करती है।

मध्यम स्तर

• वर्णनात्मक सांख्यिकी की गणना करने में सक्षम
• सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बना सकता/सकती है
• डेटा के व्यावसायिक अनुप्रयोगों को समझता/समझती है

उन्नत स्तर

• बिज़नेस इंटेलिजेंस की बुनियाद पर मजबूत पकड़

अपस्किलिंग पथ

स्किल ट्रैक

• डेटा विषयों की समझ
• बिज़नेस के लिए डेटा स्किल्स

कोर्स

• Introduction to Power BI
• Introduction to Tableau

बिज़नेस एनालिस्ट

बिज़नेस एनालिस्ट डेटा इनसाइट्स को ऐसे क्रियात्मक परिणामों से जोड़ने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं जो लाभप्रदता या दक्षता बढ़ाते हैं। उन्हें बिज़नेस 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। 

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल जैसे Tableau या Power BI
• स्प्रेडशीट टूल जैसे Excel या Google Sheets
• SQL डेटाबेस

संभावित पदनाम

• बिज़नेस एनालिस्ट
• मार्केटिंग एनालिस्ट
• डेटा एनालिस्ट
• सप्लाई चेन एनालिस्ट

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• वर्णनात्मक सांख्यिकी की गणना करने में सक्षम। 
• सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बना सकता/सकती है। 
• डेटा के व्यावसायिक अनुप्रयोगों को समझता/समझती है।

मध्यम स्तर

• बिज़नेस डोमेन का गहरा ज्ञान। 
• डेटा का उपयोग करके रिपोर्ट करने और संप्रेषित करने में सक्षम।

उन्नत स्तर

• डैशबोर्ड बना सकता/सकती है। 
• व्यावसायिक प्रश्नों को हल करने के लिए डेटा को व्यवस्थित करता/करती है।

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, बिज़नेस एनालिस्ट के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $77K है और $55K से $108K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

स्किल ट्रैक

• Intermediate Spreadsheets
• Tableau Fundamentals
• SQL for Business Analysts

करियर ट्रैक

• Data Analyst with Power BI Career Track

कोर्स

• Analyzing Business Data with SQL

डेटा एनालिस्ट

बिज़नेस एनालिस्ट के समान, डेटा एनालिस्ट डेटा का विश्लेषण करने और अपने विश्लेषण से मिली इनसाइट्स की रिपोर्ट करने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। उन्हें डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो की गहरी समझ होती है और वे कोडिंग तथा नॉन-कोडिंग टूल के संयोजन से अपनी इनसाइट्स रिपोर्ट करते हैं।

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• प्रोग्रामिंग टूल जैसे R या Python
• बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल जैसे Tableau या Power BI
• स्प्रेडशीट टूल जैसे Excel या Google Sheets
• SQL डेटाबेस

संभावित पदनाम

• बिज़नेस एनालिस्ट
• मार्केटिंग एनालिस्ट
• डेटा एनालिस्ट
• सप्लाई चेन एनालिस्ट

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• वर्णनात्मक सांख्यिकी की गणना करने में सक्षम। 
• सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बना सकता/सकती है। 
• डेटा के व्यावसायिक अनुप्रयोगों को समझता/समझती है।

मध्यम स्तर

• डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो करना—आयात, संशोधन, सफाई, गणना, और व्यावसायिक डेटा पर रिपोर्टिंग
• बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल पर मजबूत पकड़

उन्नत स्तर

• डैशबोर्ड बना सकता/सकती है 
• व्यावसायिक प्रश्नों को हल करने के लिए डेटा को व्यवस्थित करता/करती है

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, डेटा एनालिस्ट के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $69K है और $46K से $106K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

स्किल ट्रैक

• Tableau Fundamentals

करियर ट्रैक

• Data Analyst with Power BI Career Track
• Data Analyst with Python Career Track
• Data Analyst with R Career Track
• Data Analyst with SQL

डेटा साइंटिस्ट

डेटा साइंटिस्ट संगठन के डेटा में सार्थक इनसाइट्स की जाँच, निष्कर्षण और रिपोर्टिंग करते हैं। वे इन इनसाइट्स को गैर-तकनीकी हितधारकों तक पहुँचाते हैं और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की अच्छी समझ रखते हैं तथा उन्हें व्यावसायिक अनुप्रयोगों से जोड़ना जानते हैं। वे लगभग पूरी तरह कोडिंग टूल के साथ काम करते हैं, विश्लेषण करते हैं, और अक्सर बिग डेटा टूल का उपयोग करते हैं।

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• प्रोग्रामिंग टूल जैसे R या Python
• कमांड लाइन टूल जैसे Git या Bash
• बिग डेटा टूल जैसे Airflow या Spark
• SQL डेटाबेस

संभावित पदनाम

• डेटा साइंटिस्ट 
• एनालिटिक्स इंजीनियर
• डेटा एनालिस्ट
• मार्केटिंग डेटा साइंटिस्ट

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो करना—आयात, संशोधन, सफाई, गणना, और व्यावसायिक डेटा पर रिपोर्टिंग
• डेटा के व्यावसायिक अनुप्रयोगों को समझता/समझती है

मध्यम स्तर

• मूलभूत सांख्यिकी समझता/समझती है, जिनमें डिस्ट्रीब्यूशन, मॉडलिंग, और इनफ़रेंस शामिल हैं
• A/B टेस्ट जैसे सरल प्रयोग डिज़ाइन करना
• डैशबोर्ड बना सकता/सकती है

उन्नत स्तर

• विश्लेषण को फाइनेंस, मार्केटिंग, और हेल्थकेयर जैसे व्यावसायिक अनुप्रयोगों में लागू करता/करती है 
• सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो समझता/समझती है
• गैर-मानक डेटा प्रकारों के साथ काम करता/करती है, जैसे टाइम सीरीज़, टेक्स्ट, भू-स्थानिक, और इमेज

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, डेटा साइंटिस्ट के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $117K है और $82K से $167K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

करियर ट्रैक

• Data Scientist with Python Career Track
• Data Scientist with R Career Track

मशीन लर्निंग साइंटिस्ट

मशीन लर्निंग साइंटिस्ट ऐसे एमएल सिस्टम डिज़ाइन और डिप्लॉय करते हैं जो संगठन के डेटा से पूर्वानुमान लगाते हैं। वे ग्राहक चर्न और लाइफटाइम वैल्यू का पूर्वानुमान जैसे समस्याएँ हल करते हैं और संगठन में उपयोग के लिए मॉडलों को डिप्लॉय करने के ज़िम्मेदार होते हैं। वे पूरी तरह कोड-आधारित टूल के साथ काम करते हैं।

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• प्रोग्रामिंग टूल जैसे R या Python
• कमांड लाइन टूल जैसे Git या Bash
• बिग डेटा टूल जैसे Airflow या Spark
• SQL डेटाबेस

संभावित पदनाम

• डेटा साइंटिस्ट 
• रिसर्च साइंटिस्ट
• मशीन लर्निंग इंजीनियर 

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो करना—आयात, संशोधन, सफाई, गणना, और व्यावसायिक डेटा पर रिपोर्टिंग

मध्यम स्तर

• सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो करना, जिनमें फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल ट्रेनिंग, गुडनेस-ऑफ-फिट जाँचना, और प्रेडिक्शन करना शामिल है
• विश्लेषण को फाइनेंस, मार्केटिंग, और हेल्थकेयर जैसे व्यावसायिक अनुप्रयोगों में लागू करता/करती है

उन्नत स्तर

• डीप लर्निंग वर्कफ़्लो करना
• गैर-मानक डेटा प्रकारों, जैसे टाइम सीरीज़, टेक्स्ट, भू-स्थानिक, और इमेज के साथ काम करना
• प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल डिप्लॉय करना

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, मशीन लर्निंग साइंटिस्ट के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $137K है और $97K से $194K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

स्किल ट्रैक

• Deep Learning with NLP Track
• Image Processing in Python

करियर ट्रैक

• Machine Learning Scientist with Python
• Machine Learning Scientist with R

सांख्यिकीविद्

डेटा साइंटिस्ट के समान, सांख्यिकीविद् अत्यधिक कठोर विश्लेषण पर काम करते हैं, जिसमें A/B परीक्षण और हाइपोथिसिस टेस्टिंग जैसे प्रयोगों को डिज़ाइन और बनाए रखना शामिल है। वे अनिश्चितता को मात्राबद्ध करने और ऐसे निष्कर्ष प्रस्तुत करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिनमें असाधारण स्तर की कठोरता की आवश्यकता होती है, जैसे फाइनेंस या हेल्थकेयर में।

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• प्रोग्रामिंग टूल जैसे R या Python
• कमांड लाइन टूल जैसे Git या Bash
• SQL डेटाबेस

संभावित पदनाम

• डेटा साइंटिस्ट 
• इनफ़रेंस डेटा साइंटिस्ट 
• क्लिनिकल डेटा एनालिस्ट

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो करना—आयात, संशोधन, सफाई, गणना, और व्यावसायिक डेटा पर रिपोर्टिंग
• डेटा के व्यावसायिक अनुप्रयोगों को समझता/समझती है

मध्यम स्तर

• सांख्यिकीय मॉडलिंग वर्कफ़्लो करना—फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल ट्रेनिंग, गुडनेस-ऑफ-फिट जाँचना, और महत्त्व का निष्कर्ष निकालना
• हाइपोथिसिस का परीक्षण करना और A/B टेस्ट जैसे सरल प्रयोग डिज़ाइन करना

उन्नत स्तर

• और जटिल प्रयोग डिज़ाइन करना और बेयेज़ियन सांख्यिकी समझना
• विशेषज्ञ मॉडल समझना, जैसे सर्वाइवल मॉडल, जनरलाइज़्ड एडिटिव मॉडल, मिक्चर मॉडल, स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडल

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, सांख्यिकीविदों के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $88K है और $61K से $131K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

स्किल ट्रैक

• Applied Finance in Python
• Statistics Fundamentals with R

करियर ट्रैक

• Statistician with R
• Quantitative Analyst with R

प्रोग्रामर

प्रोग्रामर अत्यधिक तकनीकी व्यक्ति होते हैं जो डेटा टीमों में काम करते हैं और संगठन के डेटा तक पहुँचने और उसके साथ काम करते समय दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करते हैं। वे पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के बीच की खाई पाटते हैं और बड़े पैमाने पर कोड को डिप्लॉय और साझा करने की गहन समझ रखते हैं।

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• प्रोग्रामिंग टूल जैसे R या Python
• कमांड लाइन टूल जैसे Git या Bash
• SQL डेटाबेस

संभावित पदनाम

• सॉफ्टवेयर इंजीनियर
• डेटा साइंटिस्ट
• डेव-ऑप्स इंजीनियर

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• दोहराए जाने वाले कोड से बचने के लिए फ़ंक्शन लिखना
• प्रदर्शन सुधारने के लिए कोड का बेंचमार्क और अनुकूलन करना

मध्यम स्तर

• कोड टेस्टिंग के लिए उत्तम प्रथाएँ विकसित करना
• वेब API के साथ काम करना
• कोड साझा करने के लिए पैकेज विकसित करना

उन्नत स्तर

• डेटा पाइपलाइन विकसित करना और पैरेलल प्रोग्रामिंग के साथ काम करना
• प्रोग्रामिंग पैरेडाइम समझना, जैसे फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, प्रोग्रामर (सॉफ्टवेयर इंजीनियर) के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $108K है और $73K से $160K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

कोर्स

• Unit testing for data science in Python

करियर ट्रैक

• Python Programmer
• R Programmer

डेटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर सही डेटा को सही लोगों तक पहुँचाने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। वे वह इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा पाइपलाइन बनाते और बनाए रखते हैं जो अलग-अलग स्रोतों से आने वाले टेराबाइट्स कच्चे डेटा को एक केंद्रीकृत स्थान पर ले जाती हैं, जहाँ संगठन के लिए साफ़ और प्रासंगिक डेटा उपलब्ध होता है।

सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले टूल

• प्रोग्रामिंग टूल जैसे R या Python
• कमांड लाइन टूल जैसे Git या Bash
• SQL डेटाबेस
• बिग डेटा टूल जैसे Airflow या Spark
• क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म जैसे AWS, GCP, Azure

संभावित पदनाम

• डेटा इंजीनियर
• सॉफ्टवेयर इंजीनियर
• डेव-ऑप्स इंजीनियर

कौशल स्तर

शुरुआती स्तर

• डेटा को कुशलतापूर्वक एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड करना

मध्यम स्तर

• कमांड लाइन का उपयोग करके डेटा संसाधित करना और डेटा फ्लो को स्वचालित करना
• क्लाउड में डेटा प्रोसेस करना
• बड़े डेटासेट और बड़े डेटाबेस का प्रबंधन, अनुकूलन और प्रोसेस करना

उन्नत स्तर

• डेटा पाइपलाइन विकसित करना और पैरेलल प्रोग्रामिंग के साथ काम करना
• प्रोग्रामिंग पैरेडाइम समझना, जैसे फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग

वेतन सीमा

• Glassdoor के अनुसार, डेटा इंजीनियर के लिए औसत वार्षिक अमेरिकी वेतन $112K है और $76K से $166K तक हो सकता है

अपस्किलिंग पथ

करियर ट्रैक

• Data Engineer with Python

स्किल ट्रैक

• SQL Server for Database Administrators