भावी डेटा वैज्ञानिकों के लिए दस सीख

हर दिन अधिक से अधिक लोग डेटा साइंस में प्रवेश कर रहे हैं। इसके कई कारण हैं। पहला, तेज़ी से बढ़ती मांग: LinkedIn 2020 उभरते जॉब्स रिपोर्ट के अनुसार, COVID-19 महामारी के कारण उद्योग में सुस्ती के बावजूद, डेटा साइंस अभी भी बाज़ार में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली नौकरियों में से एक है।

इसके बाद, वेतन अपेक्षाएँ: Glassdoor 2020 आँकड़ों से पता चलता है कि एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट का वेतन लगभग $89,000 USD है। और अंत में, उल्लेखनीय लोकप्रियता: हार्वर्ड बिज़नेस रिव्यू ने 2012 के एक यादगार लेख में घोषित किया था कि डेटा साइंटिस्ट 21वीं सदी की सबसे आकर्षक नौकरी है।

यदि आप डेटा साइंस के क्षेत्र में एक नया सफ़र शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो हिचकिचाएँ नहीं—आगे बढ़ें। आपकी यात्रा में सफल होने में मदद के लिए, हमने 10 सीखों और व्यावहारिक सुझावों की सूची तैयार की है जो आपको डेटा साइंस की शानदार दुनिया में दिशा खोजने और अपनी जगह बनाने में मदद करेगी।

1. डेटा साइंस का धुंधलापन दूर करना
2. प्रोग्रामिंग भाषा क्या है?
3. शुरुआत में तकलीफ होगी। लेकिन धैर्य रखें।
4. आप अकेले नहीं हैं: डेटा साइंस संसाधन
5. कोडिंग की कला
6. सीखना कहाँ से शुरू करूँ?
7. सीखते रहें
8. डेटा साइंस साधन है, लक्ष्य नहीं
9. शक्ति बड़ी, जिम्मेदारी भी बड़ी
10. निष्कर्ष: (आप) डेटा बनेंगे, मेरे दोस्त

डेटा साइंस का धुंधलापन दूर करना

डेटा साइंस पर अक्सर बिग डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जैसे दूसरे टेक बज़वर्ड्स के साथ चर्चा होती है, जिससे यह समझना मुश्किल हो जाता है कि वास्तव में डेटा साइंस है क्या।

संक्षेप में, डेटा साइंस एक अंतर्विषयक क्षेत्र है जो डेटा से ज्ञान निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रोग्रामिंग, एल्गोरिदम और सांख्यिकी को जोड़ता है। डेटा साइंस में डेटा से निपटने के लिए शक्तिशाली टूल्स और पद्धतियों का एक सेट शामिल है, जिनका उपयोग लगभग हर उद्योग में किया जा सकता है। संभावनाएँ बहुत व्यापक हैं—बुनियादी डेटा एक्सप्लोरेटरी विश्लेषण और वेब स्क्रैपिंग जैसी डेटा संग्रह तकनीकों से लेकर कुछ सबसे मूल्यवान अनुप्रयोग क्षेत्रों तक, जैसे रिकमेंडेशन इंजन, कंप्यूटर विज़न, स्वचालित कारें, और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग—जहाँ मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

हालाँकि आईटी या प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि रखने वालों के लिए डेटा साइंस स्वाभाविक विकल्प है, यह क्षेत्र तेज़ी से विकसित हो रहा है, और आज यह कहना उचित है कि आप कहीं से भी आए हों—सबका स्वागत है। वजह? जैसे-जैसे डेटा साइंस नई विधाओं में प्रवेश करता है, किसी विशेष क्षेत्र या जिज्ञासा के मैदान के मूलभूत पहलुओं का ज्ञान अहम होता है। तकनीकी और कोडिंग कौशल के अलावा, डेटा साइंटिस्ट्स के पास सदैव कुछ हद तक बिज़नेस डोमेन की समझ होनी चाहिए ताकि वे जान सकें कि वे क्या कर रहे हैं। इसमें इनपुट डेटा का मूल्यांकन, निष्कर्षों के मूल्य और वैधता का आकलन, और क्या तर्कसंगत है और क्या नहीं—इसका विवेक शामिल है।

प्रोग्रामिंग भाषा क्या है?

कोड करना सीखना डेटा साइंटिस्ट बनने की एक आवश्यक कड़ी है। इसका कोई विकल्प नहीं है, भले ही हाल में “नो-कोड” डेटा साइंस और एआई प्लेटफ़ॉर्म बढ़े हों। ये समाधान गैर-तकनीकी बिज़नेस यूज़र्स को एप्लिकेशन और सॉफ़्टवेयर बनाने देते हैं (डेवलपर स्किल्स की कमी को पाटने के प्रयास में), फिर भी डेटा साइंटिस्ट्स जो क्षमताएँ, संसाधन और सोच लाते हैं, उनका विकल्प फिलहाल मुश्किल है।

प्रोग्रामिंग, डेटा साइंटिस्ट के रोज़मर्रा के काम का केंद्रीय हिस्सा है। लेकिन प्रोग्रामिंग वास्तव में है क्या? और प्रोग्रामिंग भाषा क्या है?

प्रोग्रामिंग वह तकनीक है जो कंप्यूटर सिस्टम के स्वचालित कार्यों के निष्पादन की अनुमति देती है। कंप्यूटर से संवाद करने के लिए हम प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करते हैं। प्रोग्रामिंग भाषा अर्थगत और वाक्यात्मक नियमों का एक समूह है, जिनका उपयोग प्रोग्रामर कंप्यूटर को किसी विशिष्ट कार्य के लिए निर्देश—जिन्हें एल्गोरिदम भी कहा जाता है—लिखने में करते हैं।

सैकड़ों प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं। डेटा साइंस में, सबसे लोकप्रिय दो भाषाएँ Python और R हैं। दोनों ही किसी भी डेटा साइंस कार्य के लिए बेहतरीन हैं। अक्सर इन्हें प्रतिद्वंद्वी बताया जाता है, लेकिन समझदारी यही है कि इन्हें पूरक भाषाओं के रूप में देखें—ऐसे साथी जिन्हें मिलाकर आप इनकी पूरी क्षमता और अपने-अपने फ़ायदों का लाभ उठा सकते हैं। सौभाग्य से, DataCamp के पास पाठ्यक्रमों की बड़ी कैटलॉग है, जहाँ आप Python और R दोनों सीख सकते हैं।

शुरुआत में तकलीफ होगी। लेकिन धैर्य रखें।

सच कहें: कोड करना सीखना कठिन है। यह बात हर व्यक्ति पर लागू होती है, आपकी पृष्ठभूमि चाहे जो भी हो। अब यह सोचना छोड़ने का समय है कि कंप्यूटर साइंस या गणित पढ़ा व्यक्ति डेटा साइंस के लिए किसी लिबरल आर्ट्स ग्रेजुएट से बेहतर अनुकूल है। दोनों में फ़र्क बस इतना है कि पहले ने शायद कॉलेज में प्रोग्रामिंग शुरू की और दूसरे ने नहीं। लेकिन यह तय मानिए कि पहले ने भी किसी न किसी मोड़ पर, खासकर शुरुआत में, कोडिंग में संघर्ष किया है।

कोडिंग जिम जाने जैसी है। पहले कुछ दिन दर्द होता है। मांसपेशियाँ अकड़ती और जकड़ती हैं। आप उस दर्द के आदी नहीं होते और सोफ़े पर लेटे-लेटे छोड़ देने का मन होता है। पर अगर आप हार नहीं मानते, अभ्यास जारी रखते हैं, तो चीज़ें धीरे-धीरे सुधरती हैं। कुछ हफ्तों बाद आप खुद को ऐसे फिटनेस लक्ष्य पार करते पाएँगे जो अभी हाल तक असंभव लगते थे। आख़िरकार, जिम आपकी दिनचर्या का हिस्सा बन जाएगा, और एक दिन आप महसूस करेंगे कि आपको कसरत करना अच्छा लगता है।

अधिकांश शिशुओं को बोलना शुरू करने में नौ से 14 महीने लगते हैं। सौभाग्य से, प्रोग्रामिंग भाषा मानव भाषा से कहीं अधिक सरल और आधारभूत होती है। अगर आप दृढ़ हैं, तो कुछ महीनों में आप बेसिक स्क्रिप्ट लिखने में सक्षम होंगे। जिम जाने की तरह, प्रोग्रामिंग भाषा सीखते समय धैर्य रखना होगा।

आप अकेले नहीं हैं: डेटा साइंस संसाधन

आपका डेटा साइंस सफ़र बाधाओं से भरा होगा। कभी आप कोड लिखते-लिखते अटक जाएँगे, कभी समझ नहीं आएगा कि आपकी स्क्रिप्ट सही से क्यों नहीं चल रही, और कभी ऐसा होगा कि किसी खास डेटा साइंस कार्य की शुरुआत कैसे करें—इसकी कोई सूझ ही नहीं होगी।

घबराने की ज़रूरत नहीं: आप अकेले नहीं हैं। डेटा साइंस—और व्यापक रूप से प्रोग्रामिंग इकोसिस्टम—की सबसे अच्छी बातों में से एक है कि इंटरनेट पर ढेरों संसाधन और जानकारी उपलब्ध है, जो आपके सामने आने वाली चुनौतियाँ पार करने में मदद कर सकते हैं। आपको बस सही सवाल पूछने होंगे ताकि सही जवाब मिलें।

यहाँ उन संसाधनों की सूची है जो आपकी डेटा साइंस यात्रा में बार-बार काम आएँगे:

• Stack Overflow: प्रोग्रामरों के लिए Delphi का ओरेकल। 1.6 करोड़ से अधिक उपयोगकर्ताओं के साथ, Stack Overflow प्रोग्रामरों के लिए सार्वजनिक प्रश्नोत्तर मंच है। यदि आपके Python या R स्क्रिप्ट में कोई समस्या है, तो संभव है कि आप समाधान Stack Overflow पर ही ढूँढ़ें।

• ट्यूटोरियल: रिग्रेशन एनालिसिस में दिक्कत? वेब स्क्रैपिंग कहाँ से शुरू करें समझ नहीं आ रहा? विषय पर कोई ट्यूटोरियल पढ़ना एक शानदार शुरुआती कदम हो सकता है। आप स्थापित प्लेटफ़ॉर्म्स, जैसे DataCamp, और यहाँ तक कि YouTube पर भी, ढेरों विषयों पर व्यापक ट्यूटोरियल पा सकते हैं।

• ऑनलाइन पाठ्यक्रम: अगर आप किसी विषय में विशेषज्ञ बनना चाहते हैं, अपनी कोडिंग स्किल्स को धार देना चाहते हैं, या बस डेटा साइंस के क्षितिजों का विस्तार करना चाहते हैं, तो कोई कोर्स शायद वही है जिसकी आपको तलाश है। बाज़ार में कई विकल्प हैं, जिनमें DataCamp भी शामिल है। हमारे विस्तृत पाठ्यक्रमों की सूची का मौका न चूकें।

• डेटा साइंस किताबें: किताबें हमेशा जानकारी का बेहतरीन स्रोत रहेंगी। पिछले वर्षों में डेटा साइंस पर बढ़ती संख्या में किताबें प्रकाशित हुई हैं और उनमें से कई ऑनलाइन निःशुल्क मिल जाती हैं। एक सिफारिश: O’Reilly किताबें।

• डॉक्यूमेंटेशन: अंत में, पैकेज डॉक्यूमेंटेशन का ज़िक्र ज़रूरी है। किसी अच्छे पैकेज या लाइब्रेरी का सबसे महत्वपूर्ण पहलू उसका डॉक्यूमेंटेशन होता है। यही उपयोगकर्ताओं के लिए पैकेज के उद्देश्य और काम करने के तरीके को समझने का प्राथमिक स्रोत है। भले ही यह आपकी सबसे रोमांचक पढ़ाई न हो, कई मामलों में आपके मसले का हल किसी पैकेज की ऐसी फ़ंक्शन या पैरामीटर में होगा, जिसके बारे में आपको डॉक्यूमेंटेशन पढ़ने तक पता ही नहीं था।

कोडिंग की कला

कुछ महीनों के कोडिंग अभ्यास के बाद आप अपने कौशल को लेकर अधिक आश्वस्त महसूस करेंगे। इस दौरान आप कई प्रक्रियाएँ, सिंटैक्स और कमांड्स आत्मसात कर चुके होंगे। बिना जाने, कोडिंग के स्वचालित पैटर्न उभरने लगेंगे, जो आपकी स्क्रिप्टिंग को अधिक प्रवाहपूर्ण बना देंगे।

आख़िरकार, आप बड़ी तस्वीर देखने लगेंगे: आपको समझ आएगा कि कोडिंग एक कला है। उदाहरण के लिए, आप समझेंगे कि किसी प्रोग्रामिंग समस्या को हल करने के कई तरीके होते हैं, लेकिन कुछ दूसरे से अधिक कुशल होते हैं। सच में, दक्षता की तलाश आपका काम दिशा देगी—चाहे वह आपका कोड लिखना हो या चलाना। इससे आप नई प्रोग्रामिंग रणनीतियाँ सीखेंगे।

एक और महत्वपूर्ण पहलू जिस पर आप ध्यान देना शुरू करेंगे, वह है पठनीयता। याद रखें, पठनीयता सिर्फ़ उन दूसरे प्रोग्रामरों के लिए नहीं है जिन्हें आपकी स्क्रिप्ट्स से जूझना पड़ सकता है, बल्कि आपके “भविष्य के आप” के लिए भी है। सिंटैक्स संरचना, वेरिएबल और फ़ंक्शन के नामकरण, स्पेसिंग और इंडेंटिंग जैसे कुछ तत्वों में छोटे बदलाव करके आपका कोड और आकर्षक दिख सकता है और अधिक समझ में आने वाला बन सकता है। साथ ही, कोड में टिप्पणियाँ लिखना और अपनी फ़ंक्शंस का डॉक्यूमेंटेशन करना, आपके और दूसरों—दोनों के लिए—जीवन बहुत आसान बना देगा।

सीखना कहाँ से शुरू करूँ?

हमने पहले डेटा साइंस को एक अंतर्विषयक क्षेत्र के रूप में परिभाषित किया जो डेटा से ज्ञान निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रोग्रामिंग, एल्गोरिदम और सांख्यिकी को जोड़ता है। हाँ, शुरुआत के लिए यह बहुत कुछ है। डेटा साइंस बहुत मांग वाला क्षेत्र है और नए आने वालों के लिए भारी पड़ना आसान है। अगर इससे कुछ दिलासा मिले तो यह जान लें कि डेटा साइंस में आने वाला हर व्यक्ति—अपनी पृष्ठभूमि चाहे जो हो—एक निश्चित सीखने की प्रक्रिया से गुज़रता है: तुरंत सब कुछ जानना नामुमकिन है।

तो फिर शुरुआत कहाँ से करें? इसका एक ही जवाब नहीं है, लेकिन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और गणित की बुनियाद के बिना आप अपने करियर में बहुत दूर नहीं जा पाएँगे। प्रोग्रामिंग के संदर्भ में, Python या R के अलावा, SQL का ज्ञान निश्चित ही आवश्यक है। जहाँ तक गणित और सांख्यिकी की बात है, डरें नहीं। इसमें अधिक समय लग सकता है, लेकिन आप अपने समय पर p-value क्या है या आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क क्या है—सीख लेंगे।

इस बीच, आप अपनी दृश्यता और नौकरी मिलने की संभावनाएँ बढ़ाने के लिए अन्य काम भी कर सकते हैं। एक अच्छा विचार है पोर्टफोलियो बनाना। इस संदर्भ में, हम हमारे हाल ही में लॉन्च किए गए DataCamp Workspace को आज़माने की सिफारिश करते हैं—एक ऑनलाइन वातावरण जहाँ आप कोड लिख सकते हैं, रोचक डेटा सेट्स का विश्लेषण करके अपने कौशल लागू कर सकते हैं, और अपना डेटा साइंस पोर्टफोलियो बना सकते हैं। इसके अलावा, आप इस क्षेत्र पर लेख लिख सकते हैं, डेटा साइंस प्रतियोगिताओं में भाग ले सकते हैं, या डेटा साइंस सर्टिफिकेशन कर सकते हैं।

सीखते रहें

यदि आपको लगता है कि पहली डेटा साइंस नौकरी मिलना ही सफ़र का अंत है, तो आप गलत हैं। डेटा साइंस गतिशील और तेज़ी से विकसित होने वाला क्षेत्र है। जो आज लोकप्रिय है, वह कल अप्रासंगिक हो सकता है। डेटा साइंस परिदृश्य की स्थिति का अंदाज़ा लगाने के लिए यह तस्वीर देखें।

स्रोत: FirstMark

हम इस तस्वीर से दो निष्कर्ष निकाल सकते हैं। पहला, डेटा साइंस जीवनपर्यंत सीखने की प्रक्रिया है। आपको सीखते रहना होगा, वरना अप्रासंगिक होने का जोखिम है।

दूसरा, वहाँ मौजूद सभी प्रोग्रामिंग भाषाएँ और तकनीकें सीख पाना असंभव है। इसलिए क्या सीखना है—यह अपने काम की ज़रूरतों और अपनी रुचि के अनुसार चुनें।

डेटा साइंस साधन है, लक्ष्य नहीं

यदि आप अपने काम की प्रासंगिकता संप्रेषित ही नहीं कर पाए, तो एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में आपके काम का मूल्य क्या है? यदि आप गहन और सूक्ष्म डेटा विश्लेषण करते हैं पर कोई समझ ही न पाए कि आप क्या कर रहे हैं, तो उसका अर्थ क्या?

डेटा साइंस का लक्ष्य डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना और उन्हें मूल्य सृजन में लगाना है। दूसरे शब्दों में, डेटा साइंस अपने आप में लक्ष्य नहीं है—यह मूल्य बनाने का साधन है। अच्छी संचार क्षमता, कहानी कहने की कला, और रचनात्मक सोच जैसी कुशलताएँ अंतर्दृष्टियों को मूल्य में बदलने की कुंजी हैं। इस संदर्भ में, जैसा ऊपर बताया गया, उद्योग को गैर-तकनीकी कौशलों से भी लाभ होता है।

शक्ति बड़ी, जिम्मेदारी भी बड़ी

यह शायद सबसे महत्वपूर्ण सीख है। हमारे जीवन की कुछ सबसे मूल्यवान एप्लिकेशनों और आविष्कारों के पीछे डेटा साइंस है। हमारा समाज तेज़ी से बदल रहा है—डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की विघटनकारी शक्ति से प्रेरित होकर, अन्य तकनीकों के साथ।

अनिश्चितता और गहरे परिवर्तनों के इस संदर्भ में, आलोचनात्मक और सतर्क बने रहना महत्वपूर्ण है। एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में हमारा रोज़ का काम ढेर सारे डेटा से निपटना, मॉडल बनाना, और अंतर्दृष्टियों को मूल्य में बदलना है—लेकिन हमें हमेशा कंप्यूटर से आगे जाकर अपने काम के सामाजिक प्रभावों पर स्वयं से प्रश्न करना चाहिए।

आलोचनात्मक और जवाबदेह होना, उद्योग के दुरुपयोगों को रोकने और एक न्यायपूर्ण भविष्य सुनिश्चित करने की पहली सीढ़ी है।

निष्कर्ष: (आप) डेटा बनेंगे, मेरे दोस्त

इस पोस्ट को समेटते हुए, हम आपके साथ आख़िरी सीख साझा करना चाहते हैं: डेटा साइंस न सिर्फ़ समाज को बदल रहा है, यह आपकी ज़िंदगी को भी हमेशा के लिए बदल देगा।

हम जिस दुनिया में रहते हैं, वह जटिल है। हम लगातार ऐसे प्रक्रियाओं और प्रणालियों से जूझते हैं जो हमारी समझ से परे हैं। उस जटिलता को साधने के लिए, हम मॉडलों के साथ काम करते हैं—जिन्हें वास्तविकता का सरलित निरूपण कहा जा सकता है। इसी क्रम में, डेटा साइंस हमें कई ऐसे मॉडल देता है जो दुनिया को समझने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, डेटाबेस प्रबंधन के लिए रिलेशनल मॉडल जानकारी को संरचित करने और जटिल घटनाओं का वर्णन करने में बहुत उपयोगी हो सकता है। सोशल नेटवर्क मॉडल हमें समझने में मदद कर सकते हैं कि सूचना व्यक्ति से व्यक्ति तक कैसे प्रवाहित होती है, या उन नेटवर्क्स की क्षमता का दोहन कैसे करें जिनका हम हिस्सा हैं। और भी रोचक बात यह है कि मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को शक्ति देने वाले गणितीय मॉडल न सिर्फ़ कंप्यूटरों के सीखने के लिए अहम हैं, वे मानव बुद्धि को देखने का नया दृष्टिकोण भी देते हैं—और इस तरह हमें स्वयं को गहराई से समझने में मदद करते हैं।

आख़िर में, एक और कारण है कि डेटा साइंस आपको बदलेगा। हम बिग डेटा के युग में जी रहे हैं। हर दिन ढेरों डेटा बनता और इकट्ठा किया जाता है। डेटा विभिन्न प्रकारों और स्रोतों की सूचनाओं के सिवा कुछ नहीं है। जैसे पढ़ना हमें किताबों और अन्य स्रोत पाठों से सीखने देता है, वैसे ही डेटा साक्षरता हमें डेटा से सीखने देती है। यह बड़ी बात है, क्योंकि डेटा किसी भी क्षेत्र—चाहे वह चिकित्सा, मनोविज्ञान और कला हो, या जलवायु परिवर्तन, खगोलशास्त्र और इतिहास—के अध्ययन को अभूतपूर्व तरीकों से संबोधित करने का अवसर देता है।

डेटा साइंस आपको डेटा का विश्लेषण करने के औज़ार देता है—उनका उपयोग आप क्या करते हैं, यह पूरी तरह आपकी कल्पनाशक्ति और जिज्ञासा पर निर्भर है। तो चलिए इस रोमांच को आगे बढ़ाएँ: वहाँ बाहर एक पूरी दुनिया है जो आपके द्वारा (पुनः) खोजे जाने का इंतज़ार कर रही है। शुरुआत करें ऑनलाइन अपने डेटा कौशल बनाकर।