मांग में चल रही डेटा स्किल्स
डेटा उद्योग के लिए भविष्य उज्ज्वल दिख रहा है। वैश्विक स्तर पर, बिग डेटा बाजार 2027 तक US$103 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है। और जैसे-जैसे अधिक कंपनियां अपना व्यवसाय डेटा पर बना रही हैं, वैसे-वैसे ऐसे लोगों की आवश्यकता बढ़ रही है जो इसे प्रबंधित, विश्लेषित और प्रस्तुत करना जानते हों। इस प्रकार, मजबूत डेटा स्किल्स इस उद्योग में प्रवेश करने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए आवश्यक हैं।
बिग डेटा के उभार के बाद से डेटा प्रोफेशनल्स की मांग उच्च रही है। यह रुझान धीमा पड़ने के कोई संकेत नहीं दिखा रहा है, इसलिए हमने उद्योग में सबसे ज्यादा मांग वाली कुछ डेटा स्किल्स को रौशन किया है।
1. Python स्किल्स
Python एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है और डेटा प्रोफेशनल्स के लिए एक अनिवार्य स्किल है। 2017 में, Forbes ने रिपोर्ट किया कि Python में पिछले वर्ष की तुलना में 456% की वृद्धि हुई, जिसका एक कारण भाषा की डेटा उद्योग में उपयोगिता है।
डेटा एनालिटिक्स के लिए, Python का मुकाबला करना मुश्किल है। भाषा का सहज सिंटैक्स हमें डेटा सिस्टम्स को आसानी और तेजी से बनाने और प्रबंधित करने देता है।
साथ ही, बहुत से लोग डेटा कार्य के लिए इस भाषा का उपयोग करते हैं, इसलिए कई तैयार पैकेज और फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं, जिसका मतलब है कि शुरू से बनाने की जरूरत बहुत कम पड़ती है। उदाहरण के लिए, लोकप्रिय pandas लाइब्रेरी में डेटा स्ट्रक्चर्स और जटिल डेटा सेट्स को संशोधित, विश्लेषित और प्रस्तुत करने के लिए अनेक टूल्स हैं।
हम बहुत सारा डेटा जनरेट करते हैं, और उसे व्यवस्थित करने और संशोधित करने की जरूरत पहले से कहीं ज्यादा महत्वपूर्ण हो गई है। Python के साथ डेटा एनालिटिक्स बिल्कुल समझ में आता है—यही वजह है कि यह कई कंपनियों के टेक स्टैक का केंद्रीय हिस्सा है।
Python डेटा विज़ुअलाइज़ेशन—सरल और इंटरएक्टिव दोनों—के लिए भी बेहतरीन विकल्प है। फिर, लाइब्रेरीज़ और पैकेजों की व्यापक रेंज का अर्थ है ढेरों विकल्प।
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2. SQL और NoSQL स्किल्स
हालांकि SQL 60 के दशक से मौजूद है, इसकी महत्ता कम करके नहीं आंकी जा सकती, न ही इसकी आज की प्रासंगिकता। Emsi के शोध के अनुसार, मई 2021 में ही 217,968 अद्वितीय जॉब पोस्टिंग्स में SQL का उल्लेख था।
SQL का अर्थ है Structured Query Language। डेटा उद्योग की यह अनिवार्य भाषा एक महत्वपूर्ण काम करती है: यह हमें रिलेशनल डेटाबेस के साथ संवाद करने और उनसे प्रश्न (क्वेरीज़) पूछने देती है। आप SQL को एक भाषा और एक डेटाबेस प्रकार—दोनों के रूप में समझ सकते हैं।
दुनिया में इतना सारा डेटा होने के कारण, हमें उसे प्रभावी ढंग से स्टोर करने और जरूरत पड़ने पर जानकारी निकालने के तरीके चाहिए। सभी आकारों और सभी उद्योगों की कंपनियों में डेटाबेस पसंदीदा समाधान हैं।
हमारे पास रिलेशनल या SQL डेटाबेस हैं, जो डेटा पॉइंट्स के बीच रिश्तों के अनुसार संरचित होते हैं, और नॉन-रिलेशनल या NoSQL डेटाबेस, जो कम संरचित होते हैं और जटिल डेटा की बड़ी मात्रा को संभालने में सक्षम होते हैं।
डेटा उद्योग में आगे बढ़ने के लिए, आपको दोनों प्रकार के डेटाबेस प्रबंधित करने और इन्हें क्वेरी करने के लिए SQL और इसके वेरिएंट्स का उपयोग कर जानकारी निकालने में सक्षम होना चाहिए।
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3. R स्किल्स
एक सांख्यिकी पावरहाउस, R विश्वभर में शैक्षणिक अनुसंधान की पसंदीदा भाषा है। डेटा कार्यों में इसकी लचीलेपन और बहुमुखी प्रतिभा के कारण यह डेटा उद्योग में भी व्यापक रूप से उपयोग होती है।
पहले सांख्यिकीविदों द्वारा सांख्यिकीय कंप्यूटिंग के लिए बनाई गई, R का उपयोग डेटा की खोज, मॉडलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जा सकता है। यह डेटा को हैंडल, स्टोर और विश्लेषित कर सकती है और सांख्यिकीय मॉडलिंग कर सकती है।
कई मशीन लर्निंग इंजीनियर्स, डेटा साइंटिस्ट्स और एनालिस्ट्स के लिए R पसंदीदा भाषा है। इस प्रकार, डेटा प्रोफेशनल्स के काम में सहायक और R की क्षमताओं का विस्तार करने वाले पैकेजों और लाइब्रेरीज़ की भरमार है। उदाहरण के लिए, 2017 में Revolution Analytics ने नोट किया कि Comprehensive R Analysis Network (CRAN)—R टूल्स का सार्वजनिक रिपॉजिटरी—पर 10,000 से अधिक पैकेज उपलब्ध थे।
लेखन के समय (जून 2022), Pluralsight के Technology Index में डेटा के लिए R शीर्ष स्थान पर है, जो हर महीने अरबों डेटा पॉइंट्स को एकत्र कर विभिन्न टेक टूल्स और स्किल्स की ग्रोथ रेट और लोकप्रियता दिखाता है।
सिर्फ मांग में ही नहीं, R स्किल्स आईटी और डेटा में सबसे अधिक भुगतान वाली स्किल्स में से हैं।
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4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन स्किल्स
डेटा में रहस्य छिपे होते हैं, और उन्हें निकालकर सभी के लिए समझने योग्य प्रारूप में बदलना डेटा प्रोफेशनल्स का काम है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा के ग्राफिक प्रतिनिधित्व होते हैं; वे हमें जटिल जानकारी को संक्षिप्त और आसानी से पढ़ी जाने वाली चीज़ में बदलने में मदद करते हैं। आखिरकार, अच्छी तरह से प्रस्तुत डैशबोर्ड या ग्राफिक रूप से समृद्ध रिपोर्ट, अंकों की पंक्तियों और स्तंभों की तुलना में कहीं अधिक प्रभावशाली होती है।
विज़ुअलाइज़ेशन हमें वेरिएबल्स के बीच अंतर पहचानने और ऐसे पैटर्न खोजने में भी मदद कर सकते हैं जो टेबल फॉर्मेट में आसानी से नहीं दिखते, जिससे वे विश्लेषण के लिए उपयोगी टूल बनते हैं।
क्योंकि सभी आकारों और क्षेत्रों के व्यवसायों को ऐसे लोगों की जरूरत होती है जो डेटा इनसाइट्स को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करना जानते हों, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन स्किल्स वाले लोगों की मांग लगातार बढ़ रही है।
डेटा प्रोफेशनल्स अपने निष्कर्षों को दृश्य प्रारूप में संप्रेषित करने के लिए कई टूल्स का उपयोग करते हैं, जिनमें Python, R, Tableau, Power BI और स्प्रेडशीट्स शामिल हैं।
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5. मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा संसाधन (NLP) स्किल्स
वैश्विक मशीन लर्निंग बाजार 2029 तक प्रभावशाली US$209 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, और इस प्रकार की डेटा स्किल्स वाले लोगों की मांग भी उसी अनुरूप बढ़ रही है।
2020 के आँकड़े दिखाते हैं कि 82% संगठनों को मशीन लर्निंग क्षमताओं वाले लोगों की आवश्यकता थी, जबकि केवल 12% ने कहा कि मशीन लर्निंग प्रोफेशनल्स की आपूर्ति पर्याप्त थी।
आज की डेटा-फॉरवर्ड दुनिया में ऐसा सेक्टर ढूंढना कठिन है जो किसी न किसी रूप में मशीन लर्निंग पर निर्भर न हो। चाहे ROI का पूर्वानुमान हो, भविष्य की इन्वेंट्री जरूरतों का आकलन, या उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी—मशीन लर्निंग पर्दे के पीछे काम कर रही होती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक उपक्षेत्र, प्राकृतिक भाषा संसाधन (NLP), भी डेटा उद्योग में उभर रहा है। टेक्स्ट में उपयोगी जानकारी का खजाना होता है, और NLP-आधारित माइनिंग तकनीकें डेटा प्रोफेशनल्स को जल्दी से वही ढूंढने में मदद करती हैं जो वे चाहते हैं।
इसका मतलब यह भी है कि हमारे कंप्यूटर टेक्स्ट को पार्स कर सकते हैं और डेटा को अर्थपूर्ण तरीके से व्यवस्थित कर सकते हैं, जिससे डेटा प्रोफेशनल्स विशाल मात्रा में पाठ्य डेटा का प्रभावी विश्लेषण कर पाते हैं।
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6. Amazon Web Services (AWS) और क्लाउड-चालित कंप्यूटिंग स्किल्स
सार्वजनिक और निजी संगठनों द्वारा पहले से अधिक डेटा एकत्र और संग्रहीत किए जाने के साथ, उन्हें जानकारी की इस विशाल मात्रा को प्रबंधित करने के लिए एक चतुर तरीका चाहिए था—जो बड़े ऑन-साइट सर्वर्स (या संबंधित मेंटेनेंस लागत) की मांग न करे।
कई संस्थाओं के लिए क्लाउड-आधारित सेवाएं पसंदीदा समाधान हैं। Amazon Web Services (AWS) जैसे डिजिटल उत्पाद क्लाइंट्स को डेटा लेक्स में बेजोड़ मात्रा में जानकारी एकत्र करने देते हैं, और वे विश्लेषण में सहायक इन-बिल्ट टूल्स भी प्रदान करते हैं।
जो डेटा प्रोफेशनल्स अपनी डेटा स्किल्स को मांग के अनुरूप बनाना चाहते हैं, उन्हें क्लाउड कंप्यूटिंग का ज्ञान बढ़ाने में निवेश करना चाहिए। Statista के अनुसार, AWS दुनिया की सबसे लोकप्रिय क्लाउड सेवा है, जिसके पास Q1 2022 में 33% मार्केट शेयर था।
AWS के अलावा, Microsoft Azure और Google Cloud Platform की बुनियादी समझ होना—जिनके क्रमशः 21% और 10% मार्केट शेयर हैं—भी उपयोगी है।
बेशक, यह सिर्फ उन सिस्टम्स को जानने के बारे में नहीं है जिनका कंपनियां उपयोग करती हैं। यह अपने डेटा आर्किटेक्चर और सिस्टम्स को स्केल करने में सक्षम होने के बारे में भी है—जो क्लाउड आपको करने देता है। उदाहरण के लिए, आप बहुत बड़े डेटासेट को लोकल एनवायरनमेंट में फिट नहीं कर सकते, या हो सकता है आपके डिवाइस से अधिक हार्डवेयर पावर की जरूरत हो।
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7. Extract, Transform, Load (ETL) स्किल्स
डेटा इंजीनियरिंग स्किल्स की भारी मांग है। DICE की 2020 Tech Job Report ने दिखाया कि डेटा इंजीनियरिंग सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली नौकरी थी, जिसने डेटा साइंस को भी पीछे छोड़ दिया। Extract, transform, and load (ETL) एक डेटा इंजीनियरिंग स्किल है जो हमें बिग डेटा को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करने में मदद करती है।
अपनी तकनीकी क्षमता में ETL स्किल्स होने से, आप वे डेटा पाइपलाइंस बना सकते हैं जिनकी जरूरत डेटा एकत्र करने, उसे आवश्यक प्रारूप में बदलने और फिर उसे डेटा स्टोरेज सिस्टम्स में लोड करने के लिए पड़ती है।
ETL का मतलब है कि आप विभिन्न स्रोतों—संरचित और असंरचित दोनों—से डेटा एकत्र कर सकते हैं और उसे उपयोगी और पठनीय बना सकते हैं—जो किसी भी डेटा-चालित परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा करने के लिए सभी कंपनियों को चाहिए।
2022 में Cord के सर्वे में 1,600 डेटा प्रोफेशनल्स ने ETL को ‘प्राथमिक’ स्किल के रूप में नामित किया।
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8. सांख्यिकी (Statistics) स्किल्स
डेटा में काम करने के लिए आपको सांख्यिकी या गणित में मास्टर्स या पीएच.डी. की आवश्यकता नहीं है, लेकिन कई प्रमुख अवधारणाओं की ठोस समझ महत्वपूर्ण है।
एक क्षेत्र के रूप में सांख्यिकी जानकारी को एकत्रित, व्यवस्थित, विश्लेषित और व्याख्यायित करने के बारे में है, इसलिए आप देख सकते हैं कि गणितीय सांख्यिकी और डेटा साइंस प्रथाओं के बीच काफी ओवरलैप है।
कुछ सांख्यिकीय सिद्धांतों और तकनीकों की समझ होने का मतलब है कि डेटा प्रोफेशनल्स ‘मजबूत’ गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल बना सकते हैं, और जिस डेटा का वे विश्लेषण कर रहे हैं उसे ठीक से समझ सकते हैं।
यदि आप अपनी गणितीय क्षमताओं को मजबूत करना चाहते हैं, तो सिग्निफिकेंस, प्रायिकता (probability), परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) और रिग्रेशन का कार्यसाधक ज्ञान रखने का लक्ष्य रखें।
बेसियन सोच—नई साक्ष्य या डेटा के आधार पर प्रायिकताओं की गणना और अद्यतन करने के सिद्धांत पर आधारित एक विचारधारा—AI तकनीकों के साथ काम करने वालों के लिए भी उपयोगी है।
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DataCamp सांख्यिकी और प्रायिकता पर 70 से अधिक कोर्स प्रदान करता है, ताकि आप अपनी पसंदीदा टेक्नोलॉजी चुन सकें और अपनी सांख्यिकीय तकनीकों को निखार सकें।
9. AI स्किल्स
AI-संचालित टूल्स का उपयोग और फाइन-ट्यून करना जानना डेटा प्रोफेशनल्स को एनालिटिक्स पावरहाउस में बदल सकता है, जो AI सहायता के बिना काम करने वालों की तुलना में विशाल डेटा सेट्स को बहुत तेज़ी से संकलित और विश्लेषित कर सकते हैं।
ZDNet रिपोर्ट करता है कि हर महीने लगभग 10,000 AI और डेटा साइंस नौकरियां खुलती हैं, और कई कंपनियां ऐसे लोगों की तलाश करती हैं जो ऑफ-द-शेल्फ समाधान समझते हों और डीप लर्निंग व न्यूरल नेटवर्क सिस्टम्स का गहरा ज्ञान रखते हों।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक विशाल क्षेत्र है जो मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने वाले सभी टूल्स और तकनीकों को समेटे हुए है—इसमें मशीन लर्निंग और NLP जैसी डेटा उद्योग की मुख्य तकनीकें भी शामिल हैं।
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हम मानव बुद्धिमत्ता का सन्निकटन कैसे करते हैं? AI Fundamentals में बुनियादी अवधारणाओं को समझें।
अलग-अलग डेटा भूमिकाओं के लिए अलग स्किल्स
ऊपर कवर की गई डेटा स्किल्स सभी डेटा प्रोफेशनल्स के लिए उपयोगी हैं, लेकिन कुछ भूमिकाओं में निश्चित स्किल्स का गहन ज्ञान आवश्यक होगा।
उदाहरण के लिए, ठोस मशीन लर्निंग समझ के बिना आप मशीन लर्निंग इंजीनियर नहीं बन सकते। इसी तरह, SQL और NoSQL का अच्छा कार्यसाधक ज्ञान हुए बिना आपको डेटाबेस प्रशासक की नौकरी नहीं मिलेगी। दूसरी ओर, एंट्री-लेवल डेटा एनालिस्ट की नौकरी के लिए आपको संभवतः उन्नत ETL स्किल्स की जरूरत नहीं होगी।
तो प्रत्येक डेटा भूमिका में कौन-सी स्किल्स सबसे महत्वपूर्ण हैं? नीचे दिए इन्फोग्राफिक पर नज़र डालें:
निष्कर्ष
डेटा उद्योग उभार पर है और डेटा प्रोफेशनल्स की दुनिया भर में मांग है। अपने सपनों की डेटा नौकरी पाने के लिए उन मुख्य तकनीकी स्किल्स को विकसित करना जरूरी है जो नियोक्ता ढूंढते हैं—और अधिक जानने के लिए DataCamp Jobs पर नवीनतम डेटा नौकरियां देखें।
चाहे आप डेटा पाइपलाइन के विश्लेषण छोर पर काम करना चाहें, क्लाउड में डेटा आर्किटेक्चर और सिस्टम्स विकसित करना चाहें, या उन्नत NLP टूल्स बनाना चाहें—DataCamp आपकी मदद कर सकता है।
सिर्फ आकर्षक कोर्स ही नहीं, हम तकनीकों और टूल्स में संसाधनों का एक समृद्ध पुस्तकालय भी प्रदान करते हैं जो आपके सीखने को समर्थन और पुख्ता करता है।
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