डेटा, एआई और क्लाउड पाठ्यक्रम

डेटा साइंस विशेषज्ञता का एक ऐसा क्षेत्र है जो डेटा से जानकारी प्राप्त करने पर केंद्रित है। प्रोग्रामिंग कौशल, वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और अन्य तकनीकों का उपयोग करते हुए, डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करके उपयोगी निष्कर्ष निकालते हैं।

आपको पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषा सीखनी होगी और गणित और सांख्यिकी के सिद्धांतों में महारत हासिल करनी होगी। डेटा विश्लेषण विधियों और डेटा साइंस टूल्स का ज्ञान भी आवश्यक है। डेटा साइंस सीखने के कई तरीके हैं। डिग्री या विश्वविद्यालय अध्ययन जैसी औपचारिक शिक्षा के अलावा, ऐसे कई अन्य संसाधन भी उपलब्ध हैं जो आपको अपनी गति से सीखने में मदद करेंगे। ऑनलाइन कोर्स और ट्यूटोरियल के साथ-साथ किताबें, वीडियो और अन्य सामग्री भी उपलब्ध हैं।

गणित और सांख्यिकी के ज्ञान के साथ-साथ, डेटा वैज्ञानिकों को पायथन, आर और एसक्यूएल जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में कौशल की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डेटा साइंस में बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की क्षमता, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा रैंगलिंग और डेटाबेस प्रबंधन का ज्ञान होना आवश्यक है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में कौशल भी उपयोगी हो सकते हैं।

पेशेवर स्तर पर, लगभग हर उद्योग किसी न किसी हद तक डेटा साइंस का उपयोग कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा संगठन बीमारियों का पता लगाने और उनका इलाज करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जबकि वित्तीय कंपनियां धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने के लिए इसका उपयोग करती हैं। सभी प्रकार के उद्योग मार्केटिंग के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जैसे कि अनुशंसा प्रणाली बनाना और ग्राहक के कंपनी छोड़ने का विश्लेषण करना।

जी हां, डेटा साइंस अमेरिका और दुनिया भर में सबसे तेजी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक है। यह सबसे अधिक वेतन वाली नौकरियों में से भी एक है। पेस्केल के आंकड़ों के अनुसार, अनुभवी डेटा साइंटिस्ट औसतन $97,609 कमाते हैं और अमेरिका में उनकी संतुष्टि रेटिंग पांच में से चार स्टार है।

यहां कुछ बातों पर ध्यान देना आवश्यक है। सबसे पहले, डेटा साइंस की डिग्री प्राप्त करना काफी प्रतिस्पर्धी हो सकता है, जिसके लिए अक्सर लगातार उच्च अंक प्राप्त करना अनिवार्य होता है। इसी प्रकार, डेटा साइंस के लिए आवश्यक कई कौशलों के लिए गहन अध्ययन और धैर्य की आवश्यकता होती है। सभी आवश्यक बुनियादी बातों में महारत हासिल करने में कई महीने लग सकते हैं, साथ ही प्रवेश स्तर की नौकरी पाने के लिए काफी व्यावहारिक अनुभव की भी आवश्यकता होती है।

जी हां, आपको पायथन, आर, एसक्यूएल, जावा और सी/सी++ जैसी भाषाओं में कुछ कोडिंग अनुभव की आवश्यकता होगी। हालांकि, अपेक्षाकृत सरल सिंटैक्स के कारण, पायथन प्रोग्रामिंग भाषा अक्सर नए लोगों के बीच पसंदीदा विकल्प होती है।

जिन लोगों को कोडिंग का कोई पूर्व अनुभव या गणितीय पृष्ठभूमि नहीं है, उन्हें एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आमतौर पर 7 से 12 महीने के गहन अध्ययन की आवश्यकता होती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि केवल डेटा साइंस के सैद्धांतिक आधार को सीखने से आप वास्तविक डेटा साइंटिस्ट नहीं बन जाते।

एक बार जब आप डेटा साइंस की बुनियादी बातों में महारत हासिल कर लेते हैं, तो आप मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा एनालिसिस, बिजनेस एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग और अन्य कई क्षेत्रों में विशेषज्ञता हासिल कर सकते हैं।