What Does A Data Scientist Do in Hindi

 What Does A Data Scientist Do ?

 ( एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है ? )

बड़ा डेटा बड़ा व्यवसाय है। पहले से अधिक कंपनियां अपनी निर्णय लेने की प्रक्रिया में डेटा विज्ञान का उपयोग कर रही हैं और यहां तक कि अपने मुख्य उत्पाद के हिस्से के रूप में भी। फिनटेक स्टार्टअप्स से लेकर इनोवेटिव हेल्थकेयर कंपनियों तक, ज्यादा डेटा का मतलब है बेहतर फैसले, बेहतर उत्पाद और ज्यादा मुनाफा।

यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि डेटा वैज्ञानिकों - जो डेटा को संसाधित करने के लिए सिस्टम डिज़ाइन और निर्माण करते हैं - उच्च मांग में हैं। एक लेख में, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने डेटा साइंस को "21 वीं सदी की सबसे कामुक नौकरी" कहा है। और यह लगातार अपनी उच्च नौकरी की संतुष्टि और वेतन शुरू करने के लिए पिछले कई वर्षों से ग्लासडोर पर शीर्ष 10 नौकरियों में से एक है।

एक डेटा वैज्ञानिक वास्तव में क्या करता है? आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में नौकरी कहां पा सकते हैं? और जहाँ आप शुरू करने के लिए आवश्यक कौशल सीख सकते हैं? इन सवालों के जवाब जानने के लिए पढ़ते रहिए।

What Does a Data Scientist’s Job Involve ?

डेटा साइंटिस्ट की नौकरी क्या है?

जब आप एक वैज्ञानिक के बारे में सोचते हैं, तो आप शायद सफेद लैब कोट, टेस्ट ट्यूब, काले चश्मे और एक प्रयोगशाला के बारे में सोचते हैं। हालांकि काम का माहौल बिल्कुल एक जैसा नहीं लग सकता है, एक डेटा वैज्ञानिक इस अर्थ में एक वैज्ञानिक है कि उनका लक्ष्य एक ही है: पहले सही सवाल पूछना, और फिर उन सवालों के जवाब ढूंढना।

उदाहरण के लिए, डेटा वैज्ञानिक को क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एक प्रणाली डिजाइन करने के लिए कहा जा सकता है। सबसे पहले, उसे कुछ सवालों के जवाब देने और समस्या को अच्छी तरह से परिभाषित करने के लिए सुनिश्चित करने के लिए हितधारकों के साथ काम करने की आवश्यकता होगी। हम किस प्रकार की धोखाधड़ी की तलाश कर रहे हैं? हमारे पास किस डेटा तक पहुंच होगी? क्या डेटा मानकीकृत है, या इसे साफ करने की आवश्यकता है?

फिर, वह डेटा का विश्लेषण करने के लिए किन उपकरणों का उपयोग कर सकती है, इस बारे में कुछ निर्णय लेंगी। क्या वह बड़े डेटा विश्लेषण के लिए SMACK स्टैक का उपयोग करेगा? या एक बेहतर उपकरण है? फिर डेटा वैज्ञानिक को प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम को डिजाइन करने के लिए काम करना होगा जो वास्तव में डेटा को संभालेंगे और परिणामों की रिपोर्ट करेंगे। एक बार जब डिजाइन पूरा हो जाता है और हितधारकों ने इस पर हस्ताक्षर कर दिए हैं, तो यह वास्तव में सॉफ्टवेयर का निर्माण शुरू करने का समय है। कुछ मामलों में, डेटा वैज्ञानिक एक विनिर्देश लिखेंगे - कार्यक्रम कैसे काम करना चाहिए इसके नियमों की एक सूची - और फिर इसे डेवलपर्स या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की एक टीम को सौंप दें। अन्य मामलों में वह सीधे परियोजना का प्रबंधन कर सकती है।

डेटा वैज्ञानिक मौजूदा डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम में सुधार के लिए भी जिम्मेदार हैं। उदाहरण के लिए, एक मौजूदा धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रणाली में सुधार के लिए एक डेटा वैज्ञानिक लाया जा सकता है। वह इसके डिजाइन को देखती हैं और ऐसे तरीके खोजती हैं जिनसे इसे बेहतर बनाया जा सके - तेज, कम झूठी सकारात्मकता, या अधिक सटीक पहचान।

डेटा साइंटिस्ट के रूप में मुझे नौकरी कहां मिल सकती है?

लंबे समय तक, केवल सबसे बड़ी और सबसे अच्छी तरह से वित्त पोषित कंपनियों ने निर्णय लेने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग किया। लेकिन वह बदल गया है। अब उस कंप्यूटिंग शक्ति - और इसलिए डेटा प्रोसेसिंग पावर - को क्लाउड प्रदाताओं से सस्ते और आसानी से खरीदा जा सकता है, पहले से कहीं अधिक कंपनियां बड़े डेटा का उपयोग कर रही हैं। और इसलिए पहले से अधिक कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रख रही हैं।

फॉर्च्यून 500 कंपनियां हमेशा डेटा विज्ञान नौकरियों की तलाश शुरू करने के लिए एक अच्छी जगह हैं। इसी तरह की भूमिकाएँ - हालांकि बिल्कुल समान नहीं हैं - "व्यापार विश्लेषक", "डेटा विश्लेषक", "व्यावसायिक खुफिया विशेषज्ञ" या "डेटा इंजीनियर" कहे जा सकते हैं। ये सभी नौकरियां डेटा वैज्ञानिकों के लिए समान कर्तव्यों का पालन करती हैं, दिन-प्रतिदिन के काम में कुछ मामूली बदलाव के साथ।

डेटा वैज्ञानिक के रूप में नौकरी खोजने के लिए एक और बढ़िया जगह एक स्टार्टअप के साथ है। कई छोटी कंपनियां ऐसे उत्पाद विकसित कर रही हैं जो मौजूदा समस्याओं के लिए डेटा साइंस और बिग डेटा एनालिटिक्स को लागू करते हैं। उदाहरण के लिए, "फिनटेक" स्टार्टअप - "फाइनेंस" और "टेक्नोलॉजी" का एक संयोजन - ऐसे ऐप और प्लेटफ़ॉर्म बनाएं जो उपभोक्ताओं और व्यवसायों को बेहतर पूर्वानुमान, लक्ष्य और बजट बनाने के लिए अपने वित्तीय डेटा का विश्लेषण करने में मदद करें। अन्य स्टार्टअप स्वास्थ्य, अचल संपत्ति और यहां तक ​​कि रेस्तरां प्रबंधन के लिए भी यही सिद्धांत लागू कर रहे हैं।

दोनों बड़ी कंपनियों और बड़े डेटा का उपयोग करने वाले नए स्टार्टअप के साथ, अब डेटा विज्ञान में कैरियर की दिशा में काम करना शुरू करने का सही समय है

How Much Can I Earn as a Data Scientist?

डेटा साइंटिस्ट के रूप में मैं कितना कमा सकता हूं?

कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिक सबसे अधिक भुगतान किए जाने वाले पेशेवरों में से हैं। डेटा वैज्ञानिकों के लिए औसत वेतन $ 100,000 के स्तर के आसपास शुरू होता है, लेकिन स्थान के आधार पर इसमें वृद्धि या कमी हो सकती है। उदाहरण के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक के लिए औसत मुआवजा सैन फ्रांसिस्को $ 121,000 है, जबकि वाशिंगटन, डी.सी. में एक ही भूमिका औसतन $ 90,000 का भुगतान करती है।

What Skills Do I Need to Become a Data Scientist?

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए मुझे क्या कौशल चाहिए?

एक डेटा वैज्ञानिक मुख्य रूप से एक समस्या समाधान है। इतनी महत्वपूर्ण और विश्लेषणात्मक सोच कौशल एक आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक के लिए जरूरी है। इसके अलावा, आपको सांख्यिकी और सांख्यिकीय विश्लेषण की एक मजबूत समझ की आवश्यकता होगी। यह डेटा साइंटिस्ट के रूप में विश्लेषण करने के लिए आपके द्वारा सौंपे जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा से निष्कर्ष निकालने और उन्हें आकर्षित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है।

सॉफ़्टवेयर को संसाधित करने के लिए सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन करने के लिए, आपको प्रोग्रामिंग के साथ कुछ अनुभव होना भी आवश्यक है। पायथन डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे लोकप्रिय भाषा है। डेटा विश्लेषण के लिए इसकी कई रूपरेखा और पुस्तकालय बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करना आसान बनाते हैं। डेटा संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए SQL सबसे लोकप्रिय डेटाबेस तकनीक बनी हुई है, इसलिए संबंधपरक डेटाबेस की समझ होना भी सहायक है।

इसके अतिरिक्त, डेटा वैज्ञानिकों को उन्नत डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण तकनीकों को समझने की आवश्यकता है। इसमें मशीन लर्निंग जैसी नई और उभरती प्रौद्योगिकियाँ शामिल हैं, जो डेटा साइंटिस्ट के टूलकिट का महत्वपूर्ण हिस्सा बनी रहेंगी।

How Can I Learn Data Science?

मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?

कई डेटा वैज्ञानिक कंप्यूटर विज्ञान, गणित या किसी अन्य एसटीईएम क्षेत्र में स्नातक की डिग्री के साथ शुरू करते हैं, और फिर एक विशेष विषय में स्नातक अध्ययन के साथ जारी रखते हैं। लेकिन अगर आप यह देखना चाहते हैं कि बहुत सारे पैसे निवेश किए बिना डेटा साइंस आपके लिए सही है, तो सोलथन के फ्री डेटा साइंस को पायथन कोर्स के साथ आज़माएँ। छह मॉड्यूल और 127 क्विज़ के माध्यम से, आपको वास्तविक डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीकों और उपकरणों का अवलोकन मिलेगा। पाठ्यक्रम कई समस्याओं को हल करने के लिए डेटा को निगलना, विश्लेषण और कल्पना करने के लिए पाइथन में Numpy और पंडास मॉड्यूल का उपयोग करता है।

यदि आपके पास पहले से ही प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और अन्य विश्लेषणात्मक तरीकों की सामान्य समझ है, तो आप हार्वर्ड के ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम जैसे अधिक उन्नत पाठ्यक्रम के लिए तैयार हो सकते हैं। जब आप उस पाठ्यक्रम या अन्य स्नातक कार्यक्रमों से गुजरते हैं, तो सोलोर्न आपको अभ्यास के हमारे सूट और ऑनलाइन शिक्षण समुदाय के साथ मदद करने के लिए तैयार है।

Learning Soft Skills for a Data Science Career

डाटा साइंस करियर के लिए सॉफ्ट स्किल सीखना

जैसा कि हमने ऊपर उल्लेख किया है, तकनीकी कौशल जितना महत्वपूर्ण है, उतना ही जटिल विचारों को कम-तकनीकी दर्शकों, विशेष रूप से व्यावसायिक नेताओं और अधिकारियों से संवाद करने की क्षमता। जैसा कि आप डेटा विज्ञान सीख रहे हैं - या तो सोलोअर्ने या स्नातक पाठ्यक्रम के माध्यम से - एक ही समय में अपने संचार कौशल का अभ्यास करने का अवसर लें।

जैसा कि आप प्रत्येक नए विचार को सीखते हैं, इसे किसी मित्र या परिवार के सदस्य को इस तरह से समझाते हैं जो उनके लिए समझ में आता है। और सोचें कि वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए आप क्या सीख रहे हैं। ऐसा करने से, आप अपने ज्ञान को लागू करने और जटिल विषयों को समझने में दूसरों की मदद करने के लिए बहुमूल्य अभ्यास प्राप्त करेंगे।

आप नि: शुल्क सोलोर्नल चर्चा मंचों में भाग लेकर अपने नरम कौशल का अभ्यास भी कर सकते हैं। आपके पास नए शिक्षार्थियों को पाठ्यक्रम सामग्री के माध्यम से अपने तरीके से काम करने में मदद करने का अवसर होगा। नए शिक्षार्थियों को डेटा विज्ञान अवधारणाओं की व्याख्या करके, आप स्वयं को बेहतर जानकारी बनाए रखने में मदद करेंगे और साथ ही साथ अपने संचार कौशल को भी बढ़ावा देंगे।

तो क्या आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर में कूदने के लिए तैयार हैं? यदि हां, तो फ्री सोलोर्नल डेटा साइंस कोर्स शुरू करें और आज ही शुरू करें।