data science kya hai in hindi – data scientist kaise bane salary cource tips career scope

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डेटा साइंस तेजी से वर्षों में एक लोकप्रिय कैरियर विकल्प बन गया है। कृत्रिम बुद्धि और अन्य क्षेत्रों की बढ़ती संभावनाओं के साथ, डेटा विज्ञान अनुसंधान और कार्य का एक प्रासंगिक क्षेत्र बन गया है।

यदि आप भी करियर के रूप में डेटा साइंस में रुचि रखते हैं, तो यह ब्लॉग आपको इसकी क्षमता के बारे में जानकारी प्रदान करने में मदद करेगा। आइए हम डेटा विज्ञान की बुनियादी बातों से शुरू करते हैं और अन्य आवश्यक प्रश्नों पर आगे बढ़ते हैं।

डेटा साइंस क्या है?

डेटा विज्ञान एक बहु-विषयक डोमेन है जो पैटर्न और अन्य घटनाओं का अध्ययन करने के लिए सांख्यिकी, एल्गोरिदम, डेटा विश्लेषण और मशीन सीखने की तकनीक का उपयोग करता है। तब प्राप्त की गई अंतर्दृष्टि को कई अलग-अलग वैज्ञानिक और तकनीकी क्षेत्रों में समस्या-समाधान और आगे के शोध के लिए उपयोग किया जाता है।

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

डेटा वैज्ञानिकों ने डेटा का अध्ययन करने के लिए रुझान या विशेषताओं का विचार किया। वे डेटा की समझ बनाने के लिए कई प्रासंगिक तकनीकों और शोध मॉडलों को नियुक्त करते हैं। इसके बाद वे जो निष्कर्ष निकालते हैं उसका उपयोग व्यवसायों और एजेंसियों को महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। फिर इन परिणामों का उपयोग व्यवसायों द्वारा नीतियों और उत्पादों को बेहतर बनाने और डिजाइन करने के लिए किया जा सकता है।

इसके अलावा, डेटा वैज्ञानिक डेटा विज्ञान में उपयोग किए जाने वाले उपकरणों को विकसित करने में भी मदद कर सकते हैं। वे एल्गोरिदम बनाने, परीक्षण करने और अनुसंधान करने और अन्य उपकरण बनाने में मुख्य भूमिका निभाते हैं।

भूमिका प्रमुख ज़िम्मेदारियाँ
आँकड़े वाला वैज्ञानिक डेटा का अध्ययन और विश्लेषण करना, अनुसंधान उपकरण और एल्गोरिदम का उपयोग करना और निर्माण करना, डेटा के आधार पर उपयोगी अंतर्दृष्टि के साथ कंपनियों या व्यवसायों को प्रदान करना

डेटा साइंस में करियर क्यों बनाएं?

सभी प्रकार के व्यवसाय आज अपने और अपने ग्राहकों दोनों के लिए बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा विज्ञान और विश्लेषण में निवेश करते हैं। डेटा वैज्ञानिक अधिकांश कंपनियों और टीमों के लिए एक संपत्ति बन गए हैं।

डेटा साइंस का स्कोप

• भारत में, स्वास्थ्य सेवा, फार्मास्यूटिकल्स, बैंकिंग, दूरसंचार, ई-कॉमर्स और मीडिया जैसे प्रमुख क्षेत्रों में डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है।

• डेटा साइंस नौकरियों की बात करें तो भारत अमेरिका के बाद दूसरे स्थान पर है। प्रत्येक 10 डेटा साइंस या एनालिटिक्स नौकरियों में से 1 का हिसाब भारत के पास है। ( भारत क्वार्ट्ज )

• अभी भारत में 50,000 से अधिक डेटा साइंस जॉब की रिक्तियां हैं, जिसका अर्थ है कि कुशल नौकरी चाहने वालों के लिए आगे देखने के लिए बहुत सारे अवसर हैं। ( बिजनेस टुडे )

डाटा साइंस की मांग

• वर्तमान में, डेटा वैज्ञानिकों का सबसे बड़ा नियोक्ता बैंकिंग और वित्त क्षेत्र है, जिसमें कुल डेटा विज्ञान नौकरियों का लगभग 44% शामिल है। 2020 तक, भारत कृषि और विमानन जैसे क्षेत्रों में फैले 39,000 अधिक डेटा साइंस जॉब्स बनाएगा। ( बिजनेस टुडे )

• विकासशील प्रौद्योगिकियों का मतलब है कि डेटा विज्ञान में एआई, साइबर सुरक्षा, अंतरिक्ष अन्वेषण और चालक रहित परिवहन जैसे क्षेत्रों में भी बड़ी मांग होगी। ( द इकॉनॉमिक टाइम्स )

डेटा विज्ञान में कैरियर के पेशेवरों और विपक्ष

पेशेवरों विपक्ष
नौकरी के बहुत से रास्ते खुल गए कई विषयों और उपकरणों के अच्छे ज्ञान की आवश्यकता है
प्रमुख क्षेत्रों में उच्च मांग स्वतंत्र अनुसंधान कार्य के लिए कम संभावनाएँ
गणितीय और सांख्यिकीय कौशल का रचनात्मक अनुप्रयोग डेटा विश्लेषण परिणामों का उपयोग क्षेत्र या कंपनी की जरूरतों और मांगों द्वारा नियंत्रित किया जाता है

डेटा साइंस के लिए योग्यता आवश्यक

चूंकि डेटा विज्ञान समस्या को हल करने और विश्लेषण करने के लिए एक बहु-विषयक दृष्टिकोण का उपयोग करता है, आपको डेटा वैज्ञानिक बनने से पहले गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान में एक मजबूत पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है। उम्मीदवारों को प्रोग्रामिंग भाषाओं का अच्छा ज्ञान और प्रासंगिक कार्य अनुभव के साथ प्राथमिकताएं दी जाती हैं।

डिग्री अध्ययन क्षेत्र
स्नातक गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, आईटी, इंजीनियरिंग, भौतिकी
मास्टर्स डेटा साइंस, एप्लाइड मैथ्स या संबंधित क्षेत्र

डेटा वैज्ञानिकों का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत भी अपने क्षेत्रों में पीएचडी अर्जित करता है। अपने विश्वविद्यालय के हिस्से के रूप में या एड-ऑन कौशल के रूप में प्रोग्रामिंग कौशल सीखना महत्वपूर्ण है। ऑनलाइन पाठ्यक्रम और प्रमाणपत्र, इंटर्नशिप और कार्य अनुभव भी एक डेटा विज्ञान कैरियर में एक लंबा रास्ता तय करते हैं।

 

भारत में डेटा विज्ञान की नौकरी

आइए भारत में डेटा विज्ञान और संबंधित नौकरियों के लिए रिक्तियों को देखें।

नौकरियां नौकरी वास्तव में राक्षस लिंक्डइन कुल
डाटा साइंस 5.2k 516 125 5.9k 11.7k
तथ्य विश्लेषक 2.7k 351 491 2.3K 5.8k
डाटा इंजीनियरिंग 6.9k 407 294 3.9k 11.5k
व्यापार विश्लेषक 9.4k 334 2.1k 4.5k 16.3k
सांख्यिकीय विश्लेषक 137 38 2 131 308
मशीन लर्निंग 6.4k 156 188 5.5k 12.2k

नोट : ऊपर दिया गया डेटा अंतिम बार मार्च 2019 में अपडेट किया गया था। यह परिवर्तन के अधीन है।

 

डेटा विज्ञान वेतन

कौशल और अनुभव के अनुसार औसत डेटा विज्ञान की नौकरी का वेतन अलग-अलग हो सकता है। यहां डेटा विज्ञान और संबंधित नौकरी भूमिकाओं के लिए औसत वार्षिक वेतन डेटा है।

कार्य की भूमिका औसत वार्षिक वेतन (0-3 वर्ष का अनुभव) वेतन सीमा (एलपीए)
आँकड़े वाला वैज्ञानिक 6.3 लाख है 3 से 20
तथ्य विश्लेषक 4.9 लाख है 1.9 से 8.2
डाटा इंजीनियर 5 लाख ३.४ से २०
व्यापार विश्लेषक 5.8 लाख है 2.5 से 10
मशीन लर्निंग इंजीनियर 7 लाख ३.२ से २०
सांख्यिकीय विश्लेषक 5.8 लाख है 1.9 से 10

 

 

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सामान्य कैरियर पथ

डेटा वैज्ञानिक बनने के कुछ सामान्य तरीके यहां दिए गए हैं।

कैरियर पथ 1 :
कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक की डिग्री प्राप्त करें → बिग डेटा / डेटा एनालिटिक्स में प्रमाण पत्र प्राप्त करें → किसी फर्म में डेटा साइंटिस्ट या इंजीनियर इंटर्न या कर्मचारी के रूप में शामिल हों।

कैरियर पथ 2 :
एप्लाइड गणित या सांख्यिकी में स्नातक और / या मास्टर डिग्री अर्जित करें → प्रोग्रामिंग भाषाओं और डेटा साइंस / एनालिटिक्स में पूरा ऑनलाइन पाठ्यक्रम → कागले जैसे प्लेटफार्मों पर पूरी परियोजनाएं और एक पोर्टफोलियो का निर्माण → डेटा विज्ञान में नौकरियों के लिए आवेदन करें

कैरियर पथ 3 :
भौतिकी में स्नातक की डिग्री प्राप्त करें → प्रोग्रामिंग भाषाओं में ऑनलाइन पाठ्यक्रम लें → डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में पेशेवर प्रमाणपत्र इकट्ठा करें → इंटर्न या डेटा साइंटिस्ट या मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में नौकरी प्राप्त करें

कैरियर पथ 4 :
व्यवसाय प्रशासन में स्नातक की डिग्री प्राप्त करें → डाटा साइंस या मार्केटिंग / बिजनेस एनालिटिक्स → इंटर्न में मास्टर डिग्री के लिए ऑप्ट या डेटा विश्लेषक के रूप में नौकरी खोजें

 

डेटा साइंस में नौकरी पाने के टिप्स

ये कुछ आवश्यक कौशल हैं जिन्हें आपको डेटा साइंस में अपना करियर बनाना होगा।

1. मजबूत गणितीय और सांख्यिकीय कौशल का निर्माण

लागू गणित और सांख्यिकी में एक ठोस आधार डेटा विज्ञान में बहुत मददगार हो सकता है। यह बड़ी कंपनियों द्वारा एकत्र किए गए डेटा और डेटा रुझानों के बड़े संस्करणों का विश्लेषण करने के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है।

2. प्रोग्रामिंग भाषा सीखें

पायथन और आर जैसी भाषाएं डेटा साइंस करियर में बढ़त हासिल करने के लिए बहुत प्रासंगिक हैं। बड़े डेटा के साथ काम करने के लिए कोड को जानना भी आवश्यक है।

3. पाठ्यक्रम और प्रमाणपत्र

ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों तरह के प्रासंगिक और दिलचस्प डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम और कार्यक्रम हैं। इन कार्यक्रमों में डेटा माइनिंग, स्टैटिस्टिकल टूल्स, कोडिंग, मशीन लर्निंग आदि शामिल हैं। आपकी जेब में ऐसे प्रमाणपत्रों की एक जोड़ी आपको एक कुशल डेटा वैज्ञानिक के रूप में अपने रोजगार के अवसरों को बढ़ाने में मदद करेगी।

4. डेटा साइंस प्रोजेक्ट पर काम करना

उपकरण और तकनीक का उपयोग करना सीखना केवल डेटा वैज्ञानिक बनने का एकमात्र तरीका नहीं है। वास्तविक परियोजनाओं पर काम करके एक पोर्टफोलियो का निर्माण, या तो एक प्रासंगिक कंपनी में एक इंटर्न के रूप में या स्वतंत्र रूप से केगल जैसे प्लेटफार्मों पर बहुत फायदेमंद हो सकता है।

5. व्यापार कौशल का विकास करना

कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों को मूल्यवान इनपुट के लिए नियुक्त करना चाहती हैं जो वे रणनीतिक और उत्पाद-निर्माण की प्रक्रिया के दौरान प्रदान कर सकते हैं। डेटा विश्लेषण के परिणामों का उपयोग करना और उन्हें रचनात्मक अंतर्दृष्टि या व्यवसाय समाधान के रूप में प्रस्तुत करना जानना एक शानदार तरीका है जो डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपकी विश्वसनीयता को तेज करता है।

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