डेटा साइंटिस्ट क्या है? वेतन, जिम्मेदारियां, और एक बनने के लिए रोडमैप

एक डेटा साइंटिस्ट वह व्यक्ति है जो संगठनों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा एकत्र करता है, पूर्व-प्रसंस्करण करता है और विश्लेषण करता है। डेटा साइंस ने नौकरी बाजार में एक लंबे समय से एक शब्द बनाया है, लेकिन आज, यह सबसे तेजी से बढ़ती नौकरी भूमिकाओं में से एक है। इसके अलावा, डेटा साइंटिस्ट का मध्य वेतन प्रति वर्ष $125,891 है, जो ग्लासडोर के अनुसार है।

लेकिन डेटा साइंस क्या है? अवलोकन और प्रयोग विज्ञान है। डेटा में छिपे हुए पैटर्न का अवलोकन करना और डेटा-संचालित रणनीति बनाने के लिए मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय तकनीकों के साथ प्रयोग करना डेटा साइंस कहलाता है।

इस ब्लॉग में, हम डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाओं और जिम्मेदारियों के बारे में सीखेंगे, एक बनने के लिए रोडमैप, और डेटा साइंटिस्ट और डेटा विश्लेषक के बीच के अंतर के बारे में जानेंगे।

डेटा साइंटिस्ट की जिम्मेदारियां

डेटा साइंटिस्ट की जिम्मेदारियां संगठन से संगठन में भिन्न हो सकती हैं, जो उनके उद्देश्यों, डेटा रणनीति, और संगठन के आकार पर निर्भर करती हैं। दैनिक जिम्मेदारियां निम्नलिखित हैं:

• डेटा एकत्र करना और पूर्व-प्रसंस्करण करना
• डेटा में छिपे हुए पैटर्न का विश्लेषण करना
• अल्गोरिदम और डेटा मॉडल बनाना
• मशीन लर्निंग का उपयोग करके रुझानों की भविष्यवाणी करना
• परिणामों को टीम और हितधारकों के साथ संवाद करना
• सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के साथ मिलकर मॉडल को उत्पादन में तैनात करना
• डेटा साइंस इकोसिस्टम के भीतर नवीनतम प्रौद्योगिकी और तरीकों के साथ अद्यतित रहना

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

स्नातक की डिग्री

कंप्यूटर साइंस में स्नातक की डिग्री डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु है। आप प्रोग्रामिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के सिद्धांतों से परिचित हो जाते हैं। सांख्यिकी या भौतिकी में स्नातक की डिग्री भी एक अच्छा आधार बना सकती है।

कौशल सीखना

प्रोग्रामिंग

15,000 डेटा साइंस नौकरी पोस्टिंग के विश्लेषण के अनुसार, 77% डेटा साइंस नौकरी पोस्टिंग में पाइथन और 59% में एसक्यूएल का उल्लेख किया गया था। इसलिए, पाइथन और एसक्यूएल सीखना आवश्यक है। प्रोग्रामिंग 101 सीखने के बाद, आपको मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क में महारत हासिल करनी होगी, जो निम्नलिखित हैं:

• नम्पी
• पांडास
• साइपाई
• स्किट-लर्न
• टेंसरफ्लो/पाइटोर्च

डेटा विज़ुअलाइजेशन

हमारा मस्तिष्क लिखित जानकारी की तुलना में 60,000 गुना तेजी से दृश्य जानकारी को संसाधित करता है। डेटा विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि को डैशबोर्ड का उपयोग करके प्रस्तुत करना डेटा विज़ुअलाइजेशन कहलाता है। डेटा विज़ुअलाइजेशन में, डेटा साइंटिस्ट हितधारकों और टीम को जानकारी देने के लिए उपयुक्त ग्राफ का उपयोग करते हैं। निम्नलिखित टूल में से किसी एक में महारत हासिल करना डेटा विज़ुअलाइजेशन के लिए पर्याप्त है:

• टेबलू
• पावरबीआई
• लुकर

मशीन लर्निंग

यह चरण प्रोग्रामिंग के साथ-साथ चलता है। भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग की समझ की आवश्यकता होती है। प्रत्येक डेटा साइंटिस्ट को निम्नलिखित मूलभूत एमएल अवधारणाओं को जानना चाहिए:

• पर्यवेक्षित लर्निंग, अप्रवेक्षित लर्निंग, विचित्र पता लगाना, आयाम कम करना, और क्लस्टरिंग
• फीचर इंजीनियरिंग
• मॉडल मूल्यांकन और चयन
• ensemble विधियां
• गहरा लर्निंग

कई एडटेक प्लेटफ़ॉर्म और पाठ्यक्रम उपरोक्त तकनीकी कौशल सिखाते हैं जो डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आवश्यक हैं।

बिग डेटा

बिग डेटा, बिग बिजनेस। 1 में से 5 नौकरी पोस्टिंग में आवेदकों को बिग डेटा हैंडलिंग कौशल रखने की अपेक्षा की जाती है। स्पार्क और हैडोप फ्रेमवर्क का ज्ञान बिग डेटा को संसाधित करने के लिए आवश्यक है।

पोर्टफोलियो परियोजनाएं बनाना

एक बार जब आप डेटा साइंटिस्ट पाठ्यक्रम रोडमैप पूरा कर लेते हैं, तो यह अपने ज्ञान को व्यावहारिक अनुभव में बदलने का समय है। डेटा साइंस परियोजनाएं बनाकर। मूल्य-संचालित परियोजनाएं करके समस्याओं का समाधान करें। कागले या अन्य विश्वसनीय स्रोतों के माध्यम से वास्तविक दुनिया के डेटा को खोजना शुरू करने का सबसे अच्छा तरीका है।

इसके बाद, पूरे डेटा साइंस जीवन चक्र को अपनी परियोजना में लागू करें, जिसमें शामिल हैं: पूर्व-प्रसंस्करण, विश्लेषण, मॉडलिंग, मूल्यांकन, और अंत में, तैनाती। अपनी परियोजना के बारे में एक कहानी बताएं और परिणामों के बारे में एक ब्लॉग लिखें। यह गतिविधि काम के अनुभव की जगह ले सकती है यदि आप शुरू कर रहे हैं।

सॉफ्ट स्किल

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए, सॉफ्ट स्किल तकनीकी कौशल के समान ही महत्वपूर्ण हैं। डेटा साइंटिस्ट को तकनीकी अवधारणाओं को हितधारकों के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने में सक्षम होना चाहिए। समस्या-समाधान और रचनात्मकता नवीन डेटा समाधान बनाने के लिए आवश्यक हैं। डेटा साइंटिस्ट डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर, और सॉफ्टवेयर इंजीनियर के साथ काम करते हैं; इसलिए, सहयोग और टीम वर्क आवश्यक हैं।

प्रवेश स्तर की नौकरियां

डेटा विश्लेषण में प्रवेश स्तर की नौकरी पाना डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए एक उत्कृष्ट कदम हो सकता है। इस संबंध में, अपने रेज्यूमे में पोर्टफोलियो परियोजनाओं का उल्लेख करना नियोक्ताओं के सामने खड़े होने में मदद कर सकता है। जैसे ही आप अनुभव और कौशल प्राप्त करते हैं, आप डेटा साइंस भूमिका में स्थानांतरित कर सकते हैं।

डेटा साइंटिस्ट बनाम डेटा विश्लेषक: क्या अंतर है?

डेटा साइंटिस्ट और डेटा विश्लेषक एक जैसे लग सकते हैं, लेकिन दोनों भूमिकाओं के बीच कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं:

2020 में बनाए, उपभोग, और कब्जे वाले डेटा की कुल मात्रा लगभग 64 जेटाबाइट थी, और यह 2025 तक 181 जेटाबाइट तक पहुंच जाने की भविष्यवाणी की गई है। इतने बड़े डेटा की क्षमता को साकार करने के लिए, हमें डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता है। डेटा साइंटिस्ट डेटा का विश्लेषण करता है और डेटा-संचालित समाधान प्रदान करता है। डेटा साइंटिस्ट को नवीनतम अनुसंधान विधियों और उपकरणों के साथ अद्यतित रहना चाहिए ताकि वे सबसे अधिक मूल्य प्रदान कर सकें।

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