Top 9] सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस करियर विकल्प | Best data scientist career in Hindi

डेटा साइंस कुशल पेशेवरों के लिए आशाजनक और मांग वाले करियर में से एक बना हुआ है। डेटा साइंस करियर फायदेमंद और आकर्षक है, लेकिन डेटा साइंस में करियर शुरू करने का तरीका इतना आसान नहीं है। डेटा साइंस प्रोफेशनल बनने के लिए स्नातक डिग्री या मास्टर डिग्री की आवश्यकता नहीं है। किसी को भी सही कौशल सेट और अनुभव की आवश्यकता होती है।यह ब्लॉग आपको करियर के रास्ते और आवश्यक कौशल को समझने और डेटा साइंस में एक उज्ज्वल करियर कैसे शुरू करें, यह समझने में मदद करेगा।

भारत में डेटा साइंस में करियर

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डेटा साइंस में सबसे अच्छा करियर शुरू करने के लिए, आपके पास विश्लेषण, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, तंत्रिका नेटवर्क आदि जैसे कठिन कौशल सेट होने चाहिए और आपको डेटा साइंस में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए एक समस्या समाधानकर्ता, महत्वपूर्ण विचारक और एक अच्छा कहानीकार होना चाहिए। .न्यूयॉर्क टाइम्स डेटा साइंस को एक “उत्साहित नया क्षेत्र मानता है जो व्यवसाय से लेकर सरकार, स्वास्थ्य देखभाल से लेकर शिक्षा जगत तक के उद्योगों में क्रांति लाने का वादा करता है।”  हालाँकि, डेटा विज्ञान के अंतर्गत चुनने के लिए विभिन्न प्रकार की विभिन्न नौकरियाँ और भूमिकाएँ हैं।डेटा साइंस फ़ाउंडेशन पाठ्यक्रम लें और अपना डेटा साइंस करियर बनाने के लिए आवश्यक कौशल सीखें। Panna Palto University विभिन्न डेटा साइंस पाठ्यक्रम और स्नातकोत्तर कार्यक्रम भी प्रदान करता है जिन्हें आप चुन सकते हैं। ऑनलाइन मेंटरशिप सत्र और समर्पित करियर सहायता के माध्यम से उद्योग विशेषज्ञों से सीखें।

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डेटा साइंस कोर्स के बाद नौकरियां

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उच्च मांग, प्रतिस्पर्धी मुआवजे, विभिन्न उद्योगों में काम करने की क्षमता और प्रभावशाली डेटा-संचालित व्यावसायिक अंतर्दृष्टि को उजागर करने के अवसरों के साथ डेटा विज्ञान एक रोमांचक और आशाजनक क्षेत्र है। यदि आपको डेटा विज्ञान में नौकरियाँ की तैयारी करने या खोजने से संबंधित किसी अन्य विशेष जानकारी की आवश्यकता है तो मुझे बताएं!

1. डेटा साइंस में जॉब्स : डेटा विश्लेषक

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यह डेटा विश्लेषक विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए जिम्मेदार होते हैं जिनमें विज़ुअलाइज़ेशन , मुंगिंग और भारी मात्रा में डेटा का प्रसंस्करण शामिल है। उन्हें समय-समय पर डेटाबेस पर क्वेरीज़ भी करनी होती हैं। डेटा विश्लेषक का सबसे महत्वपूर्ण कौशल अनुकूलन है। ऐसा इसलिए है क्योंकि उन्हें एल्गोरिदम बनाना और संशोधित करना होगा जिसका उपयोग डेटा को दूषित किए बिना कुछ सबसे बड़े डेटाबेस से जानकारी निकालने के लिए किया जा सकता है।

डेटा विश्लेषक भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ

• स्वचालित उपकरणों का उपयोग करके प्राथमिक और द्वितीयक स्रोतों से डेटा निकालना
• डेटाबेस का विकास और रखरखाव करना
• डेटा विश्लेषण करना और अनुशंसाओं के साथ रिपोर्ट बनाना
• डेटा का विश्लेषण करना और संगठन/परियोजना को प्रभावित करने वाले रुझानों का पूर्वानुमान लगाना
• डेटा संग्रह और गुणवत्ता प्रक्रियाओं में सुधार के लिए टीम के अन्य सदस्यों के साथ काम करना

डेटा विश्लेषक योग्यता

SQL, R, SAS और Python डेटा विश्लेषण के लिए कुछ लोकप्रिय प्रौद्योगिकियाँ हैं। इसलिए, इनमें प्रमाणन आसानी से आपके नौकरी आवेदनों को बढ़ावा दे सकता है। आपके अंदर समस्या-समाधान के अच्छे गुण भी होने चाहिए।

2. डेटा साइंस में सबसे अच्छा करियर विकल्प : डेटा इंजीनियर

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यह डेटा इंजीनियर व्यवसायों के लिए स्केलेबल बिग डेटा इकोसिस्टम का निर्माण और परीक्षण करते हैं ताकि डेटा वैज्ञानिक अपने एल्गोरिदम को डेटा सिस्टम पर चला सकें जो स्थिर और अत्यधिक अनुकूलित हों। डेटा इंजीनियर डेटाबेस की दक्षता में सुधार के लिए मौजूदा सिस्टम को मौजूदा तकनीकों के नए या उन्नत संस्करणों के साथ अपडेट भी करते हैं।

डेटा इंजीनियर की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ

• डेटा प्रबंधन प्रणालियों को डिजाइन और बनाए रखना
• डेटा संग्रह/अधिग्रहण और प्रबंधन
• प्राथमिक और माध्यमिक अनुसंधान का संचालन करना
• डेटा का उपयोग करके छिपे हुए पैटर्न ढूंढना और रुझानों का पूर्वानुमान लगाना
• संगठनात्मक लक्ष्यों को समझने के लिए अन्य टीमों के साथ सहयोग करना
• विश्लेषण के आधार पर रिपोर्ट बनाएं और हितधारकों को अपडेट करें

डेटा इंजीनियर कैसे बनें

यदि आप एक डेटा इंजीनियर के रूप में करियर में रुचि रखते हैं, तो जिन प्रौद्योगिकियों के लिए व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है उनमें हाइव, नोएसक्यूएल, आर, रूबी, जावा, सी++ और मैटलैब शामिल हैं। यदि आप लोकप्रिय डेटा एपीआई और ईटीएल टूल आदि के साथ काम कर सकते हैं तो इससे भी मदद मिलेगी।

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3. डेटा साइंस जॉब्स : डेटाबेस प्रशासक

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एक डेटाबेस प्रशासक की नौकरी प्रोफ़ाइल काफी हद तक स्व-व्याख्यात्मक होती है – वे किसी उद्यम के सभी डेटाबेस के उचित कामकाज के लिए जिम्मेदार होते हैं और कंपनी के कर्मचारियों को उनकी आवश्यकताओं के आधार पर इसकी सेवाएं प्रदान करते हैं या रद्द करते हैं। वे डेटाबेस बैकअप और पुनर्प्राप्ति के लिए भी जिम्मेदार हैं।

डेटाबेस प्रशासक की भूमिका

• डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए डेटाबेस सॉफ़्टवेयर पर कार्य करना
• डेटाबेस डिज़ाइन और विकास पर काम करना
• डेटाबेस के लिए सुरक्षा उपाय लागू करना
• रिपोर्ट, दस्तावेज़ीकरण और संचालन मैनुअल तैयार करना
• डेटा संग्रहण
• प्रोग्रामर, प्रोजेक्ट मैनेजर और टीम के अन्य सदस्यों के साथ मिलकर काम करना

डेटाबेस प्रशासक कैसे बनें

Data Base प्रशासक के कुछ आवश्यक कौशल और प्रतिभाओं में डेटाबेस बैकअप और रिकवरी, डेटा सुरक्षा, डेटा मॉडलिंग और डिज़ाइन आदि शामिल हैं। यदि आप आपदा प्रबंधन में अच्छे हैं, तो यह निश्चित रूप से एक बोनस है।

4. डेटा विज्ञान में नौकरियाँ : मशीन लर्निंग इंजीनियर

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डेटा विज्ञान करियर मशीन लर्निंग इंजीनियरों की आज अत्यधिक मांग है। हालाँकि, जॉब प्रोफ़ाइल अपनी चुनौतियों के साथ आती है। SQL , REST API आदि जैसी कुछ सबसे शक्तिशाली तकनीकों का गहन ज्ञान रखने के अलावा, मशीन लर्निंग इंजीनियरों से A/B परीक्षण करने, डेटा पाइपलाइन बनाने और वर्गीकरण जैसे सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करने की भी अपेक्षा की जाती है। क्लस्टरिंग, आदि। मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम देखें

मशीन लर्निंग इंजीनियर की नौकरी का विवरण

• मशीन लर्निंग सिस्टम को डिजाइन और विकसित करना
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर शोध
• मशीन लर्निंग सिस्टम का परीक्षण
• ग्राहकों की आवश्यकताओं के आधार पर ऐप्स/उत्पाद विकसित करना
• मौजूदा मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी का विस्तार
• बेहतर समझ के लिए डेटा की खोज और विज़ुअलाइज़ेशन
• प्रशिक्षण और पुनर्प्रशिक्षण प्रणाली
• मशीन लर्निंग में सांख्यिकी के महत्व को जानें

मशीन लर्निंग इंजीनियर कैसे बनें?

सबसे पहले, आपको कुछ तकनीकों जैसे जावा, पायथन, जेएस आदि का अच्छा ज्ञान होना चाहिए। दूसरे, आपको सांख्यिकी और गणित पर अच्छी पकड़ होनी चाहिए। एक बार जब आप दोनों में महारत हासिल कर लेते हैं, तो नौकरी के लिए साक्षात्कार में सफल होना बहुत आसान हो जाता है।

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5. डेटा साइंस करियर : डेटा वैज्ञानिक

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साइंस करियर को व्यवसाय की चुनौतियों को समझना होगा और डेटा विश्लेषण और डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग करके सर्वोत्तम समाधान पेश करना होगा। उदाहरण के लिए, उनसे कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण करने और “असंरचित/अव्यवस्थित” डेटा के माध्यम से बारीक दांतों वाली कंघी चलाने की अपेक्षा की जाती है। वे रुझानों और पैटर्न की पहचान करके भी ऐसा कर सकते हैं जो कंपनियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिक नौकरी विवरण

• व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए डेटा संग्रह स्रोतों की पहचान करना
• डेटा को संसाधित करना, साफ़ करना और एकीकृत करना
• स्वचालन डेटा संग्रह और प्रबंधन प्रक्रिया
• प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों/उपकरणों का उपयोग करना
• रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और अनुशंसाओं के साथ रिपोर्ट प्रदान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना
• व्यवसाय, इंजीनियरिंग और उत्पाद टीमों के साथ सहयोग करना

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

के लिए , आपको आर, मैटलैब, एसक्यूएल, पायथन और अन्य पूरक प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञ होना होगा। यदि आपके पास गणित या कंप्यूटर इंजीनियरिंग आदि में उच्च डिग्री है तो यह भी मदद कर सकता है।

6. भारत में डेटा साइंस करियर : डेटा आर्किटेक्ट

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एक डेटा आर्किटेक्ट डेटा प्रबंधन के लिए ब्लूप्रिंट बनाता है ताकि डेटाबेस को सर्वोत्तम सुरक्षा उपायों के साथ आसानी से एकीकृत, केंद्रीकृत और संरक्षित किया जा सके। वे यह भी सुनिश्चित करते हैं कि डेटा इंजीनियरों के पास काम करने के लिए सर्वोत्तम उपकरण और सिस्टम हों।

डेटा आर्किटेक्ट नौकरी विवरण

• व्यवसाय/संगठन के अनुरूप समग्र डेटा रणनीति का विकास और कार्यान्वयन
• डेटा रणनीति के अनुरूप डेटा संग्रह स्रोतों की पहचान करना
• डेटाबेस सिस्टम के सुचारू कामकाज के लिए क्रॉस-फंक्शनल टीमों और हितधारकों के साथ सहयोग करना
• एंड-टू-एंड डेटा आर्किटेक्चर की योजना बनाना और प्रबंधित करना
• दक्षता और सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए डेटाबेस सिस्टम/आर्किटेक्चर को बनाए रखना
• डेटा प्रबंधन प्रणाली के प्रदर्शन की नियमित ऑडिटिंग करना और तदनुसार सिस्टम में सुधार के लिए बदलाव करना।

डेटा आर्किटेक्ट कैसे बनें

आर्किटेक्चर में करियर के लिए डेटा वेयरहाउसिंग, डेटा मॉडलिंग, एक्सट्रैक्शन ट्रांसफॉर्मेशन और लोन (ईटीएल) आदि में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। आपको हाइव, पिग और स्पार्क आदि में भी अच्छी तरह से वाकिफ होना चाहिए।

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7. डेटा साइंस में करियर : सांख्यिकीविद्

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जैसा कि नाम से पता चलता है, एक सांख्यिकीविद् को सांख्यिकीय सिद्धांतों और डेटा संगठन की अच्छी समझ होती है। वे न केवल डेटा क्लस्टर से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालते हैं और प्रदान करते हैं, बल्कि वे इंजीनियरों को लागू करने के लिए नई पद्धतियां बनाने में भी मदद करते हैं।

अनुसंधान में एक सांख्यिकीविद् की भूमिका

• डेटा एकत्र करना, विश्लेषण करना और व्याख्या करना
• सांख्यिकीय पद्धतियों/उपकरणों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करना, परिणामों का आकलन करना और रुझानों/संबंधों की भविष्यवाणी करना
• डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करना
• हितधारकों को निष्कर्षों के बारे में सूचित करना
• संगठनात्मक और व्यावसायिक रणनीति के आधार पर सलाह/परामर्श देना
• क्रॉस-फंक्शनल टीमों के साथ समन्वय करना

सांख्यिकीविद् कैसे बनें?

एक सांख्यिकीविद् को तर्क के प्रति जुनून होना चाहिए। वे विभिन्न प्रकार के डेटाबेस सिस्टम जैसे SQL, डेटा माइनिंग और विभिन्न मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ भी अच्छे हैं।

8. डेटा साइंस में शीर्ष करियर विकल्प : व्यवसाय विश्लेषक

Data Science Scope and Salary

व्यवसाय विश्लेषकों की भूमिका अन्य डेटा विज्ञान नौकरियों की तुलना में थोड़ी अलग है। हालाँकि उन्हें इस बात की अच्छी समझ है कि डेटा-उन्मुख प्रौद्योगिकियाँ कैसे काम करती हैं और बड़ी मात्रा में डेटा को कैसे संभालना है, वे उच्च-मूल्य वाले डेटा को कम-मूल्य वाले डेटा से अलग भी करते हैं। दूसरे शब्दों में, वे पहचानते हैं कि व्यवसाय वृद्धि के लिए बिग डेटा को कार्रवाई योग्य व्यावसायिक अंतर्दृष्टि से कैसे जोड़ा जा सकता है।

व्यवसाय विश्लेषक नौकरी विवरण

• संगठन के व्यवसाय को समझना
• विस्तृत व्यावसायिक विश्लेषण करना – समस्याओं, अवसरों और समाधानों की रूपरेखा तैयार करना
• मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने पर काम करना
• नई तकनीक और प्रणालियों का विश्लेषण, डिजाइन और कार्यान्वयन
• बजट और पूर्वानुमान
• मूल्य निर्धारण विश्लेषण

बिजनेस एनालिस्ट कैसे बनें?

व्यवसाय विश्लेषक डेटा इंजीनियरों और प्रबंधन अधिकारियों के बीच एक कड़ी के रूप में कार्य करते हैं। इसलिए, उन्हें बिजनेस फाइनेंस और बिजनेस इंटेलिजेंस के साथ-साथ डेटा मॉडलिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स आदि जैसी आईटी प्रौद्योगिकियोंकी भी समझ होनी चाहिए।

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9. डेटा साइंस में सर्श्रेष्ठ करियर विकल्प : एनालिटिक्स मैनेजर

Future of Data Science in India

एक डेटा और एनालिटिक्स प्रबंधक डेटा विज्ञान संचालन की देखरेख करता है और कौशल और विशेषज्ञता के अनुसार अपनी टीम को कर्तव्य सौंपता है। उनकी ताकत में एसएएस, आर, एसक्यूएल आदि जैसी प्रौद्योगिकियां और निश्चित रूप से प्रबंधन शामिल होना चाहिए ।

डेटा और एनालिटिक्स मैनेजर नौकरी विवरण

• डेटा विश्लेषण रणनीतियों का विकास करना
• विश्लेषणात्मक समाधानों पर शोध करना और उन्हें लागू करना
• डेटा विश्लेषकों की एक टीम का नेतृत्व और प्रबंधन करना
• गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए सभी डेटा विश्लेषण कार्यों की निगरानी करना
• कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य व्यावसायिक अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए सिस्टम और प्रक्रियाओं का निर्माण करना
• उद्योग समाचारों और रुझानों पर अपडेट रहना

डेटा और एनालिटिक्स मैनेजर कैसे बनें

सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, एनालिटिक्स मैनेजर के करियर पथ पर
आगे बढ़ने के लिए , आपके पास उत्कृष्ट सामाजिक कौशल, नेतृत्व गुण और एक आउट-ऑफ़-बॉक्स सोच रवैया होना चाहिए। आपको पायथन, एसएएस, आर, जावा आदि जैसी डेटा विज्ञान तकनीकों में भी अच्छा होना चाहिए।

डाटा साइंस क्या होता है

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डेटा साइंस ने  पूरी दुनिया में धूम मचा दी है। यह एक स्ट्रीम है जो डेटा का विश्लेषण, मॉडलिंग और निर्माण करती है, और इस डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि और जानकारी प्राप्त करती है। डिजिटलीकरण बढ़ने के कारण आज हमारे पास उपलब्ध डेटा तेजी से बढ़ रहा है। संगठनों ने डेटा की क्षमता और उससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए इस डेटा का विश्लेषण करने की तात्कालिकता को महसूस किया है। 

किसी संगठन को इस संभावित डेटा को वास्तविक अवसर में बदलने में मदद करने के लिए, संगठनों को डेटा इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और एआई इंजीनियरों जैसे कुशल पेशेवरों की आवश्यकता होती है। डेटा वैज्ञानिक इससे पारस्परिक रूप से लाभान्वित हो सकते हैं क्योंकि वे डेटा को वास्तविक दुनिया की सफलता में बदलते हुए अपने कौशल और ज्ञान को बढ़ा सकते हैं। 

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भविष्य में डेटा विज्ञान का दायरा

मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट के एक अध्ययन से पता चलता है कि अमेरिका को करीब 190,000 डेटा वैज्ञानिकों और 1.5 मिलियन प्रबंधकों और विश्लेषकों की कमी का सामना करना पड़ेगा। भारत में भी डेटा वैज्ञानिकों की काफी मांग है। प्रौद्योगिकी और उपकरण पेश किए गए हैं, लेकिन इन नौकरियों को लेने और इन उपकरणों पर काम करने के लिए उपलब्ध कुशल पेशेवरों की संख्या में अंतर है। फ्रैक्टल एनालिटिक्स के सह-संस्थापक और सीईओ, श्रीकांत वेलमकन्नी कहते हैं कि प्रतिभा की कमी दो प्रकार की होती है। ऐसे डेटा वैज्ञानिक हैं जिनके पास विश्लेषणात्मक कौशल नहीं है या ऐसे विश्लेषक हैं जो डेटा का उचित उपयोग करना नहीं जानते हैं। इन नौकरी भूमिकाओं में कुशल पेशेवरों की मांग बहुत अधिक है। 

डेटा विज्ञान में नौकरी के अवसर

यह एक मुख्य कारण है कि  डेटा वैज्ञानिकों की मांग इतनी अधिक है  भौतिक दुनिया से डेटा एकत्र करने की बढ़ती क्षमता है। 5जी और ऐसे अन्य नेटवर्क आने के साथ, सभी उद्योगों में डिजिटलीकरण बढ़ रहा है। 5G का विस्तार हो रहा है और यह सहायक इंजीनियरों और ऑपरेटरों तक जानकारी पहुंचाने में भी सहायक होगा। जो डेटा पहले केवल वर्क पीसी पर उपलब्ध और पहुंच योग्य था, उसे अब आसानी से शॉप फ्लोर पर स्ट्रीम किया जा सकता है। 

डेटा साइंस में शीर्ष करियर विकल्प और सैलरी

Career Path for Data Scientist

वर्तमान में, डेटा साइंटिस्ट के पास उद्योग में सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक है। डेटा साइंस का भविष्य उज्ज्वल है, और इनडीड के अनुसार, अमेरिका में एक डेटा वैज्ञानिक का औसत वेतन US$122,525 प्रति वर्ष है। वेतन कई कारकों के आधार पर भिन्न होता है जैसे नौकरी का स्थान, काम पर रखने वाली कंपनी, कार्य अनुभव और बहुत कुछ।

डेटा वैज्ञानिकों के लिए अमेरिका में सबसे अधिक भुगतान करने वाले शहर

शहर	औसत वेतन (प्रति वर्ष)
सैन फ्रांसिस्को, सीए	$163,477
न्यूयॉर्क, एनवाई	$139,774
ऑस्टिन, टेक्सास	$131,133
लॉस ऐंजिलिस, सीए	$127,028
शिकागो, आईएल	$122,438
रेडमंड, WA	$121,827
अटलांटा, GA	$119,300

डेटा साइंटिस्ट नौकरी विवरण: कौशल, भूमिका और जिम्मेदारियाँ

Career in Data Science

जबकि डेटा साइंस एक व्यापक विषय है जिसके अंतर्गत कई छोटे और अच्छी तरह से परिभाषित क्षेत्र हैं, ऐसी कई नौकरियां हैं जिन्हें आप अपना सकते हैं। इनमें से कुछ नौकरी भूमिकाएँ डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक, व्यवसाय विश्लेषक, डेटाबेस प्रशासक और एनालिटिक्स मैनेजर हैं। 

डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स में पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम  या  पीजीपी-डीएसबीए  ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय के मैककॉम्ब्स स्कूल ऑफ बिजनेस द्वारा पेश किया जाने वाला एक कोर्स है और Panna Palto University द्वारा आपको प्रदान किया जाता है। पीजीपी-डीएसबीए एक  शीर्ष बिजनेस एनालिटिक्स प्रोग्राम है  और यह आपको एक व्यापक पाठ्यक्रम सिखाएगा जो डेटा साइंस और एनालिटिक्स की दुनिया में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले टूल और तकनीकों को शामिल करता है। 

डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स में पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम एक संरचित शिक्षण दृष्टिकोण प्रदान करता है। आपको उद्योग विशेषज्ञों के साथ बातचीत करने का अवसर मिलेगा, जिससे उनके समृद्ध पेशेवर अनुभव से लाभ होगा। आप वास्तविक समय की परियोजनाओं और केस स्टडीज पर भी काम करेंगे। पाठ्यक्रम की अवधि  6 महीने है,  और यह आपको खुद को बेहतर बनाने के लिए सशक्त बनाएगी। पीजीपी- डीएसबीए  सलाहकारों, असाइनमेंट, क्विज़ और परियोजनाओं के साथ अभ्यास सत्र भी प्रदान करता है।  आप इन परियोजनाओं को अपने पोर्टफोलियो में जोड़ सकते हैं और उन्हें अपने सोशल चैनलों पर भी साझा कर सकते हैं।

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डेटा साइंस कैरियर के फायदे

Data Analyst Qualification

डेटा विज्ञान कौशल की मांग आसमान छू रही है, इसका कारण व्यवसायों में बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न होना और प्रभावी डेटा-संचालित निर्णय लेने की आवश्यकता है।

डेटा साइंस सैलरी

डेटा विज्ञान वेतन में कार्य अनुभव सबसे बड़ा कारक है; हालाँकि, प्रवेश स्तर के डेटा विज्ञान पेशेवर का औसत वेतन अमेरिका में औसत वेतन से अधिक है 

जटिल समस्याओं का समाधान करें

डेटा विज्ञान पेशेवर का प्राथमिक काम बड़ी मात्रा में कच्चे डेटा का विश्लेषण और प्रसंस्करण करके अंतर्दृष्टि प्राप्त करना है। उदाहरण: बिक्री कैसे बढ़ाएं? वर्तमान व्यवसाय संचालन में छिपी समस्याओं की पहचान करना।

डेटा से जानकारी निकालने में सक्षम होना समाज के सभी पहलुओं, मार्केटिंग से लेकर स्वास्थ्य और यहां तक ​​कि खेल और मनोरंजन तक एकत्र किए जाने वाले डेटा के साथ एक बहुत शक्तिशाली स्थिति है। 

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डेटा साइंस भारत में एक अच्छा करियर

सामान्य तौर पर, कार्य जितना अधिक विशिष्ट होता है (कम कर्मचारी इसे कर रहे हैं), उसके स्वचालित होने की संभावना उतनी ही कम होती है क्योंकि कार्य में सक्षम मशीन बनाने के लिए आवश्यक संसाधनों का निवेश करने के लिए कम प्रोत्साहन होता है।

उस समय, डेटा विज्ञान एक आवश्यक कौशल होगा, लेकिन यह मुट्ठी भर विशेषज्ञों तक सीमित नहीं होगा, और हमें डेटा विज्ञान में विशेष रूप से प्रशिक्षित किसी व्यक्ति की आवश्यकता नहीं होगी। मैं इस बार के लिए आशान्वित हूं क्योंकि मैंने प्रभावी डेटा विज्ञान पाइपलाइनों के निर्माण के लिए डोमेन विशेषज्ञता के महत्व को बार-बार देखा है। यदि हम किसी क्षेत्र में अनुभव रखने वाले लोगों के हाथों में सही उपकरण दे सकते हैं, तो डेटा विज्ञान दक्षता बढ़ाने और उद्देश्यपूर्ण निर्णयों को सक्षम करने के अपने वादों को पूरा कर सकता है। स्वचालन से डेटा विज्ञान की नौकरियाँ लेने की संभावना नहीं है, लेकिन यदि सही उपकरण विकसित किए जाते हैं, तो एक डेटा वैज्ञानिक एक बाहरी विशेषज्ञता बन सकता है।

जिन व्यक्तियों को विश्लेषणात्मक कौशल का उपयोग करके डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने का व्यापक ज्ञान है, उनके पास डेटा विज्ञान में एक उज्ज्वल कैरियर बनाने का मौका है।

डेटा साइंस इंटरव्यू प्रश्न

Job Opportunities in Data Science

यह संभवतः शुरुआती लोगों द्वारा सबसे अधिक पूछा जाने वाला प्रश्न है। डेटा साइंस में करियर में उत्कृष्टता हासिल करने के लिए मुझे कौन सी भाषा/उपकरण चुनना चाहिए? इस प्रश्न का उत्तर देने से पहले, मैं आपको सूचित करना चाहूंगा कि उपकरण केवल कार्यान्वयन के लिए हैं, लेकिन अवधारणा को समझना अधिक महत्वपूर्ण है। डेटा विज्ञान क्षेत्र में उपयोग की जाने वाली सबसे व्यापक और सरल भाषा पायथन है, यह एक उपयोगकर्ता के अनुकूल भाषा है जो गैर-तकनीकी व्यक्ति को भी इसे आसानी से उपयोग करने में मदद करती है। आइए मैं आपको उन महत्वपूर्ण भाषाओं/उपकरणों के बारे में एक संक्षिप्त जानकारी देता हूं जिनकी वर्तमान में मांग है। हालाँकि Microsoft Excel का उपयोग डेटा विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आपको उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषण टूल का ज्ञान प्राप्त करना चाहिए। हम इन उपकरणों पर और अधिक चर्चा करेंगे। 

पायथन (Python)

डेटा विज्ञान पायथन और मशीन लर्निंग के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है और कुल मिलाकर सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक है। 

पायथन भाषा का उपयोग डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, एआई, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन सहित कई प्रकार के कार्यों के लिए किया जा सकता है। डेवलपर्स पायथन में वेब, मोबाइल और डेस्कटॉप एप्लिकेशन भी बना सकते हैं। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के अलावा, यह प्रक्रियात्मक, कार्यात्मक और अन्य प्रकारों के साथ-साथ C या C++ में लिखे गए एक्सटेंशन का भी समर्थन करता है।

इसका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों, प्रोग्रामर और नेटवर्क इंजीनियरों और कंप्यूटिंग विषयों से बाहर के श्रमिकों द्वारा किया जाता है, अकाउंटेंट से लेकर गणितज्ञ और वैज्ञानिक तक, जो अक्सर इसकी उपयोगकर्ता-अनुकूल प्रकृति की ओर आकर्षित होते हैं।

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डेटा साइंस के लिए आर (R for data science)

आर प्रोग्रामिंग भाषा एक ओपन-सोर्स वातावरण है जिसे सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स अनुप्रयोगों के साथ-साथ डेटा हेरफेर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। अधिकांश डेटा वैज्ञानिक, अकादमिक शोधकर्ता और सांख्यिकीविद् डेटा को पुनः प्राप्त करने, साफ़ करने, विश्लेषण करने और प्रस्तुत करने के लिए आर का उपयोग करते हैं, जिससे यह डेटा विज्ञान और उन्नत विश्लेषण के लिए सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक बन जाता है।

अधिक विस्तार से जानने के लिए, इस आर डेटा साइंस पाठ्यक्रम को देखें

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण (data visualization tools)

एक डेटा साइंस पेशेवर को एक अच्छा कहानीकार होना चाहिए, और दर्शकों के सामने अपने विचार व्यक्त करने के लिए उसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का अच्छा ज्ञान होना चाहिए। आइए उद्योग में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले कुछ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल देखें।

चित्रमय तसवीर (pictorial picture)

टेबल्यू एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल है। यह विज़ुअल एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म लोगों द्वारा समस्याओं को हल करने के लिए डेटा का उपयोग करने के तरीके को बदल रहा है। झांकी लोगों को डेटा देखने और समझने में मदद करती है और संगठनों को अधिक डेटा-संचालित बनाती है। इसका उपयोग करना बहुत आसान है और यह आधुनिक बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए एक प्रमुख विकल्प बन गया है। यह डेटा से अंतर्दृष्टि का पता लगाने, प्रबंधित करने और खोजने में मदद करता है जो व्यवसायों को बदल सकता है। यह एक अधिक शक्तिशाली, सुरक्षित और लचीला एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है।

टेबलो डेस्कटॉप, सर्वर, सीआरएम इत्यादि जैसे विभिन्न उत्पाद उपलब्ध हैं। कोई भी अपनी आवश्यकता के अनुसार उपयोग कर सकता है।  

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निष्कर्ष (conclusion)

डेटा विज्ञान पेशे की भारी मांग है और नियोक्ता इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण समय और पैसा निवेश कर रहे हैं। सही कदम उठाकर आप डेटा साइंस में एक उज्ज्वल करियर स्थापित कर सकते हैं। हमें उम्मीद है कि इस ब्लॉग ने कुछ मूल्य जोड़े होंगे और आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि डेटा विज्ञान में एक उज्ज्वल कैरियर कैसे शुरू किया जाए।

डेटा साइंस करियर के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

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