Top 6] सबसे अधिक भुगतान वाली डेटा साइंस नौकरियां | highest paying data scientist jobs in Hindi

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डेटा साइंस प्रासंगिक डेटा का उचित उपयोग करके वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में मदद करता है। इस दिन और युग में, कंपनियां ग्राहकों के व्यवहार, परियोजना की बिक्री को समझने और बाजार में लॉन्च किए जा रहे उत्पाद के भविष्य का अनुमान लगाने के लिए यह डेटा विज्ञान पेशेवरों द्वारा प्राप्त जानकारी का उपयोग कर रही हैं। यही कारण है कि उद्योग-मूल्यवान कौशल विकसित करने के लिए डिज़ाइन किए गए पाठ्यक्रम के साथ एक प्रतिष्ठित विश्वविद्यालय से डेटा साइंस रोडमैप प्रमाणन उन कंपनियों द्वारा पसंद किया जाता है जो डेटा साइंस नौकरियां की तलाश में हैं।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका बायोडाटा बाकियों से अलग दिखे, इसमें कुछ स्पष्ट और ताज़ा डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट शामिल होने चाहिए। इस लेख में, हमने 6 डेटा विज्ञान सर्वश्रेष्ठ वेतन वाली नौकरियाँ परियोजनाएं एकत्र की हैं जो आपको एक मजबूत प्रोफ़ाइल बनाने में मदद कर सकती हैं।

Table of Contents

(2024) डेटा विज्ञान में सर्वश्रेष्ठ वेतन वाली नौकरियाँ | jobs in data science in Hindi

(2024) डेटा विज्ञान में सर्वश्रेष्ठ वेतन वाली नौकरियाँ | jobs in data science in Hindi

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डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है जो संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों का उपयोग करता है। इसमें डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और सांख्यिकी सहित कई तकनीकें शामिल हैं। डेटा विज्ञान का लक्ष्य बड़े डेटासेट से पैटर्न, सहसंबंध और अन्य अंतर्दृष्टि को उजागर करके कंपनियों और संगठनों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करना है। डेटा वैज्ञानिक कंप्यूटर विज्ञान कौशल को जीव विज्ञान, वित्त, स्वास्थ्य सेवा आदि जैसे क्षेत्रों में डोमेन विशेषज्ञता के साथ जोड़ते हैं।

उनके काम में विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना, सफाई करना और व्यवस्थित करना, डेटा साइंस नौकरियां का विश्लेषण और मॉडलिंग करना और डैशबोर्ड और भविष्यवाणियों जैसे डेटा उत्पाद बनाना शामिल है जो मूल्य प्रदान करते हैं। व्यवसाय और समाज। प्रभावी डेटा विज्ञान अवसरों की पहचान करने, रणनीतियों का मार्गदर्शन करने, प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, जोखिमों को रोकने और जटिल कार्यों को स्वचालित करने में मदद करता है। डेटा की तेजी से वृद्धि और एनालिटिक्स में प्रगति के साथ, डेटा विज्ञान आने वाले वर्षों में उद्योगों में विकास और नवाचार को बढ़ावा देना जारी रखेगा।

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1. डेटा साइंस में सर्वश्रेष्ठ करियर – सेंटीमेटन एनालिसिस – Sentiment analysis

डेटा साइंस में सर्वश्रेष्ठ करियर - सेंटीमेटन एनालिसिस - Sentiment analysis

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भावना विश्लेषण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग कंपनी द्वारा पेश किए गए किसी विशिष्ट उत्पाद या सेवा पर लक्षित ग्राहकों की राय का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग कंपनियों में उनके उत्पादों या सेवाओं की संभावना का परीक्षण करने के लिए किया जाता है। इसका मुख्य लक्ष्य यह पता लगाना है कि लक्ष्य बिक्री हासिल न कर पाने या ग्राहक आधार द्वारा किसी उत्पाद/सेवा को पसंद न किए जाने के पीछे क्या कारण हैं। 

इसके अतिरिक्त, यह ब्रांड की पेशकश को उसके ग्राहक आधार के लिए अधिक स्वीकार्य बनाने के लिए सुधारों का पता लगाने में मदद करता है।

भावना विश्लेषण परियोजना के बारे में विवरण – Sentiment Analysis Project in Hindi

इस डेटा विज्ञान परियोजना के लिए आपको प्रदान किए गए डेटा साइंस नौकरियां से समृद्ध अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एनएलपी , कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान, पाठ विश्लेषण और बायोमेट्रिक्स का उपयोग करने की आवश्यकता होगी । भावना विश्लेषण पायथन में मूल कार्य पेश की जा रही सेवा/उत्पाद की राय की ध्रुवीयता को वर्गीकृत करना है। प्रतिक्रियाओं की सीमा सकारात्मक, नकारात्मक या कभी-कभी खुश, उदास, तटस्थ, उत्साहित इत्यादि जैसे कई विकल्पों के साथ शामिल हो सकती है। यह एक लोकप्रिय डेटा साइंस प्रोजेक्ट आइडिया (data science project ideas) है जिसे आप प्रोजेक्ट को सरल या अधिक जटिल बनाने के लिए अपनी आवश्यकता के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।

2. डेटा साइंस में सर्वोत्तम नौकरियाँ – पार्किंसंस रोग का इलाज – treatment for parkinson’s disease in Hindi

पार्किंसंस रोग का इलाज - treatment for parkinson's disease in Hindi

parkinson’s disease

  • भाषा: पायथन
  • डेटासेट/पैकेज: यूसीआई एमएल पार्किंसंस डेटासेट
  • 1.5 पायथन के साथ रंग का पता लगाना

पार्किंसंस रोग – Parkinson’s disease

यह पार्किंसंस रोग बुढ़ापे से जुड़ी एक समस्या है जिसमें व्यक्ति अपने शरीर के अंगों पर नियंत्रण खो देता है। इसके लक्षण हाथों में कंपन, शरीर में अकड़न से लेकर कदमों में फेरबदल तक शुरू हो जाते हैं। इस बीमारी के 5 चरण होते हैं, चरण 1 तुलनात्मक रूप से दैनिक गतिविधियों में हस्तक्षेप नहीं करता है और चरण 5 दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों के मामले में गंभीर रूप से सीमित होता है। बीमारी का देर से पता चलने के कारण ज्यादातर लोगों को अधिक परेशानी होती है।

पार्किंसंस रोग परियोजना के बारे में विवरण

यहीं पर डेटा साइंस नौकरियां रखता है। आप XGBoost के साथ पार्किंसंस रोग का पता लगाने में कोडिंग भाषा के रूप में पायथन का उपयोग कर सकते हैं। XGBoost एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी है जो C++, R, Python, Java, Julie आदि सहित कई लाइब्रेरीज़ को सपोर्ट करती है। इस डेटा साइंस प्रोजेक्ट का उपयोग करके, पार्किंसंस रोग की प्रारंभिक भविष्यवाणी की जा सकती है। जिन रोगियों को यह रोग होने की संभावना है या भविष्य में पार्किंसंस रोग से प्रभावित होने के लक्षण दिखाई देते हैं, उन्हें सूचित किया जा सकता है और इस तरह रोगी को एक बेहतर स्वास्थ्य सेवा दी जा सकती है।

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3. डेटा साइंस में सबसे अधिक वेतनफेक न्यूज का पता लगाना

डेटा साइंस में सबसे अधिक वेतन - फेक न्यूज का पता लगाना

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  • भाषा: पायथन
  • डेटासेट/पैकेज: news.csv
  • पुस्तकालय : स्किकिट लर्न (TfidfVectorizer और PassiveAggressiveClassifier), पांडा और नम्पी

फेक न्यूज़ पहचानें

फेक न्यूज़ को पहचानना आसान नहीं है. ऐसे कई मंच और चैनल हैं जहां जानकारी वितरित की जाती है – लेकिन क्या यह सही है या नहीं? यह एक गंभीर चिंता का विषय है क्योंकि फर्जी खबरें गलत संचार को बढ़ावा दे सकती हैं, जिससे दुनिया भर में भारी नुकसान हो सकता है। हर दिन उत्पन्न होने वाले डेटा की बढ़ती मात्रा के साथ, फर्जी खबरों का प्रसार भी तेजी से बढ़ा है। डेटा साइंस नौकरियां की मदद से हम इस फर्जी खबर का पता कैसे लगा सकते हैं |

फेक न्यूज़ परियोजना के बारे में विवरण

आप इस डेटा साइंस प्रोजेक्ट आइडिया के साथ पायथन का उपयोग करके एक प्रोजेक्ट बना सकते हैं । इस मॉडल में समाचारों को वास्तविक या नकली के रूप में विभाजित करने के लिए दो क्लासिफायर होंगे – TfidfVectorizer और एक PassiveAggressiveClassifier। आप JupyterLab का उपयोग कर सकते हैं, जो एक वेब-आधारित उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस है जो आपको एकीकृत और विस्तार योग्य तरीके से Jupyter नोटबुक, टेक्स्ट संपादकों, टर्मिनलों और कस्टम घटकों जैसे दस्तावेज़ों और गतिविधियों के साथ काम करने में सक्षम बनाता है । 7796*4 के आयाम वालाडेटा साइंस नौकरियां इस मामले में अत्यधिक सहायक साबित होगा।

4. डेटा विज्ञान में नौकरीअगले शब्द की भविष्यवाणी – Predict next word

डेटा विज्ञान में नौकरी - अगले शब्द की भविष्यवाणी - Predict next word

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हम सभी ने अपने जीवन में कम से कम एक बार Google डॉक्स, व्हाट्सएप या Google सर्च बार का उपयोग किया है। क्या आपने देखा है कि जब आप टाइप कर रहे होते हैं तो आपको अगले शब्द के लिए कुछ सुझाव दिए जाते हैं? अगले शब्द की भविष्यवाणी से हमारा यही तात्पर्य है। हमारा अगला शब्द क्या हो सकता है, इसकी भविष्यवाणी करने और सुझाव देने में मदद के लिए विभिन्न एल्गोरिदम बनाए गए हैं।

भविष्यवाणी परियोजना के बारे में विवरण

डेटा विज्ञान परियोजनाओं पर काम करने का एक विशिष्ट पहलू यह है कि आपको पूर्वानुमानित प्रकार के मॉडल बनाने की स्वतंत्रता मिलती है। आपने Google डॉक्स, व्हाट्सएप या यहां तक ​​कि Google सर्च बार का उपयोग करते समय इस पर ध्यान दिया होगा: ये सभी आपके द्वारा टाइप किए गए प्रत्येक नए शब्द के बाद एक नया शब्द सुझाकर अगले शब्द की भविष्यवाणी करने की तकनीक का उपयोग करते हैं।

यह परियोजना उन लोगों के लिए एक बढ़िया विकल्प है जो उन्नत स्तर की परियोजनाओं में बदलाव करना चाहते हैं। अगले शब्द को उजागर करने के लिए एनएलपी का ज्ञान या गहन शिक्षा की आवश्यकता होती है । एलटीएसएम (दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी) मॉडल इसके लिए आदर्श विकल्प है क्योंकि यह कृत्रिम कोशिकाओं के नेटवर्क के साथ गहन शिक्षण का उपयोग करता है जो संपूर्ण मेमोरी का प्रबंधन करता है। यह उन्हें अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए बेहतर अनुकूल बनाता है।

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5. फ्रेशर्स के लिए डेटा साइंस नौकरियांमूवी अनुशंसाकर्ता – Movie recommender

फ्रेशर्स के लिए डेटा साइंस नौकरियां - मूवी अनुशंसाकर्ता - Movie recommender

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  • भाषा: आर
  • डेटासेट: मूवीलेंस
  • पैकेज: सिफ़ारिश लैब, जीजीप्लॉट2, डेटा.टेबल, रीशेप2

मूवी अनुशंसाकर्ता पहचानें – Identify movie recommenders

आज की अत्यधिक व्यस्त दुनिया में, अनुशंसा प्रणालियाँ बहुत लोकप्रिय हो रही हैं। क्या आपने कभी स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म नेटफ्लिक्स का इस्तेमाल किया है? प्लेटफ़ॉर्म समझता है कि आप आम तौर पर किस प्रकार की सामग्री देखते हैं, और आपकी पसंद के अनुसार, यह ऐसी ही फिल्मों या टीवी श्रृंखला की अनुशंसा करता है जिनका आप आनंद ले सकते हैं।

एक मूवी अनुशंसाकर्ता किसी व्यक्ति को अधिक सामग्री ढूंढने में मदद करता है जिसका वे आनंद ले सकते हैं। यह एक विशिष्ट सूची तैयार करता है जो प्रत्येक व्यक्ति के लिए उनकी पसंद के आधार पर अद्वितीय हो सकती है। ये सिफ़ारिशें ब्राउज़र इतिहास, समान जनसांख्यिकी/लक्षण वाले अन्य लोग क्या देख रहे हैं, आदि पर आधारित हो सकती हैं।

मूवी अनुशंसाकर्ता परियोजना के बारे में विवरण

यह डेटा विज्ञान परियोजनाओं में से एक है जो निश्चित रूप से बहुत से लोगों का ध्यान खींचेगी! आख़िरकार, किसे YouTube या Netflix पर अनुशंसित फ़िल्में या सीरीज़ पसंद नहीं होंगी, वह भी आपकी रुचि के क्षेत्र में! इस परियोजना को क्रियान्वित करने के लिए आप उन दर्शकों से इनपुट एकत्र कर सकते हैं जिन्होंने सबसे पहले फिल्म देखी थी और उनकी प्रतिक्रियाओं को वर्गीकृत कर सकते हैं।

आप इस मूवी अनुशंसा प्रणाली को बनाने के लिए आर प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग कर सकते हैं। इस प्रोजेक्ट के लिए डेटासेट का सही विकल्प MovieLens होगा। इसमें 58k फिल्में शामिल हैं और आप reshape2, ggplot2 और data.table जैसे पैकेज का भी लाभ उठा सकते हैं।

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6. फ्रेशर्स के लिए डेटा साइंटिस्ट की नौकरियांग्राहक विभाजन – Customer segmentation

फ्रेशर्स के लिए डेटा साइंटिस्ट की नौकरियां

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भाषा: आर

किसी कंपनी के ग्राहकों को विभिन्न समूहों (प्रत्येक समूह समानता दर्शाता है) में विभाजित करने की प्रक्रिया को ग्राहक विभाजन के रूप में जाना जाता है। लक्ष्य यह तय करना है कि व्यवसाय के लिए ग्राहकों के मूल्य को अधिकतम करने के लिए हम प्रत्येक खंड में ग्राहकों को कैसे जोड़ सकते हैं।

आमतौर पर, ग्राहकों को निम्नलिखित कारकों के आधार पर खंडों में विभाजित किया जाता है:
मनोवैज्ञानिक, जनसांख्यिकीय, भौगोलिक विभाजन और व्यवहारिक। हालाँकि, ग्राहक समूह को विभाजित करने के अन्य तरीके भी हैं। कंपनियाँ ग्राहक विभाजन करती हैं क्योंकि उन्हें एहसास होता है कि प्रत्येक ग्राहक समूह की अलग-अलग ज़रूरतें हो सकती हैं। विभिन्न समूहों की विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, एक कंपनी को उनकी आवश्यकताओं को अलग-अलग तरीके से पूरा करना होगा।

ग्राहक विभाजन मॉडल के बारे में विवरण – customer segmentation models in Hindi

व्यवसाय हमेशा अपने ग्राहकों को विभाजित करने के तरीके ईजाद करने की प्रक्रिया में रहते हैं। विभाजन प्रक्रिया यह सुनिश्चित करती है कि व्यवसाय उपभोक्ता-विशिष्ट रणनीतियाँ बना सकता है और एक उत्पाद या सेवा बना सकता है जो उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप हो। किसी भी ऑनलाइन मार्केटिंग अभियान को चलाने से पहले यह एक आवश्यक गतिविधि है। 

ग्राहक विभाजन अनपर्यवेक्षित शिक्षण का एक लोकप्रिय अनुप्रयोग है । इसमें कंपनी द्वारा अपने ग्राहकों को अलग-अलग समूहों में परिभाषित करने और रखने के लिए क्लस्टर का उपयोग किया जाता है, जिन्हें क्षेत्र, लिंग, आयु, प्राथमिकताओं आदि के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है। यह प्रोजेक्ट उस सेगमेंट के लिए रणनीति बनाने के लिए ग्राहकों की वार्षिक आय और खर्च के रुझान के इनपुट की पहचान करने के लिए भी उपयोगी है।

डाटा साइंटिस्ट सैलरी इन इंडिया – Data Scientist Salary in India in Hindi

डाटा साइंटिस्ट सैलरी इन इंडिया - Data Scientist Salary in India in Hindi

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भारत में डेटा साइंटिस्ट का औसत वेतन ₹12,87,500 प्रति वर्ष है। भारत में एक डेटा वैज्ञानिक के लिए औसत अतिरिक्त नकद मुआवजा ₹1,50,000 है, जिसकी सीमा ₹1,00,000 – ₹2,50,000 तक है। वेतन का अनुमान भारत में डेटा साइंटिस्ट कर्मचारियों द्वारा ग्लासडोर को गुमनाम रूप से जमा किए गए 11179 वेतन पर आधारित है।

निष्कर्ष (conclusion)

यदि आपके पास सही उपकरण और तकनीकों के बारे में पर्याप्त ज्ञान है तो कोई भी डेटा विज्ञान परियोजना कठिन नहीं है। वास्तव में, किसी भी तकनीक के व्यावहारिक अनुप्रयोग का सर्वोत्तम परीक्षण कई परियोजनाओं पर काम करके किया जाता है। यह आपको सही मात्रा में एक्सपोज़र देता है और आपकी समस्या-समाधान कौशल को बढ़ाता है।

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

Q.डेटा साइंस के लिए किस प्रकार के प्रश्न पूछे जाते हैं?

Ans.डेटा विज्ञान साक्षात्कार को चार से पांच चरणों में विभाजित किया गया है। आपसे सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग, कोडिंग (पायथन, आर, एसक्यूएल), व्यवहार, उत्पाद समझ और कभी-कभी नेतृत्व संबंधी प्रश्न पूछे जाएंगे।

Q.डेटा विज्ञान परियोजना का सबसे महत्वपूर्ण घटक क्या है?

Ans.सांख्यिकी और संभाव्यता जैसी गणितीय अवधारणाएँ डेटा विज्ञान प्रक्रिया और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने के प्रमुख घटक हैं। इसका उपयोग उपयोगी निष्कर्ष निकालने के लिए बड़ी मात्रा में संख्यात्मक डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने में किया जाता है।

Q.डेटा विज्ञान में डेटा के 4 प्रकार क्या हैं?

Ans.तो डेटा के 4 प्रकार हैं: नाममात्र, सामान्य, असतत, और निरंतर। अब व्यवसाय डेटा पर चलता है, और अधिकांश कंपनियां अभियान बनाने और लॉन्च करने, रणनीतियों को डिजाइन करने, उत्पादों और सेवाओं को लॉन्च करने या विभिन्न चीजों को आज़माने के लिए अपनी अंतर्दृष्टि के लिए डेटा का उपयोग करती हैं।

Q.डेटा विज्ञान में कौन सा प्रकार सर्वोत्तम है?

Ans.टाइप ए डेटा साइंटिस्ट वे लोग होते हैं जिनके पास डेटा विज्ञान परियोजनाओं पर काम करने के लिए आवश्यक अच्छे तकनीकी कौशल होते हैं। वे भविष्य कहनेवाला मॉडेलर, पायथन या आर प्रोग्रामिंग विशेषज्ञ, बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ, सांख्यिकीविद्, मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर, डेटा खनिक आदि हो सकते हैं।

Q.एक अच्छा डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट क्या बनाता है?

Ans.डेटा विज्ञान परियोजनाएं कई रूप ले सकती हैं, लेकिन सभी सर्वश्रेष्ठ परियोजनाओं में तीन विशेषताएं होती हैं: उनका दायरा सीमित होता है। वे मौलिक हैं (कुछ छोटे तरीके से) वे वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए प्रासंगिक हैं।

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