डेटा साइंस क्या है? डेटा साइंस के लिए एक शुरुआती गाइड

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What is Data Science in Hindi | डेटा साइंस क्या है?

जैसे-जैसे दुनिया बड़े डेटा के युग में प्रवेश कर रही है, इसकी स्‍टोरेज कैपेसिटी की आवश्यकता भी बढ़ी है। 2010 तक एंटरप्राइज उद्योगों के लिए यह मुख्य चुनौती और चिंता थी। मुख्य ध्यान डेटा स्टोर करने के लिए फ्रेमवर्क और समाधान के निर्माण पर था।

अब जब Hadoop और अन्य फ्रेमवर्क ने स्‍टोरेज की समस्या को सफलतापूर्वक हल कर लिया है, तो फोकस इस डेटा के प्रोसेसिंग पर आ गया है। डेटा साइंस यहां गुप्त तरीके से काम करता है। हॉलीवुड साई-फाई फिल्मों में जो भी आइडियाज आप देखते हैं वह वास्तव में डेटा साइंस द्वारा वास्तविकता में बदल सकता है। डेटा साइंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य है। इसलिए, यह समझना बहुत महत्वपूर्ण है कि डेटा साइंस क्या है और यह किसी बिज़नेस में वैल्‍यू कैसे जोड़ सकता है।

इस ब्लॉग में, मैं निम्नलिखित विषयों को कवर करूँगा।

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डेटा विज्ञान की आवश्यकता।

डेटा साइंस क्या है?

इस ब्लॉग के अंत तक, आप समझ सकेंगे कि डेटा साइंस क्या है और हमारे चारों ओर डेटा के जटिल और बड़े सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि निष्कर्ष में इसकी भूमिका क्या है।

What is Data Science in Hindi | डेटा साइंस क्या है?

Data Science in Hindi

डेटा साइंस एक ऐसा अध्ययन है जो व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा स्रोतों से सार्थक जानकारी की पहचान, प्रतिनिधित्व और डेटा विज्ञान निष्कर्षण से संबंधित है।

प्रत्येक मिनट में उत्पन्न होने वाले फैक्‍ट की भारी मात्रा के साथ, उपयोगी अंतर्दृष्टि एक्‍सट्रैक्‍ट करने की आवश्यकता हैं, ताकि बिज़नेस भीड़ से बाहर खड़ा हो सके। डेटा इंजीनियर्स ,डेटा माइनिंग, डेटा मंगिंग और अन्य प्रोसेस को सुविधाजनक बनाने के लिए डेटाबेस और डेटा स्‍टोरेज सेट अप करते हैं। हर दूसरा ऑर्गनाइज़ेशन, प्रॉफिट के पीछे भाग रहा है, लेकिन ताजा और उपयोगी अंतर्दृष्टि के आधार पर कुशल रणनीतियों को तैयार करने वाली कंपनियां हमेशा लंबे समय तक खेल जीतती हैं।

डेटा वैज्ञानिक कौशल सेट में सांख्यिकी, विश्लेषणात्मक, प्रोग्रामिंग कौशल और व्यावसायिक कौशल के बराबर माप शामिल है। अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के पास गणित या विज्ञान के अन्य डोमेन में एक मजबूत बैकग्राउंड है और PHD कि एक अलग संभावना है। डेटा वैज्ञानिक की भूमिका के बिना, बड़े डेटा के मूल्य का उपयोग नहीं किया जा सकता है। तो आज के डेटा-से संचालित विश्व में डेटा वैज्ञानिकों की भारी मांग है जो डेटा को मूल्यवान व्यावसायिक अंतर्दृष्टि में बदलते हैं। डेटा विज्ञान की डेटा मूल बातों का ज्ञान विज्ञान की आज की डेटा संचालित दुनिया में काफी उपयोगी है।

डेटा साइंस अध्ययन का क्षेत्र है जो डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डोमेन विशेषज्ञता, प्रोग्रामिंग कौशल और गणित और सांख्यिकी के ज्ञान को जोड़ता है। डेटा साइंस प्रैक्टिशनर्स मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संख्याओं, टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो, और बहुत कुछ के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम का उत्पादन करने के लिए लागू करते हैं जो आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता वाले कार्यों को करने के लिए करते हैं। बदले में, ये सिस्टम्स अंतर्दृष्टि उत्पन्न करती हैं जिन्हें विश्लेषक और व्यावसायिक उपयोगकर्ता मूर्त व्यावसायिक मूल्य में ट्रांसलेट कर सकते हैं।

मोटे तौर पर, डेटा साइंस को डेटा के अध्ययन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जहां से यह आता है, यह क्या दर्शाता है, और जिस तरीके से इसे व्यवसाय और आईटी रणनीतियों को बनाने के लिए मूल्यवान इनपुट और संसाधनों में परिवर्तित किया जा सकता है।

में डेटा साइंस की आवश्यकता क्यों है?

Why We Need Data Science in Hindi

आइए समझें कि हमें डेटा साइंस की आवश्यकता क्यों है

परंपरागत रूप से, हमारे पास जो डेटा था, वह अधिकतर स्ट्रक्चर्ड और आकार में छोटा था, जिसे सरल BI टूल का उपयोग करके विश्लेषण किया जा सकता था। परंपरागत प्रणालियों में डेटा के विपरीत जो ज्यादातर स्ट्रक्चर्ड था, आज अधिकांश डेटा अनस्ट्रक्चर्ड या सेमी- स्ट्रक्चर्ड है।

यह डेटा वित्तीय स्रोतों, टेक्स्ट फाइल, मल्टीमीडिया फॉर्म, सेंसर और उपकरणों जैसे विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न होता है। सरल BI टूल डेटा की इस विशाल मात्रा और विविधता को प्रोसेसिंग करने में सक्षम नहीं हैं। यही कारण है कि हमें इसके बारे में अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रसंस्करण, विश्लेषण और ड्राइंग के लिए अधिक जटिल और उन्नत विश्लेषणात्मक टूल्‍स और एल्गोरिदम की आवश्यकता है।

यह एकमात्र कारण नहीं है कि डेटा साइंस इतना लोकप्रिय क्यों हो गया है। आइए गहराई से समझे करें और देखें कि विभिन्न डोमेन में डेटा साइंस का उपयोग कैसे किया जा रहा है।

अगर आप अपने ग्राहकों के पिछले डेटा जैसे ब्राउज़िंग हिस्‍ट्री, खरीद इतिहास, आयु और आय से उनकी सटीक आवश्यकताओं को समझ सकते हैं तो क्या होगा। इसमें कोई संदेह नहीं है कि आपके पास पहले भी यह सब डेटा था, लेकिन अब विशाल मात्रा और डेटा के साथ, आप मॉडल को अधिक प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित कर सकते हैं और अपने ग्राहकों को प्रॉडक्‍ट अधिक सटीकता के साथ रेकमेंड कर सकते हैं। क्या यह आश्चर्यजनक नहीं होगा क्योंकि यह आपके ऑर्गनाइज़ेशन के लिए अधिक व्यवसाय लाएगा?

आइए निर्णय लेने में डेटा विज्ञान की भूमिका को समझने के लिए एक अलग परिदृश्य लें। अगर आपके कार में आपको घर ले जाने की खुफिया जानकारी है तो कैसा रहेगा? सेल्‍फ-ड्राइविंग कारें अपने आसपास के मैप बनाने के लिए रडार, कैमरे और लेजर समेत सेंसर से लाइव डेटा एकत्र करती हैं। इस डेटा के आधार पर, यह निर्णय लेती है कि कब स्‍पीड तेज हो और कब स्‍पीड कम होनी चाहिए, कब आगे बढ़ना है, और कब टर्न लेना हैं आदि। इसके लिए वे एडवांस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है।

आइए देखते हैं कि भविष्यसूचक विश्लेषिकी में डेटा साइंस का उपयोग कैसे किया जा सकता है। चलिए एक उदाहरण के रूप में मौसम पूर्वानुमान लेते हैं। जहाजों, एयरक्राफ्ट, रडार, उपग्रहों से डेटा एकत्रित किया जा सकता है और मॉडल बनाने के लिए विश्लेषण किया जा सकता है। ये मॉडल न केवल मौसम का पूर्वानुमान करेंगे बल्कि किसी भी प्राकृतिक आपदा की घटना की भविष्यवाणी करने में भी मदद करेंगे। यह आपको पहले से उचित उपाय करने और कई कीमती जान बचाने में मदद करेगा।

अब जब आप डेटा साइंस की आवश्यकता को समझ चुके हैं, तो समझें कि डेटा साइंस क्या है।

डेटा साइंस कैसे काम करता है?

डेटा साइंस में कच्चे डेटा में एक समग्र, संपूर्ण और परिष्कृत रूप तैयार करने के लिए विषयों और विशेषज्ञता क्षेत्रों की अधिकता शामिल है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा इंजीनियरिंग, गणित, सांख्यिकी, उन्नत कंप्यूटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर हर चीज़ में कुशल होना चाहिए ताकि वे सूचनाओं के उलझे हुए जानकारी के माध्यम से प्रभावी ढंग से छांट सकें और केवल सबसे महत्वपूर्ण बिट्स को संप्रेषित कर सकें जो नवाचार और दक्षता को चलाने में मदद करेंगे।

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

पिछले एक दशक में, डेटा वैज्ञानिक आवश्यक संपत्ति बन गए हैं और लगभग सभी संगठनों में मौजूद हैं। ये पेशेवर उच्च-स्तरीय तकनीकी कौशल वाले डेटा-संचालित व्यक्ति हैं, जो अपने संगठन में सवालों के जवाब देने और रणनीति चलाने के लिए उपयोग की जाने वाली बड़ी मात्रा में सूचनाओं को व्यवस्थित और संश्लेषित करने के लिए जटिल मात्रात्मक एल्गोरिदम बनाने में सक्षम हैं। यह एक संगठन या व्यवसाय में विभिन्न हितधारकों को ठोस परिणाम देने के लिए आवश्यक संचार और नेतृत्व के अनुभव के साथ युग्मित है।

डेटा वैज्ञानिकों को असाधारण उद्योग-विशिष्ट ज्ञान और संचार कौशल के साथ जिज्ञासु और परिणाम-उन्मुख होने की आवश्यकता है जो उन्हें अपने गैर-तकनीकी समकक्षों को अत्यधिक तकनीकी परिणामों की व्याख्या करने की अनुमति देता है। उनके पास सांख्यिकी और रैखिक बीजगणित के साथ-साथ प्रोग्रामिंग ज्ञान में एक मजबूत मात्रात्मक पृष्ठभूमि है, जो एल्गोरिदम के निर्माण और विश्लेषण के लिए डेटा वेयरहाउसिंग, खनन और मॉडलिंग में केंद्रित है।

डेटा साइंस के उपयोग क्या है?

डेटा साइंस हमें कुछ प्रमुख लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करता है जो या तो संभव नहीं थे या कुछ साल पहले बहुत अधिक समय और ऊर्जा की आवश्यकता थी, जैसे:

  • विसंगति का पता लगाना (धोखाधड़ी, बीमारी, अपराध, आदि)
  • स्वचालन और निर्णय लेना (पृष्ठभूमि की जाँच, क्रेडिट योग्यता, आदि)
  • वर्गीकरण (ईमेल सर्वर में, इसका अर्थ ईमेल को “महत्वपूर्ण” या “जंक” के रूप में वर्गीकृत करना हो सकता है)
  • पूर्वानुमान (बिक्री, राजस्व और ग्राहक प्रतिधारण)
  • पैटर्न का पता लगाना (मौसम पैटर्न, वित्तीय बाजार पैटर्न, आदि)
  • पहचान (चेहरे, आवाज, पाठ, आदि)
  • सिफारिशें (सीखने की प्राथमिकताओं के आधार पर, अनुशंसा इंजन आपको फिल्मों, रेस्तरां और पुस्तकों के बारे में बता सकते हैं जिन्हें आप पसंद कर सकते हैं)

डेटा एनालिसिस और डेटा साइंस में क्या अंतर हैं?

Comparing Data Science with Data Analysis:

डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक इस अर्थ में अलग हैं कि डेटा वैज्ञानिक सही प्रश्न पूछकर शुरू होता है, डेटा विश्लेषक डेटा माइनिंग से शुरू होता है। डेटा वैज्ञानिक को काफी विशेषज्ञता और गैर-तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है जबकि डेटा विश्लेषक को इन कौशल की आवश्यकता नहीं होती।

डेटा साइंस एक बहुआयामी विज्ञान है और डेटा साइंस कैरियर होने का मतलब है कि आपको डेटा अनुमान जैसे कई डोमेन, एल्गोरिदम के साथ काम करने,अन्य कौशल के बीच वास्तविक  विशेषज्ञता हासिल करने की आवश्यकता है। डेटा साइंस एल्पिकेशन कई उद्योग इंडस्ट्री में फैल सकता है।

एक डेटा वैज्ञानिक का काम जटिल व्यवहार, प्रवृत्तियों, अनुमान , विश्लेषणात्मक रचनात्मकता, समय श्रृंखला विश्लेषण, विभाजन विश्लेषण, आकस्मिक मॉडल, मात्रात्मक तर्क, और अधिक समझने के लिए खुद को तैयार करना है।

“डेटा वैज्ञानिक किसी भी सॉफ्टवेयर इंजीनियर की तुलना में स्टेटिस्टिक्स में बेहतर होता है और किसी भी स्टैटिस्टिशन की तुलना में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में बेहतर है।”

डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाओं और जिम्मेदारियों में वास्तव में क्या शामिल है इसकी कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं है। इसमें अगले आकर्षक अंतरराष्ट्रीय बाजार में प्रवेश करने के लिए कंपनी के लिए सही रणनीति प्राप्त करने के लिए सेल्‍स फ़नल को अनुकूलित करने  लेकर से कुछ भी शामिल हो सकता है। तो यह डेटा वैज्ञानिक के काम को सरल तरीके से परिभाषित करने की कोशिश करना थोड़ा मुश्किल है। इसके बारे में बहुत अस्पष्टता हो सकती है।

डेटा साइंस का जीवन चक्र क्या है?

Life Cycle of Data Science in Hindi

अब हम डेटा विज्ञान के लाइफ साइकिल को देखेंगे। डेटा विज्ञान के जीवन चक्र को समझना महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह आपको डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट्स के विभिन्न चरणों को समझने में मदद करेगा। डेटा विज्ञान लाइफ साइकिल में मुख्य रूप से नीचे वर्णित छह चरण होते हैं:

चरण 1: व्यापार समझ

पहले चरण में व्यावसायिक समस्या को परिभाषित करना शामिल है क्योंकि एक अच्छी तरह से परिभाषित समस्या विवरण एक विशिष्ट लक्ष्य को परिभाषित करता है और परियोजना की सफलता की कुंजी है। मुख्य लक्ष्य व्यवसाय की समस्या, व्यवसाय की समस्या के क्षेत्र और व्यवसाय के समाधान के प्रकार की समझ प्राप्त करना है। इसके लिए सही सवाल पूछने की जरूरत है क्योंकि सही सवाल बिजनेस की समस्या को अच्छे से समझने में मदद कर सकते हैं। इसे नीचे दिए गए प्रश्नों का उत्तर देना चाहिए:

1. व्यवसाय का लक्ष्य क्या है?

2. इस व्यावसायिक समस्या से परिणाम व्यवसाय क्या चाहता है?

चरण 2: डेटा संग्रह

अगला कदम डेटा एकत्र करना है। एक बार जब समस्या की व्यावसायिक समझ प्राप्त हो जाती है, और समस्या विवरण परिभाषित हो जाता है, तो अगला कदम डेटा एकत्र करना होगा। इसे आमतौर पर मशीन लर्निंग में डेटा अधिग्रहण के रूप में भी जाना जाता है। डेटा संग्रह डेटा विज्ञान में एक आवश्यक कदम है क्योंकि डेटा को प्रासंगिक होना चाहिए जो व्यावसायिक समस्या को सही ढंग से हल कर सके। हालांकि डेटा एकत्र करने के लिए कई स्रोत हैं, यह सुनिश्चित किया जाना चाहिए कि डेटा एक विश्वसनीय स्रोत से एकत्र किया गया है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि डेटा सही है क्योंकि ट्रैश डेटा केवल ट्रैश परिणाम देगा। इसलिए, एक डेटा वैज्ञानिक को इसकी विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा एकत्र करते समय बहुत मेहनती होना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा नवीनतम है।

चरण 3: डेटा तैयार करना

डेटा साइंस प्रोजेक्ट में डेटा तैयार करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह डेटा को साफ करने और आकार में लाने में मदद करता है, जो आगे के विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए आवश्यक है। इसे डेटा क्लीनिंग भी कहा जा सकता है। डेटा तैयार करने के हिस्से के रूप में, हम लापता वैल्‍यू, आउटलेयर जैसे मुद्दों का इलाज करते हैं और डेटा को आवश्यक फॉर्मेट में भी बदलते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एकत्रित डेटा में लेन-देन-स्तर के रिकॉर्ड हैं, लेकिन हमारे विश्लेषण के लिए हमें इसे ग्राहक स्तर पर रोल अप करने की आवश्यकता हो सकती है। डेटा साइंस प्रोजेक्ट में यह कदम आवश्यक है क्योंकि डेटा की सफाई के बिना, डेटा से अच्छे परिणाम की उम्मीद नहीं की जा सकती है। यह कदम केवल डेटा वैज्ञानिकों को यह तय करने देता है कि आगे के मॉडल निर्माण के लिए उन्हें इस डेटा का इलाज कैसे करना चाहिए।

चरण 4: खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण

Exploratory Data Analysis (EDA) के हिस्से के रूप में डेटा का विश्लेषण सारांश आँकड़ों का उपयोग करके और ग्राफिक रूप से प्रमुख पैटर्न को समझने के लिए किया जाता है। यह अपेक्षाकृत सरल कदम है लेकिन कुछ बेकार पैटर्न का पता लगाने के लिए अत्यधिक प्रभावी है और यह अत्यधिक कार्रवाई योग्य साबित हो सकता है।

Exploratory Data Analysis विभिन्न वेरिएबल के बीच सहसंबंध के रूप में संबंध भी स्थापित करता है। यहां एक डेटा वैज्ञानिक डेटा की एक मजबूत समझ विकसित करता है जिसके संदर्भ में चर आगे के विश्लेषण के लिए उपयोगी साबित हो सकते हैं जो अंततः व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करते हैं, और तदनुसार अप्रासंगिक डेटा को छोड़ देते हैं।

चरण 4: मॉडल बिल्डिंग

एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, और डेटा से सभी छिपी हुई अंतर्दृष्टि और छिपे हुए पैटर्न को समझ लिया जाता है, अगला कदम मॉडल का निर्माण करना है। डेटा मॉडलिंग दो प्रकार की होती है, अर्थात्, वर्णनात्मक विश्लेषण (descriptive analytics), जिसमें ऐतिहासिक डेटा और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग पर आधारित अंतर्दृष्टि शामिल होती है, जिसमें भविष्य की भविष्यवाणियां शामिल होती हैं। मॉडल डिजाइनिंग के इस चरण को डेटा साइंस प्रोजेक्ट में सबसे दिलचस्प कदम माना जाता है, लेकिन एक डेटा वैज्ञानिक को सबसे सटीक समाधान प्राप्त करने के लिए पहले चरण में पर्याप्त समय बिताने की आवश्यकता होती है। इस चरण में, यह तय करने के लिए सुविधा का चयन किया जाता है कि कौन सी सुविधाएँ प्रासंगिक हैं, और बाकी को हटाया जा सकता है।

व्यावसायिक समस्या और डेटा के प्रकार के आधार पर विभिन्न प्रकार की मॉडल निर्माण तकनीकें हैं। व्यावसायिक समस्या एक वर्गीकरण, प्रतिगमन, समय श्रृंखला, क्लस्टरिंग या सिफारिश हो सकती है। इसके आधार पर, डेटा पर लागू करने के लिए प्रासंगिक एल्गोरिथम का चयन किया जा सकता है। मॉडल सटीकता की गणना यह जांचने के लिए की जाती है कि क्या बनाया गया मॉडल स्वीकार्य है और परीक्षण चरण के दौरान प्रदर्शन करता है।

चरण 5: मॉडल परिनियोजन और मेंटेनेंस

एक बार मॉडल बन जाने के बाद, यह वास्तविक दुनिया में तैनात करने के लिए तैयार है। परिनियोजन ऑफ़लाइन, वेब पर, क्लाउड पर, किसी भी Android या iOS ऐप पर हो सकता है। आम तौर पर, निर्मित मॉडल और परिनियोजित मॉडल की सटीकता में कुछ भिन्नता होती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मॉडल एक निश्चित मात्रा में डेटा पर बनाया गया है और इसे विभिन्न डेटा पर तैनात किया गया है। लंबे समय तक काम करने के लिए डेटा साइंस प्रोजेक्ट की निगरानी और रखरखाव किया जाता है। यदि कोई प्रदर्शन डाउनग्रेड होता है, तो मेंटेनेंस के एक भाग के रूप में प्रासंगिक परिवर्तन किए जा सकते हैं।

यह डेटा साइंस प्रोजेक्ट का जीवन चक्र है जो पुनरावृत्तियों में होता है। इन चरणों को तब तक दोहराया जाता है जब तक कि व्यावसायिक समस्या को अच्छे परिणाम देने वाला एक अच्छा मॉडल प्राप्त नहीं हो जाता।

डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें?

How To Become A Data Scientist In Hindi:

एक डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें

Data Scientist Kaise Bane In Hindi-

तो आपने डुबकी ली है। आप एक डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं। लेकिन कहां जाना हैं ? यहां बहुत सारे रिसोर्सेस हैं। आप शुरुआती पॉइंट कैसे तय करते हैं? क्या आपने उन विषयों पर ध्यान नहीं दिया जिन्हें आपने पढ़ा था? सीखने के लिए सबसे अच्छे रिसोर्सेस कौन से हैं?

डेटा विज्ञान या इसके निकट से संबंधित क्षेत्र में अंडरग्रेजुएट, ग्रेजुएट या सर्टिफिकेट पाने कि कोशिश करें।

व्यापक रूप से बोलते हुए, आपके पास 3 एजूकेशन ऑप्‍शन हैं यदि आप डेटा साइंटिस्ट डिग्री के रूप में करियर पर विचार कर रहे हैं।

डिग्री और ग्रेजुएट सर्टिफिकेट, स्‍ट्रक्‍चर, इंटर्नशिप, नेटवर्किंग और आपके रिज्यूमे के लिए मान्यता प्राप्त अकादमिक योग्यता प्रदान करते हैं। इसके लिए आपको महत्वपूर्ण समय और पैसा लगाना होगा।

स्टेटिस्टिक्स, डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण में अपने कौशल को बेहतर बनाएं।

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपमें कौन से कौशल होने चाहिए?

Must-Have Skills You Need To Become A Data Scientist:

एक डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपमें निम्न कौशल होने चाहिए:

1) Education

डेटा साइंटिस्ट अत्यधिक शिक्षित होते है – 88%  के पास कम से कम एक मास्टर की डिग्री होती है और 46% पीएचडी होते हैं – और कुछ उल्लेखनीय अपवाद हैं, लेकिन आमतौर पर डेपलव करने के लिए बहुत ही मजबूत शैक्षिक बैकग्राउंड की आवश्यकता होती है। एक डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए, आप कंप्यूटर विज्ञान, सामाजिक विज्ञान, शारीरिक विज्ञान, और स्टेटिस्टिक्स में ग्रेजुएट की डिग्री अर्जित कर सकते हैं। अध्ययन के सबसे आम क्षेत्र गणित और स्टेटिस्टिक्स (32%) हैं, इसके बाद कंप्यूटर साइंस (19%) और इंजीनियरिंग (16%) हैं। इनमें से किसी भी कोर्स में डिग्री आपको बड़े डेटा को प्रोसेस करने और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक कौशल प्रदान करेगी।

सच्चाई यह है कि, अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के पास मास्टर डिग्री या पीएचडी होती है और वे एक विशेष कौशल सीखने के लिए ऑनलाइन प्रशिक्षण भी लेते हैं जैसे Hadoop या Big Data querying का उपयोग कैसे करें। इसलिए, आप डेटा के क्षेत्र में मास्टर डिग्री प्रोग्राम के लिए नामांकन कर सकते हैं।

2) R Programming

इन एनालिटिकल टूल्‍स में से कम से कम एक के बारे में आपको गहराई से ज्ञान होना चाहिए, जो डेटा विज्ञान के लिए R आमतौर पर पसंद किया जाता है। R विशेष रूप से डेटा विज्ञान आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है। आप डेटा विज्ञान में किसी भी समस्या का समाधान करने के लिए R का उपयोग कर सकते हैं। वास्तव में, 43 प्रतिशत डेटा वैज्ञानिक सांख्यिकीय समस्याओं को हल करने के लिए R का उपयोग कर रहे हैं। हालांकि, R में एक सीधी सीखने की अवस्था है। विशेष रुप आप पहले ही एक प्रोग्रामिंग लैग्‍वेज में महारत हासिल कर चुके हैं तो सीखना मुश्किल है फिर भी, R प्रोग्रामिंग लैग्‍वेज के साथ सिम्पली लर्न के डेटा साइंस ट्रेनिंग जैसे R में शुरू करने के लिए इंटरनेट पर बहुत अच्छे संसाधन हैं।

3) Python Coding

Python सबसे आम कोडिंग लैग्‍वेज है जिसे आमतौर पर Java, Perl, or C/C++ के साथ डेटा विज्ञान भूमिकाओं में आवश्यक देखा जाता हैं। Python डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक महान प्रोग्रामिंग लैग्‍वेज है। यही कारण है कि O’Reilly द्वारा सर्वेक्षण किए गए 40 प्रतिशत उत्‍तरदाताओं में Python को अपनी प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में उपयोग करते हैं। क्योंकि

इसकी बहुमुखी प्रतिभा के कारण, आप डेटा विज्ञान प्रक्रियाओं में शामिल लगभग सभी चरणों के लिए Python का उपयोग कर सकते हैं। यह डेटा के विभिन्न फॉर्मेट ले सकता है और आप आसानी से अपने कोड में SQL टेबल इंपोर्ट कर सकते हैं। यह आपको डेटासेट बनाने की अनुमति देता है और आप सचमुच Google पर किसी भी प्रकार का डेटासेट ढूंढ सकते हैं।

4) Hadoop Platform

हालांकि इसकी हमेशा आवश्यकता नहीं है, लेकिन इसे कई मामलों में इसे बहुत पसंद किया जाता है। Hive या Pig के साथ अनुभव होने के कारण भी आपको बहुत फायदा मिल सकता हैं। क्लाउड टूल्स जैसे Amazon S3 के साथ परिचित भी फायदेमंद हो सकता है। क्रॉडफ्लॉवर द्वारा किए गए एक अध्ययन में 3490 LinkedIn डेटा साइंस जॉब्स ने Apache Hadoop को डेटा वैज्ञानिक के लिए 49% रेटिंग के साथ दूसरे सबसे महत्वपूर्ण कौशल के रूप में स्थान दिया।

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आपको ऐसी स्थिति का सामना करना पड़ सकता है जहां आपके डेटा की मात्रा आपके सिस्टम की मेमोरी से अधिक हो या आपको विभिन्न सर्वरों पर डेटा भेजने की आवश्यकता हो, यह वह जगह है जहां Hadoop आता है। आप डेटा को सिस्‍टम पर विभिन्न पॉइंट पर त्वरित ले जाने के लिए Hadoop का उपयोग कर सकते हैं।

5) SQL Database/Coding

हालांकि NoSQL और Hadoop डेटा विज्ञान का एक बड़ा घटक बन गए हैं, फिर भी यह उम्मीद है कि एक उम्मीदवार SQL में जटिल प्रश्नों को लिखने और एक्सिक्‍यूट करने में सक्षम होगा। SQL (structured query language) एक प्रोग्रामिंग लैग्‍वेज है जो आपको डेटाबेस से डेटा को एड करने, डिलिट और एक्‍सट्रैक्‍ट करने जैसे ऑपरेशन करने में मदद कर सकता है। यह आपको विश्लेषणात्मक कार्यों को करने और डेटाबेस संरचनाओं को बदलने में भी मदद कर सकता है।

आपको डेटा वैज्ञानिक के रूप में SQL में कुशल होने की आवश्यकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि SQL विशेष रूप से डेटा को एक्‍सेस करने, कम्‍यूनिकेट करने और काम करने में आपकी सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। जब आप किसी डेटाबेस से पूछताछ करते हैं तो यह आपको अंतर्दृष्टि देता है। इसमें संक्षिप्त कमांड हैं जो आपको समय बचाने और कठिन प्रश्नों को करने के लिए आवश्यक प्रोग्रामिंग की मात्रा को कम करने में आपकी सहायता कर सकते हैं। SQL सीखना आपको रिलेशनल डेटाबेस को बेहतर ढंग से समझने और डेटा वैज्ञानिक के रूप में अपनी प्रोफ़ाइल को बढ़ावा देने में मदद करेगा।

डेटा साइंस पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

डेटा साइंस किसके लिए उपयोगी है?

डेटा साइंस किसके लिए उपयोगी है? डेटा साइंस एक ऐसी प्रक्रिया है जो व्याख्या, मॉडलिंग और परिनियोजन के माध्यम से बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने का अधिकार देती है। यह डेटा की कल्पना करने में मदद करता है जो व्यापार हितधारकों के लिए भविष्य के रोडमैप और प्रक्षेपवक्र के निर्माण के लिए समझ में आता है।

उदाहरण के साथ डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस डेटा से मूल्य निकालने के लिए सांख्यिकी, वैज्ञानिक विधियों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), और डेटा विश्लेषण सहित कई क्षेत्रों को जोड़ता है। … डेटा साइंस में विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना शामिल है, जिसमें उन्नत डेटा विश्लेषण करने के लिए डेटा को साफ करना, एकत्र करना और हेरफेर करना शामिल है।

डेटा साइंस भविष्य क्यों है?

डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर नई अंतर्दृष्टि खोजने के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। वे अक्सर पिछले रुझानों के आधार पर भविष्य के ग्राहक या बाजार के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल के साथ काम करते हैं। … लेकिन डेटा वैज्ञानिक उन लक्ष्यों को कैसे पूरा करते हैं, आने वाले वर्षों में इसमें काफी बदलाव होने की संभावना है।

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