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

Data Science Hindi

Data Science Kya Hai in Hindi:

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।

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।

 

Why We Need Data Science

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।

 

What is Data Science in Hindi

डेटा साइंस क्या है?

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।

 

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।

 

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।

 

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।

 

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