डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें: एक ऐसे क्षेत्र से जो कुछ दशक पहले मौजूद नहीं था, जिसे इस दशक के सबसे करियर विकल्पों में से एक के रूप में जाना जाता था, “डेटा साइंटिस्ट” आज की युवा पीढ़ी का नया करियर है।
इस साल की शुरुआत में टैलेंट सप्लाई इंडेक्स (टीजीआई) द्वारा जारी एक रिपोर्ट के अनुसार, भारत में उद्योग जगत में डेटा विज्ञान पेशेवरों की मांग में 400% की वृद्धि देखी जा रही है, जबकि आपूर्ति केवल 19% बढ़ी है।
इस तरह की प्रभावशाली संख्याओं के साथ अपनी विकास क्षमता का समर्थन करते हुए, डेटा साइंस ज्यादातर आईटी-प्रेमी युवाओं के लिए एक आकर्षक विकल्प के रूप में बदल रहा है जो एक पुरस्कृत कैरियर की तलाश कर रहा है।
इस लेख में, हम इस बात पर ध्यान देंगे कि आप स्वयं एक (Data Scientist Kaise Bane) डेटा वैज्ञानिक कैसे बन सकते हैं और इस उभरते हुए क्षेत्र को भारतीय संदर्भ में इस तरह के एक गर्म कैरियर का विकल्प बनाते हैं।
लेकिन उस पर और बाद में, पहले आइए और समझें कि वास्तव में डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंटिस्ट क्या है?
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जैसा कि नाम से पता चलता है, डेटा साइंस एक ऐसा विज्ञान है, जिसके मूल में डेटा है।
डेटा वैज्ञानिक विभिन्न व्यवसायों पर डेटा के प्रभावों को टकराने, जांचने और विश्लेषण करने में विशेषज्ञ हैं।
ऐसा करने के लिए, वे प्रौद्योगिकी, मशीन सीखने और विभिन्न जटिल गणितीय और सांख्यिकीय सिद्धांतों सहित उपकरणों के एक मेजबान का लाभ उठाते हैं।
वे संचित डेटा को अधिक प्रभावी ढंग से समझने में मदद करने के लिए अद्वितीय एल्गोरिदम का निर्माण भी करते हैं और ऐसे पैटर्न की तलाश करते हैं जो व्यवसायों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद कर सकें।
यहां एक मामला नेटफ्लिक्स – लोकप्रिय वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा का है, जो अपने उपयोगकर्ताओं को बेहतर मूवी सिफारिशें करने के लिए लगातार दर्शकों के पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा वैज्ञानिकों की सेवाओं का उपयोग करता है।
डेटा साइंटिस्ट अच्छा करियर ऑप्शन क्यों है
डेटा आज हर जगह है। व्यक्तिगत जानकारी से हम अपने द्वारा अपलोड किए गए चित्रों को बैंक खाता खोलने के लिए भरते हैं, जो कि हम कभी-कभी लोकप्रिय फोटो-साझाकरण साइटों पर अपलोड करते हैं – यह सब डेटा है।
और तकनीक से प्रेरित इस युग में, सूचना शक्ति है।
यही कारण है कि टेक-प्रेमी कंपनियां और संगठन अपने सभी संसाधनों को इस सभी डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए ध्यान केंद्रित कर रहे हैं – उन्हें अपनी प्रगति की जांच करने, बेहतर समाधान बनाने और बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए।
पहले से ही कुछ प्रसिद्ध कॉर्पोरेट बड़ी कंपनियों ने भारत में R & D के लिए एक बड़े बजट और टीमों को समर्पित करना शुरू कर दिया है।
बोइंग और सोसाइटी जेनरेल जैसी कंपनियां पहले से ही स्टार्टअप एक्सेलेरेटर (नए युग की तकनीकों के लिए) में निवेश कर रही हैं, जबकि पैनासोनिक, मास्टरकार्ड और एयर एशिया जैसी अन्य कंपनियों ने यहां नवाचार केंद्र स्थापित करने का विकल्प चुना है।
यह, बदले में, एक बहुत ही सीमित आपूर्ति के खिलाफ प्रशिक्षित डेटा विज्ञान पेशेवरों की भारी मांग पैदा की है।
अमेरिका के बगल में, एडवेंचर एंड एआईएम द्वारा किए गए एक हालिया अध्ययन के अनुसार, भारत में वर्तमान में डेटा विश्लेषक की सबसे अधिक संख्या है, जो कि पर्याप्त आपूर्ति की कमी के कारण व्यावहारिक रूप से कोई लेने वाला नहीं मिल रहा है।
पिछले साल के समान समय की तुलना में, ओपन जॉब आवश्यकताओं में यह लगभग 57% की छलांग है।
और अभी यह समाप्त नहीं हुआ है। अध्ययन से पता चलता है कि अप्रैल 2018 से अप्रैल 2019 तक प्रति माह विज्ञापित नई एनालिटिक्स नौकरियों की संख्या में लगभग 76% की वृद्धि हुई है।
इसलिए यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि डेटा साइंस पहले से ही 21 वीं सदी की सबसे लोकप्रिय नौकरियों में से एक है, जो हर जगह महसूस की जा रही है।
डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें
एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आपको विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक कौशल रखने की आवश्यकता है। इनमें कंप्यूटर साइंस, गणित, सांख्यिकी और कोडिंग / हैकिंग शामिल हैं।
इसके अलावा आपको व्यवसाय या विज्ञान के कुछ क्षेत्रों में पर्याप्त ज्ञान और नए युग के विघटनकारी तकनीकों जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग की समझ की भी आवश्यकता होगी।
इसलिए संक्षेप में, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, इंजीनियरिंग, गणित या कंप्यूटर विज्ञान जैसे संबंधित क्षेत्रों में एक यूजी / पीजी डिग्री आपको डेटा वैज्ञानिक बनने की दिशा में अपनी यात्रा में एक शुरुआत दे सकती है।
इस प्रकार, डेटा साइंटिस्ट के रूप में करियर बनाने के लिए गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान आदि में डिग्री एक अच्छा आधार बनाने में मदद कर सकती है।
आप नीचे सूचीबद्ध कुछ शीर्ष संस्थानों द्वारा पेश किए जा रहे कुछ प्रासंगिक पाठ्यक्रमों की जाँच करके शुरू कर सकते हैं।
- आईआईटी – मुंबई (गणित में पांच वर्षीय पीजी डिग्री)
- IIT – कानपुर (गणित और वैज्ञानिक कम्प्यूटिंग में यूजी पाठ्यक्रम)
- इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एजुकेशन एंड रिसर्च – (बीएस / एमएस प्रोग्राम इन साइंस)।
- भारतीय सांख्यिकी संस्थान – (B.Math – Hons, B.Stat-Hons)।
- दिल्ली विश्वविद्यालय – (गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र और कंप्यूटर विज्ञान (अन्य के बीच) में यूजी / पीजी पाठ्यक्रम।
- पी जैन स्कूल ऑफ़ ग्लोबल मैनेजमेंट – (सर्टिफिकेट प्रोग्राम इन बिग डेटा ऐंड एनालिटिक्स (BDAP))
- ग्रेट लेक्स इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट (चेन्नई) – (बिजनेस एनालिटिक्स में पीजी प्रोग्राम)।
- एजिस स्कूल ऑफ बिजनेस (मुंबई) – (बिजनेस एनालिटिक्स एंड बिग डेटा में पीजी प्रोग्राम)।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए कौशल क्या चाहिए
उपरोक्त विषयों में अकादमिक विशेषज्ञता के अलावा, एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों में व्यापक-आधारित कौशल रखने के लिए भी एक इच्छुक व्यक्ति की आवश्यकता होती है;
- विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पायथन, जावा, सी / सी ++ और पर्ल की उत्कृष्ट समझ।
- Hadoop, Tableau, R और SAS जैसे डेटा एनालिटिक्स में बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर का ज्ञान।
- समस्याओं को जल्दी हल करने और महत्वपूर्ण तर्क में संलग्न होने की क्षमता।
- आपको तेजी से गणितीय गणना निष्पादित करने में सक्षम होना चाहिए और सांख्यिकीय उपकरणों के उपयोग में निपुण होना चाहिए।
- आपको SQL डेटाबेस तकनीकों के उपयोग में कुछ परिचित होना चाहिए और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में अच्छा होना चाहिए।
डाटा साइंस में कैरियर के अवसर
एक बहु-कार्यात्मक डोमेन के रूप में, डेटा विज्ञान में डोमेन के भीतर विभिन्न प्रकार की भूमिकाएँ उपलब्ध हैं। अधिक प्रमुख लोगों में से कुछ में शामिल हैं;
डेटा वैज्ञानिक
प्राथमिक भूमिका एक डेटा वैज्ञानिक की है, जो डेटा पैटर्न को पढ़ने और विश्लेषण करने में एक विशेषज्ञ है जो व्यवसायों को बेहतर निर्णय लेने से लाखों लोगों को बचाने में मदद कर सकता है। भूमिका में डेटा का विश्लेषण करने और सही समाधान खोजने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय मॉडल का उपयोग शामिल है।
डेटा विश्लेषक
एक डेटा विश्लेषक विभिन्न प्रकार के व्यवसायों के कामकाज से संबंधित भारी मात्रा में डेटा के साथ काम करने में एक विशेषज्ञ है। वे इस डेटा को महत्वपूर्ण जानकारी (लागत, यातायात, खरीद के रुझान, बिक्री राजस्व) के लिए उपयोग करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय टूल का उपयोग करते हैं, जिसके आधार पर कंपनियां अपने व्यवसाय को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण निर्णय लेती हैं।
बिजनेस इंटेलिजेंस स्पेशलिस्ट (BIS)
एक बीआईएस एक व्यक्ति है जिसे सांख्यिकीय उपकरण (एसक्यूएल) के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो व्यवसाय के रुझानों की जांच करने के लिए रिपोर्ट तैयार करने से पहले सभी प्रकार के डेटा का वास्तविक बाजार अनुसंधान करता है। फिर रिपोर्ट को कंपनी के वरिष्ठ प्रबंधन के साथ साझा किया जाता है जो डेटा मॉडल को तदनुसार अपडेट करते हैं।
डाटा इंजीनियर
यह भूमिका सॉफ्टवेयर इंजीनियर के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है क्योंकि यह कोडिंग पहलुओं पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा बड़े डेटा के गैर-विश्लेषणात्मक हिस्से के संबंध में दिए गए सुझावों और समाधानों को निष्पादित करता है।
डेटाबेस प्रशासक
डेटा मैनेजरों के रूप में भी संदर्भित, वे डेटा की संरचना करने और समय-समय पर समीक्षा और रखरखाव करके असंरचित डेटा के कुशल प्रबंधन को सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार हैं। वे प्रक्रिया में उपयोग किए जाने वाले बुनियादी ढांचे और डेटाबेस सिस्टम का भी निर्माण करते हैं।
डेटा साइंटिस्ट सैलरी इन इंडिया
1-वर्ष के अनुभव के साथ एक एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट 517 सैलरी के आधार पर, ₹521,113 की औसत कुल क्षतिपूर्ति (युक्तियों, बोनस और ओवरटाइम पे) शामिल करने की उम्मीद कर सकता है।
1-4 साल के अनुभव के साथ एक प्रारंभिक कैरियर डेटा साइंटिस्ट 2,221 वेतन के आधार पर ₹777,782 की औसत कुल सैलरी अर्जित करता है।
5-9 साल के अनुभव के साथ एक मध्य-कैरियर डेटा वैज्ञानिक 751 वेतन के आधार पर ₹1,379,879 की औसत कुल आय अर्जित करता है।
10-19 वर्षों के अनुभव के साथ एक अनुभवी डेटा वैज्ञानिक 207 वेतन पर आधारित ₹1,749,263 का औसत कुल सैलरी अर्जित करता है।
अपने देर से कैरियर (20 वर्ष और अधिक) में, कर्मचारी औसत कुल ₹1,000,000 का सैलरी कमाते हैं।
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निष्कर्ष
अपने Data Scientist Kaise Bane व्यवसाय के भविष्य को तय करने में डेटा विश्लेषण के महत्व को पहचानने वाली कंपनियों की बढ़ती संख्या के साथ, डेटा साइंस, बिग डेटा, एआई और मशीन लर्निंग जैसी नई-पुरानी अवधारणाओं में निपुण कुशल डेटा पेशेवरों की मांग में लगातार वृद्धि हुई है। ।
यह इस आकाश-रॉकेटिंग की मांग है जिसने इस आला डोमेन को भारत में सबसे अधिक मांग वाली नौकरियों की सूची में शीर्ष पर पहुंचा दिया है।
भविष्य में एक आँख के साथ अपने कैरियर को तेजी से ट्रैक करने के लिए देख रहे एक युवा आईटी पेशेवर के लिए, डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल प्राप्त करना एक चुनौतीपूर्ण और पुरस्कृत कैरियर की कुंजी पकड़ सकता है।