एक डेटा साइंटिस्ट एक प्रोफेशनल है जो डेटा का एनालाइज करने और उससे extracting actionable insights निकालने में माहिर है। यह एक मल्टी-डिसिप्लिनरी फील्ड है, जिसमे statistics, mathematics, computer science और domain knowledge का समावेश होता है।
डेटा साइंटिस्ट का काम बड़े डेटा का विश्लेषण करना और बिज़नस निर्णयों के लिए इसका उपयोग करने के लिए इनसाइट्स प्रदान करना है। इस ब्लॉग पोस्ट में हम देखेंगे कि data scientist क्या है और एक डेटा साइंटिस्ट के काम और जिम्मेदारियां क्या होती है|
Data Scientist क्या है?
डेटा साइंटिस्ट एक प्रोफेशनल होता है जो डेटा एनालिसिस, डेटा मॉडलिंग, मशीन लर्निंग और स्टैटिस्टिकल एनालिसिस जैसी तकनीकों का उपयोग करके बिज़नस समस्याओं को हल करता है। डेटा साइंटिस्ट के पास डेटा का विश्लेषण करने, उनको इंटरप्रेट करने और बिज़नस निर्णयों के लिए आसान इनसाइट तैयार करने की क्षमता है।

डेटा साइंटिस्ट के लिए, विभिन्न डेटा सोर्स होते हैं जैसे structured data, unstructured data, semi-structured data और big data. इसके लिए Python, R, Matlab, और SQL जैसी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज और Hadoop, Spark, Hive, अदि जैसे टूल्स के साथ स्टैटिस्टिकल और मैथमैटिकल नॉलेज जरूरी है। हर चीज का नॉलेज होना जरूरी है।
डाटा साइंटिस्ट का क्या काम होता है?
डेटा साइंटिस्ट का काम डेटा का विश्लेषण करना और बिज़नस निर्णयों के लिए इनसाइट प्रदान करना है। डेटा साइंटिस्ट के पास ऐसे टूल्स होते हैं जो डेटा को कलेक्ट, क्लीन और एनालाइज करते हैं। वे डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे टूल का उपयोग करते हैं।
डाटा साइंटिस्ट क्यूँ बने?
डाटा साइंटिस्ट को बैन करने के क्या कारण हैं, कुछ मुख्य कारण नीचे दिए गए हैं:
बढ़ती डिमांड: डेटा साइंटिस्ट की काफी डिमांड है और आने वाले दिनों में भी इसकी डिमांड बढ़ने की संभावना है। कंपनियों के पास डेटा साइंस के लिए नौकरियां हैं और यह एक आकर्षक करियर विकल्प है।
हाई सैलरी: डेटा साइंटिस्ट के लिए वेतन बहुत आकर्षक है। डेटा साइंस एक कुशल पेशा है और इसमें विशेषज्ञ होने के लिए उच्च वेतन वाली नौकरियां उपलब्ध हैं।
रोमांचक काम: डेटा साइंस बहुत सारी चुनौतियों और सीखने के अवसरों वाली नौकरी की तरह है। डेटा साइंटिस्ट के पास समस्या-समाधान और एनालिटिकल स्किल होना चाहिए और यह कार्य रचनात्मक और बौद्धिक रूप से उत्तेजक भी है।
क्रॉस-इंडस्ट्री के अवसर: डेटा साइंटिस्ट लगभग हर उद्योग में काम कर सकते हैं। डेटा साइंस का उपयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त, प्रौद्योगिकी, मीडिया, मनोरंजन, खेल जैसे उद्योगों में किया जाता है।
प्रभावशाली कार्य: डेटा साइंटिस्ट के कार्य से, व्यवसाय और संगठन अपने निर्णय लेने और संचालन में सुधार ला सकते हैं। कंपनी के प्रॉफिट और ग्रोथ के लिए डेटा साइंटिस्ट का काम अहम होता है।
इन सभी कारणों से डेटा साइंटिस्ट का करियर एक आशाजनक करियर विकल्प है। लेकिन इस करियर में सफल होने के लिए काफी मेहनत, समर्पण और सीखने की जरूरत होती है।
यह भी पढ़े: 10th पास करने के बाद पैसा कैसे कमाएं
डाटा साइंटिस्ट कैसे बने?
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए यहां कुछ महत्वपूर्ण स्टेप्स दिए गए हैं:
Education: डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए, आपको Computer Science, Mathematics, Statistics, Physics, Engineering, Economics, या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में ग्रेजुएट डिग्री या पोस्टग्रेजुएट डिग्री की आवश्यकता होगी। आपको एक अच्छी संस्थान से लेना चाहिए जिस में आपको Programming Languages, Mathematics, Statistics, Data Analysis, Data Mining, Machine Learning, और Big Data के बारे में पढ़ाया जाता है।
Technical Skill: डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए टेक्निकल स्किल्स जरूरी हैं। आपको Python, R, MATLAB, SQL, SAS जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं और Hadoop, Spark और Hive जैसी बिग डेटा तकनीकों का अच्छा ज्ञान होना चाहिए। भाषाओं और तकनीकों को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रवीणता की आवश्यकता है।
Projects और Experience: डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए प्रैक्टिकल एक्सपीरियंस और वास्तविक दुनिया की प्रोजेक्ट का होना बहुत जरूरी है। आप उद्योग में इंटर्नशिप करके या डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स पर काम करके बहुत अनुभव प्राप्त कर सकते हैं। आप Kaggle जैसे प्लेटफॉर्म पर भाग लेकर भी अनुभव हासिल कर सकते हैं।
Networking: डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए नेटवर्किंग बहुत जरूरी है। डेटा साइंस समुदाय में सक्रिय रहना, कांफ्रेंस में भाग लेना और डेटा साइंस मीटअप में भाग लेना बहुत मददगार होता है।
Continuous Learning: डेटा साइंटिस्ट के लिए निरंतर सीखने की प्रक्रिया महत्वपूर्ण है। डेटा साइंस के क्षेत्र में नियमित अपडेट के साथ अप-टू-डेट रहना और नई तकनीकों और तकनीकों का ज्ञान होना आवश्यक है।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए शिक्षा, तकनीकी कौशल, प्रोजेक्ट और अनुभव, नेटवर्किंग और निरंतर सीखना बहुत आवश्यक है। इन सभी स्टेप्स को फॉलो करके आप एक डाटा साइंटिस्ट बन सकते हैं।
डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए स्किल
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए कुछ महत्वपूर्ण कौशल हैं:
Mathematical और Statistical: डेटा साइंस में mathematical और statistical की कांसेप्ट की अच्छी समझ होना बहुत जरूरी है। Probability, Statistics, Linear Algebra, Calculus, aur Optimization techniques के लिए एक मजबूत नींव की आवश्यकता है।
Programming Language: डेटा साइंटिस्ट के लिए कुछ महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग लैंग्वेज हैं Python, R, MATLAB, SQL और SAS भाषाओं में एक्सपर्ट होना चाहिए और उन्हें प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए।
Data Manipulation: डेटा साइंटिस्ट के लिए डेटा मैनीपुलेशन स्किल आवश्यक हैं। डेटा साइंस के लिए डेटा निकालना, क्लीन करना और प्रीप्रोसेसिंग करना भी महत्वपूर्ण है। Panda और NumPy जैसे लाइब्रेरी के साथ डेटा मैनीपुलेशन में प्रवीणता की आवश्यकता है।
Machine Learning: मशीन लर्निंग तकनीकों को समझने और लागू करने के लिए प्रवीणता की आवश्यकता होती है। किसी भी समस्या को हल करने के लिए उपयुक्त ML तकनीक का चयन करना आवश्यक है।
Data Visualization:: डेटा साइंस में डेटा की कल्पना करना बहुत महत्वपूर्ण है। प्रभावी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन स्किल के साथ, डेटा को मीनिंगफुल इनसाइट में परिवर्तित किया जा सकता है।
Big Data Technology: हडूप, स्पार्क और हाइव जैसी बिग डेटा तकनीकों के साथ काम करने के लिए प्रवीणता की आवश्यकता होती है। बिग डेटा के लिए स्टोरेज, प्रोसेसिंग और एनालिसिस का काम होता है और इसलिए इन तकनीकों के साथ काम करना जरूरी है।
Domain Knowledge: डेटा साइंस के साथ इंडस्ट्री-स्पेसिफिक डोमेन नॉलेज होना बहुत जरूरी है। हेल्थकेयर, फाइनेंस, मैन्युफैक्चरिंग जैसे उद्योगों में बिजनेस प्रॉब्लम्स और मेट्रिक्स जरूरी हैं।
डेटा साइंटिस्ट के लिए इन सभी कौशलों को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए ज्ञान और अनुभव आवश्यक है। डेटा साइंटिस्ट के लिए सीखने और अपग्रेड करने की प्रक्रिया भी निरंतर होनी चाहिए।
डाटा साइंस कोर्स कितने साल का होता है?
डेटा साइंस कोर्स की अवधि आम तौर पर इंस्टिट्यूट या यूनिवर्सिटीज पर निर्भर करती है। इसके अलावा कोर्स का लेवल भी इसकी अवधि को प्रभावित करता है। नीचे कुछ कॉमन डेटा साइंस कोर्स के ड्यूरेशन दिए गए हैं:
शॉर्ट-टर्म डेटा साइंस कोर्स: शॉर्ट-टर्म कोर्स आमतौर पर 1-3 महीने तक चलते हैं। इस कोर्स में स्टूडेंट को डेटा साइंस की मूल बातें जैसे statistics, machine learning, data visualization, programming languages jaise Python, R, SQL, और data preprocessing के techniques के बारे में पढाया जाता है।
डिप्लोमा कोर्स: डिप्लोमा कोर्स आमतौर पर 6 महीने से 1 साल की अवधि के होते हैं। डेटा साइंस के कोर्स में डीप लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और हडूप, स्पार्क जैसी बिग डेटा तकनीकों जैसी एडवांस तकनीकों को पढ़ाया जाता है।
बैचलर की डिग्री: डेटा साइंस में बैचलर की डिग्री में आमतौर पर 3-4 साल लगते हैं। डिग्री कार्यक्रमों में, गणित, सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग जैसी मूल डेटा विज्ञान अवधारणाओं को बिग डेटा टेक्नोलॉजी और डोमेन-स्पेसिफिक ज्ञान के साथ पढ़ाया जाता है।
मास्टर डिग्री: डेटा साइंस में मास्टर डिग्री में आमतौर पर 1-2 साल लगते हैं। एडवांस लेवल के डिग्री प्रोग्राम में, डेटा साइंस अवधारणाएं और तकनीकें जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग और डेटा इंजीनियरिंग शामिल हैं।
डेटा साइंस में पीएचडी: डेटा साइंस में पीएचडी में आमतौर पर 3-5 साल लगते हैं। इस कोर्स में डेटा साइंस की एडवांस रिसर्च और विकास तकनीकों के बारे में डीप जानकारी के साथ रिसर्च कार्य भी किया जाता है।
ये अवधि सामान्य हैं और इंस्टिट्यूट और यूनिवर्सिटीज के कोर्स स्ट्रक्चर की आवश्यकताओं के अनुसार भिन्न हो सकती हैं।
डाटा साइंटिस्ट की सैलरी कितनी होती है?
डेटा साइंटिस्ट का वेतन काफी परिवर्तनशील होता है और यह आपके अनुभव लेवल, जहां आप काम करते हैं, आपके स्किल और एक्सपीरियंस और आपके परफॉरमेंस जैसे फैक्टर पर निर्भर करता है।
भारत में डेटा साइंटिस्ट का शुरुआती वेतन आम तौर पर रुपये है। 4-6 लाख सालाना होती है। लेकिन, अनुभव और स्किल के साथ आपकी सैलरी बढ़ती रहती है। मिड-लेवल डेटा साइंटिस्ट जिसे 3-5 साल का अनुभव है, उसकी सैलरी रु. 10-15 लाख प्रति वर्ष अभी भी संभव है।
सीनियर डेटा साइंटिस्ट जिनकी एक्सपीरियंस लेवल 7-10 साल तक हो सकता है, उनकी सैलरी रु. 20-40 लाख प्रति वर्ष भी संभव है। टॉप लेवल के डेटा वैज्ञानिक, जो काफी अनुभवी और स्किल हैं, उनका वेतन रु. 50 लाख प्रति वर्ष जब तक आप कर सकते हैं।
डाटा साइंटिस्ट का स्कोप क्या है?
डेटा साइंटिस्ट का भविष्य बहुत उज्ज्वल है। आज के डिजिटल युग में डाटा साइंटिस्ट की मांग तेजी से बढ़ रही है। डेटा विश्लेषण और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को कंपनियों और संगठनों द्वारा नियुक्त किया जाता है।
डेटा साइंटिस्ट के पास ऐसे उपकरण और तकनीकें हैं जो बड़े डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और उससे valuable insights निकाल सकते हैं। ये इनसाइट कंपनियों और संगठनों को अपने प्रोडक्ट्स, सेवाओं और बिज़नस रणनीतियों को बेहतर बनाने में मदद करती हैं।
इसके अलावा डेटा साइंटिस्ट की डिमांड इंडस्ट्री के अलग-अलग सेक्टर जैसे हेल्थकेयर, फाइनेंस, एजुकेशन और गवर्नमेंट सेक्टर में भी है। डेटा साइंटिस्ट का भविष्य और भी उज्जवल होने वाला है क्योंकि आज के डिजिटल युग में डेटा का महत्व और मात्रा बहुत अधिक है।
Data Scientist से जुड़े सवाल जो अक्सर पूछे जाते हैं?
Q1. डाटा वैज्ञानिक को किस स्किल की आवश्यकता है?
Ans- एक डेटा वैज्ञानिक को तकनीकी, एनालिटिकल और बिज़नस स्किल के कॉम्बिनेशन की आवश्यकता होती है। उनके पास गणित और सांख्यिकी, पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल में एक मजबूत आधार होना चाहिए।
Q2. एक टिपिकल डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट में शामिल कदम क्या हैं?
Ans- एक टिपिकल डेटा साइंस प्रोजेक्ट में शामिल कदमों में समस्या को परिभाषित करना, डेटा एकत्र करना और साफ करना, डेटा की खोज और कल्पना करना, मॉडल का निर्माण और परीक्षण करना और परिणामों को stakeholders तक पहुंचाना शामिल है।
Q3. डेटा साइंस में कुछ सामान्य जॉब टाइटल क्या हैं?
Ans- डेटा साइंस में सामान्य जॉब टाइटल में डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट और डेटा इंजीनियर शामिल हैं।