Last Updated on 24 जून 2023 by सरिता सिंह
डेटा वैज्ञानिक कौन है?
डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर में, व्यक्ति संगठन को वैश्विक बाज़ार में सही निर्णय और मजबूत मार्केटिंग रणनीति बनाने में मदद करते हैं। जब हम पहली बार डेटा साइंटिस्ट शब्द सुनते हैं तो जो प्राथमिक शब्द हमारे दिमाग में आता है वह है बुद्धिमत्ता। डेटा वैज्ञानिक करियर पथ में एक व्यक्ति विश्लेषणात्मक पेशेवर होता है जो डेटा का प्रबंधन करता है और सामाजिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी के अपने ज्ञान का उपयोग करके रुझानों की पहचान करता है। व्यावसायिक समस्याओं का समाधान खोजने के लिए, वह उद्योग विशेषज्ञता, प्रासंगिक समझ और का उपयोग करता हैसंदेहवाद पूर्वकल्पित धारणाओं का.
एक डेटा वैज्ञानिक की कार्य गतिविधिकेन्द्रों जानकारी के आसपास. इन दिनों तकनीकी और सॉफ्टवेयर की दुनिया में,डेटा विज्ञान नई और अधिकतर इस्तेमाल की जाने वाली भाषा है। यह कंप्यूटर का उपयोग करना सीखने की दिशा में एक बड़ा कदम है। दिन-प्रतिदिन प्रौद्योगिकी प्रगति और बड़ी मात्रा में डेटा के उत्पादन ने राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर डेटा वैज्ञानिकों के लिए अवसरों में वृद्धि की है।
Data Scientist Kaise Bane? (डेटा साइंटिस्ट कैसे बने)
10+2 करे
छात्रों से अपेक्षा की जाती है कि वे अनिवार्य विषयों के रूप में भौतिकी, रसायन विज्ञान और गणित, कंप्यूटर विज्ञान सहित विज्ञान स्ट्रीम में भारत के किसी भी मान्यता प्राप्त बोर्ड से कम से कम 50 प्रतिशत अंक प्राप्त करके 10 + 2 को सफलतापूर्वक पूरा करें। पाठ्यक्रम की स्पष्ट समझ प्राप्त करने के लिए उन्हें अर्थशास्त्र और सांख्यिकी का अध्ययन करने की आवश्यकता है। नीचे दिए गए चरणों में, हमने चर्चा की है कि डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर कैसे शुरू करें।
प्रवेश परीक्षा
कई संस्थान और कॉलेज प्रवेश परीक्षाएँ आयोजित करते हैं। स्कूलों से अपेक्षा की जाती है कि वे प्रवेश परीक्षाओं में शामिल होने के लिए तैयारी शुरू कर दें। प्रवेश अधिकतर प्रवेश परीक्षा में उम्मीदवारों के परिणामों के आधार पर प्राप्त होते हैं। ऐसे अन्य विश्वविद्यालय भी हैं जो 10 + 2 उत्तीर्ण अंकों की योग्यता के आधार पर प्रवेश प्रदान करते हैं। चयन मानदंड अंकों और नामांकन प्रक्रिया के संदर्भ में विश्वविद्यालय से विश्वविद्यालय में भिन्न होते हैं।
स्नातक कार्यक्रम का अनुसरण
प्रवेश स्तर पर डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर में अपना कदम रखने के लिए, आपको डेटा विज्ञान, गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटिंग विज्ञान में कम से कम स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होगी। फिर आपको स्नातक की डिग्री प्रदान की गई है और आपको लघु स्नातक शिक्षण पाठ्यक्रमों के माध्यम से नौकरी के लिए आवश्यक कौशल विकसित करने पर काम करने की आवश्यकता है। सफल समापन पर 10+2 छात्र स्नातक डिग्री पाठ्यक्रम में पंजीकरण करा सकेंगे।
पोस्ट बैचलर
स्नातक डिग्री कार्यक्रम पूरा करने के बाद, छात्रों के पास अपने भविष्य के करियर को ऊपर उठाने के लिए कई विकल्प होते हैं। हमने आप सभी के लिए कम बाधाओं के साथ सबसे अच्छा करियर चुनना आसान बनाने के लिए नीचे दो प्रमुख विकल्प सूचीबद्ध किए हैं।
विकल्प 1: डेटा विज्ञान में मास्टर डिग्री होने से आपको कई प्रकार के कौशल हासिल करने में मदद मिल सकती है, जिन्हें डेटा इंजीनियरिंग, वास्तुशिल्प डिजाइन, या कंप्यूटर प्रौद्योगिकी जैसे तकनीक से संबंधित कैरियर के अवसरों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है। स्नातक की डिग्री पूरी होने के बाद, छात्र सीधे कंप्यूटर विज्ञान, सूचना इंजीनियरिंग या साइबर सुरक्षा जैसे संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री का विकल्प चुन सकते हैं जो उन्हें डेटा विज्ञान पेशे के लिए तैयार करेगा। डेटा वैज्ञानिकों के पास किसी भी अन्य पेशेवर की तुलना में अधिक पीएच.डी. हैं।
विकल्प 2: छात्र अपने स्नातक डिग्री कार्यक्रम के बाद व्यवसाय में प्रवेश स्तर की भूमिका में काम करना शुरू कर सकते हैं। और फिर एमबीए या एम.टेक जैसी मास्टर डिग्री के लिए आवेदन कर सकते हैं। कुछ वर्षों का अनुभव प्राप्त करने के बाद।
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डेटा वैज्ञानिक के प्रकार
डेटा एनालिस्ट करियर पथ में विभिन्न प्रकार के करियर हैं चाहे वह डेटा विश्लेषण करियर हो, डेटा माइनिंग करियर हो या बड़ा डेटा होकरियर. हमने नीचे उन प्रमुख नौकरी भूमिकाओं का उल्लेख किया है जो आप कर सकते हैं बाद का विकल्प चुनें डेटा साइंस स्कूल से स्नातक।
डेटा डेवलपर्स: डेटा डेवलपर एक डेटा इंजीनियर होता है जो उपयोगकर्ता अनुभव में कुशल होता है और व्यावसायिक मूल्य के बारे में भी जानकार होता है। डेटा डेवलपर व्यावसायिक उद्देश्यों को पहचानते हैं और इसलिए वे भंडारण, पुनर्प्राप्ति, सूचना प्रवाह के मुद्दों तक ही सीमित नहीं हैं। आईटी इंजीनियर, डेटा वेयरहाउस डेवलपर्स या सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को डेटा डेवलपर्स के रूप में भी जाना जा सकता है। डेटाबेस डेवलपर डेटाबेस बनाने से पहले डेटा एकत्र करने में सक्षम हैं। वे नए डेटाबेस के साथ-साथ मौजूदा डेटाबेस का विकास, निर्माण, मूल्यांकन, परिचय और प्रबंधन करते हैं। डेटाबेस के डेवलपर्स डेटाबेस में संग्रहीत डेटा तक सुरक्षित रूप से पहुंचने के लिए प्रबंधन तकनीकों और प्रक्रियाओं का निर्माण करते हैं।
डेटा शोधकर्ता: एक डेटा शोधकर्ता डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने, किसी संस्थान से डेटा की गुणवत्ता को सुरक्षित करने और नियमित रूप से बढ़ाने और तार्किक तरीके से जानकारी का विश्लेषण करने के लिए अनुसंधान समूह के साथ काम करने के लिए उत्तरदायी होता है। उनके कार्य विवरण में संस्थान के व्यवसाय के सभी पहलुओं की निगरानी और मूल्यांकन में अनुसंधान विभाग का समर्थन करना और सेवाओं, कंपनी उद्यमों और व्यवसाय विकास में गतिविधियों के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करना शामिल है। वे अक्सर नए और वर्तमान सांख्यिकीय और संख्यात्मक डेटा को तैयार करने या बदलने के लिए जवाबदेह होते हैं।
बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक: बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक उपभोक्ता का मूल्यांकन करते हैंव्यवहार व्यवसायों को यह निर्णय लेने में मदद करना कि उनकी सेवाओं और उत्पादों का निर्माण, विपणन और व्यावसायीकरण कैसे किया जाना चाहिए। कई बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक अनुबंध पर नियुक्त परामर्श फर्मों के लिए काम कर रहे हैं। अन्यथा व्यवसाय मालिकों के लिए मार्केटिंग टीम के हिस्से के रूप में सीधे उत्पाद कंपनियों में काम करें। बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक ग्राहकों और प्रतिस्पर्धा के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं और उसकी व्याख्या करते हैं। बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक भविष्य के उत्पाद या सेवा की बिक्री को देखने के लिए बाज़ार की गतिशीलता का विश्लेषण करते हैं। वे कंपनियों को उन उत्पादों को समझने और उत्पादन करने में मदद करते हैं जो उपभोक्ता चाहते हैं।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या कौशल और गुण आवश्यक हैं?
इस अनुभाग में, हम डेटा वैज्ञानिक योग्यताओं और डेटा वैज्ञानिक कौशल का वर्णन करेंगे। भारत में डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए व्यक्ति के पास कुछ कौशल होने चाहिए। हमने चर्चा की है कि कैसे करें करियर शुरू करें एक डेटा के रूप में वैज्ञानिक। कुछ डेटा वैज्ञानिक योग्यताएँ नीचे उल्लिखित हैं:
संचार कौशल: डेटा वैज्ञानिक के संचार कौशल लिखित और मौखिक दोनों तरीकों से आवश्यक हैं। वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिकों और अन्य हितधारकों को जटिल गणितीय सामग्री को स्पष्ट करने के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक को अच्छी तरह से संवाद करने की आवश्यकता होगी। इसलिए, दर्शकों के लिए विशिष्ट स्पष्ट सलाह और टिप्पणियों के साथ, उनके पास इस तकनीकी सामग्री को प्रासंगिक व्यावसायिक सामग्री में अनुवाद और अनुकूलित करने की क्षमता होनी चाहिए। जो व्यक्ति डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर चुनते हैं, उन्हें ग्राहक या कॉर्पोरेट अधिकारियों की एक छोटी टीम को अपने निष्कर्ष स्पष्ट रूप से समझाने की आवश्यकता होती है।
विश्लेषणात्मक कौशल: आवेदक को डेटा माइनिंग के तरीकों की अच्छी समझ होनी चाहिए और वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं में ऐसी रणनीतियों का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए। डेटा वैज्ञानिक कैरियर पथ में व्यक्ति कंपनी के लिए डेटा का विश्लेषण करने और रुझानों, समस्याओं या डेटा विश्लेषण आवश्यकताओं को पहचानने का कौशल प्रदर्शित करेंगे। सांख्यिकीय विश्लेषण में मजबूत बुनियादी सिद्धांत आवश्यक हैं लेकिन एक रचनात्मक और विश्लेषणात्मक परिप्रेक्ष्य के माध्यम से चुनौतियों के बारे में सोचना और भी महत्वपूर्ण है। यह वैज्ञानिकों को सक्रिय अनुसंधान प्रश्न तैयार करने में सहायता करेगा जिससे कर्मचारियों को विषय जानने में मदद मिलेगी।
प्रौद्योगिकी कौशल: इस भूमिका के लिए एक आवेदक को तकनीकी रूप से उन्नत होना चाहिए, असाधारण रूप से अच्छे कंप्यूटर कौशल का प्रदर्शन करना चाहिए, और विज्ञान, सांख्यिकी और डेटा प्रोसेसिंग में रुचि प्रदर्शित करनी चाहिए, साथ ही एक कंपनी के भीतर प्रभावी डेटा विश्लेषण रणनीतियों को विकसित करने और कार्यान्वित करने की बुनियादी योग्यता और इच्छा प्रदर्शित करनी चाहिए। . डेटा साइंटिस्ट करियर पथ में व्यक्तियों को कम से कम एक भाषा में प्रशिक्षित होना चाहिए और इसलिए उनके पास कुछ विशिष्ट कौशल होने चाहिए। जो व्यक्ति डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर चुनते हैं, वे डेटा संग्रह, डेटा प्रोसेसिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा डिस्प्ले के लिए आर और एसएएस जैसी कंप्यूटर भाषाओं का उपयोग करते हैं।
पारस्परिक प्रबंधन: आवेदक को हमेशा उन सकारात्मक विशेषताओं को स्वीकार करने की आवश्यकता होती है जो उसके कार्य के लिए उपयुक्त होंगी, जैसे समूह या सहयोगी सेटिंग में काम करने की क्षमता रखना। उन्हें परिणाम-उन्मुख, विस्तार-उन्मुख, रणनीतिक और विश्लेषणात्मक विचारक होने की आवश्यकता है और साथ ही बेहतर नेतृत्व कौशल रखने की भी आवश्यकता है। डेटा साइंटिस्ट करियर पथ में व्यक्ति विशिष्टताओं पर बहुत बारीकी से ध्यान देते हैं, यहां तक कि जटिल परियोजनाओं पर काम करने और किसी भी मुद्दे को हल करने की क्षमता रखते हैं, उत्कृष्ट समस्या-समाधान क्षमता रखते हैं और तनाव और भ्रम के क्षणों को शांत और आरामदायक बनाए रखते हैं।
कंप्यूटर कौशल: याद रखने योग्य महत्वपूर्ण पहलू यह है कि प्रत्येक Microsoft Excel-संबंधित विश्लेषणात्मक उपकरण। उन्नत एक्सेल प्रोग्राम में प्रवेश करने के महत्वपूर्ण लाभ लागत बचाने, स्प्रेडशीट के प्रबंधन में विशेषज्ञ बनने, चार्ट और आंकड़ों को कुशलतापूर्वक विकसित करने और संचालित करने के लिए एक आरामदायक वातावरण को सक्षम करके उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि करते हैं। जो व्यक्ति डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर चुनते हैं, उनमें योग्यता की अच्छी समझ होगी और वे उन्नत मॉडलिंग और विश्लेषण दृष्टिकोण को पहचान सकते हैं।
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