डेटा विज्ञान डेटा के बारे में नहीं है। नंगे मूल बातें यह पहचान रही हैं कि सभी डेटा क्या रखना है, यह पहचानना कि विभिन्न परिणामों के लिए इसे कैसे संसाधित करना है। यह वहां नहीं रुकता है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा में रिक्त स्थान जानने और भविष्य में आने वाले डेटा के साथ भरने की आवश्यकता होती है। डेटा साइंस अनिवार्य रूप से व्यवसायों में बिंदुओं को जोड़ने और प्रत्येक व्यवसाय की मांगों को पूरा करने के लिए मौजूदा और गैर-मौजूदा डेटा का उपयोग करने के बारे में है।
डेटा साइंस प्रौद्योगिकी के सबसे गर्म क्षेत्रों में से एक है और दुनिया भर में डेटा वैज्ञानिकों की मांग भी है। वास्तव में, माइक्रोसॉफ्ट प्रोफेशनल डिग्री प्रोग्राम नामक एक नया ऑनलाइन माइक्रोसॉफ्ट सर्टिफिकेशन प्रोग्राम भी घोषित किया गया है।
डेटा साइंस क्या है
डेटा साइंस क्या है? आइए प्रत्येक चरण को सूचीबद्ध करके इसे जांचें ताकि समग्र छवि आ जाए। इस प्रकार, इसे एक वाक्य में समझाना मुश्किल है, लेकिन मैं कोशिश करूंगा। डेटा विज्ञान एक ऐसा विज्ञान है जो आपको विभिन्न प्रयोजनों के लिए डेटा की पहचान करने, जानकारी के लिए व्यावसायिक आवश्यकताओं की पहचान करने, व्यापार को बढ़ाने के लिए आवश्यक इनपुट प्रदान करने के लिए उपकरणों का उपयोग करके डेटा को संसाधित करने देता है। इस प्रकार , डेटा साइंस सबकुछ थोड़ा सा है। इसमें न केवल सांख्यिकीय कौशल शामिल हैं बल्कि कुछ प्रबंधकीय कौशल, कुछ भाषा प्रसंस्करण, शोध कौशल, मशीन सीखने के ज्ञान का थोड़ा सा और वांछित परिणाम उत्पन्न करने के लिए आवश्यक उपकरण के बारे में एक संपूर्ण विचार शामिल है।
डेटा साइंस में निम्नलिखित सभी शामिल हैं, चाहे किसी व्यवसाय में क्या उपयोग किया जाता है:
- डेटा की आवश्यकता बनाना
- उनके संभावित उपयोग के आधार पर डेटा सेट का वर्गीकरण
- आधार या बादल पर डेटा सेट का सामरिक भंडारण; किसी भी मामले में, डेटा सेट बिना देरी के मांग पर उपलब्ध होना चाहिए
- व्यवसाय प्रक्रिया की समझ बहती है और प्रत्येक के लिए अलग-अलग डेटा सेट उपयोगी होते हैं
- व्यापार में मदद करने के लिए व्यावसायिक निर्णयों को समझना बेहतर होता है
- विभिन्न प्रक्रियाओं के उपयोग से डेटा को संसाधित करने की क्षमता: व्यापार प्रक्रियाओं की मांगों को पूरा करने के लिए स्प्रैडशीट्स, डेटाबेस, प्रोग्रामिंग भाषाएं इत्यादि।
- निकट भविष्य में किस प्रकार का डेटा आने वाला होगा और वर्तमान प्रक्रियाओं के लिए इसका उपयोग करने की क्षमता को देखने की क्षमता
- एक प्रक्रिया के परिणामों का विश्लेषण करना और इसे बेहतर बनाने के लिए ड्राइंग बोर्ड पर वापस जाना
उपर्युक्त सूची व्यापक नहीं है लेकिन डेटा विज्ञान के मुख्य बिंदुओं पर प्रकाश डाला गया है। जैसा कि पहले बिंदु से पता चलता है, डेटा वैज्ञानिकों को व्यवसायों को मनाने में सक्षम होना चाहिए कि सभी डेटा उपयोगी हैं और इसलिए लंबे समय तक संग्रहीत किया जाना चाहिए। हो सकता है कि कुछ साझा क्लाउड पर उन उपयोगी पुराने डेटाबेस को 10-15 साल तक रखें ताकि वे इसे देख सकें और अधिक प्रभावी डेटाबेस तैयार कर सकें? व्यापार की परिवेश बदलती रहती है क्योंकि कोई भी आवश्यकता उत्पन्न हो सकती है। भूमि परिवर्तन के कानून, व्यापार प्रक्रियाओं में परिवर्तन, और डेटा को अनुकूलित करने की जरूरत है। इस प्रकार, आपके पास जितना अधिक डेटा होगा, उतना ही प्रभावी होगा।
डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए लक्षण और आवश्यकताएं
उपर्युक्त तीसरे अनुच्छेद में, मैंने डेटा विज्ञान का विपणन, प्रबंधकीय, सांख्यिकीय, मशीन लर्निंग विज्ञान के समामेलन के रूप में वर्णन करने की कोशिश की। बस सांख्यिकीय कौशल पर्याप्त नहीं होगा। आपको उससे अधिक की आवश्यकता होगी।
सबसे पहले, आपको इसकी आवश्यकता होगी गणित कौशल । वे सरल अंकगणित के अलावा कैलकुलस और बीजगणित होंगे। गणना के लिए मीट्रिक सिस्टम जानें क्योंकि वे सटीक होंगे। आप क्रमपरिवर्तन और संयोजन पर अच्छा होना चाहिए। मठ में एक प्रमाणपत्र पाठ्यक्रम इन सभी को कवर कर सकता है। Coursera में भी ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं।
यदि आपके पास टीम प्रबंधन का अनुभव या ज्ञान है तो इससे मदद मिलेगी। इसी तरह, व्यवसाय प्रबंधन में प्रमाण पत्र और डिप्लोमा आपको बढ़त देंगे।
आपको कम से कम एक डेटा हैंडलिंग भाषा सीखनी होगी। मैंने जो विज्ञापन देखा है, अजगर तथा आर हमेशा मांग में हैं। आर का एक हिस्सा है Hadoop इसलिए यदि आपके पास हैडोप में प्रमाणपत्र है, तो आपकी किराए पर बढ़ने की संभावना है।
डाटा साइंस बनने की आवश्यकताएं बदलती रहेंगी क्योंकि अधिक से अधिक चीजें डेटा साइंस में जोड़ती हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग अनुभव का थोड़ा सा क्षेत्र में अच्छी नौकरी पाने में बहुत दूरगामी होगा क्योंकि हर कोई एआई पर इन दिनों ध्यान केंद्रित कर रहा है।
डेटा वैज्ञानिक का नौकरी विवरण व्यापार से व्यवसाय में भिन्न होता है। एक जगह पर, उन्हें किसी अन्य जगह पर एनालिटिक्स की आवश्यकता होती है, वे कृत्रिम बुद्धि पर काम कर रहे डेटा वैज्ञानिकों को चाहते हैं। डेटा साइंस को समझाने के लिए मैंने लिखी गई सूची देखें। जितना अधिक अंक आप कवर कर सकते हैं, उतना बेहतर होगा कि यह आपके लिए होगा।
यदि आपके पास अभी भी प्रश्न हैं जैसे डेटा विज्ञान क्या है या डेटा वैज्ञानिक बनने की क्या आवश्यकताएं हैं, तो कृपया टिप्पणियां छोड़ दें। मैं आपके लिए जवाब पाने की कोशिश करूंगा।
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