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डेटा साइंस में करियर

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डेटा साइंस में करियर

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आज का युग कंप्यूटर का युग इसलिए डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो आपको आपकी कंपनी के भीतर और ग्लोबल स्तर पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने में मदद करता है, यह बहुत ही तेजी से बढ़ रहा है। इंडस्ट्रीज में डाटा साइंस  की मांग तेजी से बढ़ रही है है जिसके कारण जो भी स्टूडेंट डाटा साइंस की स्टडी करने में रूचि रखते है उन्हें उनका सपना साकार करने में ज्यादा तकलीफ नहीं उठानी पड़ेगी।  हर कम्पनी में अपने काम को आगे बढ़ाने के लिए इन डाटा साइंस की स्टडी किये हुए स्टूडेंट्स की जरूरत होगी, इसलिए इस फील्ड में स्टडी करना उनके फ्यूचर के लिए महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।   

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करना Intellectually रूप से Challenging, Analytically रूप से Satisfying,हो सकता है, और आपको Technology में नई प्रगति में सबसे आगे रखता है। डेटा वैज्ञानिक अधिक सामान्य और इसकी मांग हैं, क्योंकि जिस तरह से Organizations निर्णय लेते हैं, उसके लिए बड़ा डेटा लगातार महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

डेटा वैज्ञानिक उन प्रश्नों का निर्धारण करते हैं जो उनकी टीम को पूछने चाहिए और यह पता लगाना चाहिए कि डेटा का उपयोग करके उन प्रश्नों का उत्तर कैसे दिया जाए। वे अक्सर सिद्धांत और भविष्यवाणी के लिए भविष्य Predictive मॉडल्स विकसित करते हैं।

एक डेटा वैज्ञानिक निम्नलिखित कार्यों को दिन-प्रतिदिन के आधार पर कर सकता है:


	इनसाइट्स को उजागर करने के लिए डेटासेट में पैटर्न और ट्रेंड्स खोजें
	परिणमों की भविष्यवाणी करने के लिए algorithms और डेटा मॉडल बनाएं
	डेटा या उत्पाद की पेशकश की गुणवत्ता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करें
	अन्य टीमों और senior कर्मचारियों को सिफारिशें Communicate  करें
	डेटा एनालिसिस में डेटा टूल जैसे कि Python, R, SAS, or SQL  को शामिल  करें
	डेटा साइंस के Innovations के क्षेत्र में टॉप पर रहें


डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट : क्या अंतर है?

डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों का काम समान लग सकता है - दोनों डेटा में ट्रेंड्स या पैटर्न ढूंढते हैं ताकि संचालन के बारे में बेहतर निर्णय लेने के लिए संगठनों के लिए नए तरीके प्रकट किए जा सकें। लेकिन डेटा वैज्ञानिकों की अधिक जिम्मेदारी होती है और आमतौर पर उन्हें डेटा विश्लेषकों की तुलना में अधिक सीनियर माना जाता है।

डेटा वैज्ञानिकों से अक्सर डेटा के बारे में अपने प्रश्न बनाने की Expected की जाती है, जबकि डेटा विश्लेषक उन टीमों का समर्थन कर सकते हैं जो पहले से ही लक्ष्य निर्धारित कर चुके हैं। एक डेटा वैज्ञानिक मशीन सीखने का उपयोग करके, या डेटा खोजने और विश्लेषण करने के लिए Advanced प्रोग्रामिंग को शामिल करता   है।

कई डेटा वैज्ञानिक डेटा विश्लेषक या statisticians  के रूप में अपना करियर शुरू कर सकते हैं।

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आम तौर पर कुछ Formal प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। जोकि इस प्रकार है -

1. डेटा साइंस में  डिग्री - डाटा साइंस में कोई जॉब लेने के लिए सबसे पहले आपके पास डाटा साइंस की डिग्री होना जरूरी है।  आपके पास डाटा साइंस, स्टैटिक्स और कंप्यूटर साइंस की नॉलेज होना आवश्यक है। किसी भी कम्पनी में जॉब से पहले आपकी अकादमिक क्रेडेंशियल को प्रेफर किया या चेक किया जाता है। 

2. रिलेवेंट स्किल में शार्प होना चाहिए - अगर आपको लगता है कि आप अपने कुछ कठिन डेटा कौशल को सुधार सकते हैं, तो ऑनलाइन कोर्स लेने या relevant बूटकैंप में enroll करने के बारे में सोचें। जो भी आप डाटा स्किल के बारे में एडवांस स्टडी  करते है उसमे आपको शार्प होना आवश्यक है।  jeseki निचे बताया गया है -


	 प्रोग्रामिंग लैंग्वेज - डेटा वैज्ञानिक डेटा के बड़े हिस्से को सॉर्ट करने, विश्लेषण करने और अन्यथा प्रबंधित करने के लिए प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का उपयोग करके समय बिताने की उम्मीद कर सकते हैं। डेटा विज्ञान के लिए लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में शामिल हैं: Python, R, SQL, SAS
	 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन : चार्ट और ग्राफ़ बनाने में सक्षम होना डेटा वैज्ञानिक होने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। निम्नलिखित उपकरणों से परिचित होने से आपको काम करने के लिए तैयार होना चाहिए:Tableau, PowerBI, एक्सेल
	 Machine learning : डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपने काम में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग को शामिल करने का मतलब है कि आप जो डेटा इकट्ठा करते हैं उसकी Quality में लगातार सुधार करना और संभावित रूप से भविष्य के डेटासेट के परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होना। मशीन लर्निंग का कोर्स आपको बुनियादी बातों के साथ शुरू कर सकता है।
	 Big Data : कुछ Employers यह देखना चाहते हैं कि आप बिग डेटा से जूझने में कुछ परिचित हैं। बिग डेटा को प्रोसेस करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क में Hadoop और Apache Spark शामिल हैं।
	Communication : सबसे शानदार डेटा वैज्ञानिक किसी भी बदलाव को प्रभावित करने में सक्षम नहीं होंगे यदि वे अपने निष्कर्षों को अच्छी तरह से Communicate करने में सक्षम नहीं हैं। मौखिक रूप से और लिखित भाषा में विचारों और परिणामों को साझा करने की क्षमता डेटा वैज्ञानिकों के लिए अक्सर मांगा जाने वाला कौशल है।


3. एंट्री-लेवल डेटा एनालिटिक्स जॉब प्राप्त करें - हालांकि डेटा साइंटिस्ट बनने के कई रास्ते हैं, संबंधित एंट्री-लेवल जॉब शुरू करना एक बेहतरीन पहला कदम हो सकता है। ऐसे पदों की तलाश करें जो Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Statistician, or Data Engineer जैसे डेटा के साथ भारी काम करते हैं। वहां से, आप अपने ज्ञान और कौशल का विस्तार करते हुए वैज्ञानिक बनने के लिए अपना रास्ता तैयार कर सकते हैं।

4. डेटा साइंस इंटरव्यू की तैयारी करें - डेटा एनालिटिक्स के साथ काम करने के कुछ वर्षों के अनुभव के साथ, आप डेटा साइंस में जाने के लिए तैयार महसूस कर सकते हैं। एक बार जब आप एक इंटरव्यू स्कोर कर लेते हैं, तो संभावित Interview के प्रश्नों के उत्तर तैयार करें।

डेटा वैज्ञानिक Positions अत्यधिक तकनीकी हो सकते हैं, इसलिए आप तकनीकी और व्यवहारिक प्रश्नों का सामना कर सकते हैं। दोनों का अनुमान लगाएं और अपने उत्तर को जोर से बोलने का अभ्यास करें।

अपने पिछले काम या Academic अनुभवों से उदाहरण तैयार करने से आपको Interviewers के सामने Confident और Knowledgeable दिखने में मदद मिल सकती है।

www.Sarkarinaukaritraining.com पर इस के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते है और इसके अलावा फ्यूचर में आने वाली लेटेस्ट गोवेनमेंट जॉब्स की अपडेट भी प्राप्त कर सकते है।

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आज का युग कंप्यूटर का युग इसलिए डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो आपको आपकी कंपनी के भीतर और ग्लोबल स्तर पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने में मदद करता है, यह बहुत ही तेजी से बढ़ रहा है। इंडस्ट्रीज में डाटा साइंस  की मांग तेजी से बढ़ रही है है जिसके कारण जो भी स्टूडेंट डाटा साइंस की स्टडी करने में रूचि रखते है उन्हें उनका सपना साकार करने में ज्यादा तकलीफ नहीं उठानी पड़ेगी।  हर कम्पनी में अपने काम को आगे बढ़ाने के लिए इन डाटा साइंस की स्टडी किये हुए स्टूडेंट्स की जरूरत होगी, इसलिए इस फील्ड में स्टडी करना उनके फ्यूचर के लिए महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।   

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करना Intellectually रूप से Challenging, Analytically रूप से Satisfying,हो सकता है, और आपको Technology में नई प्रगति में सबसे आगे रखता है। डेटा वैज्ञानिक अधिक सामान्य और इसकी मांग हैं, क्योंकि जिस तरह से Organizations निर्णय लेते हैं, उसके लिए बड़ा डेटा लगातार महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

डेटा वैज्ञानिक उन प्रश्नों का निर्धारण करते हैं जो उनकी टीम को पूछने चाहिए और यह पता लगाना चाहिए कि डेटा का उपयोग करके उन प्रश्नों का उत्तर कैसे दिया जाए। वे अक्सर सिद्धांत और भविष्यवाणी के लिए भविष्य Predictive मॉडल्स विकसित करते हैं।

एक डेटा वैज्ञानिक निम्नलिखित कार्यों को दिन-प्रतिदिन के आधार पर कर सकता है:


	इनसाइट्स को उजागर करने के लिए डेटासेट में पैटर्न और ट्रेंड्स खोजें
	परिणमों की भविष्यवाणी करने के लिए algorithms और डेटा मॉडल बनाएं
	डेटा या उत्पाद की पेशकश की गुणवत्ता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करें
	अन्य टीमों और senior कर्मचारियों को सिफारिशें Communicate  करें
	डेटा एनालिसिस में डेटा टूल जैसे कि Python, R, SAS, or SQL  को शामिल  करें
	डेटा साइंस के Innovations के क्षेत्र में टॉप पर रहें


डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट : क्या अंतर है?

डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों का काम समान लग सकता है - दोनों डेटा में ट्रेंड्स या पैटर्न ढूंढते हैं ताकि संचालन के बारे में बेहतर निर्णय लेने के लिए संगठनों के लिए नए तरीके प्रकट किए जा सकें। लेकिन डेटा वैज्ञानिकों की अधिक जिम्मेदारी होती है और आमतौर पर उन्हें डेटा विश्लेषकों की तुलना में अधिक सीनियर माना जाता है।

डेटा वैज्ञानिकों से अक्सर डेटा के बारे में अपने प्रश्न बनाने की Expected की जाती है, जबकि डेटा विश्लेषक उन टीमों का समर्थन कर सकते हैं जो पहले से ही लक्ष्य निर्धारित कर चुके हैं। एक डेटा वैज्ञानिक मशीन सीखने का उपयोग करके, या डेटा खोजने और विश्लेषण करने के लिए Advanced प्रोग्रामिंग को शामिल करता   है।

कई डेटा वैज्ञानिक डेटा विश्लेषक या statisticians  के रूप में अपना करियर शुरू कर सकते हैं।

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आम तौर पर कुछ Formal  प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। जोकि इस प्रकार है -

1. डेटा साइंस में  डिग्री - डाटा साइंस में कोई जॉब लेने के लिए सबसे पहले आपके पास डाटा साइंस की डिग्री होना जरूरी है।  आपके पास डाटा साइंस, स्टैटिक्स और कंप्यूटर साइंस की नॉलेज होना आवश्यक है। किसी भी कम्पनी में जॉब से पहले आपकी अकादमिक क्रेडेंशियल को प्रेफर किया या चेक किया जाता है। 

2. रिलेवेंट स्किल में शार्प होना चाहिए - अगर आपको लगता है कि आप अपने कुछ कठिन डेटा कौशल को सुधार सकते हैं, तो ऑनलाइन कोर्स लेने या relevant बूटकैंप में enroll करने के बारे में सोचें। जो भी आप डाटा स्किल के बारे में एडवांस स्टडी  करते है उसमे आपको शार्प होना आवश्यक है।  jeseki निचे बताया गया है -


	 प्रोग्रामिंग लैंग्वेज - डेटा वैज्ञानिक डेटा के बड़े हिस्से को सॉर्ट करने, विश्लेषण करने और अन्यथा प्रबंधित करने के लिए प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का उपयोग करके समय बिताने की उम्मीद कर सकते हैं। डेटा विज्ञान के लिए लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में शामिल हैं: Python, R, SQL, SAS
	 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन : चार्ट और ग्राफ़ बनाने में सक्षम होना डेटा वैज्ञानिक होने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। निम्नलिखित उपकरणों से परिचित होने से आपको काम करने के लिए तैयार होना चाहिए:Tableau, PowerBI, एक्सेल
	 Machine learning : डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपने काम में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग को शामिल करने का मतलब है कि आप जो डेटा इकट्ठा करते हैं उसकी Quality में लगातार सुधार करना और संभावित रूप से भविष्य के डेटासेट के परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होना। मशीन लर्निंग का कोर्स आपको बुनियादी बातों के साथ शुरू कर सकता है।
	 Big Data : कुछ Employers यह देखना चाहते हैं कि आप बिग डेटा से जूझने में कुछ परिचित हैं। बिग डेटा को प्रोसेस करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क में Hadoop और Apache Spark शामिल हैं।
	Communication : सबसे शानदार डेटा वैज्ञानिक किसी भी बदलाव को प्रभावित करने में सक्षम नहीं होंगे यदि वे अपने निष्कर्षों को अच्छी तरह से Communicate करने में सक्षम नहीं हैं। मौखिक रूप से और लिखित भाषा में विचारों और परिणामों को साझा करने की क्षमता डेटा वैज्ञानिकों के लिए अक्सर मांगा जाने वाला कौशल है।


3. एंट्री-लेवल डेटा एनालिटिक्स जॉब प्राप्त करें - हालांकि डेटा साइंटिस्ट बनने के कई रास्ते हैं, संबंधित एंट्री-लेवल जॉब शुरू करना एक बेहतरीन पहला कदम हो सकता है। ऐसे पदों की तलाश करें जो Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Statistician, or Data Engineer जैसे डेटा के साथ भारी काम करते हैं। वहां से, आप अपने ज्ञान और कौशल का विस्तार करते हुए वैज्ञानिक बनने के लिए अपना रास्ता तैयार कर सकते हैं।

4. डेटा साइंस इंटरव्यू की तैयारी करें - डेटा एनालिटिक्स के साथ काम करने के कुछ वर्षों के अनुभव के साथ, आप डेटा साइंस में जाने के लिए तैयार महसूस कर सकते हैं। एक बार जब आप एक इंटरव्यू स्कोर कर लेते हैं, तो संभावित Interview के प्रश्नों के उत्तर तैयार करें।

डेटा वैज्ञानिक Positions अत्यधिक तकनीकी हो सकते हैं, इसलिए आप तकनीकी और व्यवहारिक प्रश्नों का सामना कर सकते हैं। दोनों का अनुमान लगाएं और अपने उत्तर को जोर से बोलने का अभ्यास करें।

अपने पिछले काम या Academic अनुभवों से उदाहरण तैयार करने से आपको Interviewers के सामने Confident और Knowledgeable दिखने में मदद मिल सकती है।

www.Sarkarinaukaritraining.com पर इस के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते है और इसके अलावा फ्यूचर में आने वाली लेटेस्ट गोवेनमेंट जॉब्स की अपडेट भी प्राप्त कर सकते है।

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