2019 में डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें

डेटा साइंटिस्ट एक विश्लेषणात्मक डेटा विशेषज्ञ होता है जिसके पास जटिल समस्याओं को हल करने के लिए तकनीकी कौशल होता है, साथ ही इन कार्यों को सेट करने में मदद करने वाली जिज्ञासा भी होती है। ये विशेषज्ञ मुख्य रूप से स्व-निर्मित पूर्वानुमान मॉडल और कंपनी की आवश्यकताओं के अनुसार विशेष विश्लेषण का उपयोग करके डेटा को परिणामी विचारों में परिवर्तित करने के लिए जिम्मेदार हैं।

दूसरे शब्दों में, डेटा की इस सदी में डेटा साइंटिस्ट होना एक बेहद महत्वपूर्ण काम है। इतना कि हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में लेख ने इसे भी कहा (और यह उनमें से एक बनने के लिए प्रोत्साहित करता है!)। "21 वीं सदी का सबसे कामुक काम" (और यह आपको उनमें से एक बनने के लिए प्रेरित करता है!)।

और यह भी दुख नहीं हुआ कि डेटा साइंटिस्ट का काम साल में 1022 हजार के औसत वेतन के साथ बहुत अच्छा भुगतान करता है। इसीलिए यह लेख 2019 में डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए एक संपूर्ण मार्गदर्शिका है। यह एक ऐसा रोडमैप है जिसका आप अनुसरण कर सकते हैं यदि आप डेटा साइंस के बारे में अधिक जानना चाहते हैं।

लेकिन डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाओं में अंतर के बीच अभी भी बहुत भ्रम है, इसलिए हम इस लेख के साथ शुरू करेंगे और इस क्षेत्र के विशेषज्ञ बनने के लिए शिक्षा आवश्यकताओं और कौशल आवश्यकताओं जैसे अन्य विषयों पर आगे बढ़ेंगे।

डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के बीच अंतर

जाहिर है, डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक दोनों के पास डेटा से संबंधित नौकरी का विवरण है। लेकिन उनके बीच अंतर क्या हैं? यह एक ऐसा सवाल है जो कई लोगों के इन विशिष्टताओं के बीच अंतर के बारे में है। तो चलिए इस संदेह को यहाँ स्पष्ट करते हैं!

डेटा विश्लेषक विभिन्न समस्याओं को हल करने और कंपनी के लिए उपयोगी डेटा प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग करता है। यह कॉर्पोरेट प्रश्नों का उत्तर देने के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित डेटा सेट पर विभिन्न उपकरणों का उपयोग करके किया जाता है, जैसे "कुछ क्षेत्रों में विपणन अभियान अधिक प्रभावी क्यों है" या "क्यों उत्पाद की बिक्री वर्तमान तिमाही में गिरावट आई" और इसी तरह। इसके लिए, एक डेटा विश्लेषक के पास मुख्य कौशल डेटा खनन, आर, एसक्यूएल, सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा विश्लेषण आदि हैं । वास्तव में, कई डेटा विश्लेषक अतिरिक्त आवश्यक कौशल प्राप्त करते हैं और डेटा वैज्ञानिक बन जाते हैं।

दूसरी ओर, डेटा साइंटिस्ट डेटा मॉडलिंग के लिए नई प्रक्रियाएं और एल्गोरिदम विकसित कर सकते हैं, भविष्य कहनेवाला मॉडल बना सकते हैं और कंपनी की आवश्यकताओं के अनुसार उपयोगकर्ता डेटा विश्लेषण कर सकते हैं। इस प्रकार, मुख्य अंतर यह है कि डेटा साइंटिस्ट डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिजाइन करने के लिए भारी कोडिंग का उपयोग कर सकते हैं, और डेटा से जवाब प्राप्त करने के लिए मौजूदा डेटा का उपयोग नहीं करते हैं, जैसे डेटा विश्लेषक। ऐसा करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक के पास मुख्य कौशल डेटा खनन, आर, SQL, मशीन लर्निंग, Hadoop, सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा विश्लेषण, OOPS, आदि हैं। इस प्रकार, डेटा वैज्ञानिकों को डेटा विश्लेषकों की तुलना में अधिक भुगतान किया जाता है। , उच्च मांग और कम आपूर्ति के साथ संयुक्त उनके उच्च कौशल स्तरों में निहित है।

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए शिक्षा की आवश्यकताएं

अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के कई तरीके हैं, लेकिन ध्यान रखें कि इनमें से अधिकांश रास्ते कॉलेज से गुजरते हैं, क्योंकि चार वर्षीय स्नातक की डिग्री एक न्यूनतम आवश्यकता है।

सबसे सीधा तरीका है कि आपको डेटा साइंस में स्नातक की डिग्री प्राप्त हो, क्योंकि यह निस्संदेह आपको बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए आवश्यक कौशल सिखाएगा। आप सभी आँकड़ों, विश्लेषण विधियों, प्रोग्रामिंग भाषाओं आदि के बारे में जानेंगे, जो केवल डेटा साइंटिस्ट के रूप में आपके काम में मदद करेंगे।

आपके द्वारा चुना गया एक और समाधान है किसी भी तकनीकी डिग्री को प्राप्त करना जो आपको डेटा साइंटिस्ट की भूमिका में मदद करेगी। उनमें से कुछ कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, गणित, अर्थशास्त्र हैं। डिग्री प्राप्त करने के बाद, आपके पास कोडिंग, डेटा प्रोसेसिंग और मात्रात्मक समस्या को हल करने का कौशल होगा । जिसका उपयोग डाटा साइंस में किया जा सकता है। फिर आप एक प्रवेश स्तर की नौकरी पा सकते हैं या अधिक विशिष्ट ज्ञान के लिए मास्टर और डॉक्टरेट की डिग्री प्राप्त कर सकते हैं।

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए स्किल की जरूरतें

डेटा साइंटिस्ट को कई कौशल की आवश्यकता होती है जो विभिन्न क्षेत्रों को फैलाते हैं। उनमें से अधिकांश नीचे सूचीबद्ध हैं:

1. सांख्यिकीय विश्लेषण। एक डाटा प्रोसेसिंग विशेषज्ञ के रूप में, आपका मुख्य कार्य बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करना, विश्लेषण और व्याख्या करना है और कंपनी के लिए उपयोगी विचार बनाना है। जाहिर है, सांख्यिकीय विश्लेषण नौकरी विवरण का एक बड़ा हिस्सा है।
इसका मतलब है कि आपको सांख्यिकीय विश्लेषण के कम से कम बुनियादी बातों से परिचित होना चाहिए, जिसमें सांख्यिकीय परीक्षण, वितरण, रैखिक प्रतिगमन, संभाव्यता सिद्धांत, अधिकतम संभावना अनुमान आदि शामिल हैं और यह पर्याप्त नहीं है! यह समझना महत्वपूर्ण है कि किसी दिए गए डेटा समस्या के लिए कौन से सांख्यिकीय तरीके उपयुक्त दृष्टिकोण हैं, और यह समझना और भी अधिक महत्वपूर्ण है कि कौन से नहीं हैं। इसके अलावा, कई विश्लेषणात्मक उपकरण हैं जो डेटा वैज्ञानिक के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण में बहुत उपयोगी हैं। उनमें से सबसे लोकप्रिय एसएएस , हडोप , स्पार्क , हाइव , सुअर हैं । इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि आप उन्हें अच्छी तरह से जानते हैं।

2. प्रोग्रामिंग कौशल। प्रोग्रामिंग कौशल आपके शस्त्रागार में एक आवश्यक उपकरण है। ऐसा इसलिए है क्योंकि उपयोगी निष्कर्ष निकालने के लिए डेटा का अध्ययन करना और समझना बहुत आसान है यदि आप अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप कुछ एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।

सामान्य तौर पर, पायथन और आर इस उद्देश्य के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली भाषाएं हैं। पायथन का उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण और इसकी पठनीयता की क्षमता के कारण किया जाता है। पाइथन में मशीन लर्निंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण आदि के लिए विभिन्न पैकेज हैं (उदाहरण के लिए स्किकिट-लर्न ) जो इसे डेटा साइंस के लिए उपयुक्त बनाते हैं। आर भी डेटा विज्ञान में लगभग किसी भी समस्या को हल करने में बहुत आसान बनाता है जैसे कि ई 1071, समकक्ष, और कई अन्य।

3. मशीन लर्निंग। यदि आप किसी भी तरह से प्रौद्योगिकी उद्योग से जुड़े हैं, तो सबसे अधिक संभावना है कि आपने मशीन सीखने के बारे में सुना होगा। यह मूल रूप से मशीनों को विशेष रूप से उन्हें प्रोग्राम किए बिना अनुभव से कार्यों को सीखने की अनुमति देता है। यह प्रशिक्षण मशीनों द्वारा डेटा और विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके किया जाता है।

इस प्रकार, आपको मशीन लर्निंग में नियंत्रित और अनियंत्रित शिक्षण के एल्गोरिदम से परिचित होना चाहिए, जैसे कि रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, के-साधनों का क्लस्टरिंग, निर्णय वृक्ष, निकटतम पड़ोसी और बहुत कुछ। सौभाग्य से, अधिकांश मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को आर या पायथन लाइब्रेरी (ऊपर उल्लिखित) का उपयोग करके लागू किया जा सकता है, इसलिए आपको उन पर विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है। आपको जिस चीज की आवश्यकता है, वह यह समझने की क्षमता है कि आपके पास किस प्रकार का डेटा है और जिस कार्य को आप स्वचालित करने का प्रयास कर रहे हैं, उसके आधार पर एल्गोरिथ्म की आवश्यकता है।

4. डाटा प्रबंधन और डाटा प्रोसेसिंग। डेटा साइंटिस्ट के जीवन में डेटा एक बड़ी भूमिका निभाता है। इसलिए, आपको डेटा प्रबंधन में अनुभव होना चाहिए, जिसमें डेटा को निकालना, परिवर्तित करना और लोड करना शामिल है। इसका मतलब है कि आपको विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालने की आवश्यकता है, फिर इसे विश्लेषण के लिए आवश्यक प्रारूप में परिवर्तित करें, और अंत में इसे डेटा वेयरहाउस पर अपलोड करें। इस डेटा को संसाधित करने के लिए विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म हैं, जैसे कि Hadoop , Spark ।

अब जब आपने डेटा प्रबंधन प्रक्रिया पूरी कर ली है, तो आपको डेटा प्रोसेसिंग से भी परिचित होना चाहिए। डेटा प्रोसेसिंग - इसका मूल रूप से मतलब यह है कि किसी भी वैध डेटा को प्राप्त करने के लिए विश्लेषण करने से पहले स्टोरेज के डेटा को एक सुसंगत तरीके से साफ और एकीकृत किया जाना चाहिए।

5. डेटा का अंतर्ज्ञान। अंतर्ज्ञान डेटा की शक्ति को कम मत समझो। वास्तव में, यह मुख्य गैर-तकनीकी कौशल है जो डेटा विश्लेषक को डेटा विश्लेषक से अलग करता है। डेटा के अंतर्ज्ञान में मुख्य रूप से डेटा में पैटर्न ढूंढना शामिल होता है जहां वे नहीं होते हैं। यह लगभग एक हीस्टैक में सुई खोजने के समान है, जो एक विशाल अस्पष्टीकृत डेटा ढेर में वास्तविक क्षमता है।

डेटा अंतर्ज्ञान एक कौशल नहीं है जिसे आप इतनी आसानी से सीख सकते हैं। बल्कि, यह अनुभव और चल रहे अभ्यास से आता है । और यह, बदले में, आपको डेटा वैज्ञानिक के रूप में अपनी भूमिका में अधिक प्रभावी और मूल्यवान बनाता है।

6. संचार कौशल। डाटा साइंटिस्ट के क्षेत्र में विशेषज्ञ बनने के लिए आपके पास अच्छी कम्युनिकेशन स्किल होनी चाहिए। ऐसा इसलिए है, हालाँकि आप डेटा को किसी और से बेहतर समझते हैं, आपको डेटा को एक मात्रात्मक मूल्यांकन में बदलने की आवश्यकता है ताकि गैर-तकनीकी टीम निर्णय ले सके।

इसमें डेटा स्टोरीटेलिंग भी शामिल हो सकती है ! इसलिए, आपको अपने डेटा को विशिष्ट परिणामों और अर्थों के साथ एक कथा प्रारूप में प्रस्तुत करने में सक्षम होना चाहिए ताकि अन्य लोग समझ सकें कि आप क्या कह रहे हैं। यह इस तथ्य के कारण है कि, अंत में, डेटा विश्लेषण व्यावहारिक निष्कर्षों से कम महत्वपूर्ण हो जाता है जो डेटा से प्राप्त किया जा सकता है, जो बदले में, व्यवसाय के विकास को जन्म देगा।