डेटा विज्ञान क्या है?
डेटा साइंस डोमेन में, समस्याओं को हल करना और डेटा विश्लेषण के माध्यम से सवालों के जवाब देना मानक अभ्यास है। अक्सर, डेटा वैज्ञानिक परिणामों की भविष्यवाणी करने या अंतर्निहित पैटर्न की खोज करने के लिए एक मॉडल का निर्माण करते हैं, जिसका उद्देश्य बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करना है।
संगठन भविष्य के परिणामों को कार्य करने और सुधारने के लिए इन अंतर्दृष्टि को शामिल कर सकते हैं। डेटा का विश्लेषण करने और मॉडल बनाने में मदद करने के लिए कई तेजी से विकसित प्रौद्योगिकियां हैं। उल्लेखनीय रूप से कम समय में, डेस्कटॉप से डेटा की विशाल मात्रा के साथ बड़े पैमाने पर समानांतर गोदामों की मेजबानी करने के लिए तेजी से प्रगति हुई है; इस तरह, रिलेशनल डेटाबेस में इन-डेटाबेस एनालिटिक्स फ़ंक्शंस से असंरचित बड़े डेटा टूल में एक स्पष्ट परिवर्तन होता है।
असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा पर विश्लेषिकी तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है ताकि भविष्य कहनेवाला मॉडल में प्राकृतिक भाषा में लिखी गई भावना और अन्य उपयोगी जानकारी को शामिल किया जा सके; यह अक्सर मॉडल की गुणवत्ता और सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार की ओर जाता है।
उभरते विश्लेषिकी दृष्टिकोण मॉडल निर्माण और अनुप्रयोग में चरणों को स्वचालित करना चाहते हैं, जिससे मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकी आधुनिक डेटा विज्ञान की दिशा में एक आवश्यक विकास बन जाती है।
सफल एमएल परियोजनाओं के लिए एल्गोरिदम + डेटा + टीम, और एक बहुत शक्तिशाली कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के संयोजन की आवश्यकता होती है।
डेटा साइंटिस्ट शीर्ष तीन उभरती नौकरियों में शुमार
यद्यपि एक क्षेत्र के रूप में डेटा विज्ञान कई दशकों से मौजूद है, पिछले पांच वर्षों में व्यापार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तेजी से विकास ने डेटा वैज्ञानिकों की मांग उत्पन्न की है जो प्रशिक्षित पेशेवरों की उपलब्धता से कहीं अधिक है। आज, 63% अधिकारी एआई तकनीक को अपनाने के लिए एक प्रमुख बाधा के रूप में प्रतिभा की कमी का हवाला देते हैं[1]. यह प्रतिभा अंतर महत्वाकांक्षी पेशेवरों के लिए एक अवसर है और बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए प्रयास करने वाली कंपनियों के लिए एक चुनौती है।
लिंक्डइन इमर्जिंग जॉब्स रिपोर्ट [2], 2020 के अनुसार, डेटा साइंटिस्ट ने तीन साल तक 'इमर्जिंग जॉब्स' सूची में शीर्ष स्थान हासिल किया है और सालाना 37% की दर से बढ़ने का अनुमान है। यह एक विशेषता है जो सभी उद्योगों में महत्वपूर्ण रूप से बढ़ रही है, जिसका श्रेय पहले से मौजूद नौकरियों के विकास और अकादमिक अनुसंधान में डेटा पर जोर देने के लिए दिया जाता है।
एक डेटा वैज्ञानिक को सफल होने के लिए किन कौशल की आवश्यकता होती है?
डेटा साइंस सांख्यिकी, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और डोमेन विशेषज्ञता के चौराहे पर पाए जाने वाले कौशल का एक क्रॉस-डिसिप्लिनरी सेट है। इसमें तीन अलग-अलग और अतिव्यापी क्षेत्र शामिल हैं:
- डेटा सेट को मॉडल और सारांशित करने के लिए सांख्यिकी
- कंप्यूटर विज्ञान, डेटा को संग्रहीत, संसाधित और विज़ुअलाइज़ करने के लिए एल्गोरिदम को डिजाइन और उपयोग करने के लिए
- डोमेन विशेषज्ञता, सही प्रश्नों को तैयार करने और उत्तरों को संदर्भ में रखने के लिए आवश्यक है
- अन्य कौशल अक्सर याद किए जाते हैं:
- नेतृत्व
- टीमवर्क
- संचार
