डेटा साइंस क्या है डेटा वैज्ञानिक सैलरी आंकड़ा संग्रहण क्या है

डेटा विज्ञान डेटा से जानकारी निकालने के लिए और महत्वपूर्ण सूचनाएं जानने के लिए उपयोग किया जाता है इसमें कई तरह के टेक्निकल टूल्स यूज किया जाता है जिसमें से स्टैटिसटिक्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या कृत्रिम बुद्धि मशीन लर्निंग अन्य तकनीकों का इस्तेमाल करके हम डेटा एकत्र करते हैं  जो इस डेटा का संग्राम करता है इसे हम डेटा साइंटिस्ट बोलते हैं आजकल डेटा विज्ञान प्रचलन में है क्योंकि आने वाले समय में इनकी जरूरत बढ़ने वाली है डेटा विज्ञान ना केवल देश-विदेश परंतु हर सॉफ्टवेयर कंपनियां इसका इस्तेमाल करती है डेटा विज्ञान जैसे फ्लिपकार्ट अमेज़न और अन्य ऑनलाइन शॉपिंग कंपनियां इसका इस्तेमाल करती है हम आज जानेंगे  कितनी होती है  डेटा साइंटिस्ट की सैलरी इन इंडिया डाटा साइंस कोर्स क्या है डेटा वैज्ञानिक और वैज्ञानिक बनने के लिए क्या योग्यता होनी चाहिए.

डेटा साइंटिस्ट क्या है

डेटा साइंस को हिंदी में आंकड़ा संग्रहण क्या है जो लोग डेटा विज्ञान का अभ्यास करते हैं उन्हें डेटा वैज्ञानिक या डेटा साइंटिस्ट कहा जाता है, और वे वेब, स्मार्टफोन, ग्राहकों, सेंसर और अन्य स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए कौशल की एक श्रृंखला को जोड़ते हैं ताकि कार्रवाई योग्य जानकारी प्राप्त हो सके।डेटा विज्ञान डेटा से मूल्य निकालने के लिए सांख्यिकी, वैज्ञानिक विधियों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), और डेटा विश्लेषण सहित कई क्षेत्रों को जोड़ता है.

डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए क्या योग्यता होनी चाहिए

डाटा साइंस या डाटा वैज्ञानिक बनने के लिए न्यूनतम योग्यता ग्रेजुएशन होना चाहिए और इसमें से  गणित का बैकग्राउंड होने से लाभकारी हो सकता है क्योंकि इसमें इस्तेमाल किया गया लगभग सभी गणित के रूप से चलते हैं इसलिए आपको डेटा विज्ञान  बनने के लिए आपको B.SC बीएससी  गणित,B.TECH बीटेक ,BCA बीसीए या स्टैटिसटिक्स (STATICTICS) में होना आवश्यक है डेटा  साइंटिस्ट बनने के लिए कोर्स उपलब्ध  है ऑनलाइन और ऑफलाइन  इस कोर्स की अधिक अवधि 6 महीने से लेकर 1 साल  है इसके बाद आपको इसकी सर्टिफिकेट हासिल  कर सकते हैं .

डेटा साइंटिस्ट सैलरी इन इंडिया और टॉप कंपनी

डेटा साइंटिस्ट की सैलरी इंडिया में शुरु 5 लाख और अनुभव हो जाए फिर12 लाख से भी ज्यादा हो सकता है परन्तु आपको इस क्षेत्र में आपको कुशल होना महत्वपूर्ण है. डेटा साइंटिस्ट को लेने वाली कंपनी अधिक सॉफ्टवेयर कम्पनीज ही है.आपको इस क्षेत्र में जाने के लिए बड़े शहर बंगलुरु,पुणे और हैदराबाद इनका चयन करना होगा. अमेज़न डेटा एनालिस्ट,फ्लिप्कार्ट ,ओरेकल,EY एनालिस्ट,TCS,WIPRO,टेक महेंद्र और भी जो की बहुत गहेरा है.

डाटा साइंस कोर्स

डेटा विज्ञान को बेहतर ढंग से समझने के लिए—और आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं—यह क्षेत्र से संबंधित अन्य शब्दों, जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग को जानना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। अक्सर, आप पाएंगे कि इन शब्दों का एक-दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, लेकिन बारीकियां हैं।

• एआई का अर्थ है किसी तरह से मानव व्यवहार की नकल करने के लिए कंप्यूटर प्राप्त करना।
• डेटा विज्ञान एआई का एक सबसेट है, और यह आंकड़ों, वैज्ञानिक विधियों और डेटा विश्लेषण के अतिव्यापी क्षेत्रों को संदर्भित करता है – इन सभी का उपयोग डेटा से अर्थ और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए किया जाता है।
• मशीन लर्निंग एआई का एक और सबसेट है, और इसमें ऐसी तकनीकें शामिल हैं जो कंप्यूटर को डेटा से चीजों का पता लगाने और एआई एप्लिकेशन देने में सक्षम बनाती हैं और अच्छे उपाय के लिए, हम एक और परिभाषा देंगे।
• डीप लर्निंग जो मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो कंप्यूटर को अधिक जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाता है।

डाटा साइंस तकनीकी उपकरण

उन्हें प्रमुख तकनीकी उपकरणों और कौशलों का उपयोग करने में भी सक्षम होना चाहिए, जिनमें शामिल हैं:

• R
• Python
• apache hadoop
• map shrink
• Apache Spark
• NoSQL database
• Cloud Computing
• d3
• Apache Pig
• pictorial
• iPython Notebooks
• GitHub

डाटा विज्ञान के कुछ पहलों

डेटा विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जो डेटा से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डोमेन ज्ञान, प्रोग्रामिंग क्षमताओं और गणित और सांख्यिकी ज्ञान को जोड़ता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम बनाने के लिए नंबर, टेक्स्ट, फोटो, वीडियो, ऑडियो और अन्य डेटा के लिए किया जाता है, जो ऐसे काम कर सकते हैं जिन्हें सामान्य रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। नतीजतन, ये सिस्टम अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं जो विश्लेषकों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को सार्थक व्यावसायिक मूल्य बनाने के लिए नियोजित कर सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिक अपने उद्देश्यों के बारे में जानने के लिए व्यावसायिक हितधारकों के साथ मिलकर काम करते हैं और डेटा उन्हें लक्ष्यों को प्राप्त करने में कैसे मदद कर सकता है। वे व्यवसाय को आवश्यक डेटा निकालने के लिए एल्गोरिदम और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाते हैं, साथ ही डेटा का मूल्यांकन करने और साथियों के साथ निष्कर्ष साझा करने में मदद करते हैं। R के साथ, Python ने सामान्य और विशिष्ट दोनों आवश्यकताओं के अनुसार डेटा को सॉर्ट करने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। भारत में पायथन डेटा साइंस प्रोग्रामर सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और DevOps प्रोग्रामर दोनों से बेहतर बनाते हैं। इसका कारण यह है कि आज की दुनिया में डेटा संग्रह, डेटा सफाई और डेटा प्रोसेसिंग तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं, क्योंकि व्यवसायों को बाजार और ग्राहक डेटा प्राप्त करने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है।

डाटा साइंटिस्ट की मांग

2021 के लिए सबसे अधिक मांग वाली नौकरियों में से एक डेटा साइंस है। डेटा साइंस और एनालिटिक्स से 2026 तक 11 मिलियन से अधिक लोगों को रोजगार मिलने की उम्मीद है। भारत संयुक्त राज्य अमेरिका के बाद डेटा वैज्ञानिक नौकरियों का दूसरा सबसे बड़ा स्रोत है। भारत में डेटा वैज्ञानिकों के उच्च वेतन का एक मुख्य कारण उच्च मांग है।

व्यापक जिम्मेदारियों के साथ उच्च वेतन वाली नौकरियां :

न केवल डेटा वैज्ञानिकों की उच्च मांग है, बल्कि उपलब्ध नौकरियों के प्रकार भी भरपूर हैं। डेटा वैज्ञानिकों की मांग तेजी से बढ़ रही है, और आपूर्ति की पर्याप्त कमी है। आवश्यक कौशल सेटों की कमी के कारण, दुनिया भर में बड़ी संख्या में रिक्त नौकरी के अवसर हैं। प्रतिभा की भारी कमी के कारण इस क्षेत्र में प्रवेश करने का यह एक उत्कृष्ट समय है।

कार्य वातावरण बदलना

भविष्य के कार्यस्थल को डेटा साइंस द्वारा आकार दिया जा रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स की बदौलत अधिक से अधिक नियमित और मैनुअल कामों को यंत्रीकृत किया जा रहा है। जैसे-जैसे लोग अधिक महत्वपूर्ण सोच और समस्या-समाधान की भूमिका निभाते हैं, डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों ने रोबोट को दोहराए जाने वाले कार्य करने के लिए शिक्षित करना आसान बना दिया है।

उत्पाद की गुणवत्ता बढ़ाना

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने व्यवसायों को अपने ऑफ़र को वैयक्तिकृत करने और क्लाइंट अनुभवों को बेहतर बनाने की अनुमति दी है। वे सूचना प्रौद्योगिकी से लेकर स्वास्थ्य देखभाल और ई-कॉमर्स से लेकर मार्केटिंग और रिटेल तक हर उद्योग में फल-फूल रहे हैं। क्योंकि डेटा एक कंपनी की सबसे मूल्यवान संपत्ति है, डेटा वैज्ञानिक प्रबंधन के लिए विश्वसनीय सलाहकार और रणनीतिक साझेदार के रूप में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। वे डेटा में प्रासंगिक जानकारी की तलाश करते हैं जो उन्हें अपनी विशेषता में सुधार करने में मदद कर सकती है, अपने वांछित लक्षित दर्शकों को निर्धारित कर सकती है, और भविष्य के विपणन और विकास की पहल की योजना बना सकती है।

अधिक से अधिक अच्छे में योगदान करना

स्वास्थ्य सेवा उद्योग को प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग द्वारा बदल दिया गया है। डेटा साइंस के कारण कैंसर, अंग दोष और अन्य बीमारियों का शीघ्र निदान संभव है।

विकसित क्षेत्र

दुनिया भर में डेटा की बढ़ती मांग के कारण, डेटा विज्ञान तेजी से विकसित हो रहा है। डेटा वैज्ञानिकों के पास कौशल की एक विस्तृत श्रृंखला है जो फर्मों को डेटा और सूचना का लाभ उठाकर बेहतर रणनीतिक निर्णय लेने में मदद कर सकती है। उनके पास डेटा के साथ जुड़ने और संगठनों के लिए सर्वोत्तम समाधान खोजने के लिए प्रयोग करने की बहुत संभावनाएं हैं। बिग डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), साथ ही कुछ नई प्रौद्योगिकियां जैसे ब्लॉकचैन, एज कंप्यूटिंग, सर्वरलेस कंप्यूटिंग, डिजिटल ट्विन्स, और अन्य जो डेटा साइंस उद्योग के भीतर विभिन्न प्रथाओं और तकनीकों को नियोजित करते हैं, केवल एक हैं कुछ नए रोमांचक क्षेत्र जो इस क्षेत्र में उभर रहे हैं।