Define data science what are the roles of a data scientist in Hindi. ?

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डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस:

डेटा साइंस एक तकनीकी क्षेत्र है जिसमें विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करके संरचित या असंरचित डेटा (structured and unstructured )का विश्लेषण किया जाता है।
इससे उपयोगी जानकारी निकाली जाती है और इसे विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में लागू किया जाता है।

डेटा विज्ञान:

डेटा विज्ञान डेटा में छिपी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि (insight )को साझा करने और समझने के लिए वैज्ञानिक पद्धति, गणित और सांख्यिकी का उपयोग करता है।
यह एक सांख्यिकी विज्ञान, उन्नत विश्लेषण, एआई और कहानी कहने की कला को शामिल करता है।

डेटा साइंस के तरीका :

  • सफाई, संग्रहण और हेरफेर (manipulation )के लिए डेटा की तैयारी में शामिल हो सकता है।
  • विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, एनालिटिक्स और एआई मॉडल का विकास और उपयोग किया जाता है।
  • इससे लगभग हर क्षेत्र में डेटा का सही और सुधारित उपयोग किया जा सकता है।

डेटा वैज्ञानिकों(data scientists) की मांग क्यों है?

  1. बढ़ती डेटा मात्रा:
    • आजकल, डेटा बहुत बड़ी मात्रा में बन रहा है और उसे संसाधित और समझने के लिए डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है।
  2. डेटा से मूल्य निकालना(Extracting value ) :
    • बड़ी कंपनियां और संगठन इन बड़े डेटा सेट्स से मूल्यवान जानकारी निकालकर विभिन्न व्यावसायिक रणनीतियों और मॉडलों के लिए उपयोग कर सकती हैं।
  3. व्यावसायिक रणनीतियाँ (Business Strategies) :
    • डेटा वैज्ञानिकों की जरूरत विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में रणनीतियों और मॉडलों का विकास करने के लिए है, जो कि कंपनियों को और सटीक और सुधारित निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं।
  4. उच्च वेतन:
    • अच्छे डेटा वैज्ञानिकों की मांग है क्योंकि उन्हें अच्छे वेतन और सुविधाएं प्रदान की जाती हैं, और उनका काम विभिन्न क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है।

सारांश: डेटा वैज्ञानिकों की मांग बढ़ रही है क्योंकि वे डेटा को समझने और इससे मूल्य निकालने के क्षमता से सुस्त और यथासम्भाव निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

डेटा साइंस कैसे काम करता है?

  1. डेटा तैयारी (Data preparation):

    • डेटा साइंस में सबसे पहला कदम है कच्चे डेटा (Raw data) को एक साफ, पूर्ण, और स्वच्छ डेटा सेट में बदलना।
  2. विशेषज्ञता क्षेत्र (field of expertise):

    • डेटा वैज्ञानिकों को विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता होनी चाहिए, जैसे कि डेटा इंजीनियरिंग, गणित, सांख्यिकी (statistics), उन्नत कंप्यूटिंग, और विज़ुअलाइज़ेशन।
  3. डेटा इंजीनियरिंग (Data Engineering):

    • उन्हें डेटा इंजीनियरिंग के माध्यम से डेटा को संपूर्ण और स्पष्ट बनाने के लिए उपायुक्त और सुरक्षित बनाने में कौशल होना चाहिए।
  4. मॉडल बनाना (Model making):

    • डेटा वैज्ञानिक एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग करके, मॉडल बनाया जाता है जो भविष्यवाणियों को कर सकता है और विभिन्न निर्णयों के लिए उपयोग हो सकता है।
  5. मशीन लर्निंग (machine learning):

    • डेटा वैज्ञानिकों विशेष रूप से मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और तकनीकों का उपयोग करके सिखाई जाती है जिससे मॉडल स्वयं सीखता है और सुधारता है।
  6. निर्णय लेना (decision making):

    • आखिरकार, डेटा साइंस का उद्देश्य यह है कि डेटा से मूल्यवान जानकारी निकाल कर निर्णय लिया जा सके और विभिन्न क्षेत्रों में इसका उपयोग किया जा सके।

सारांश: डेटा साइंस में, कच्चे डेटा को सृजनात्मक (creative) और सुधारित तरीके (improved methods) से उपयोगी जानकारी में बदलने में विशेषज्ञता की जरूरत होती है, और इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में सुधारित निर्णयों और भविष्यवाणियों के लिए किया जाता है।

डेटा विज्ञान उपकरण (Data Science Tools).

  1. पायथन सीखें (Learn python):

    • डेटा विज्ञान की शुरुआत के लिए पहला और महत्वपूर्ण कदम है पायथन सीखना। पायथन सबसे आम और सुविधाजनक कोडिंग भाषा है जिसे डेटा वैज्ञानिकों बड़े हिस्से में उपयोग करते हैं।
  2. आंकड़े (Statistics):

    • सांख्यिकी मूल रूप से बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने की विधि है। आंकड़े हमें बड़े डेटासेट से ज्यादा जानकारी हासिल करने में मदद करते हैं।
  3. आधार सामग्री भंडारण (Data storage):

    • डेटा को स्थानीय सिस्टम (local system) से आयात (Import) करने और डेटा स्क्रैप करने के लिए उपयुक्त उपकरणों का ज्ञान होना आवश्यक है।
  4. डेटा सफ़ाई (Data cleaning):

    • डेटा को साफ करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर गड़बड़ होता है।
  5. मशीन लर्निंग मॉडल (Machine learning model) :

    • मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग डेटा से सीखकर व्यावसायिक निर्णय (business decisions) लेने के लिए किया जाता है।
  6. यंत्र अधिगम (machine learning):

    • यंत्र अधिगम (machine learning) में, कंप्यूटर उदाहरणों ( Examples) और अनुभव से सीखता है और डेटा के आधार पर विवरण (Description) बनाता है।
  7. वास्तविक विश्व परीक्षण (Real world test):

  • मशीन लर्निंग मॉडल की प्रभावशीलता (Effectiveness) और सटीकता (accuracy) की जांच के लिए परीक्षण और सत्यापन (verification) होना चाहिए।

सारांश: ये उपकरण डेटा विज्ञान में कदम से कदम बढ़ने में मदद कर सकते हैं और एक व्यवस्थित और प्रभावी डेटा विज्ञान प्रक्रिया को समर्थन करने में सहायक हो सकते हैं।

डेटा साइंस के विभिन्न लाभ इस प्रकार हैं.( benefits of Data Science )

    1. यह मांग में है (it is in demand):  डेटा साइंस की काफी मांग है। संभावित नौकरी चाहने वालों के पास कई अवसर हैं। यह लिंक्डइन पर सबसे तेजी से बढ़ने वाली नौकरी है और 2026 तक 11.5 मिलियन नौकरियां पैदा होने का अनुमान है। यह डेटा साइंस को अत्यधिक रोजगार योग्य नौकरी क्षेत्र बनाता है।

    2. पदों की अधिकता (excess of posts):  ऐसे बहुत कम लोग हैं जिनके पास पूर्ण डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल-सेट (skill set) है। यह डेटा साइंस को अन्य आईटी क्षेत्रों की तुलना में कम संतृप्त (saturated) बनाता है।

    इसलिए, डेटा साइंस एक बहुत प्रचुर क्षेत्र है और इसमें बहुत सारे अवसर हैं। डेटा विज्ञान के क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों की मांग अधिक है लेकिन आपूर्ति(recoupment)  कम है।

    1. अत्यधिक भुगतान वाला कैरियर (high paying career):  डेटा साइंस सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक है। ग्लासडोर के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष औसतन $116,100 कमाते हैं। यह डेटा साइंस को अत्यधिक आकर्षक करियर विकल्प बनाता है।

    2. डेटा साइंस बहुमुखी है (Data science is versatile):  डेटा साइंस के कई अनुप्रयोग हैं। इसका व्यापक रूप से स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग, परामर्श सेवाओं (consulting services) और ई-कॉमर्स उद्योगों में उपयोग किया जाता है। डेटा साइंस एक बहुत ही बहुमुखी क्षेत्र है। तो आपको विभिन्न क्षेत्रों में काम करने का अवसर मिलेगा।

    3. डेटा साइंस डेटा को बेहतर बनाता है (Data science makes data better) : कंपनियों को अपने डेटा को संसाधित (processed) करने और उसका विश्लेषण (Analysis) करने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है। वे न केवल डेटा का विश्लेषण करते हैं बल्कि उसकी गुणवत्ता (quality) में भी सुधार करते हैं। इसलिए, डेटा साइंस का संबंध डेटा को समृद्ध (Prosperous) करने और इसे आपकी कंपनी के लिए बेहतर बनाने से है।

    4. डेटा वैज्ञानिक अत्यधिक प्रतिष्ठित हैं (Data scientists are highly regarded): डेटा वैज्ञानिक कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने की अनुमति देते हैं। कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों पर भरोसा करती हैं और अपने ग्राहकों को बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए उनकी विशेषज्ञता का उपयोग करती हैं। इससे डेटा वैज्ञानिकों को कंपनी में एक महत्वपूर्ण स्थान मिलता है।

    5. अब कोई उबाऊ कार्य नहीं (no more boring tasks) :  डेटा साइंस ने विभिन्न उद्योगों को अनावश्यक कार्यों को स्वचालित करने में मदद की है। कंपनियां दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित (trained) करने के लिए ऐतिहासिक डेटा (historical data) का उपयोग कर रही हैं। इसने पहले मनुष्य द्वारा किये जाने वाले कठिन कार्यों को सरल बना दिया है।

    6. डेटा साइंस उत्पादों को स्मार्ट बनाता है (Data science makes products smarter) : डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है जिसने उद्योगों को विशेष रूप से ग्राहक अनुभवों  (customer experiences) के अनुरूप (According) बेहतर उत्पाद बनाने में सक्षम बनाया है।

    7. डेटा-संचालित साहसिक कार्य शुरू होता है (The data-driven adventure begins) : अरे, जिज्ञासु मन! कल्पना कीजिए कि आपके पास डेटा की मदद से भविष्य की भविष्यवाणी करने, रहस्यों को सुलझाने(solving mysteries) और बेहतर निर्णय लेने की शक्ति है। यह डेटा साइंस की आकर्षक दुनिया है! कमर कस लें, क्योंकि हम एक ऐसी यात्रा पर निकलने वाले हैं जो इस जादुई क्षेत्र के अविश्वसनीय लाभों (incredible benefits) के प्रति आपकी आंखें खोल देगी।

    10 अज्ञात का अन्वेषण करें(explore the unknown) : छिपे हुए पैटर्न की खोज करें ,क्या आपने कभी सोचा है कि नेटफ्लिक्स कैसे जानता है कि आपको कौन सा शो पसंद आएगा? या आपके फ़ोन का जीपीएस सबसे तेज़ मार्ग कैसे ढूंढता है? यह सब डेटा साइंस का धन्यवाद है। इस जादूगरी में डेटा के ढेर (संख्याएं, चित्र, शब्द) को खोदकर उन पैटर्न को उजागर करना शामिल है जो सबसे तेज़ मानव दिमाग से भी छूट सकते हैं। इसे अंतर्दृष्टि(insight)  के लिए खजाने की खोज के रूप में सोचें!

    1. भविष्य की भविष्यवाणी (prediction of future) :  क्या होगा अगर मैंने आपसे कहा कि डेटा साइंस भविष्यवाणी कर सकता है कि कल बारिश होगी या कौन सा नया गैजेट अगली बड़ी चीज़ बन जाएगा? पिछले डेटा का विश्लेषण करके, हम प्रभावशाली सटीकता (impressive accuracy)  के साथ भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं। किसान इसका उपयोग यह जानने के लिए करते हैं कि फसल कब बोनी है, और डॉक्टर इसका उपयोग बीमारी के प्रकोप (disease outbreaks) की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं। यह भविष्य में एक झलक पाने जैसा है!

    2. दिमाग वाली मशीनें (machines with brains) : कंप्यूटर को स्मार्ट बनाना स्टार वार्स का R2-D2 याद है? डेटा साइंस कंप्यूटर को दिमागी सहायक में बदल देता है! एल्गोरिदम (समस्याओं को हल करने के लिए फैंसी नुस्खे) के जादू से, हम कंप्यूटर को डेटा से सीखना और निर्णय लेना सिखा सकते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारें, सिरी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट और यहां तक कि मंगल ग्रह पर रोबोट भी अपनी स्मार्टनेस के लिए डेटा साइंस की देन हैं।

    3. रहस्य सुलझाना (solve the mystery): काम पर डेटा जासूस कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो किसी अपराध को सुलझा रहा है। डेटा साइंस वास्तविक जीवन के जासूसों की भी मदद करता है! उंगलियों के निशान, सुरक्षा कैमरे के फुटेज और गवाहों के बयानों जैसे सुरागों का विश्लेषण करके, वे बुरे लोगों को पकड़ सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा के भीतर छिपे रहस्यों को सुलझाने के लिए समान कौशल का उपयोग करते हैं, व्यवसायों को यह पता लगाने में मदद करते हैं कि ग्राहक क्या चाहते हैं या यहां तक कि बीमारियों को रोकने में भी मदद करते हैं।

    4. आसमान छूती सफलता(skyrocketing success): स्टार्टअप से लेकर अंतरिक्ष मिशन तक क्या आपने स्पेसएक्स के बारे में सुना है? उन्होंने रॉकेट को अधिक विश्वसनीय और कम खर्चीला बनाने के लिए डेटा साइंस का उपयोग किया। लेकिन यह सिर्फ अंतरिक्ष विज्ञान ही नहीं, बल्कि यह एक स्टार्टअप के लिए भी फायदेमंद हो सकता है। नए उद्यमियों को उपयोगकर्ताओं के व्यवहार से लेकर उनकी आवश्यकताओं का अध्ययन करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करके उन्हें अपनी दिशा में मदद कर सकता है।

    5. समस्याएं हल करना(solving problems): डेटा से समाधान(Solution) बनाना डेटा साइंस एक सुपरहीरो की तरह काम करता है जो समस्याएं हल करने में मदद करता है। रोगों के लिए नए इलाज, ऊर्जा संकट का समाधान, और अन्य बड़ी चुनौतियों के सामना करने के लिए यह एक शक्तिशाली औजार है। अगर कोई समस्या है, तो डेटा साइंस उसका हल निकाल सकता है!

सामान्य डेटा वैज्ञानिक नौकरी के शीर्षक डेटा वैज्ञानिक (Common Data Scientist Job Titles)

  1. डेटा वैज्ञानिक – इनसाइट एक्सप्लोरर(The Insight Explorer): आप एक डेटा के जासूस की तरह हैं, जो शर्लॉक होम्स(Sherlock Holmes) की भांति छिपे हुए कनेक्शनों को खोजते हैं और जादुई एल्गोरिदम बनाकर बेहतर निर्णय लेने में मदद करते हैं। आप व्यावसायों को स्पष्ट से समझने में मदद करने के लिए तैयार हैं।

  2. डेटा विश्लेषक – डेटा जासूस(The Data Detective): आप एक व्यावसायिक पहेली सुलझाने वाले डेटा जासूस की भांति हैं, जो डेटा के ढेर को छानते हैं, रहस्यों को उजागर करते हैं, और कंपनियों को मार्गदर्शन(Guidance) करते हैं। आप व्यावसायिक उच्चायुक्तों को उनके कदमों का मार्गदर्शन करने में मदद करते हैं।

  3. डेटा इंजीनियर – डेटा ऑर्गनाइज़र(The Data Organizer): आप एक डेटा आयोजक की भांति हैं, जो विभिन्न स्रोतों से जानकारी एकत्र करते हैं, साफ करते हैं, और उसे डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए तैयार करने में माहिर हैं।

  4. बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ – ट्रेंड स्पॉटर(The Trend Spotter): आप व्यावसायिक ट्रेंडों के लिए एक स्पॉटर हैं, जो डेटा विश्लेषण से उन पैटर्न को खोजते हैं जो बाज़ार में चल रहे हैं। आप व्यावसायिक नेताओं को हमेशा एक कदम आगे रहने में मदद करते हैं।

  5. डेटा आर्किटेक्ट – ब्लूप्रिंट डिज़ाइनर(The Blueprint Designer): आप एक डेटा संरचना(data structure) के डिज़ाइनर की भांति हैं, जो डेटा प्रवाह को व्यवस्थित और कुशलता से सुनिश्चित करने के लिए खाका बनाते हैं। आप इससे सुनिश्चित करते हैं कि कंपनी की जानकारी हमेशा तैयार और कार्रवाई के लिए तैयार है।

ये सभी भूमिकाएँ कुशलता और ज्ञान को साझा करती हैं, ताकि व्यावसायिक निर्णय लेने में आसानी हो और व्यावसायों को अधिक स्मार्ट बनाने में मदद हो।

सामान्य डेटा वैज्ञानिक की तुलना में विशेषज्ञों को अधिक तरजीह दी जाती है (Experts are heavily preferred over the general data scientist)

डेटा विज्ञान और विश्लेषण समुदाय(analytics community) में, बहुत से लोग सामान्य डेटा वैज्ञानिक को अधिक महत्वपूर्ण मानते हैं क्योंकि वह एक सामाग्री तरीके से सभी पहलुओं को समझ सकता है – यह एक स्वाभाविक(Natural)  तरीका है। हमें अक्सर लगता है कि एक विशेषज्ञ भूमिका में होना ही किसी परियोजना के सफल होने का गारंटी है। लेकिन यह अभ्यास दिखाता है कि यह इतना सरल नहीं है। जब तक विशेषज्ञ पूरी तरह से अभ्यस्त नहीं होते, उनकी विशेषज्ञता में वृद्धि होती है, उन्हें एक परियोजना के सफल होने के लिए कई पहलुओं को समझना होता है।

2024 में डेटा साइंस का भविष्य क्या है?(2024 में डेटा साइंस का भविष्य क्या है?)

2024 में डेटा साइंस का भविष्य बहुत उज्ज्वल(bright) है! डेटा विज्ञान और विश्लेषण क्षेत्र में 30% की वृद्धि की जा रही है, जिससे लगभग 2,720,000 नई नौकरियां उत्पन्न हो सकती हैं। यह अनुमानित है कि 2026 तक इस क्षेत्र में 11 मिलियन नए रोजगार पैदा होंगे।

हर व्यावसायिक क्षेत्र देख रहा है कि डेटा का सही तरीके से उपयोग करने से उसकी आर्थिक और उच्चतम दिशा में सुधार हो सकता है। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों की मांग में वृद्धि हो रही है। यही कारण है कि डेटा साइंस में करियर बनाने का इच्छुक लोगों के लिए यह समय बहुत अच्छा है।

डेटा साइंस क्षेत्र में एक और रूचि का कारण यह है कि प्रत्येक क्षेत्र डेटा अधिग्रहण और विश्लेषण के माध्यम से अपनी प्रदर्शनी में सुधार करना चाहता है। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता अधिक हो रही है, क्योंकि वे सटीक और सुरक्षित डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यावसायिक निर्णयों में मदद कर सकते हैं।

आखिरकार, डेटा साइंस ने आर्थिक और तकनीकी स्तर(technical level)  पर एक समृद्धि(Prosperity) का संकेत दिया है और आने वाले सालों में इसका योगदान और बढ़ेगा।

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और जिम्मेदारियाँ| (Data scientist role and responsibilities)

  1. डेटा एनालिटिक्स और अन्वेषण(Data Analytics and Exploration): डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करके उससे तत्परता(readiness) और नए दृष्टिकोण(Approach)  प्राप्त करते हैं, जिससे व्यवसायों को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है।
  2. मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग(Machine Learning and Statistical Modeling): वे आल्गोरिदम्स का उपयोग करके मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग के माध्यम से नए ज्ञान को उजागर करते हैं, जिससे भविष्य की भविष्यवाणी और पूर्वानुमान(prediction and forecast) हो सकता है।
  3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(data visualization): वे डेटा को आकर्षक और समझने में आसान बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करते हैं।
  4. पूर्वानुमानित मॉडलिंग और पूर्वानुमान(Predictive Modeling and Forecasting): उनका काम विभिन्न डेटा स्रोतों का अध्ययन करना और उनसे आगामी घटनाओं की संभावना को जानना है, जिससे उचित योजनाएं बनाई जा सकती हैं।
  5. डेटा जासूस: जांच अंतर्दृष्टि(Data Detective: Investigating Insights): इस भूमिका में, वे डेटा की गहराईयों में जा कर अदृश्य रिश्तों(invisible relationships) और पैटर्न्स को खोजते हैं, जो अन्यथा अदृश्य(Invisible) रहते हैं।
  6. कंप्यूटर को सोचना सिखाना: मशीन लर्निंग के महारथी(Teaching computers to think: masters of machine learning): डेटा वैज्ञानिक विभिन्न एल्गोरिदम्स का उपयोग करके कंप्यूटरों को सीखने की क्षमता प्रदान करते हैं, जिससे वे नए कार्यों को सीधे रूप से कर सकते हैं। 
  7. व्यवसाय के जादूगर: सलाह देना और नवप्रवर्तन करना(Wizards of Business: Advising and Innovating): वे व्यवसायों को उनके डेटा पर आधारित निर्णयों के लिए सलाह देते हैं, जिससे उन्हें अपने क्षेत्र में नए और सुधारित तरीकों से काम करने का मौका मिलता है।
  8. एक बेहतर दुनिया बनाना(creating a better world): उनका काम ऐसी महत्वपूर्ण मुद्दों पर होता है जैसे कि भूकंप की भविष्यवाणी, प्रदूषण नियंत्रण, और रोगों का इलाज, जिससे समाज को सीधे रूप से लाभ होता है।
  9. डेटा हीरो बनना(Becoming a Data Hero): उनका काम उन्हें डेटा की दुनिया के असली नायक बनाता है, जो नए और सुधारित तरीकों(New and improved methods) से समस्याओं का समाधान करके बेहतर दुनिया की दिशा में काम कर रहे हैं। 
  10. डेटा के कथाकार: दृश्य जादू बनाना(Storytellers of Data: Creating Visual Magic): उन्हें अपने डेटा को रंगीन और आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने के लिए कला का उपयोग करने का कौशल होता है, जिससे सभी उपभोक्ताओं को सीधे संवेदनशीलता होती है।

डेटा विश्लेषण और अन्वेषण (Data analysis and exploration )

डेटा विश्लेषण और अन्वेषण के माध्यम से, डेटा वैज्ञानिक विभिन्न प्रक्रियाओं(various processes) का उपयोग करके डेटा की सफाई, स्पष्टीकरण (the explanation) और समझ में सुधार करने में मदद करते हैं। इसके कुछ मुख्य तत्वों को सरल शब्दों में समझाया जा सकता है:

  1. डेटा सफाई और प्रीप्रोसेसिंग(Data cleaning and preprocessing): यह डेटा को साफ, असंबित(disjointed), और सही बनाने का काम करता है, जिससे वैज्ञानिक अच्छे नतीजे प्राप्त कर सकते हैं। इसमें गुम डेटा(missing data) को खोजना, गलतियों को सुधारना, और डेटा को तैयार करना शामिल है।
  2. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) (Exploratory Data Analysis) (EDA): इसमें वैज्ञानिक विचारशीलता(thoughtfulness) के साथ डेटा की विशेषताओं का अध्ययन करना शामिल है, जिससे नए पैटर्न और संबंधों को पहचाना जा सकता है।
  3. सांख्यिकीय विश्लेषण(Statistical analysis): इसमें डेटा की आंकड़ों का विश्लेषण करना और उन्हें चार्ट्स और ग्राफ़ों के माध्यम से स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करना शामिल है, जिससे वैज्ञानिकों को सारांश(Summary) देने में मदद होती है।
  4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(data visualization): इसमें डेटा को चार्ट्स और ग्राफ़ों के रूप में प्रस्तुत करना और उचित तरीके से दृश्य प्रदर्शित(display view) करना होता है, जिससे वैज्ञानिक सहजता से समझ सकते हैं।
  5. फ़ीचर इंजीनियरिंग(feature engineering): इसमें नई सुविधाओं को बनाने और मौजूदा सुविधाओं को सुधारने का काम होता है, जिससे मॉडल की प्रदर्शन क्षमता में सुधार होता है।
  6. आयाम में कमी(amplitude reduction): इसमें उच्च आयामीता वाले डेटासेट को सांकेतिक रूप से संक्षेपित करने का काम होता है, ताकि वैज्ञानिक इसे आसानी से समझ सकें।

मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग(Statistical Modeling)

व्यावसायिक मुद्दों के समाधान के लिए, आप विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल बनाएंगे और उनका उपयोग करेंगे। इसमें सही मॉडल चुनना, विकास करना, परीक्षण करना और उनके मापदंडों को ठीक करना शामिल है।

  1. मॉडल चयन और मूल्यांकन(Model Selection and Evaluation):
    किसी विशिष्ट समस्या के लिए सही मशीन लर्निंग मॉडल डेटा वैज्ञानिकों द्वारा चुना जाना चाहिए। वे उपयोग किए जा रहे डेटा के प्रकार, समस्या के प्रकार (वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, आदि) और असाइनमेंट की विशेष मांगों जैसे तत्वों को ध्यान में रखते हैं।
  2. फ़ीचर चयन और इंजीनियरिंग( Feature Selection and Engineering):

डेटा वैज्ञानिक सबसे प्रासंगिक विशेषताओं की पहचान करते हैं जो मॉडल की पूर्वानुमानित शक्ति में योगदान करते हैं। वे सबसे अधिक जानकारीपूर्ण सुविधाओं का चयन करने के लिए सांख्यिकीय परीक्षण, सहसंबंध विश्लेषण और डोमेन ज्ञान जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं। इसके अतिरिक्त, वे सार्थक जानकारी को रूपांतरित, संयोजित या निकालकर नई सुविधाएँ इंजीनियर कर सकते हैं।

4. प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग मॉडल(Training and fine-tuning models):
डेटा वैज्ञानिक लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित (trained) करते हैं। वे डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन (verification) सेट में विभाजित करते हैं, इसे मॉडल में फ़ीड करते हैं, और त्रुटियों(errors)  को कम करने या विशिष्ट उद्देश्यों को अनुकूलित करने के लिए मॉडल के मापदंडों(parameters) को समायोजित(adjusted) करते हैं। इस प्रक्रिया में उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना, हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि मॉडल अनदेखे डेटा के लिए अच्छी तरह से सामान्यीकृत हो।

5. पहनावे के तरीके(ways of dressing):
डेटा वैज्ञानिक अक्सर कई मॉडलों को संयोजित करने और पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने के लिए यादृच्छिक वन(random forest), ग्रेडिएंट बूस्टिंग या स्टैकिंग जैसे सामूहिक तरीकों का उपयोग करते हैं। अधिक मजबूत भविष्यवाणियाँ करने के लिए एन्सेम्बल विधियाँ व्यक्तिगत मॉडलों की विविधता और पूरक शक्तियों(complementary powers)  का उपयोग करती हैं।

6. गहन शिक्षा(deep learning):
हाल के वर्षों में, विभिन्न क्षेत्रों में गहन शिक्षा को प्रमुखता मिली है। डेटा वैज्ञानिक छवि वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण(processing), या अनुक्रम भविष्यवाणी जैसे कार्यों के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम कर सकते हैं। वे बड़े पैमाने पर डेटासेट के साथ गहन शिक्षण मॉडल को डिजाइन करने, प्रशिक्षित करने और ठीक करने के लिए TensorFlow या PyTorch जैसे ढांचे का उपयोग करते हैं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(data visualization)

जटिल निष्कर्षों(complex findings और अंतर्दृष्टि(insight) को हितधारकों(stakeholders) तक पहुँचाने के लिए, आप विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट तैयार करेंगे। इसमें चार्ट, ग्राफ़ और डैशबोर्ड जैसे टूल का उपयोग करके डेटा को समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करना शामिल है।

1. संचार डेटा(communication data):
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जटिल जानकारी, पैटर्न और रुझानों(trends) को दृश्य(Scene) और सहज तरीके से प्रभावी ढंग से संप्रेषित(communicated) करने में मदद करता है। यह समझ को बढ़ाता है और हितधारकों को अंतर्दृष्टि को शीघ्रता से समझने में सक्षम बनाता है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया आसान हो जाती है।

2. सही विज़ुअलाइज़ेशन का चयन(Choosing the Right Visualization):
डेटा वैज्ञानिक डेटा की प्रकृति और विशिष्ट उद्देश्यों(specific objectives) के आधार पर उचित विज़ुअलाइज़ेशन चुनते हैं। सामान्य प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन में बार चार्ट, लाइन चार्ट, स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम, पाई चार्ट, हीटमैप्स, ट्रीमैप्स और नेटवर्क आरेख शामिल हैं। विज़ुअलाइज़ेशन का चुनाव विश्लेषण किए जा रहे चर, उनके बीच संबंधों और इच्छित संदेश पर निर्भर करता है।

3. खोजपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन(exploratory visualization):
डेटा वैज्ञानिक खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) चरण के दौरान डेटा का पता लगाने और उसका विश्लेषण करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं। वे चर के वितरण की जांच करने, आउटलेर्स का पता लगाने, पैटर्न की पहचान करने और डेटा तत्वों के बीच संबंधों को उजागर करने के लिए दृश्य प्रतिनिधित्व(visual representation) बनाते हैं। खोजपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और बाद के विश्लेषण का मार्गदर्शन(Guidance) करने में मदद करते हैं।

4. डेटा के साथ कहानी सुनाना(storytelling with data):
कहानी कहने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक शक्तिशाली उपकरण है। दृश्य तत्वों को सावधानीपूर्वक डिजाइन और व्यवस्थित करके, डेटा वैज्ञानिक डेटा के चारों ओर एक सम्मोहक कथा का निर्माण कर सकते हैं। वे विज़ुअलाइज़ेशन को तार्किक प्रवाह में व्यवस्थित करते हैं, मुख्य निष्कर्षों को उजागर करते हैं, और उस मुख्य संदेश पर ज़ोर देते हैं जिसे वे बताना चाहते हैं।

5.इंटरएक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन(Interactive Visualization):
इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन उपयोगकर्ताओं को डेटा के साथ इंटरैक्ट करने और गतिशील रूप से विभिन्न पहलुओं का पता लगाने में सक्षम बनाता है। डेटा वैज्ञानिक D3.js, Tableau, Power BI, या Python लाइब्रेरी जैसे Matplotlib, Plotly, या Seaborn जैसे टूल का उपयोग करके इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन विकसित करते हैं। इंटरएक्टिविटी उपयोगकर्ताओं को गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए फ़िल्टर करने, ड्रिल डाउन करने, ज़ूम इन/आउट करने और विज़ुअलाइज़ेशन को अनुकूलित करने की अनुमति देती है।

6. भौगोलिक विज़ुअलाइज़ेशन(geographic visualization):
भौगोलिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में मानचित्रों या भौगोलिक निर्देशांकों पर डेटा का प्रतिनिधित्व करना शामिल है। डेटा वैज्ञानिक विभिन्न स्थानों पर स्थानिक पैटर्न, क्षेत्रीय विविधताओं और चर के बीच संबंधों की कल्पना करने के लिए कोरोप्लेथ मैप्स, बबल मैप्स और हीटमैप्स जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं।

7. अस्थायी दृश्य(floating view):
अस्थायी (Temporary) विज़ुअलाइज़ेशन दिखाते हैं कि समय के साथ डेटा कैसे बदलता है। डेटा वैज्ञानिक समय-निर्भर डेटा में रुझान, मौसमी और पैटर्न का पता लगाने के लिए लाइन चार्ट, क्षेत्र चार्ट, समय श्रृंखला प्लॉट या एनिमेटेड विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं। अस्थायी विज़ुअलाइज़ेशन ऐतिहासिक डेटा को समझने, पूर्वानुमान लगाने और समय श्रृंखला डेटा में पैटर्न की पहचान करने में प्रभावी हैं।

8.डेटा डैशबोर्डिंग(data dashboarding):
डेटा वैज्ञानिक इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाते हैं जो कई विज़ुअलाइज़ेशन और मुख्य प्रदर्शन संकेतक (KPI) को एक ही इंटरफ़ेस में समेकित करते हैं। डैशबोर्ड डेटा का समग्र दृष्टिकोण(Approach) प्रदान करते हैं, हितधारकों को मेट्रिक्स की निगरानी करने, प्रगति को ट्रैक करने और वास्तविक समय में सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।

प्रायोगिक डिजाइन और ए/बी परीक्षण(Experimental Design and A/B Testing)

  • प्रयोग: जिज्ञासा को पकाना(Experiment: Cultivating Curiosity)
    कल्पना कीजिए कि आप रसोई में हैं और एक स्वादिष्ट केक की उत्तम विधि बनाने का प्रयास कर रहे हैं। प्रायोगिक डिज़ाइन बिल्कुल वैसा ही है! वैज्ञानिक और समझदार व्यवसाय सवालों के जवाब देने के लिए प्रयोग तैयार करते हैं। वे विभिन्न सामग्रियों (या चर) को मिलाते हैं और देखते हैं कि वे परिणाम को कैसे प्रभावित करते हैं। यह सब जिज्ञासा को ठोस उत्तर में बदलने के बारे में है।
  • ए और बी: लड़ाई शुरू होने दें(A and B: Let the fight begin)
    क्या आपको कभी दो अलग-अलग आइसक्रीम स्वादों के बीच चयन करना पड़ा है? यही ए/बी परीक्षण की भावना है! मान लीजिए कि आप एक वेबसाइट डिज़ाइन कर रहे हैं। आपको आश्चर्य होगा कि क्या नीले “साइन अप” बटन को हरे बटन की तुलना में अधिक क्लिक मिलते हैं। ए/बी परीक्षण एक लड़ाई शुरू करता है: ए नीला बटन है, और बी हरा बटन है। लोग दोनों के साथ कैसे बातचीत करते हैं इसकी तुलना करके, आप पता लगा सकते हैं कि लोकप्रियता प्रतियोगिता में कौन जीतता है।
  • रैंडमनेस की जादूगरी: निष्पक्ष परीक्षण बनाना(The Magic of Randomness: Creating Fair Trials)
    कल्पना कीजिए कि आप एक जादुई प्रतियोगिता की मेजबानी(hosting) करने वाले जादूगर हैं। आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हर किसी को जीतने का समान मौका मिले, है ना? यहीं से यादृच्छिकता आती है! प्रयोगों और ए/बी परीक्षण में, हम यादृच्छिक(random) असाइनमेंट का उपयोग करते हैं। यह खेल से पहले कार्ड फेंटने जैसा है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक समूह (ए और बी) पूरी भीड़ का उचित प्रतिनिधित्व करता है।
  • संख्याओं का विश्लेषण: परिणामों का विश्लेषण(Analyzing the Numbers: Analyzing the Results)
    क्या आपने कभी कोई खेल खेला है और स्कोर जोड़कर देखा है कि कौन जीता? प्रयोग या ए/बी परीक्षण के बाद बिल्कुल यही होता है। डेटा एकत्र किया जाता है, संख्याओं की गणना की जाती है, और वोइला! विजेता उभरता है. सांख्यिकीविद्, जो गणित जासूसों की तरह होते हैं, डेटा को समझने में मदद करते हैं। वे यह तय करने के लिए अपने जादू का उपयोग करते हैं कि परिणाम विश्वसनीय हैं या महज़ संयोग है।
  • अंतर्दृष्टि के लिए शिकार: खोजों का पता लगाना(Hunting for Insights: Finding Discoveries)
    कल्पना कीजिए कि आप सोने के छिपे हुए संदूक की तलाश में एक ख़जाना शिकारी हैं। प्रयोगों की दुनिया में, डेटा खजाना है, और अंतर्दृष्टि सोना है। ए/बी परीक्षण आपको यह पता लगाने में मदद करता है कि कौन से परिवर्तन बेहतर काम करते हैं और क्यों। हो सकता है कि लोग बेहतर ध्यान आकर्षित करने के लिए किसी वेबसाइट पर बड़े फ़ॉन्ट या छोटे वीडियो पसंद करते हों। इन जैसी अंतर्दृष्टि निर्णयों का मार्गदर्शन करती है और चीज़ों को अद्भुत बनाती है!

आप विभिन्न उपचारों या समायोजनों(adjustments) की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए अध्ययन की योजना बनाएंगे और ए/बी परीक्षण चलाएंगे। डेटा-संचालित निर्णय लेना और रणनीति की प्रभावकारिता का मूल्यांकन करना दोनों इससे सहायता प्राप्त करते हैं।

प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण डेटा विज्ञान में परिवर्तनों या हस्तक्षेपों के प्रभाव का आकलन करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए उपयोग की जाने वाली महत्वपूर्ण पद्धतियाँ हैं। यहां इन अवधारणाओं का अवलोकन दिया गया है:

1. प्रायोगिक डिज़ाइन(experimental design):
प्रायोगिक डिज़ाइन विश्वसनीय और सार्थक(Meaningful) परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रयोगों की योजना बनाने और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें अनुसंधान(Research) प्रश्नों को परिभाषित करना, चर की पहचान करना, उपचार या हस्तक्षेप डिजाइन करना और नियंत्रण समूहों(control groups) को निर्दिष्ट(Specified) करना शामिल है। प्रायोगिक डिज़ाइन का उद्देश्य प्रयोग की वैधता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए पूर्वाग्रह, भ्रमित करने वाले कारकों और परिवर्तनशीलता के स्रोतों को कम करना है।

2. उपचार और नियंत्रण समूह(treatment and control group):
प्रायोगिक डिज़ाइन(experimental design) में, प्रतिभागियों या विषयों को अलग-अलग समूहों में विभाजित किया जाता है। उपचार समूह को हस्तक्षेप या परीक्षण किए जा रहे परिवर्तन प्राप्त होते हैं, जबकि नियंत्रण समूह को हस्तक्षेप प्राप्त नहीं होता है और तुलना के लिए आधार रेखा के रूप में कार्य करता है। रैंडम असाइनमेंट का उपयोग आम तौर पर प्रतिभागियों को समूहों में आवंटित करने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समूहों के बीच कोई भी अंतर पहले से मौजूद कारकों के कारण नहीं है।

3. ए/बी परीक्षण(A/B testing):
ए/बी परीक्षण, जिसे स्प्लिट(split) परीक्षण के रूप में भी जाना जाता है, विपणन, उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) और वेब विकास में उपयोग किए जाने वाले प्रयोगात्मक डिजाइन का एक विशिष्ट रूप है। इसमें एक वेबपेज, विज्ञापन, या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (ए और बी) के दो संस्करणों(editions) की तुलना करना शामिल है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि किसी विशिष्ट मीट्रिक, जैसे रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर, या उपयोगकर्ता सहभागिता के संदर्भ में कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है। प्रत्येक संस्करण के लिए उपयोगकर्ताओं का एक यादृच्छिक नमूना सौंपा गया है, और परिवर्तनों के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए उनकी बातचीत और व्यवहार का विश्लेषण किया जाता है।

4. परिकल्पना परीक्षण(hypothesis testing):
प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण दोनों में, परिकल्पना परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या समूहों के बीच देखे गए अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं या केवल संयोग के कारण हैं। डेटा वैज्ञानिक अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पनाएँ तैयार करते हैं और डेटा का विश्लेषण करने और नमूना डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय परीक्षणों, जैसे टी-परीक्षण, ची-स्क्वायर परीक्षण या एनोवा का उपयोग करते हैं।

5.नमूना आकार निर्धारण(sample size determination):
किसी प्रयोग की वैधता और शक्ति के लिए उचित नमूना आकार निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। डेटा वैज्ञानिक महत्व के वांछित स्तर, प्रभाव आकार और सांख्यिकीय शक्ति को ध्यान में रखते हुए, आवश्यक नमूना आकार की गणना करने के लिए सांख्यिकीय शक्ति विश्लेषण का उपयोग करते हैं। एक बड़ा नमूना आकार आम तौर पर अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम देता है।

6. डेटा संग्रह और विश्लेषण(Data collection and analysis):
प्रयोग के दौरान, डेटा वैज्ञानिक हस्तक्षेप के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए प्रासंगिक(Relevant) डेटा एकत्र करते हैं। इसमें मात्रात्मक मेट्रिक्स, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं(survey responses) या डेटा के अन्य रूप शामिल हो सकते हैं। एकत्र किए गए डेटा का समूहों के बीच अंतर का आकलन करने और निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है।

7.कमियाँ और विचार(Drawbacks and Considerations):
प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण की कुछ सीमाएँ और विचार हैं। इनमें संभावित पूर्वाग्रह शामिल हैं, जैसे चयन पूर्वाग्रह या नमूना पूर्वाग्रह(selection bias or sampling bias), जो परिणामों की सामान्यता को प्रभावित कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिकों को प्रयोगों को सावधानीपूर्वक डिजाइन करने, भ्रमित करने वाले कारकों पर नियंत्रण रखने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि देखे गए प्रभाव सार्थक हैं और नकली नहीं हैं।

प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण परिकल्पनाओं(hypotheses) के परीक्षण, हस्तक्षेपों को अनुकूलित करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए कठोर पद्धतियाँ प्रदान करते हैं। वे संगठनों को परिवर्तनों के प्रभाव को समझने, विभिन्न रणनीतियों का मूल्यांकन(Evaluation) करने और अपने उत्पादों, सेवाओं या उपयोगकर्ता अनुभवों को लगातार बेहतर बनाने में मदद करते हैं।

role of data science

एक डेटा वैज्ञानिक के लिए कौन से तकनीकी कौशल आवश्यक हैं?(What technical skills are necessary for a data scientist?)

डेटा वैज्ञानिकों को डेटाबेस क्वेरी(database query) के लिए पायथन या आर, डेटा हेरफेर(data manipulation) लाइब्रेरीज़ (जैसे, पांडा, न्यूमपाइ), मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क (जैसे, स्किकिट-लर्न(scikit-learn), टेन्सरफ्लो(tensorflow), पायटोरच(pytorch) और एसक्यूएल(SQL) जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता(efficiency) की आवश्यकता होती है। उन्हें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल (जैसे, मैटप्लोटलिब(matplotlip), सीबॉर्न(seaborn)) से भी परिचित होना चाहिए और आंकड़ों और संभाव्यता की ठोस समझ होनी चाहिए।

डेटा विज्ञान में डोमेन ज्ञान की क्या भूमिका है?

डोमेन ज्ञान महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा वैज्ञानिकों को उस डेटा के संदर्भ को समझने में मदद करता है जिसके साथ वे काम कर रहे हैं। यह उन्हें सही प्रश्न पूछने, परिणामों को मान्य करने और तकनीकी निष्कर्षों को व्यावसायिक हितधारकों(business stakeholders) के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि(insights) में अनुवाद करने में सक्षम बनाता है।

एक डेटा वैज्ञानिक किसी संगठन में अन्य टीमों के साथ कैसे काम करता है?

डेटा वैज्ञानिक विभिन्न टीमों, जैसे व्यवसाय विश्लेषकों, इंजीनियरों और प्रबंधकों के साथ सहयोग करते हैं। वे निष्कर्षों को संप्रेषित करते हैं, तकनीकी अवधारणाओं को समझाते हैं, और डेटा परियोजनाओं को संगठनात्मक(organizational) लक्ष्यों के साथ संरेखित करने के लिए मिलकर काम करते हैं। सहयोग यह सुनिश्चित करता है कि डेटा-संचालित निर्णय समग्र रणनीति में अच्छी तरह से एकीकृत हैं।

डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक के बीच क्या अंतर है?(What is the difference between a data scientist and a data analyst?)

जबकि दोनों भूमिकाएँ (roles) डेटा से संबंधित हैं, डेटा वैज्ञानिक भविष्य कहनेवाला(predictive data scientist) और निर्देशात्मक मॉडल(instructional model) बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें अक्सर जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल होते हैं। दूसरी ओर, डेटा विश्लेषक(data analysis) मुख्य रूप से वर्णनात्मक विश्लेषण, रिपोर्ट बनाने और विज़ुअलाइज़ेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि संगठनों को ऐतिहासिक डेटा को समझने और सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सके।

एक डेटा वैज्ञानिक डेटा का नैतिक उपयोग कैसे सुनिश्चित करता है?(How does a data scientist ensure ethical use of data?)

डेटा विज्ञान में नैतिक विचार(ethical consideration) महत्वपूर्ण हैं। डेटा वैज्ञानिकों को संवेदनशील जानकारी को जिम्मेदारी से संभालना चाहिए, गोपनीयता और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करनी चाहिए और अपने मॉडल में पक्षपात से बचना चाहिए। मॉडल निष्पक्षता और पारदर्शिता पर नियमित ऑडिट और जांच भी आवश्यक है।

क्या आप मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया समझा सकते हैं?

इस प्रक्रिया में आम तौर पर शामिल हैं: समस्या को परिभाषित करना, डेटा एकत्र करना और प्रीप्रोसेसिंग करना, डेटा की खोज और विश्लेषण करना, फीचर इंजीनियरिंग, एक उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना, डेटा को प्रशिक्षण/सत्यापन/परीक्षण सेट में विभाजित करना, मॉडल को प्रशिक्षित करना, हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना, इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना, और मॉडल को उत्पादन में तैनात करना।

डेटा वैज्ञानिक नवीनतम रुझानों से कैसे अपडेट रहते हैं?(How do data scientists stay updated with the latest trends?)

डेटा वैज्ञानिक अक्सर शोध पत्र पढ़ते(reading research paper) हैं, सम्मेलनों में भाग लेते हैं (उदाहरण के लिए, न्यूरिप्स, आईसीएमएल), ऑनलाइन मंचों और समुदायों में भाग लेते हैं, ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेते हैं, और नवीनतम विकास से अपडेट रहने के लिए क्षेत्र के विशेषज्ञों के ब्लॉग और सोशल मीडिया खातों का अनुसरण करते हैं।

ए/बी परीक्षण क्या है और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा इसका उपयोग कैसे किया जाता है?(how is it used by data scientists?)

ए/बी परीक्षण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग किसी वेबपेज, ऐप या अन्य डिजिटल संपत्ति के दो संस्करणों (ए और बी) की तुलना करने के लिए किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि उपयोगकर्ता जुड़ाव या अन्य वांछित मेट्रिक्स के मामले में कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है। डेटा वैज्ञानिक उत्पादों या सेवाओं में परिवर्तन के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए ए/बी परीक्षणों को डिजाइन और विश्लेषण करते हैं

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