Define data science what are the roles of a data scientist in Hindi. ?
डेटा साइंस (Data Science)
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 (Data Science)
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 (Methodology of Data Science)
डेटा साइंस के तरीके में सफाई, संग्रहण और हेरफेर (manipulation) के लिए डेटा की तैयारी में शामिल हो सकता है। इसके बाद, 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?
बढ़ती डेटा मात्रा: आजकल, डेटा बहुत बड़ी मात्रा में बन रहा है और उसे संसाधित और समझने के लिए डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है।
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।
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।
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 की क्षमता से सुस्त और यथासम्भाव निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
डेटा साइंस कैसे काम करता है?
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।
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।
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।
मॉडल बनाना (Model making): डेटा वैज्ञानिक एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग करके, मॉडल बनाते हैं जो भविष्यवाणियों को कर सकता है और विभिन्न निर्णयों के लिए उपयोग हो सकता है।
मशीन लर्निंग (Machine Learning): डेटा वैज्ञानिक 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।
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)
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।
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।
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।
डेटा सफ़ाई (Data Cleaning): डेटा को साफ करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर गड़बड़ होता है।
मशीन लर्निंग मॉडल (Machine Learning Model): मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग डेटा से सीखकर व्यावसायिक निर्णय (business decisions) लेने के लिए किया जाता है।
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।
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 (Benefits of Data Science)
डेटा साइंस सफलता की यात्रा (Data Science Journey to Success)
- 1. डेटा साइंस की बढ़ती मांग (High Demand): डेटा साइंस तेजी से बढ़ता क्षेत्र है, जिसमें नौकरी के अवसर लगातार बढ़ रहे हैं। लिंक्डइन पर यह सबसे तेजी से बढ़ने वाली नौकरी है, और 2026 तक 11.5 मिलियन नौकरियां उत्पन्न होने का अनुमान है।
- 2. अवसरों की अधिकता (Excess of Opportunities): डेटा साइंटिस्ट्स की मांग बहुत है, परन्तु सही स्किल सेट वाले उम्मीदवार कम हैं। अन्य आईटी क्षेत्रों की तुलना में यह कम saturated है, जिससे यहां अधिक अवसर मिलते हैं।
- 3. उच्च वेतन वाला कैरियर (High Paying Career): ग्लासडोर के अनुसार, एक डेटा साइंटिस्ट का औसत वार्षिक वेतन $116,100 है। यह इसे एक आकर्षक और वित्तीय रूप से लाभकारी करियर बनाता है।
- 4. बहुमुखी क्षेत्र (Versatile Field): डेटा साइंस के अनुप्रयोग स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग, ई-कॉमर्स और परामर्श सेवाओं में फैले हुए हैं। यह बहुमुखी क्षेत्र आपको विभिन्न उद्योगों में काम करने का अवसर प्रदान करता है।
- 5. डेटा को बेहतर बनाना (Improving Data Quality): कुशल डेटा वैज्ञानिक कंपनियों के डेटा को प्रोसेस और विश्लेषित करते हैं, जिससे डेटा की गुणवत्ता में सुधार होता है। कंपनियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है और डेटा का मूल्य बढ़ता है।
- 6. डेटा साइंटिस्ट्स की प्रतिष्ठा (High Regard for Data Scientists): डेटा वैज्ञानिकों की विशेषज्ञता पर कंपनियां भरोसा करती हैं, क्योंकि वे बेहतर व्यावसायिक निर्णयों में मदद करते हैं। उन्हें कंपनी में एक महत्वपूर्ण स्थान प्राप्त होता है।
- 7. दोहराए जाने वाले कार्यों का अंत (No More Boring Tasks): डेटा साइंस ने कई उद्योगों को अनावश्यक कार्यों को स्वचालित करने में मदद की है। अब दोहराए जाने वाले कार्य मशीनों द्वारा किए जा सकते हैं, जिससे कार्य आसान और रोचक बन जाता है।
- 8. स्मार्ट उत्पाद बनाना (Making Products Smarter): डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग करके ग्राहक अनुभवों को बेहतर बनाने वाले उत्पाद बनाए जाते हैं। यह उद्योगों को AI से युक्त, अधिक स्मार्ट और यूजर-फ्रेंडली उत्पाद बनाने में सक्षम बनाता है।
- 9. भविष्य की भविष्यवाणी (Predicting the Future): पिछले डेटा का विश्लेषण करके हम भविष्य की घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं। किसान फसल की योजना बनाने से लेकर डॉक्टर बीमारी के प्रकोप का अनुमान लगाने तक, इसका लाभ उठा सकते हैं।
- 10. मशीनों को स्मार्ट बनाना (Making Machines Smarter): एल्गोरिदम का उपयोग करके मशीनों को सीखने और निर्णय लेने की क्षमता दी जा सकती है। सेल्फ-ड्राइविंग कार, वर्चुअल असिस्टेंट और यहां तक कि मंगल पर रोबोट डेटा साइंस का ही कमाल हैं।
- 11. रहस्यों की खोज (Exploring Hidden Patterns): डेटा साइंस में बड़े डेटा में छिपे पैटर्न और रहस्यों को उजागर किया जाता है। जैसे नेटफ्लिक्स आपकी पसंद के शो का अनुमान लगाता है या GPS सबसे तेज़ मार्ग ढूंढता है।
- 12. आसमान छूती सफलता (Skyrocketing Success): स्टार्टअप से लेकर अंतरिक्ष मिशन तक, हर जगह डेटा साइंस से लाभ होता है। SpaceX से लेकर छोटे स्टार्टअप तक, डेटा साइंस ने व्यवसायों को नई ऊंचाईयों तक पहुंचने में मदद की है।
- 13. समस्याओं का हल (Solving Problems): डेटा साइंस एक सुपरहीरो की तरह कार्य करता है जो स्वास्थ्य, ऊर्जा और अन्य प्रमुख समस्याओं का समाधान खोजने में मदद करता है। डेटा के माध्यम से दुनिया की कठिन चुनौतियों का सामना किया जा सकता है।
डेटा साइंस की दुनिया में कदम रखना एक रोमांचक यात्रा है, जहां आप न केवल वर्तमान समस्याओं का समाधान करते हैं बल्कि भविष्य की दिशा भी तय करते हैं। यह क्षेत्र आपके करियर में कई रोमांचक और लाभकारी अवसरों के द्वार खोलता है।
सामान्य डेटा वैज्ञानिक नौकरी के शीर्षक (Common Data Scientist Job Titles)
डेटा साइंस की प्रमुख भूमिकाएँ: एक रोमांचक सफर (Key Roles in Data Science: An Exciting Journey)
- 1. डेटा वैज्ञानिक – इनसाइट एक्सप्लोरर (Data Scientist – The Insight Explorer):
भूमिका: डेटा वैज्ञानिक एक जासूस की तरह होते हैं, जो छिपे हुए कनेक्शनों को खोजते हैं और एल्गोरिदम का उपयोग कर डेटा का विश्लेषण करते हैं।
लक्ष्य: शर्लॉक होम्स की तरह, डेटा वैज्ञानिक संगठनों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करते हैं।
कुशलता: आंकड़ों का विश्लेषण, मशीन लर्निंग, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में निपुणता।
- 2. डेटा विश्लेषक – डेटा जासूस (Data Analyst – The Data Detective):
भूमिका: डेटा विश्लेषक डेटा का गहराई से अध्ययन कर व्यावसायिक समस्याओं का समाधान खोजते हैं।
लक्ष्य: डेटा में छिपी जानकारी को समझ कर व्यावसायिक निर्णयों को बेहतर बनाना।
कुशलता: डेटा एनालिसिस, रिपोर्टिंग, और ट्रेंड की पहचान करने की क्षमता।
- 3. डेटा इंजीनियर – डेटा ऑर्गनाइज़र (Data Engineer – The Data Organizer):
भूमिका: डेटा इंजीनियर विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकत्र कर उसे साफ-सुथरा और व्यवस्थित करते हैं।
लक्ष्य: सटीक और प्रोसेस्ड डेटा तैयार करना, जिससे डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को मदद मिल सके।
कुशलता: डेटा प्रोसेसिंग, डेटाबेस मैनेजमेंट, और डेटा पाइपलाइन्स की डिज़ाइनिंग।
- 4. बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ – ट्रेंड स्पॉटर (Business Intelligence Specialist – The Trend Spotter):
भूमिका: बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ ट्रेंड की पहचान करते हैं और भविष्य की रणनीतियों का मार्गदर्शन करते हैं।
लक्ष्य: बाज़ार की दिशा को समझ कर व्यावसायिक रणनीति को सशक्त बनाना।
कुशलता: ट्रेंड एनालिसिस, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल्स में निपुणता।
- 5. डेटा आर्किटेक्ट – ब्लूप्रिंट डिज़ाइनर (Data Architect – The Blueprint Designer):
भूमिका: डेटा आर्किटेक्ट डेटा संरचना का डिज़ाइन तैयार करते हैं, जिससे डेटा का प्रवाह कुशलता से होता है।
लक्ष्य: सुनिश्चित करना कि कंपनी का डेटा संरचित और आसानी से सुलभ रहे।
कुशलता: डेटा मॉडलिंग, डेटाबेस आर्किटेक्चर, और डेटा फ्लो मैनेजमेंट।
निष्कर्ष: डेटा साइंस में करियर का महत्व (Conclusion: Importance of a Career in Data Science)
डेटा साइंस की यह भूमिकाएँ व्यवसायों के लिए अत्यधिक मूल्यवान हैं, क्योंकि ये व्यावसायिक निर्णयों को सशक्त बनाती हैं और कंपनी की सफलता में योगदान देती हैं। डेटा साइंस में यह कौशल-संवर्धित भूमिकाएँ आज के डिजिटल युग में अत्यधिक मांग में हैं और भविष्य में भी इसमें संभावनाओं की कमी नहीं है।
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 बहुत उज्ज्वल (bright) है! डेटा विज्ञान और विश्लेषण क्षेत्र में 30% की वृद्धि हो 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।
डेटा साइंस का बढ़ता महत्व
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 का प्रभाव
डेटा साइंस क्षेत्र में एक और रुचि 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।
आर्थिक और तकनीकी समृद्धि
आखिरकार, डेटा साइंस ने आर्थिक और तकनीकी स्तर (technical level) पर 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)
- डेटा एनालिटिक्स और अन्वेषण (Data Analytics and Exploration)
काम: डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिससे वे तत्परता (readiness) और नए दृष्टिकोण (approach) प्राप्त करते हैं।
लाभ: यह व्यवसायों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।
- मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग (Machine Learning and Statistical Modeling)
काम: वे विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग के माध्यम से नए ज्ञान को उजागर करते हैं।
लाभ: यह भविष्य की भविष्यवाणी (prediction) और पूर्वानुमान (forecast) करने में मदद करता है।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization)
काम: डेटा वैज्ञानिक डेटा को आकर्षक और समझने में आसान बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करते हैं।
लाभ: यह डेटा को सभी के लिए अधिक उपयोगी और स्पष्ट बनाता है।
- पूर्वानुमानित मॉडलिंग और पूर्वानुमान (Predictive Modeling and Forecasting)
काम: उनका काम विभिन्न डेटा स्रोतों का अध्ययन करना और आगामी घटनाओं की संभावना को जानना है।
लाभ: इससे व्यवसायों को उचित योजनाएं बनाने में मदद मिलती है।
- डेटा जासूस: जांच अंतर्दृष्टि (Data Detective: Investigating Insights)
काम: इस भूमिका में, वे डेटा की गहराईयों में जाकर अदृश्य रिश्तों (invisible relationships) और पैटर्न्स को खोजते हैं।
लाभ: ये पैटर्न्स अन्यथा अदृश्य रहते हैं, जिससे महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त होती है।
- कंप्यूटर को सोचना सिखाना: मशीन लर्निंग के महारथी (Teaching Computers to Think: Masters of Machine Learning)
काम: डेटा वैज्ञानिक विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके कंप्यूटरों को सीखने की क्षमता प्रदान करते हैं।
लाभ: इससे कंप्यूटर नए कार्यों को खुद करने में सक्षम हो जाते हैं।
- व्यवसाय के जादूगर: सलाह देना और नवप्रवर्तन करना (Wizards of Business: Advising and Innovating)
काम: वे व्यवसायों को उनके डेटा पर आधारित निर्णय लेने के लिए सलाह देते हैं।
लाभ: इससे व्यवसायों को नए और सुधारित तरीकों से काम करने का मौका मिलता है।
- एक बेहतर दुनिया बनाना (Creating a Better World)
काम: उनका काम भूकंप की भविष्यवाणी, प्रदूषण नियंत्रण, और रोगों के इलाज जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों पर होता है।
लाभ: इससे समाज को सीधे लाभ होता है।
- डेटा हीरो बनना (Becoming a Data Hero)
काम: डेटा वैज्ञानिक नए और सुधारित तरीकों से समस्याओं का समाधान करते हैं।
लाभ: वे बेहतर दुनिया की दिशा में काम कर रहे हैं और डेटा की दुनिया के असली नायक बनते हैं।
- डेटा के कथाकार: दृश्य जादू बनाना (Storytellers of Data: Creating Visual Magic)
काम: वे डेटा को रंगीन और आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने के लिए कला का उपयोग करते हैं।
लाभ: इससे सभी उपभोक्ताओं को सीधे संवेदनशीलता होती है और डेटा अधिक प्रभावी बनता है।
डेटा विश्लेषण और अन्वेषण (Data Analysis and Exploration)
डेटा विश्लेषण और अन्वेषण (Exploratory Data Analysis – EDA) में डेटा वैज्ञानिक विभिन्न तकनीकों और प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं ताकि डेटा की सफाई, व्याख्या और समझ को सुधार सकें। यह न केवल डेटा के गुण और पैटर्न को पहचानने में मदद करता है, बल्कि यह निर्णय लेने में भी सहायक होता है। निम्नलिखित में इसके मुख्य तत्वों को सरल और स्पष्ट तरीके से समझाया गया है:
1. डेटा सफाई और प्रीप्रोसेसिंग (Data Cleaning and Preprocessing)
डेटा की सफाई और प्रीप्रोसेसिंग का मुख्य उद्देश्य असंगत और अधूरी जानकारी को ठीक करना है, ताकि सही और साफ डेटा पर काम किया जा सके। इसमें निम्नलिखित कदम शामिल होते हैं:
- गुम डेटा (Missing Data): डेटा सेट में यदि कोई मान गायब हो, तो उसे भरने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
- गलतियों का सुधारना (Error Correction): डेटा में टाइपिंग या अन्य त्रुटियाँ हो सकती हैं, जैसे गलत फ़ॉर्मेट या श्रेणियाँ, जिन्हें ठीक किया जाता है।
- डेटा को तैयार करना (Data Preparation): विभिन्न स्रोतों से डेटा को इकट्ठा करना और उसे एक समान प्रारूप में लाना।
2. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (Exploratory Data Analysis – EDA)
खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) का उद्देश्य डेटा के पैटर्न, विशेषताएँ और अन्य महत्वपूर्ण जानकारी का पता लगाना है। इसमें वैज्ञानिक विचारशीलता के साथ डेटा का निरीक्षण करते हैं और:
- सांख्यिकीय सारांश (Statistical Summary): डेटा की संख्यात्मक विशेषताओं को देखा जाता है, जैसे औसत, माध्यिका, विचलन आदि।
- पैटर्न और संबंधों का अध्ययन (Pattern and Relationship Study): डेटा में छिपे हुए पैटर्न और आपसी रिश्तों को पहचानने में मदद करता है।
3. सांख्यिकीय विश्लेषण (Statistical Analysis)
सांख्यिकीय विश्लेषण डेटा से तात्कालिक निष्कर्षों को निकालने में मदद करता है और इसे चार्ट्स, ग्राफ़्स और अन्य सांख्यिकीय विधियों के माध्यम से प्रस्तुत किया जाता है:
- चार्ट्स और ग्राफ़्स के माध्यम से डेटा की प्रस्तुति: यह डेटा को अधिक समझने योग्य बनाता है और वैज्ञानिकों को आसानी से सारांश देने में मदद करता है।
- संभावनाएँ और वितरण (Probabilities and Distributions): सांख्यिकीय विश्लेषण में विभिन्न प्रक
मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग (Machine Learning and 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।
3. 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।
4. 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।
5. 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।
एक डेटा वैज्ञानिक के लिए कौन से तकनीकी कौशल आवश्यक हैं? (What Technical Skills are Necessary for a Data Scientist?)
एक डेटा वैज्ञानिक के लिए कई तकनीकी कौशल आवश्यक होते हैं, जो डेटा का विश्लेषण, मॉडलिंग और उपयोगी इनसाइट्स प्राप्त करने में सहायक होते हैं। ये कौशल डेटा वैज्ञानिकों को बेहतर ढंग से काम करने और सटीक परिणामों तक पहुँचने में मदद करते हैं।
1. प्रोग्रामिंग स्किल्स (Programming Skills)
- Python और R: डेटा मैनिपुलेशन, विश्लेषण, और मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में सहायक हैं।
- SQL: डेटाबेस में डेटा को एक्सेस और प्रोसेस करने के लिए आवश्यक है।
- Scala और Java: बड़ी डेटा प्रोसेसिंग के लिए इनका उपयोग किया जाता है।
2. डाटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण (Data Processing and Analysis)
- NumPy, Pandas और SciPy: डेटा मैनिपुलेशन और एनालिसिस के लिए महत्वपूर्ण लाइब्रेरी।
- Exploratory Data Analysis (EDA): डेटा के पैटर्न और असामान्यताओं का पता लगाना।
3. मशीन लर्निंग और सांख्यिकी (Machine Learning and Statistics)
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: Linear regression, decision trees, clustering, और neural networks की समझ होनी चाहिए।
- सांख्यिकी और प्रोबेबिलिटी: हाइपोथेसिस टेस्टिंग, डिस्ट्रिब्यूशन और मॉडल वैलिडेशन में उपयोगी।
4. बड़ी डेटा तकनीक (Big Data Technologies)
- Apache Spark और Hadoop: बड़ी डेटा प्रोसेसिंग के लिए महत्वपूर्ण फ्रेमवर्क्स।
- Kafka: रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग के लिए उपयोगी।
5. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल (Data Visualization Skills)
- Tableau, Power BI: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स हैं जो इनसाइट्स को प्रस्तुत करने में मदद करते हैं।
- Matplotlib, Seaborn, Plotly: Python लाइब्रेरी जो डेटा को ग्राफ और चार्ट्स में विज़ुअलाइज़ करने के लिए उपयोगी हैं।
6. क्लाउड कंप्यूटिंग कौशल (Cloud Computing Skills)
- AWS, Google Cloud, Azure: क्लाउड सर्विसेज डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए सहायक हैं।
7. डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Deep Learning and Artificial Intelligence)
- TensorFlow, Keras, PyTorch: इनका उपयोग neural networks और advanced AI models बनाने के लिए किया जाता है।
8. डेटा क्लीनिंग और डेटा रैंगलिंग (Data Cleaning and Data Wrangling)
- डेटा शोर (Noise) हटाना: डेटा को विश्लेषण के लिए तैयार करना महत्वपूर्ण है।
9. सॉफ्ट स्किल्स (Soft Skills)
- कम्युनिकेशन स्किल्स: जटिल डेटा इनसाइट्स को सरल शब्दों में समझाना आवश्यक है।
- प्रेजेंटेशन स्किल्स: डेटा इनसाइट्स को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करना महत्वपूर्ण है।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग (जैसे Python, R), मशीन लर्निंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, और डोमेन ज्ञान जैसे कौशलों की आवश्यकता होती है।
हाँ, डेटा साइंस में प्रोग्रामिंग का ज्ञान बहुत जरूरी है, खासकर Python और R जैसी भाषाओं का। इससे आप बड़े डेटा सेट्स को प्रोसेस और विश्लेषण कर सकते हैं।
डेटा एनालिस्ट डेटा का विश्लेषण करके रिपोर्ट तैयार करता है, जबकि डेटा साइंटिस्ट डेटा से गहन विश्लेषण और मशीन लर्निंग मॉडल बनाकर भविष्य की भविष्यवाणियाँ करता है।
नहीं, डेटा साइंस का उपयोग वित्त, स्वास्थ्य, ई-कॉमर्स, शिक्षा, विनिर्माण, और यहां तक कि खेल जैसे विभिन्न उद्योगों में किया जाता है।
डेटा साइंटिस्ट की औसत वेतन उद्योग, अनुभव, और स्थान पर निर्भर करती है। आमतौर पर यह एक उच्च-वेतन वाली नौकरी होती है।
: हाँ, डेटा साइंस में सांख्यिकी, रैखिक बीजगणित और प्रायिकता का अच्छा ज्ञान आवश्यक है। ये सभी मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण में बहुत मददगार होते हैं।