डेटा साइंस क्या है what is Data Science

डेटा साइंस क्या है और डाटा साइंटिस्ट क्या करते है |

डेटा साइंस क्या है ?


डेटा साइंस “विभिन्न तकनीकों, एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़ी मात्रा में structured or unstructured data दोनों का विश्लेषण करने के लिए, उपयोगी डेटा निकालने के लिए, इस प्रकार उन्हें विभिन्न व्यावसायिक डोमेन में लागू करने के बारे में है |
डेटा साइंस वैज्ञानिक पद्धति, गणित और सांख्यिकी, विशेष प्रोग्रामिंग, उन्नत एनालिटिक्स, AI और यहां तक कि कहानी कहने को जोड़ती है ताकि डेटा में दबी हुई व्यावसायिक अंतर्दृष्टि को बताया और समझा जा सके।

डेटा तैयार करने में विशिष्ट प्रकार के प्रसंस्करण के लिए तैयार होने के लिए इसे साफ करना, एकत्र करना और इसमें जोड़ तोड़ करना शामिल हो सकता है। विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, एनालिटिक्स और एआई मॉडल के विकास और उपयोग की आवश्यकता होती है|

डेटा वैज्ञानिकों की मांग क्यों है?

डेटा दिन-प्रतिदिन बड़े पैमाने पर उत्पन्न किया जा रहा है और इस तरह के बड़े डेटा सेट को संसाधित करने के लिए, बड़ी फर्म, कंपनियां इन डेटा सेटों से मूल्यवान डेटा गहरी पहुँच वाला डाटा निकालने और विभिन्न व्यावसायिक रणनीतियों, मॉडलों के लिए उनका उपयोग करने के लिए अच्छे डेटा वैज्ञानिकों की तलाश कर रही हैं।

डेटा साइंस कैसे काम करता है?

डेटा विज्ञान में कच्चे डेटा में एक समग्र, संपूर्ण और साफ़ किया हुआ डाटा तैयार करने के लिए विषयों और विशेषज्ञता क्षेत्रों की दक्षता शामिल है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा इंजीनियरिंग, गणित, सांख्यिकी, उन्नत कंप्यूटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर हर चीज़ में कुशल होना चाहिए ताकि वे सूचनाओं के उलझे हुए माध्यम से प्रभावी ढंग से संपूर्ण और साफ़ किया हुआ डाटा तैयार करे और केवल सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को निकाल सकें जो नवाचार और दक्षता को चलाने में मदद करेंगे।

डेटा वैज्ञानिक भी एल्गोरिदम और अन्य तकनीकों का उपयोग करके मॉडल बनाने और भविष्यवाणियां करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के इसके उपक्षेत्रों पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं।

डेटा साइंस विषयसूची

पायथन सीखें

डेटा साइंस की ओर पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम एक प्रोग्रामिंग भाषा (यानी पायथन) होना चाहिए। पायथन सबसे आम कोडिंग भाषा है, जिसका उपयोग अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है, क्योंकि इसकी सादगी, बहुमुखी प्रतिभा और शक्तिशाली पुस्तकालयों (जैसे NumPy, SciPy, और पांडा) से पहले से सुसज्जित होने के कारण डेटा विश्लेषण और डेटा में अन्य पहलुओं में उपयोगी है। विज्ञान। पायथन एक ओपन-सोर्स भाषा है और विभिन्न पुस्तकालयों का समर्थन करता है।

सांख्यिकी

यदि डेटा साइंस एक भाषा है, तो सांख्यिकी मूल रूप से व्याकरण है। सांख्यिकी मूल रूप से बड़े डेटा सेटों के विश्लेषण, व्याख्या की विधि है। जब डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि एकत्र करने की बात आती है, तो आंकड़े हमारे लिए हवा के समान ही उल्लेखनीय हैं। आंकड़े हमें बड़े डेटासेट से छिपे हुए विवरणों को समझने में मदद करते हैं

आंकड़ा संग्रहण

यह डेटा साइंस के क्षेत्र में महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण कदमों में से एक है। इस कौशल में दोनों स्थानीय प्रणालियों से डेटा आयात करने के लिए विभिन्न उपकरणों का ज्ञान शामिल है, जैसे सीएसवी फाइलें, और वेबसाइटों से डेटा को स्क्रैप करना, सुंदरसूप पायथन पुस्तकालय का उपयोग करना। स्क्रैपिंग एपीआई-आधारित भी हो सकता है। डेटा संग्रह को पायथन में क्वेरी भाषा या ईटीएल पाइपलाइनों के ज्ञान के साथ प्रबंधित किया जा सकता है

डेटा सफाई

यह वह चरण है जहां अधिकांश समय डेटा वैज्ञानिक के रूप में व्यतीत किया जा रहा है। डेटा की सफाई डेटा के कच्चे रूप से अवांछित मूल्यों, लापता मूल्यों, श्रेणीबद्ध मूल्यों, आउटलेयर और गलत तरीके से सबमिट किए गए रिकॉर्ड को हटाकर डेटा प्राप्त करने, कार्य और विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त है। डेटा की सफाई बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि वास्तविक दुनिया का डेटा गड़बड़ है और विभिन्न पायथन पुस्तकालयों (पंडों और न्यूमपी) की मदद से इसे प्राप्त करना एक आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है।

मशीन लर्निंग मॉडल

मशीन लर्निंग मॉडल वह तरीका है जिसके द्वारा आप डेटा के आधार पर व्यावहारिक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को मौजूदा उत्पादन वातावरण में एकीकृत करते हैं।

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग यह विचार है कि कंप्यूटर उदाहरणों और अनुभव से सीख सकते हैं, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना। कोड लिखने के बजाय, आप जेनेरिक एल्गोरिथम को डेटा फीड करते हैं, और यह दिए गए डेटा के आधार पर तर्क बनाता है।

उदाहरण के लिए, एक प्रकार का एल्गोरिथम एक वर्गीकरण एल्गोरिथम है। यह डेटा को विभिन्न समूहों में रख सकता है। हस्तलिखित अक्षरों का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग ईमेल को स्पैम और गैर-स्पैम में वर्गीकृत करने के लिए भी किया जा सकता है।

वास्तविक दुनिया परीक्षण

परिनियोजन के बाद मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण और सत्यापन किया जाना चाहिए ताकि इसकी प्रभावशीलता और सटीकता की जांच की जा सके। एमएल मॉडल की दक्षता और प्रभावशीलता को नियंत्रण में रखने के लिए डेटा विज्ञान में परीक्षण एक महत्वपूर्ण कदम है।

डेटा साइंस के विभिन्न लाभ इस प्रकार हैं:

1. यह मांग में है

डेटा साइंस की काफी डिमांड 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 रोजगार सृजित करने की भविष्यवाणी की गई है। यह डेटा साइंस को अत्यधिक रोजगार योग्य नौकरी क्षेत्र बनाता है।

2. पदों की अधिकता


बहुत कम लोग होते हैं जिनके पास संपूर्ण डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल-सेट होता है। यह अन्य आईटी क्षेत्रों की तुलना में डेटा साइंस को कम संतृप्त बनाता है।

इसलिए, डेटा साइंस एक बहुत ही प्रचुर क्षेत्र है और इसमें बहुत सारे अवसर हैं। डेटा साइंस का क्षेत्र मांग में अधिक है लेकिन डेटा वैज्ञानिकों की आपूर्ति में कम है।

3. एक अत्यधिक भुगतान वाला करियर


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 एक अत्यधिक आकर्षक करियर विकल्प बनाता है।

4. डेटा साइंस वर्सटाइल है


डेटा साइंस के कई अनुप्रयोग हैं। इसका व्यापक रूप से स्वास्थ्य देखभाल, बैंकिंग, परामर्श सेवाओं और ई-कॉमर्स उद्योगों में उपयोग किया जाता है। डेटा साइंस एक बहुत ही बहुमुखी क्षेत्र है। इसलिए आपको विभिन्न क्षेत्रों में काम करने का अवसर मिलेगा।

5. डेटा साइंस डेटा को बेहतर बनाता है


कंपनियों को अपने डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है। वे न केवल डेटा का विश्लेषण करते हैं बल्कि इसकी गुणवत्ता में भी सुधार करते हैं। इसलिए, डेटा साइंस डेटा को समृद्ध करने और इसे अपनी कंपनी के लिए बेहतर बनाने से संबंधित है।


6. डेटा वैज्ञानिक अत्यधिक प्रतिष्ठित हैं


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 अपनी विशेषज्ञता का उपयोग करती हैं। इससे डेटा साइंटिस्ट्स को कंपनी में अहम पद मिलता है।

7. कोई और उबाऊ कार्य नहीं


डेटा साइंस ने विभिन्न उद्योगों को निरर्थक कार्यों को स्वचालित करने में मदद की है। कंपनियां दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर रही हैं। इसने मनुष्यों द्वारा पहले किए गए कठिन कार्यों को सरल बना दिया है।

8. डेटा साइंस उत्पादों को स्मार्ट बनाता है


डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है जिसने उद्योगों को विशेष रूप से ग्राहक अनुभवों के अनुरूप बेहतर उत्पाद बनाने में सक्षम बनाया है।

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