डेटा साइंस क्या है what is Data Science

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Table of Contents

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Data science in Hindi

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|

Demand of Data Scientist

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।

How Data Scientist work ?

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।

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Data Science Content

डेटा साइंस विषयसूची

Learn python

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।

Statistics 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

Data storage 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

Clean data

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।

Machine learning model

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।

Machine Learning 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।

Real world test 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:

High in Demand

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।

Lot of Positions

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।

Very Lucrative job

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।

Data Scientist are versatile 

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।

Data scientist make data Better

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।

Data scientist are very popular

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।

Its not boring 

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।

Data Scientist make product better

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।

Top data Science Titles

सामान्य डेटा वैज्ञानिक नौकरी का शीर्षक

डेटा वैज्ञानिक: Data Scientist

एल्गोरिदम और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने और कस्टम विश्लेषण करने के लिए डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करें

डेटा विश्लेषक:Data Analyzer:

बड़े डेटा सेट में हेरफेर करें और उनका उपयोग रुझानों की पहचान करने और रणनीतिक व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने के लिए सार्थक निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए करें

डेटा इंजीनियर: Data Engineer:

अलग-अलग स्रोतों से डेटा को साफ, एकत्र और व्यवस्थित करें और इसे डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करें।

व्यापार खुफिया विशेषज्ञ:Business Intelligence Expert:

डेटा सेट में रुझानों की पहचान करें

डेटा आर्किटेक्ट्स:Data Architects:

किसी संगठन के डेटा आर्किटेक्चर को डिज़ाइन, बनाना और प्रबंधित करना

Data Analytics डेटा एनालिटिक्स

जैसा कि “डेटा एनालिटिक्स उत्पादकता और व्यावसायिक लाभ को बढ़ाने के लिए उपयोग की जाने वाली गुणात्मक और मात्रात्मक तकनीकों और प्रक्रियाओं को संदर्भित करता है।”

Experts are heavily preferred over the general data scientist.

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विशेषज्ञों को सामान्य डेटा वैज्ञानिक पर भारी पसंद किया जाता है

डेटा साइंस और एनालिटिक्स समुदाय में, विशेषज्ञों को सामान्य डेटा वैज्ञानिक पर भारी पसंद किया जाता है – बस यही तरीका है। हम स्वाभाविक रूप से मानते हैं कि किसी भूमिका में
या व्यावसायिक परिणाम के लिए सफलता की गारंटी के लिए अधिक विशेषज्ञता एक निश्चित तरीका है। दुर्भाग्य से, यह इतना आसान नहीं है। जबकि विशेषज्ञ पुन: निर्माण कार्य में उत्कृष्ट हैं, जिस पर उनका
अच्छी तरह से अभ्यास किया जाता है, कभी-कभी वे अज्ञात क्षेत्र में नेविगेट करने के लिए संघर्ष करते हैं जहां नियम अच्छी तरह से परिभाषित नहीं होते हैं।

Future Scope of Data Science

डेटा को संभालने में कंपनियों की अक्षमता
व्यवसायों और कंपनियों द्वारा लेनदेन के लिए और वेबसाइट इंटरैक्शन के माध्यम से डेटा नियमित रूप से एकत्र किया जा रहा है। कई कंपनियों को एक आम चुनौती का सामना करना पड़ता है – एकत्र और संग्रहीत डेटा का विश्लेषण और वर्गीकरण करना। इस तरह तबाही की स्थिति में एक डेटा वैज्ञानिक तारणहार बन जाता है। कंपनियां डेटा के उचित और कुशल संचालन के साथ बहुत प्रगति कर सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप उत्पादकता होती है।

संशोधित डेटा गोपनीयता विनियम
यूरोपीय संघ के देशों ने मई 2018 में जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (जीडीपीआर) पारित किया। डेटा सुरक्षा के लिए इसी तरह का एक विनियमन कैलिफोर्निया द्वारा 2020 में पारित किया जाएगा। यह कंपनियों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच सह-निर्भरता की आवश्यकता के लिए पैदा करेगा। डेटा को पर्याप्त और जिम्मेदारी से संग्रहीत करना। आज के समय में, लोग आमतौर पर व्यवसायों को डेटा साझा करने और उन्हें एक निश्चित मात्रा में नियंत्रण छोड़ने के बारे में अधिक सतर्क और सतर्क होते हैं, क्योंकि डेटा उल्लंघनों और उनके हानिकारक परिणामों के बारे में जागरूकता बढ़ रही है। कंपनियां अब अपने डेटा को लेकर लापरवाह और गैर जिम्मेदाराना बर्दाश्त नहीं कर सकती हैं। GDPR आने वाले भविष्य में कुछ मात्रा में डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करेगा।

डेटा साइंस लगातार विकसित हो रहा है
करियर क्षेत्र जिनमें विकास की कोई संभावना नहीं है, उनमें ठहराव का जोखिम है। यह इंगित करता है कि संबंधित क्षेत्रों को उद्योग में उत्पन्न होने और फलने-फूलने के अवसरों के लिए लगातार विकसित होने और बदलाव से गुजरने की आवश्यकता है। डेटा साइंस एक व्यापक करियर पथ है जो विकास के दौर से गुजर रहा है और इस प्रकार भविष्य में प्रचुर अवसरों का वादा करता है। डेटा विज्ञान की नौकरी की भूमिकाएं अधिक विशिष्ट होने की संभावना है, जो बदले में क्षेत्र में विशेषज्ञता को जन्म देगी। इस धारा की ओर झुकाव रखने वाले लोग अपने अवसरों का फायदा उठा सकते हैं और इन विशिष्टताओं और विशेषज्ञताओं के माध्यम से जो उन्हें सबसे अच्छा लगता है उसका पीछा कर सकते हैं।

डेटा वृद्धि में आश्चर्यजनक वृद्धि
डेटा हमारी जानकारी के साथ और उसके बिना दैनिक आधार पर सभी द्वारा तैयार किया जाता है। हमारे पास प्रतिदिन डेटा के साथ होने वाली बातचीत समय बीतने के साथ ही बढ़ती रहेगी। इसके अलावा, दुनिया में मौजूद डेटा की मात्रा बिजली की गति से बढ़ेगी। जैसे-जैसे डेटा उत्पादन बढ़ रहा होगा, डेटा वैज्ञानिकों की मांग उद्यमों के उपयोग और इसे अच्छी तरह से प्रबंधित करने में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण होगी

FUTURE WITH DATA SCIENCE

FUTURE WITH DATA SCIENCE
उदाहरण:

Amazon इस बात का एक प्रमुख उदाहरण है कि कैसे डेटा हमारे सभी जीवन और विशेष रूप से खरीदारों को प्रभावित करता है। इसके डेटा सेट हर खरीदार के डेटा को स्टोर करते हैं; आपने जो खरीदा है, भुगतान की गई राशि और आपके खोज इतिहास को डेटा संग्रह के आधार पर अमेज़ॅन के सिस्टम में याद किया जाता है।

यह अमेज़ॅन को आपकी प्राथमिकताओं और खरीदारी के इतिहास के अनुसार अपने होमपेज को वैयक्तिकृत और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है। डेटा साइंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, डीप लर्निंग जैसी कई सफल तकनीकी अवधारणाएं शामिल हैं। इसकी प्रगति और तकनीकी विकास के साथ, डेटा विज्ञान का प्रभाव काफी बढ़ गया है।

हमें लगातार अप्रत्याशित परिस्थितियों का सामना करना पड़ रहा है – जैसे कि कोविड महामारी – जिसने व्यवसायों को मानव-से-मानव संपर्क को कम करने के लिए वह करने का आह्वान किया है। डेटा विज्ञान और तेजी से बदलती प्रौद्योगिकी ने इन परिवर्तनों को चलाने और यह साबित करने में मदद की है कि एक उज्ज्वल भविष्य मौजूद है। हालाँकि, यह गुणवत्ता और डेटा की सीमा पर निर्भर करेगा जो संगठन प्राप्त कर सकते हैं।

2022 में डेटा साइंस जॉब ट्रेंड्स

Healthcare:
स्वास्थ्य देखभाल:


मरीजों के स्वास्थ्य पर नज़र रखने और डॉक्टरों को बीमारी के पैटर्न को समझने और इसे रोकने में मदद करने के लिए स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस महत्वपूर्ण है। स्वास्थ्य सेवा उद्योग को ऐसे डेटा इंजीनियरों की आवश्यकता है जो नैदानिक ​​अनुप्रयोगों में जटिल डेटा के विश्लेषण के लिए स्वचालित सिस्टम बनाने में सहायता कर सकें। बेहतर रोगी देखभाल, तेजी से और अधिक सटीक निदान, निवारक उपाय, अधिक व्यक्तिगत उपचार, और अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए स्वास्थ्य क्षेत्र में डेटा विज्ञान के आवेदन के लिए धन्यवाद संभव है। इसके उच्च महत्व के कारण, भविष्य में डेटा साइंस की नौकरियों में भारी वृद्धि होने वाली है। 2021 तक, यह प्रमुख रूप से स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में 20,000 नौकरियों का सृजन करेगा।

विमानन और एयरलाइंस:Aviation and Airlines

 

विमानन और एयरलाइन उद्योग में, कंपनियां अपनी कीमतें डालने, मार्गों को अनुकूलित करने और प्रीमेप्टिव रखरखाव करने के लिए डेटा का उपयोग करती हैं। डेटा वैज्ञानिकों को एयरलाइन के डेटा जैसे मार्ग की दूरी और ऊंचाई, विमान का प्रकार और वजन, मौसम, आदि एकत्र करने और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। डेटा साइंस का उपयोग करके यात्री कैसे कार्य करते हैं, इसकी बेहतर समझ होने से, प्रदान की जाने वाली सेवाओं को बढ़ाना आसान होगा। उन्हें। यह उद्योग 2021 में डेटा साइंस के लिए 3,000 से अधिक नई नौकरियां पैदा करेगा।

साइबर सुरक्षा:Cyber Security:


ऑनलाइन लेनदेन और इंटरनेट के उपयोग में वृद्धि के कारण धोखाधड़ी गतिविधियों में भी वृद्धि हुई है। ऐसी धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने और नुकसान को रोकने के लिए संगठन डेटा विज्ञान तकनीकों को अपना रहे हैं। यह डिजिटल अवसंरचना पर शत्रुतापूर्ण हमलों का पता लगाने के लिए एक वैज्ञानिक तरीका प्रदान करता है। इसमें डेटा के पैटर्न को समझने और डेटा की सुरक्षा के लिए प्रभावी एल्गोरिदम बनाने के लिए मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी को भी शामिल किया गया है। डेटा वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने और सर्वोत्तम समाधान प्राप्त करने में मदद करते हैं। यह 2021 में 5,000 से अधिक नौकरियों को खोलकर डेटा वैज्ञानिकों की मांग को बढ़ावा देगा।

बिगडेटा एनालिटिक्स में प्रमाणन


जीनोमिक्स:Genomics


जीनोम एक इकाई है, जिसमें संपूर्ण डीएनए होता है, और जीनोम के अध्ययन को जीनोमिक्स कहा जाता है। आजकल, वैज्ञानिक जीनोम के अनुक्रम, कार्य, मानचित्रण, संरचना और विकास का अधिक प्रभावी ढंग से अध्ययन करने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों को शामिल कर रहे हैं। यह निकट भविष्य में चिकित्सा विज्ञान में अभूतपूर्व प्रगति की ओर ले जाएगा। अंततः, इससे 2021 में डेटा साइंस के क्षेत्र में और अधिक नौकरियों का सृजन होगा।

ऑटोमोटिव:Automotive


2021 तक, हम सड़कों पर चलने वाले चालक रहित पर्यावरण के अनुकूल वाहनों से निपटेंगे। ऐसे स्वचालित वाहनों के निर्माण के लिए डेटा विज्ञान विशेषज्ञों की बड़ी आवश्यकता होगी। 2021 में डेटा साइंस के क्षेत्र में कुशल व्यक्तियों के लिए ऑटोमोटिव उद्योग में नौकरियों की संख्या अनुमानित है

How to Pick a Data Science Course Wisely:

डेटा साइंस कोर्स को बुद्धिमानी से कैसे चुनें: ओ, आप डेटा साइंस कोर्स करने के बारे में सोच रहे हैं? बहुत उम्दा पसन्द! लेकिन रुकिए… डेटा साइंस कोर्स खरीदने से पहले आपको कुछ बातों का ध्यान रखना चाहिए। इसलिए, इस लेख में, मैं आपको दिखाऊंगा कि आपके लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस कोर्स कैसे चुनें। इसलिए किसी भी डेटा साइंस कोर्स में दाखिला लेने से पहले ये उपाय जरूर करें।

तो, बिना देर किए, चलिए शुरू करते हैं और कुछ नई चीजें सीखते हैं। डेटा साइंस कोर्स चुनते समय क्या देखना है
व्यावहारिक सत्र, अत्यधिक अनुभवी प्रशिक्षक, उद्योग के लिए तैयार नवींन पाठ्यक्रम, व्यावहारिक परियोजनाएं, और फ्लेक्सटाइम एक ठोस डेटा विज्ञान विद्यालय की सभी विशेषताएं हैं।

अपने आप से पूछना अधिक महत्वपूर्ण है, “आप क्या सीखना चाहते हैं?” नतीजतन, डेटा साइंस का क्षेत्र काफी व्यापक है। डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर आदि जैसे कई तरह के पद उपलब्ध हैं।

इसलिए, सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, यह निर्धारित करें कि आप किस भूमिका में रुचि रखते हैं और आप अपना करियर कहां से शुरू करना चाहते हैं। प्रत्येक फ़ंक्शन में अलग-अलग कार्य होते हैं, जैसे डेटा इंजीनियर जो डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों के लिए डेटा एकत्र, स्थानांतरित, संग्रहीत और पूर्व-प्रक्रिया करता है।


एक डेटा विश्लेषक वह व्यक्ति होता है जो डेटा की जांच करता है और उस डेटा से महत्वपूर्ण परिणामों को  चित्रित करता है। परिणामस्वरूप, यदि आप इस बारे में अनिश्चित हैं कि आप डेटा विज्ञान के किस विषय पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, तो पाठ्यक्रम आपके लिए अव्यवस्थित हो जाएगा। और आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आप क्या सीख रहे हैं या आप इसे क्यों सीख रहे हैं।


दूसरी ओर, डेटा वैज्ञानिक, विश्लेषणात्मक पेशेवर हैं जो रुझानों को उजागर करने और डेटा का प्रबंधन करने के लिए प्रौद्योगिकी और सामाजिक विज्ञान के अपने ज्ञान का उपयोग करते हैं।


परिणाम स्वरुप , यदि आप इस बारे में अनिश्चित हैं कि आप डेटा विज्ञान के किस विषय पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, तो पाठ्यक्रम आपके लिए व्यवस्थित हो जाएगा। और आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आप क्या सीख रहे हैं या आप इसे क्यों सीख रहे हैं।

इसलिए किसी भी डेटा साइंस कोर्स में दाखिला लेने से पहले एक स्पष्ट लक्ष्य बना लें। यदि आप डेटा एनालिटिक्स में विशेषज्ञता चाहते हैं, तो डेटा विश्लेषक के कार्यों और जिम्मेदारियों के साथ-साथ डेटा विश्लेषक के लिए आवश्यक कौशल देखें, और फिर डेटा विश्लेषक पाठ्यक्रमों की तलाश करें जो सभी आवश्यक क्षेत्रों को कवर करते हैं।

online vs offline classes

एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम और एक ऑफ़लाइन पाठ्यक्रम के बीच चयन करें।
लेकिन मैं मानता हूँ कि जब क्लास रूम कोर्स की बात आती है तो मैं थोड़ा पक्षपाती हूँ। क्यों?

क्योंकि पाठ्यक्रम तक पहुंच क्लास रूम पाठ्यक्रमों द्वारा प्रदान की जाती है। अगर आपको कुछ समझ में नहीं आता है, तो आप मौके पर ही पूछ सकते हैं। यह सुविधा पाठ्यक्रम के ऑनलाइन संस्करण में उपलब्ध नहीं है। आप प्रशिक्षक से किसी अवधारणा को स्पष्ट करने या कोई प्रश्न पूछने के लिए नहीं कह सकते, हालांकि इंटरनेट वीडियो उपलब्ध हैं।

कक्षा सीखने का एक अन्य लाभ यह है कि आप दूसरों के साथ और एक टीम में सीख सकते हैं जो बात कर सकते हैं और संवाद कर सकते हैं और पाठ्यक्रम और प्रशिक्षक को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। आप निश्चित समय पर कक्षा में पहुँचने के लिए अनुशासित हैं।