यदि आप डेटा साइंस में कॅरियर शुरू करना चाहते हैं तो जानें ये जरूरी टिप्स

डेटा विज्ञान (Data Science) सीखना थोड़ा डराने वाला हो सकता है- खासकर तब, जब आप अभी अपनी यात्रा इस दिशा में शुरू कर रहे हों। कौन सा टूल सीखना है- आर या पायथन? किन तकनीकों पर ध्यान देना है? कितने आँकड़े सीखने हैं? क्या मुझे कोड करना सीखना चाहिए? ये कुछ ऐसे कई प्रश्न हैं जिनका उत्तर आपको अपनी इस यात्रा में भाग लेने के लिए देना होगा।

डेटा साइंस क्या है?

डेटा विज्ञान में विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना शामिल होता है, जिसमें एडवांस डेटा विश्लेषण करने के लिए डेटा को रिफाईन करना, एकत्र करना और मैनिपुलेट करना शामिल होता है। डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है जो शोर, संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक विधियों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों का उपयोग करता है और एप्लिकेशन डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में डेटा से ज्ञान और कार्रवाई योग्य गहरी पहुँच का इस्तेमाल करता है।

डेटा विज्ञान कॅरियर ऑप्शंस में काफी आशाजनक है और डिमांड के लिहाज से तेजी से विकसित हो रहा है। आज सफल डेटा पेशेवर समझते हैं कि उन्हें डेटा, डेटा माइनिंग और प्रोग्रामिंग स्किल का विश्लेषण करने के पारंपरिक कौशल से आगे बढ़ना चाहिए। 

डेटा वैज्ञानिक क्या होते हैं?

डेटा वैज्ञानिक एक कंप्यूटर पेशेवर होता है जो स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के एक बड़े सेट को इकट्ठा करने, विश्लेषण करने, संसाधित करने का कौशल रखता है। डेटा वैज्ञानिक न केवल व्यावसायिक विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, बल्कि वे डेटा उत्पादों और सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के निर्माण के लिए भी जिम्मेदार होते हैं। सही मायने में डेटा विज्ञान कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और गणित का एक कॉम्बिनेशन है।

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इसलिए इन सब बातों को ध्यान में रखते हुए आज के इस गतिशील और बढ़ते उद्योग में डेटा साइंस में कॅरियर के बारे में सोचना एक अच्छा विचार है।

डेटा साइंस उम्मीदवारों के लिए कुछ लुक्रेटिवे कॅरियर इस प्रकार हैं:

1. डेटा साइंटिस्ट 

2. डेटा एनालिस्ट 

3. डेटा इंजीनियर 

4. बिज़नेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट 

5. मार्केटिंग एनालिस्ट 

डेटा साइंस में कॅरियर बनाने के लिए आवश्यक कौशल

एक्सीलेंट प्रोग्रामिंग स्किल के साथ डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक डेटा वैज्ञानिक के पास अच्छा कौशल होना चाहिए। विशिष्ट संगठन की मांग के आधार पर वे विभिन्न प्रकार के कौशल का उपयोग करते हैं।

इस कॅरियर के लिए आवश्यक स्किल्स को दो भागों में विभाजित किया जा सकता है:

टेक्निकल स्किल 

एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आपको गणित, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी में एक्सीलेंट होना चाहिए। अन्य आवश्यक तकनीकी कौशल हैं:

- प्रोग्रामिंग- कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और कोडिंग भाषाओं में कुशलता 

- एनालिटिकल टूल्स नॉलेज- SAS, HADOOP, Spark, और R, जैसे पॉपुलर एनालिटिकल इंस्ट्रूमेंट्स हैं, जिनका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है

- अनस्ट्रक्चर्ड डेटा व्यावहारिकता- विभिन्न चैनलों से प्राप्त अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को मैनेज करने की क्षमता

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नॉन-टेक्निकल स्किल 

किसी व्यक्ति के पास मौजूद अधिकांश पर्सनल स्किल को गैर-तकनीकी सेक्शन के अंतर्गत वर्गीकृत किया जाता है, जैसे-

- स्ट्रांग बिज़नेस सेंस 

- कम्युनिकेशन स्किल 

- डेटा अंतर्ज्ञान

डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना कॅरियर शुरू करने के लिए आपके पास डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री होनी चाहिए। डेटा वैज्ञानिक के रूप में इंडस्ट्री में एंट्री करने के लिए डेटा विज्ञान में एक सर्टिफाइड कोर्स होना ज़रूरी होता है। गणित और सांख्यिकी का बैकग्राउंड इस क्षेत्र में सफल होने की संभावना को बढ़ाता है।

12वीं के बाद डेटा साइंस कोर्स और योग्यता

उम्मीदवार किसी मान्यता प्राप्त बोर्ड से 12वीं कक्षा पूरी करने के बाद डेटा साइंस का कोई भी कोर्स कर सकता है। साइंस स्ट्रीम से 12वीं पूरी करने के बाद डेटा साइंस सर्टिफिकेट, डिप्लोमा और यूजी कोर्स किए जा सकते हैं। हालांकि पीजी डिप्लोमा डेटा साइंस कोर्स और पीजी डेटा साइंस कोर्स के लिए डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्रों में बीएससी/बीटेक/बीसीए से ग्रेजुएशन और कम से कम 50% एग्रीगेट मार्क्स की आवश्यकता होती है।

- जे. पी. शुक्ला