Data Scientist Kaise Bane information in Hindi
डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें (Data scientist Kaise Bane) – इस बढ़ती सॉफ्टवेयर टेक्नोलॉजी के कारण, डेटा वैज्ञानिकों की मांग दिन-प्रतिदिन बढ़ती जा रही है. ऐसे में अगर आप डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनने के बारे में सोच रहे हैं या बनना चाहते हैं तो यह आपके लिए बेहतर विकल्प साबित हो सकता है. क्योंकि वर्तमान में डेटा वैज्ञानिक सीए और इंजीनियरों की तुलना में बहुत अधिक कमा रहे हैं और यही वजह है कि एक मैगजीन ने इसे 21 वीं सदी की सबसे अच्छी नौकरी कहा है.
अगर आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं या डेटा साइंस में करियर बनाना चाहते हैं, तो इसके लिए आपको इसके बारे में पूरी जानकारी होनी चाहिए कि डेटा साइंस क्या है (Data science information in Hindi), डेटा वैज्ञानिक कैसे बने (How to become a data scientist in Hindi) हाउ टू बिकम अ डेटा साइंटिस्ट इन हिंदी, और डाटा साइंटिस्ट कोर्स (Course) की पूरी जानकारी, आदि.
नमस्कार दोस्तों, इस लेख में हम डेटा साइंस (Data science) के बारे में आवश्यक जानकारी देने जा रहे हैं. जैसे- डेटा साइंस क्या है, डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें, डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए योग्यता (Eligibility), आवश्यक शिक्षा (Education) और इसका कार्य और वेतन आदि.
यदि आप डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनना चाहते हैं या डेटा साइंस में करियर (Career) बनाना चाहते हैं, तो इस लेख अंत तक जरुर पढ़े, यकीनन यह लेख आपके लिए उपयोगी साबित होगा.
डेटा क्या है? (What is data in Hindi)
किसी भी तरह की इनफार्मेशन को हम डेटा कह सकते हैं. डेटा जो किसी कागज पर लिखे हुए नंबर या फिर शब्द हो सकते हैं. डेटा की अलग-अलग डेफिनेशन (Definition) हो सकती है, लेकिन मतलब एक ही होता है.
इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस की मेमोरी में डेटा फोटो, वीडियो, गाने, सॉफ्टवेयर, गेम्स आदि हो सकते हैं या डेटा ऐसे तथ्य हो सकते हैं जो किसी व्यक्ति के मस्तिष्क के अंदर संग्रहीत होते हैं.
उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति एडवेंचर पसंद करता है, तो वह गुगल पर एडवेंचर खोजता है, और यदि कोई व्यक्ति टेक्नोलॉजी पसंद करता है, तो वह गुगल पर टेक्नोलॉजी से संबंधित चीजे खोजता है, और यदि कोई खेल पसंद करता है, तो वह खेल से संबंधित चीज़ों की खोज करता है, यहां चीजों को खोजना मतलब डेटा खोजना है.
डेटा विज्ञान क्या है? (What is data science in Hindi)
डेटा विज्ञान (Data Science) डेटा का विश्लेषण करके उनसे जानकारी निकालने का विज्ञान है, जो कंप्यूटर विज्ञान (Computer science) का एक हिस्सा है. डेटा विज्ञान Statistics Mathematics, Statistics, Information theory, Information Technology आदि जैसे कई क्षेत्रों में सिद्धांतों और तकनीकों का उपयोग करता है.
बड़े डेटा के लिए काम करने वाले तरीके सांख्यिकी विज्ञान के क्षेत्र में भी विशेष महत्व रखते हैं. Machine learning of artificial intelligence नामक इस शाखा के विकास ने इस क्षेत्र के विकास को नया प्रोत्साहन और महत्व दिया है.
डाटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक स्किल्स (Skills for data scientist)
डेटा वैज्ञानिक कैसे बने (Data scientist Kaise Bane) – डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनने के लिए आपके पास Maths, Computer science, Management, Business, Appear maths से degree या Diploma तथा आपको Statistical modeling and feasibility का भी ज्ञान होना चाहिए.
इसके अलावा आपको, Python, Java, R, SAAS जैसी कुछ Programming languages की भी समझ होनी चाहिए इसके अलावा आपको Global business के साथ काम करते भी आना चाहिए.
इसके अलावा, कुछ निम्नलिखित स्किल हैं जो आपको डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनने से पहले सीखना चाहिए-
- Programming
- Statistics
- Data visualization
- Data rendering
- Machine learning
- Linear algebra
- Software
डेटा वैज्ञानिक कैसे बने (How to become a data scientist in Hindi)
डेटा वैज्ञानिक कैसे बने (Data scientist Kaise Bane) – दोस्तों इसके लिए कोई सेपरेट कोर्स नहीं है, जिसका अध्ययन करने के बाद आप डाटा साइंटिस्ट बन जायेंगे. हालाँकि, कुछ कोर्स डेटा साइंस क्षेत्र में जाने और करियर (Career) बनाने के लिए उपलब्ध हैं. जिनका अध्ययन करने के बाद, इस क्षेत्र में अच्छा अनुभव प्राप्त करने के बाद आप डेटा वैज्ञानिक बन सकते हैं.
1. कोर्स करे (Courses for Data scientist)
- PGDM – Research and Business Analytics
- PG Program – Data Science, Business Analytics and Big Data
- Post Graduate Diploma – Management Big Data Analytics
- Graduate Certificate – Big Data and Visual Analytics
- MBA – Data Science and Data Analysis
- M.sc – Business and Data Analytics
- PGDBA – Data Science
- B, Sc in Applied Mathematics
2. नौकरी खोजे (Find jobs)
डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) की जरूरत आज हर बड़ी कंपनी में है और यह भविष्य की सबसे अच्छी नौकरियों में से एक हो सकती है. इसलिए अगर आप डेटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं, तो ऊपर दिए गए कोर्सेज में से कोई भी एक कोर्स करे. कोर्स पूरा होने के बाद, इस क्षेत्र से संबंधित नौकरियों की तलाश करें, कई कंपनियां इसके लिए विज्ञापन करती हैं, जिसके अनुसार आप इस क्षेत्र में नौकरियों के लिए आवेदन कर सकते हैं.
3. अनुभव बढ़ाये (Increase experience)
अगर आपको किसी अच्छी कंपनी में नौकरी मिलती है, तो वहां अपना नॉलेज बढ़ाने की कोशिश करें. उस कंपनी से और अपने सीनियर से जितना हो सके उतना नॉलेज बटोर ले, यहीं नॉलेज या अनुभव आपको आगे चल कर एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनाएगा.
4. शुरुआत बेसिक से करें (Learn basic)
यदि आप इस क्षेत्र में अच्छा ज्ञान या अनुभव प्राप्त करना चाहते हैं, तो बेसिक से शुरुआत करें, क्योंकि बेसिक से ही आप इस क्षेत्र को अच्छी तरह समझ सकते हैं, यदि आप सीधे एडवांस स्तर को समझना चाहते हैं, तो यह संभव नहीं है.
5. डेटा वैज्ञानिक बनने में कितना समय लगता है?
एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनना आपके काम, आपके अनुभव और आपके समर्पण पर निर्भर है. अगर आपने इसके लिए कोई कोर्स किया है, तो आप सीधे डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) नहीं बन सकते है. वैसे जानकारी के लिए आपको बता दूँ कि ग्रेजुएशन के बाद 3-4 साल में एक अच्छा डाटा साइंटिस्ट बना जा सकता है. लेकिन यहीं भी आपके काम, अनुभव और समर्पण पर निर्भर है.
6. इस फील्ड से संबंधित रूचि होनी चाहिए
यदि आप एक अच्छे डाटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो आपको डेटा साइंस (Data Science) में रुचि होनी चाहिए. यदि आप इस क्षेत्र में रुचि रखते है, तो आपको डेटा वैज्ञानिक (Data scientist) बनने में ज्यादा समय नहीं लगेगा.
7. कुछ बड़ी कंपनियां जो डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करती हैं
- Microsoft
- Amazon
- Dell
- Uber
- Yahoo
- IBM
- Dell
8. नौकरी भूमिका (Job role in Data science
- Data scientist
- Data engineers
- Data analyst
## Data scientist
एक डेटा वैज्ञानिक वह है जो कच्चे डेटा से जानकारी निकालना जानता है, और उस जानकारी को व्यवसाय में उपयोग करने योग्य बनाता है. अधिकांश डेटा वैज्ञानिक डेटा इकट्ठा करने और सफाई करने में बहुत समय बिताते हैं, क्योंकि डेटा कभी भी साफ नहीं होता है.
Education: Bachelor’s degree in computer science, Software/computer engineering, Applied math, Physics, or statistics is preferred, but undergraduate majors are flexible. Master’s degree is a requirement, and half of all data scientists hold Ph.D.’s.
Skills: Python, R, SQL, SAS, Pig, Spark Scala, Apache Spark, Hadoop, Java, Perl, C/C++, machine learning, deep learning, and statistics.
Work Responsibilities
- दिलचस्प तरीकों से डेटा का ‘मॉडल’ तैयार करना.
- डाटा को क्लीन करना.
- अलग-अलग विषयों पर आधारित डाटा का अध्ययन करना.
- डाटा में काम आने वाले भाग को पहचानना और उसे निकालना.
- अलग-अलग डाटा की तुलना (Compare) करना.
- अलग-अलग डाटा के बीच में सामंजस्य (Relation) स्थापित करना.
- डाटा और स्टैटिक्स के बेस पर पूर्वानुमान लगाना.
- लाभ को अधिकतम करने या नुकसान को कम करने के लिए डेटा का उपयोग करना.
## Data engineers
डेटा इंजीनियर का प्राथमिक काम डेटा को प्रारूपों में परिवर्तित करना और एक विश्वसनीय बुनियादी ढांचा तैयार करना है. डेटा इंजीनियर बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण प्रणालियों पर काम करते हैं, वे डेटा आर्किटेक्चर विकसित करते हैं, उनका परीक्षण करते हैं, उन्हें बनाए रखते हैं, बड़े पैमाने पर सभी प्रकार के डेटा एकत्र करते हैं और उन्हें अपने कौशल की मदद से व्यावहारिक बनाते हैं.
Education: Bachelor’s degree in computer science, software/computer engineering, applied math, physics, or statistics. A Master’s degree is not required but works as an advantage.
Skills: Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Data streaming, NoSQL, SQL, Programming.
Work Responsibilities
- समान दिखने वाले डेटा को एकीकृत करना, अर्थात, उन्हें जोड़ें और उन्हें अपने स्तर पर साफ़ करना.
- वह डेटा आर्किटेक्चर का विकास, परीक्षण और रखरखाव करता है.
- डेटा को अधिक प्रभावी बनाने के तरीके ढूँढता है.
- एक डेटा इंजीनियर अंतर्ग्रहण, प्रसंस्करण और सरफेसिंग के लिए बड़े पैमाने पर डेटा आर्किटेक्चर डिज़ाइन करता है.
- सांख्यिकीय एल्गोरिदम का प्रतिनिधित्व करते हैं.
- डेटा संरचनाओं के फ़िल्टरिंग और सब-ग्रुपिंग का प्रतिनिधित्व करता है.
- यदि कोई क्वेरी (डेटा) या डेटा तत्वों या विशेषता संरचनाओं को डेटा सेट के परिणाम सेट में शामिल किया जाता है, तो क्या होता है, इसके बारे में आपको जानकारी देता है.
## Data analyst
डेटा विश्लेषक आमतौर पर उन रुझानों को खोजने में मदद करते हैं, जो संगठन के लिए महत्वपूर्ण हैं और डेटा वैज्ञानिकों के लिए डेटा का उत्पादन करते हैं. डेटा विश्लेषक आमतौर पर एसक्यूएल में बहुत अच्छे होते हैं और प्रमुख मैट्रिक्स में भी विशेषज्ञ होते हैं, जिन्हें संगठन के लिए महत्वपूर्ण माना जाता है. वे स्क्रिप्ट भी लिख सकते हैं और सहज दृश्य बना सकते हैं.
Education: Bachelor’s degree in math, statistics, Computer science, Information management, Finance, or economics.
Skills: SQL, R, Python, Microsoft Excel, SAS.
Work Responsibilities
- डेटा विश्लेषक सूचना प्राप्त करने के लिए समान ऐतिहासिक डेटा / प्रतिक्रियाशील डेटा का विश्लेषण करता है.
- डेटा विश्लेषक ऐतिहासिक डेटा / प्रतिक्रियाशील डेटा पर काम करते हैं और उनकी कंपनी के लिए रुझान उत्पन्न करते हैं.
- जटिल व्यावसायिक प्रश्नों को हल करने के लिए SQL क्वेरी लिखता है.
- सूचना अधिग्रहण में कुछ डेटा गुणवत्ता समस्याओं और आंशिकताओं को पहचानना.
- कंपनी की समस्या को हल करने के लिए सिस्टम से प्रोग्राम तक मैप और ट्रेस जानकारी.
- वृद्धिशील ब्रांड के नए डेटा एकत्र करने के लिए इंजीनियरिंग कर्मचारियों के साथ समन्वय करना.
- सांख्यिकीय विश्लेषण को लागू करना.
- डेटा विश्लेषक का समावेश सीमित.
- केवल संरचित डेटा के साथ सौदा करना.
9. डेटा विज्ञान के लाभ
व्यावसायिक निर्णय लेने में डेटा विज्ञान बहुत उपयोगी है. यह डेटा का सही उपयोग करता है और इसे उपयोगी बनाता है, ताकि हम इसे व्यवसाय के लिए उपयोग कर सकें. हम आंकड़ों से जो निर्णय लेते हैं, उससे हमें बहुत सारे लाभ मिलते हैं और इससे काम करने की क्षमता भी बढ़ती है.
10. डेटा साइंस का उपयोग
डेटा विज्ञान का लाभ कंपनी के लक्ष्यों और संसाधनों पर भी निर्भर करता है कि कंपनी कैसा प्रदर्शन करती है और कैसे संसाधनों का उपयोग करती है. इसके अलावा कंपनी का लाभ बिक्री और विपणन विभाग पर भी निर्भर करता है. डेटा को ठीक से समझा जाता है और फिर एक उचित रिपोर्ट बनाई जाती है और फिर कंपनी में इसकी गहन चर्चा की जाती है, ताकि इस डेटा को प्रभावी बनाया जा सके.
वेतन (Salary)
- INDIA – 5.5 लाख – 15 लाख प्रति वर्ष
- US – 85000 $ – 110000 $ प्रति वर्ष
- UK – 50000 – 100000 पाउंड प्रति वर्ष
अंतिम शब्द (Last Word)
दोस्तों, इस लेख में हमने, Data scientist kaise bane? डेटा साइंस में करियर बनाए इसके बारे में जानकारी दी है. हमें पूरी उम्मीद है कि यह लेख कई लोगो के लिए उपयोगी साबित होगा. इसके अलावा यदि किसी का इस लेख से सबंधित कोई भी सुझाव या सवाल है तो वे हमें कमेंट करके पूछ सकते है.
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