परिचय

डेटा विज्ञान हमारी तकनीक-संचालित दुनिया में महत्वपूर्ण बन गया है। यह गणित, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और विशेष विषयों के डेटा के मिश्रण का उपयोग करके विशाल डेटा सेट से मूल्यवान डेटा ढूंढना है। यह डायरेक्ट आपको डेटा विज्ञान का एक स्पष्ट आरेख प्रदान करेगा, जिसमें प्राथमिक विचारों, कार्य विकल्पों और आपके लिए आवश्यक महत्वपूर्ण क्षमताओं की गणना की जाएगी।

डेटा साइंस क्या है?

डेटा विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जो डेटा से बहुमूल्य जानकारी प्राप्त करने के लिए विविध तरीकों को जोड़ता है। यह संगठित और असंगठित डेटा को समझने के लिए तार्किक रणनीतियों, गणनाओं और रूपरेखाओं का उपयोग करता है। डेटा वैज्ञानिक डेटा की जांच करने, पैटर्न पहचानने और भविष्यवाणियां करने के लिए विभिन्न उपकरणों का उपयोग करते हैं।

डेटा विज्ञान में प्रमुख अवधारणाएँ

• डेटा संग्रह: डेटाबेस, एपीआई और वेब स्क्रैपिंग जैसे विशिष्ट स्थानों से डेटा एकत्र करना।

• डेटा सफाई और तैयारी: अनुपलब्ध मानों, त्रुटियों और विसंगतियों को ठीक करके कच्चे डेटा को एक ऐसे प्रारूप में बदलना, जिसके साथ काम करना आसान हो।

• खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए): डेटा पर प्रारंभिक जांच करना ताकि पैटर्न की खोज की जा सके, विसंगतियों का पता लगाया जा सके, परिकल्पना का परीक्षण किया जा सके और सारांश आंकड़ों और ग्राफिकल अभ्यावेदन की मदद से मान्यताओं की जांच की जा सके। .

• फ़ीचर इंजीनियरिंग: मॉडल को बेहतर ढंग से काम करने और पर्यवेक्षित शिक्षण में उपयोग करने के लिए डेटा सुविधाओं को बनाना या बदलना।

• मॉडल बिल्डिंग: विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल चुनना और बनाना।

• मॉडल मूल्यांकन: यह जांचना कि मॉडल विभिन्न तरीकों और मेट्रिक्स का उपयोग करके कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।

• परिनियोजन: मॉडल को वास्तविक दुनिया में उपयोग में लाना।

डेटा साइंस में करियर पथ

डेटा साइंस विभिन्न रुचियों और कौशलों के लिए अलग-अलग करियर विकल्प प्रदान करता है। कुछ सामान्य व्यवसायों में शामिल हैं:

• डेटा वैज्ञानिक: डेटा एकत्र करने से लेकर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने तक सब कुछ संभालता है।
• डेटा विश्लेषक: अंतर्दृष्टि और रुझानों की खोज करने और डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए डेटा का अध्ययन करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
• डेटा इंजीनियर: डेटा पाइपलाइनों का निर्माण और रखरखाव करता है जो डेटा को संग्रहीत और देखरेख करते हैं।
• मशीन लर्निंग इंजीनियर: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाने और उपयोग करने में माहिर है।
• डेटा आर्किटेक्ट: किसी कंपनी की समग्र डेटा संरचना को डिजाइन और प्रबंधित करता है।

डेटा वैज्ञानिकों के लिए आवश्यक कौशल

डेटा विज्ञान में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए, आपको तकनीकी और सॉफ्ट कौशल दोनों की आवश्यकता होती है, जिनमें शामिल हैं:

• प्रोग्रामिंग भाषाएँ: पायथन और आर को जानते हुए, ये डेटा विज्ञान में उपयोग की जाने वाली मुख्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं।
• सांख्यिकी: डेटा के विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए बुनियादी आंकड़ों को समझना।
• मशीन लर्निंग: मॉडल के साथ आने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग विधियों और एल्गोरिदम को जानना।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा से प्राप्त चार्ट और ग्राफ़ के माध्यम से खोजों को स्पष्ट रूप से दिखाने की क्षमता।
• समस्या-समाधान और गंभीर सोच: समस्याओं का विश्लेषण करना और समाधान ढूंढना।
• संचार कौशल: अपनी खोजों को दूसरों को स्पष्ट और स्पष्ट रूप से समझाना।

निष्कर्ष

डेटा साइंस बेहतरीन अवसरों वाला एक विकासशील क्षेत्र है। प्रमुख कौशलों को सीखकर और आवश्यक बातों को समझकर, आप इस क्षेत्र में एक संपूर्ण करियर शुरू कर सकते हैं। आधुनिक प्रगति के साथ बने रहने से आपको इस बदलते क्षेत्र में आगे रहने में सहायता मिलेगी।