12वीं के बाद डेटा साइंस में अपना करियर कैसे शुरू करें?

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इक्कीसवीं सदी में जो व्यवसाय सबसे तेजी से बढ़ रहा है उनमें से एक है डेटा साइंस। बिग डेटा उद्यमों से लेकर गैर-लाभकारी संस्थाओं और सरकारी संगठनों तक, हर क्षेत्र में महत्वपूर्ण मुद्दों का समाधान प्रदान करता है। डेटा की मात्रा जिसे सॉर्ट किया जा सकता है, मूल्यांकन किया जा सकता है और उपयोग किया जा सकता है वह असीमित है। यह वर्तमान में सबसे महान व्यावसायिक क्षेत्रों में से एक है। कोई व्यवसाय मार्केटिंग योजना बनाने के लिए खरीद जानकारी का उपयोग कैसे कर सकता है? मनोरंजक सामुदायिक कार्यक्रम बनाने के लिए सरकारी संगठन व्यवहारिक रुझानों का उपयोग कैसे कर सकते हैं? एक गैर-लाभकारी संस्था अपने कार्यों को बढ़ाने के लिए अपने मार्केटिंग बजट को कैसे अनुकूलित कर सकती है? यह सब डेटा वैज्ञानिकों के काम पर निर्भर करता है।

डेटा वैज्ञानिकों को समाज के कई व्यवसायों और क्षेत्रों के लोगों के लिए डेटा इकट्ठा करने, तैयार करने और जांच करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के पास तकनीकी शिक्षा है, जबकि स्कूली शिक्षा में उनकी पृष्ठभूमि विविध है। डेटा विज्ञान की डिग्री में कंप्यूटर से संबंधित विभिन्न क्षेत्रों के साथ-साथ गणित और सांख्यिकी भी शामिल हैं। इसके अतिरिक्त व्यवसाय या मानव व्यवहार में प्रशिक्षण भी आम है, जो डेटा वैज्ञानिकों को अधिक सटीक निष्कर्ष निकालने में सहायता करता है।

डेटा वैज्ञानिकों के पास अनुप्रयोगों(Data Science Application) की लगभग अनंत संख्या है क्योंकि डेटा की मात्रा लगभग अनंत है। समग्र रूप से करियर का अधिक विस्तार से परीक्षण करें। देखें कि वे क्या करते हैं, वे किसकी सेवा करते हैं और काम पूरा करने के लिए उन्हें किन कौशलों की आवश्यकता है। क्योंकि यह स्पष्ट है कि डेटा साइंस एक आकर्षक करियर विकल्प है, यह समझने के लिए पढ़ना जारी रखें कि 12वीं कक्षा पूरी करने के बाद डेटा वैज्ञानिक(Data Scientist After 12th) कैसे बनें, यह एक उच्च माना जाने वाला पेशा है।

 

डेटा विज्ञान का वर्णन 

जब आप शोध करते हैं कि डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें(How To Become Data Scientist), तो आप इस बात को लेकर अनिश्चित हो सकते हैं कि 12वीं कक्षा के बाद डेटा विज्ञान क्या है। डेटा एकत्र करने के लिए मोबाइल डिवाइस, सोशल मीडिया, ई-कॉमर्स वेबसाइट, स्वास्थ्य सेवा सर्वेक्षण और इंटरनेट खोज सहित कई स्रोतों का उपयोग किया जाता है। डेटा पहुंच में वृद्धि ने अध्ययन के एक नए क्षेत्र को जन्म दिया जिसे "बड़ा डेटा" कहा जाता है - विशाल डेटा सेट जो सभी उद्योगों के लिए अधिक प्रभावी परिचालन समाधान के निर्माण का समर्थन करते हैं।

प्रौद्योगिकी और डेटा संग्रह विधियों में विकास के कारण डेटा अब पहले से कहीं अधिक आसानी से उपलब्ध है। व्यक्तिगत खरीदारी की आदतों और प्रवृत्तियों पर नज़र रखकर डेटा के आधार पर पूर्वानुमान लगाया जा सकता है। शिक्षित निर्णय लेने के लिए, असंरचित डेटा की बढ़ती मात्रा के कारण प्रसंस्करण आवश्यक है। चूँकि यह प्रक्रिया कठिन और समय लेने वाली है, इसलिए डेटा विज्ञान एक व्यवसाय बनकर उभरा है।

 

डेटा विज्ञान का इतिहास

1960 के दशक की शुरुआत से "डेटा विज्ञान" और "कंप्यूटर विज्ञान" का उपयोग समानार्थक रूप से किया जाता रहा है। बाद में इस वाक्यांश को अलग-अलग अनुप्रयोगों में उपयोग की जाने वाली डेटा प्रोसेसिंग विधियों की जांच के संदर्भ में बदल दिया गया। 2001 में, विलियम एस. क्लीवलैंड ने अध्ययन के एक विशिष्ट क्षेत्र को नामित करने के लिए "डेटा विज्ञान" शब्द की शुरुआत की। डेटा साइंटिस्ट का खिताब 2012 में हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू द्वारा "इक्कीसवीं सदी की सबसे सेक्सी नौकरी" के रूप में दिया गया था। जब आप शोध कर रहे हों कि डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें, यदि आपके मन में 12वीं कक्षा के बाद डेटा विज्ञान की उत्पत्ति के बारे में कोई संदेह है, तो हम आशा करते हैं कि वे आज दूर हो गए हैं।

 

डेटा वैज्ञानिकों की क्या भूमिकाएँ हैं?

बड़ी मात्रा में डेटा को इकट्ठा करने, संसाधित करने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, संग्रह से उपयोगी डेटा निकालने और निर्णय लेने के लिए इसकी व्याख्या करने के लिए, डेटा विज्ञान कई विषयों की कार्यप्रणाली को जोड़ता है। डेटा विज्ञान अनुशासन को बनाने वाले अनुशासनात्मक क्षेत्रों में खनन, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, एनालिटिक्स और प्रोग्रामिंग शामिल हैं। बड़े डेटा सेट पर एल्गोरिदम लागू करने से उन पैटर्न की खोज की अनुमति मिलती है जिनका उपयोग उपयोगी और प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए किया जा सकता है। इस निकाले गए डेटा का उपयोग अतीत के आधार पर भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय गणना या पूर्वानुमानित विश्लेषण में किया जाता है। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता(ML and AI) का एक रूप है जो मानव द्वारा लगने वाले समय के एक छोटे से हिस्से में भारी मात्रा में डेटा को संसाधित कर सकता है। डेटा की तुलना करके, मशीन लर्निंग पूर्वानुमानित विश्लेषणात्मक निर्णय मॉडल को पिछले कई वर्षों की भविष्य की घटनाओं की संभावनाओं की समानता को बढ़ाती है। 12वीं कक्षा के बाद डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें, इस पर शोध करते समय आप आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि डेटा साइंस का उपयोग कैसे किया जाता है।

 

वर्तमान डेटा विज्ञान परिदृश्य

"डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें" विषय पर शोध के दौरान, आप बारहवीं कक्षा के आसपास डेटा विज्ञान के वर्तमान परिदृश्य पर संदेह करना शुरू कर सकते हैं। ग्राहकों को मूल्य देने के लिए, व्यवसाय बड़े डेटा और डेटा विज्ञान को नियमित संचालन में एकीकृत कर रहे हैं। बैंकिंग संगठनों द्वारा अपने धोखाधड़ी का पता लगाने के कौशल को बढ़ाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग किया जा रहा है। किसी निश्चित समय पर किसी सुरक्षा की कीमत बढ़ने या घटने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए परिसंपत्ति प्रबंधन कंपनियों द्वारा बड़े डेटा का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स अपने उपयोगकर्ताओं को क्या देना है यह निर्धारित करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करता है। इसके अतिरिक्त, नेटफ्लिक्स ग्राहकों को उनकी देखने की प्राथमिकताओं के आधार पर वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ प्रदान करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा विज्ञान तेज़ी से विकसित हो रहा है, और इसके अनुप्रयोग लोगों के जीवन पर प्रभाव डालते रहेंगे

 

डेटा वैज्ञानिक कौन है

जब आप शोध करते हैं कि डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें तो आप 12वीं कक्षा के बाद आश्चर्यचकित हो सकते हैं, "डेटा वैज्ञानिक कौन है?" डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग चरण से संरचित डेटा एकत्र करने और संसाधित करने के लिए एनालिटिक्स एल्गोरिदम का उपयोग करता है। विश्लेषक डेटा को उस भाषा में परिवर्तित, संक्षिप्त और व्याख्या करता है जिसे निर्णय लेने वाली टीम समझ सकती है। लगभग हर परिस्थिति में डेटा विज्ञान का उपयोग शामिल होता है, और जैसे-जैसे डेटा वैज्ञानिक की भूमिका विकसित होती है, यह क्षेत्र डेटा आर्किटेक्चर, डेटा इंजीनियरिंग (Data Engineer)और डेटा प्रशासन को शामिल करने के लिए बढ़ेगा।

विश्लेषणात्मक डेटा विज्ञान पेशेवरों(Data Science Analytics Professionals) की एक नई पीढ़ी जिसे "डेटा वैज्ञानिक" के रूप में जाना जाता है, के पास जटिल चुनौतियों का प्रबंधन करने की तकनीकी जानकारी और अधिक जानने की अतृप्त जिज्ञासा दोनों हैं। वे ट्रेंड स्पॉटर्स, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और गणितज्ञों का मिश्रण हैं। वे व्यवसाय और आईटी दोनों दुनियाओं में काम करते हैं, जो उन्हें अत्यधिक मांग वाला और अच्छा भुगतान वाला बनाता है।

वे उस समय के प्रतिबिंब के रूप में कार्य करते हैं जिसमें हम रहते हैं। डेटा वैज्ञानिक एक दशक पहले व्यापक रूप से ज्ञात नहीं थे, लेकिन उनका उद्भव दर्शाता है कि व्यवसाय बड़े डेटा का उपयोग कैसे कर रहे हैं। हम अब असंरचित डेटा की उस असहनीय गड़बड़ी को नजरअंदाज नहीं कर सकते। जब तक कोई गहराई में जाता है और ऐसे व्यावसायिक विचारों की खोज करता है जिनके बारे में किसी और ने नहीं सोचा है, यह राजस्व बढ़ाने के लिए एक वास्तविक सोने की खान है। डेटा वैज्ञानिक अब मौजूद हैं. प्रौद्योगिकी और वाक्यांश डेटा वैज्ञानिक उपयोग करते हैं जब आप शोध करते हैं कि डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें तो आप बारहवीं कक्षा के बाद डेटा वैज्ञानिकों द्वारा नियोजित नियमों और प्रौद्योगिकियों पर संदेह करना शुरू कर सकते हैं। ये नियम और उपकरण अक्सर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाते हैं:

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(Data Visualization) जानकारी को दृश्य या ग्राफिक रूप से प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है ताकि इसका तुरंत अध्ययन किया जा सके।
• मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो स्वचालन और गणितीय सूत्रों पर निर्भर करता है।
• डीप लर्निंग(Deep Learning) मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो जटिल अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए डेटा का उपयोग करता है।
• पैटर्न पहचान डेटा में पैटर्न खोजने की एक विधि है; इसे अक्सर मशीन लर्निंग के साथ परस्पर उपयोग किया जाता है।
• डेटा तैयारी कच्चे डेटा को अधिक आसानी से पढ़ने योग्य प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है।
• टेक्स्ट विश्लेषण असंरचित डेटा मूल्यांकन टेक्स्ट एनालिटिक्स का उपयोग डेटा से महत्वपूर्ण व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

 

डेटा विज्ञान उपयोग के मामले

एक खोज इंजन से परिणाम

डेटा विज्ञान का सबसे व्यावहारिक अनुप्रयोग खोज इंजन में है। हम इंटरनेट पर चीज़ें ढूंढने के लिए अक्सर Google, Yahoo और अन्य जैसे खोज इंजनों का उपयोग करते हैं। इसलिए डेटा साइंस का उपयोग खोजों को तेज़ करने के लिए किया जाता है। हाई स्कूल की पढ़ाई पूरी करने के बाद जब आप "डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें" देखते हैं, तो आपको डेटा विज्ञान के उपयोगों (Use of Data Science)  में से एक से परिचित होना चाहिए खोज इंजन परिणाम।

परिवहन का क्षेत्र

डेटा विज्ञान ने परिवहन के क्षेत्र में भी प्रवेश कर लिया है, जैसा कि चालक रहित वाहनों से पता चलता है। चालक रहित कारों के प्रयोग से टक्करों की संख्या को आसानी से कम किया जा सकता है। चालक रहित कारों में एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करता है और डेटा विज्ञान की तकनीकों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करता है, जैसे कि मोटरवे पर गति सीमा क्या है, व्यस्त सड़कें, सीमित सड़कें, विभिन्न ड्राइविंग स्थितियों का प्रबंधन कैसे करें, आदि। जैसा कि आप देखते हैं " डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें, हाई स्कूल खत्म करने के बाद आपको डेटा साइंस के अनुप्रयोगों में से एक के बारे में पता होना चाहिए, जो परिवहन के क्षेत्र में है।

वित्तीय उद्योग

डेटा विज्ञान वित्तीय क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण है। वित्तीय उद्योग में धोखाधड़ी और हानि का जोखिम निरंतर बना रहता है। इसलिए वित्तीय उद्योगों को रणनीतिक विकल्प चुनने के लिए हानि विश्लेषण के जोखिम को स्वचालित करना चाहिए। भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए, वित्तीय उद्योग डेटा साइंस एनालिटिक्स टूल का भी उपयोग करते हैं। व्यवसाय इसका उपयोग शेयर बाजार और ग्राहक के जीवनकाल मूल्य में परिवर्तन का पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं।

डेटा शेयर बाज़ार में सबसे महत्वपूर्ण कारक विज्ञान है। डेटा शेयर बाज़ार में, भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके पिछले व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए विज्ञान का उपयोग किया जाता है। किसी निर्दिष्ट अवधि में भविष्य के स्टॉक मूल्यों का पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा का मूल्यांकन किया जाता है। आपको 12वीं कक्षा के बाद डेटा विज्ञान के उपयोगों में से एक के बारे में पता होना चाहिए, जो वित्तीय उद्योग में है। वैश्विक स्तर पर कहीं अधिक आश्चर्यजनक है। जो लोग इस काम से अपरिचित हैं वे सोच सकते हैं कि यह सिर्फ एक फैंसी कैलकुलेटर है। जबकि इनमें से कुछ दैनिक जीवन में मौजूद होंगे, डेटा विज्ञान के परिणामों में संभावित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, दुनिया पर आपका प्रभाव मुख्य रूप से आपके शौक और उस उद्योग से प्रभावित होता है जिसमें आप काम करना चाहते हैं। अधिक सटीक जलवायु मॉडल और मौसम भविष्यवाणी तकनीक बनाकर या CO2 उत्सर्जन को कम करने वाली अत्याधुनिक सार्वजनिक पारगमन परियोजनाओं पर काम करके, डेटा वैज्ञानिक जीवन बचाने में योगदान दे सकते हैं।

 

12वीं के बाद डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

 इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित तकनीकी पृष्ठभूमि वाले छात्र 12वीं कक्षा के बाद डेटा विज्ञान कक्षाओं का चयन करते हैं। हालाँकि यह एक वैकल्पिक पाठ्यक्रम है, डेटा साइंस में करियर बनाने में रुचि रखने वाले छात्र हाई स्कूल का 12वां वर्ष पूरा करने के बाद इस क्षेत्र में कक्षाओं की तलाश करते हैं। वित्त और बीमा दो गैर-पारंपरिक क्षेत्र हैं जहां डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग हैं, और कथित तौर पर इन क्षेत्रों में योग्य डेटा वैज्ञानिकों की काफी मांग है। हाई स्कूल से स्नातक होने के बाद, छात्र अक्सर विभिन्न प्रकार के ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों(Data Science Course) या प्रमाणपत्र कार्यक्रमों में दाखिला लेते हुए इंजीनियरिंग (बीटेक) में स्नातक की डिग्री हासिल करते हैं।

वे डेटा विज्ञान के सिद्धांतों, इसके घटकों और इसमें शामिल विषयों का ज्ञान प्राप्त करते हैं। ये बुनियादी डेटा विज्ञान कक्षाएं छात्रों को 12 वीं कक्षा के बाद डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करने के लिए विज्ञान के मूल सिद्धांतों और आवश्यक उपकरणों को सिखाती हैं। कई विश्वविद्यालय इस क्षेत्र में रोजगार पाने के लिए अधिक छात्रों को लुभाने के लिए डेटा विज्ञान विशेषज्ञता के साथ बीटेक और डेटा विज्ञान में प्रमाणपत्र (Data Science Certification)कार्यक्रम जैसे अल्पकालिक पाठ्यक्रम बना रहे हैं।

हाई स्कूल से स्नातक होने के बाद डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर बनाने के लिए आवश्यक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम और संसाधन नीचे सूचीबद्ध हैं।

• यंत्र अधिगम(Machine Learning)
• क्लाउड कम्प्यूटिंग
• आंकड़े
• डेटाबेस प्रबंधन
• अजगर
• कंप्यूटर प्रोग्रामिंग
• एसक्यूएल(SQL)
• एचटीएमएल(HTML)
• कृत्रिम होशियारी
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पात्रता मापदंड

सामान्य पात्रता आवश्यकता गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग, या डेटा विज्ञान जैसे प्रासंगिक क्षेत्र में स्नातक है। 12वीं कक्षा के बाद लिए गए किसी भी डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम के लिए योग्यता, अधिमानतः डिप्लोमा, स्नातक या डिग्री। मास्टर का उम्मीदवारों के पास कम से कम 50% स्नातक ग्रेड प्वाइंट औसत होना चाहिए। डेटा विज्ञान विश्वविद्यालयों में डेटा विज्ञान की डिग्री के लिए पात्र होने के लिए आपके पास न्यूनतम 50% जीपीए होना चाहिए।

डेटा साइंस में करियर(Data Science Career) शुरू करने के लिए पहला कदम उपलब्ध कई ऑनलाइन डेटा साइंस पाठ्यक्रमों की जांच करना है। डेटा विज्ञान में क्या शामिल है, इसे बेहतर ढंग से समझने के लिए ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों का अध्ययन करने के बाद, उम्मीदवार कक्षा 10 और 12 में विषयों के उचित चयन और तैयारी रणनीतियों का चयन करने में सक्षम होंगे।

आइए विभिन्न डेटा विज्ञान भूमिकाओं को देखें।

• डेटा विश्लेषक
• डेटा इंजीनियर
• डेटाबेस प्रशासक
• मशीन लर्निंग इंजीनियर
• डेटा वैज्ञानिक
• डेटा आर्किटेक्ट
• सांख्यिकीविद
• व्यापार विश्लेषक
• डेटा और एनालिटिक्स मैनेजर

एक डेटा वैज्ञानिक के कर्तव्य

डेटा वैज्ञानिक के लिए कोई विशिष्ट नौकरी विवरण नहीं है। हालाँकि, कुछ गतिविधियाँ हैं, जो आप वस्तुतः निश्चित रूप से कर रहे होंगे:

• भारी मात्रा में अव्यवस्थित डेटा को इकट्ठा करना और उसे अधिक उपयोगी तरीके से परिवर्तित करना।
• व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करना।
• एसएएस, आर और पायथन (R and Python)जैसी कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ काम करना।
• सांख्यिकी, विशेष रूप से सांख्यिकीय परीक्षण और वितरण की मजबूत समझ होना।
• टेक्स्ट एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सहित अत्याधुनिक विश्लेषणात्मक तकनीकों को ध्यान में रखते हुए।
• आईटी और व्यापार सहयोग और संचार।
• किसी कंपनी के मुनाफे में मदद के लिए रुझानों को पहचानना और डेटा में पैटर्न की तलाश करना।

 

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