Data Scientist कैसे बनें और सैलरी कितनी होती है एक डाटा साइंटिस्ट की जानिए

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Data Scientist आधुनिक व्यवसाय के गुमनाम नायक हैं। वे वही हैं जो डेटा का उपयोग सवालों के जवाब देने, समस्याओं को हल करने और निर्णय लेने के लिए करते हैं। डेटा वैज्ञानिक अपना बहुत सारा दिन कंप्यूटर पर, सूचना के साथ काम करने और मॉडल विकसित करने में बिताते हैं। डेटा वैज्ञानिकों का औसत वार्षिक वेतन $130,000 है। यह क्षेत्र अब से 2026 तक सबसे तेजी से बढ़ने वाले पदों में से एक होगा।

डेटा वैज्ञानिक जानकारी का उपयोग सवालों के जवाब देने और समस्याओं को हल करने के लिए करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक के रूप में आप जो सबसे महत्वपूर्ण काम कर सकते हैं, वह है प्रश्नों के उत्तर देने और समस्याओं को हल करने के लिए जानकारी का उपयोग करना।

आप सोच रहे होंगे, “ठीक है, मुझे कैसे पता चलेगा कि कौन से प्रश्न पूछने हैं?” या “किस तरह की समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है?” सबसे अच्छा तरीका है कि आप अपने बॉस या क्लाइंट से अपने डेटा सेट से क्या चाहते हैं, इस पर फीडबैक प्राप्त करें।

डेटा वैज्ञानिक अपना बहुत सारा दिन कंप्यूटर पर बिताते हैं, डेटा के साथ काम करते हैं, सिद्धांतों का परीक्षण करते हैं और मॉडल विकसित करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक अपना बहुत सारा दिन कंप्यूटर पर, डेटा और परीक्षण सिद्धांतों के साथ काम करने में बिताते हैं। वे मॉडल विकसित करने में भी समय व्यतीत करते हैं।

डेटा साइंटिस्ट बनने का सबसे अच्छा तरीका यह सीखना है कि R या Python में उपलब्ध टूल का उपयोग कैसे करें, जैसे कि पांडा और स्किकिट-लर्न, जिनका उपयोग ट्विटर और फेसबुक जैसी कई बड़ी कंपनियों द्वारा किया जाता है।

डेटा वैज्ञानिकों का औसत वार्षिक वेतन $130,000 है।

डेटा वैज्ञानिकों का औसत वार्षिक वेतन $130,000 है। इसका मतलब है कि अगर आप डेटा साइंटिस्ट बन जाते हैं तो आप सालाना $100,000 से $180,000 तक कहीं भी कमाने की उम्मीद कर सकते हैं। हालांकि यह संख्या अधिक लग सकती है, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि संयुक्त राज्य में सभी व्यवसायों के लिए औसत वेतन वास्तव में उससे अधिक है जो कई लोग सोचते हैं कि यह होना चाहिए। उदाहरण के लिए, ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स डेटा (https://www.bls.gov/cps/homeownership-and-housing) के अनुसार 2017 में औसत घरेलू आय लगभग $56k थी।

वास्तव में, ग्लासडोर की 2018 डेटा साइंटिस्ट जॉब ओपनिंग रिपोर्ट के अनुसार, जिसने सभी उद्योगों और स्तरों (प्रवेश-स्तर से कार्यकारी के माध्यम से) में नौकरियों के उद्घाटन का विश्लेषण किया, लिंक्डइन जॉब्स की तुलना में ग्लासडोर पर 3 गुना अधिक उद्घाटन सूचीबद्ध थे – हालांकि हम थे ‘ हम इस तरह की कोई अन्य रिपोर्ट नहीं ढूंढ पा रहे हैं, विशेष रूप से इन दो साइटों के बीच वेतन की तुलना कर रहे हैं क्योंकि डेटा एकत्र करते समय दोनों के अपने मानदंड हैं इसलिए हम सेब-से-सेब की तुलना उनके आंकड़ों को एक साथ देखने पर नहीं कर सकते हैं!

यह क्षेत्र अब से 2026 तक सबसे तेजी से बढ़ने वाले पदों में से एक होगा।

डेटा साइंस एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है और निकट भविष्य के लिए ऐसा ही रहेगा। यह भी एक है कि बहुत से लोग पीछा करने में रुचि रखते हैं, खासकर यदि आपके पास कंप्यूटर और डेटा के लिए एक समानता है।

डेटा वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में जानकारी जैसे सर्वेक्षण, सोशल मीडिया पोस्ट, लेन-देन लॉग और अन्य प्रकार के संरचित डेटा सेट के साथ काम करते हैं जिनमें उपभोक्ताओं के बारे में मूल्यवान जानकारी होती है। इस डेटा का विश्लेषण करके वे व्यवसायों को अपने उत्पादों या सेवाओं के बारे में बेहतर सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं ताकि वे उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार करके या बिक्री की मात्रा में वृद्धि करके अपनी निचली पंक्ति में सुधार कर सकें, जबकि नई प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों (जैसे ब्लॉकचेन) का उपयोग करके उत्पादन प्रक्रियाओं से जुड़ी लागत को कम कर सकें।

डेटा साइंस में मास्टर्स करने से आपको इस क्षेत्र में आने के लिए सबसे अच्छा मुकाम मिलेगा।

डेटा साइंस में परास्नातक आपको इस क्षेत्र में आने के लिए सबसे अच्छा मुकाम देगा। मास्टर्स डिग्री नियोक्ताओं द्वारा अत्यधिक मांग की जाती है और यदि आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम पर रखना चाहते हैं तो यह आपके रेज़्यूमे का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह दर्शाता है कि आपके पास बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने का अनुभव है, जिसकी आवश्यकता अधिकांश कंपनियों को अपने स्वयं के डेटा सेट को समझने और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग करने के लिए होती है।

साथ ही, एक उन्नत डिग्री प्राप्त करने से आपको उन लोगों की तुलना में लाभ मिलेगा जो अभी तक किसी भी प्रकार की औपचारिक शिक्षा से नहीं गुजरे हैं, लेकिन फिर भी इस क्षेत्र में अपना करियर बनाना चाहते हैं।

इस क्षेत्र में डिग्री के लिए दो विकल्प हैं: मास्टर ऑफ साइंस या मास्टर ऑफ इंफॉर्मेशन एंड डेटा साइंस।

पहली पसंद डेटा साइंस में मास्टर ऑफ साइंस या मास्टर ऑफ इनफॉर्मेशन एंड डेटा साइंस के बीच है। दोनों को शीर्ष विश्वविद्यालयों द्वारा पेश किया जाता है, लेकिन उनके बीच कुछ अंतर हैं।

एम.एस. डिग्री सिद्धांत पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है, जबकि एमडीएस डिग्री वास्तविक दुनिया की समस्याओं और डेटा सेट के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है, जो कि आप एक विश्लेषक या वैज्ञानिक के रूप में काम करते समय सामना करेंगे।

प्रत्येक के फायदे में शामिल हैं:

स्नातक कार्यक्रमों (आमतौर पर 2-3 साल) की तुलना में मास्टर डिग्री को पूरा होने में अधिक समय लगता है, इसलिए वे सभी के लिए सही नहीं हैं; हालांकि, कई कंपनियां ट्यूशन प्रतिपूर्ति की पेशकश करती हैं यदि आप पूर्णकालिक कक्षाओं में भाग लेने के दौरान पूर्णकालिक काम करते हैं (और किसी भी अधिक भुगतान का भुगतान करते हैं)। वे बड़े डेटासेट के साथ काम करने का मूल्यवान अनुभव भी प्रदान करते हैं—जो कि बहुत अच्छा है अगर ऐसा कुछ है जो आप अपने करियर में बाद में करना चाहते हैं!

डेटा और कंप्यूटर पसंद करने वालों के लिए डेटा साइंटिस्ट बनना एक बढ़िया विकल्प है!

डेटा वैज्ञानिकों को नए तरीकों से सोचने, अपनी नौकरी की प्रकृति को समझने और अपने निष्कर्षों को स्पष्ट रूप से संप्रेषित करने की क्षमता रखने की आवश्यकता है। उन्हें यह जानने की भी आवश्यकता है कि दूसरों के साथ कैसे काम करना है — न कि केवल उसी क्षेत्र में उनके साथियों के साथ; यदि आप अन्य उद्योगों के ग्राहकों के पीछे जा रहे हैं या यहां तक ​​कि आपकी कंपनी के विभागीय ढांचे के विभिन्न हिस्सों (जैसे, मार्केटिंग बनाम उत्पाद) से भी, तो डेटा वैज्ञानिक बनने से उन समूहों को एक साथ लाने में मदद मिलेगी ताकि सभी के पास इस सभी मूल्यवान जानकारी तक पहुंच हो। .

निष्कर्ष

डेटा विज्ञान क्षेत्र अभी सबसे तेजी से बढ़ते व्यवसायों में से एक है, और यह उन लोगों के लिए कई अवसर प्रदान करता है जो अपने करियर में बदलाव लाना चाहते हैं। इस क्षेत्र का अध्ययन करने से आप जो कौशल सीखते हैं, वह आपको डेटा विज्ञान या कंप्यूटर विज्ञान में किसी अन्य नौकरी में मदद करेगा। आप उन परियोजनाओं पर काम करने में सक्षम होंगे जो रोज़मर्रा की ज़िंदगी के लिए महत्वपूर्ण हैं, जैसे यह पता लगाना कि लोग कुछ उत्पाद खरीदते हैं या विभिन्न परियोजनाओं पर काम करने में कितना समय व्यतीत करना चाहिए?

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