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Data Science Career and its Future Prospects

Data Science Career and its Future Prospects

आज के तकनीकी Environment में, डेटा साइंस एक चर्चा का विषय है। कंप्यूटर कैसे सीख सकता है, इस मामले में यह एक महत्वपूर्ण कदम है। Technology की निरंतर advancement के साथ-साथ बड़ी मात्रा में डेटा के निर्माण के परिणामस्वरूप दुनिया भर में डेटा वैज्ञानिकों की एक मजबूत आवश्यकता है। डेटा प्राप्त करने और एकत्र करने की आवश्यकता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह businesses को assess करने की अनुमति देता है और इसलिए industry के trendsको प्रभावित करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), और डीप लर्निंग, कुछ का उल्लेख करने के लिए, सभी डेटा Science Umbrella का हिस्सा हैं। डेटा विज्ञान के विकास और तकनीकी प्रगति ने सभी उद्योगों में इसके प्रभाव को बढ़ा दिया है। डेटा साइंस के विषय में विस्तार और करियर की संभावना इस प्रकार है।

डेटा साइंस क्या है और यह कैसे काम करता है?

डेटा साइंस एक multidisciplinary  तकनीक है जो संगठित और असंरचित डेटा से insights निकालने के लिए scientific विधियों, procedures, algorithms, and systems का उपयोग करती है। डेटा साइंस एक तकनीकी शब्द है जो डेटा का उपयोग करके वास्तविक दुनिया की घटनाओं को समझने और उनका विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग को जोड़ती है।

क्योंकि इसमें गणित और सांख्यिकी, साथ ही कंप्यूटर विज्ञान और सूचना विज्ञान जैसे क्षेत्रों की तकनीकों और theories को शामिल किया गया है, इसलिए डेटा विज्ञान को तकनीकी instrumentनहीं माना जा सकता है।

डेटा साइंस की भविष्य की संभावनाएं

 हर industry में डेटा analytics के उपयोग ने डेटा विज्ञान से जुड़े overall occupations में 45 प्रतिशत की वृद्धि हुयी । भारत में डेटा वैज्ञानिकों की high demand है, जैसा कि उनकी बढ़ती आवश्यकता से देखा जा सकता है। यहां कुछ प्रमुख क्षेत्र हैं जहां डेटा वैज्ञानिकों की काफी मांग है।

E-commerce

E-commerce और retail दो सबसे महत्वपूर्ण व्यवसाय हैं जो व्यापक  data analysis की मांग करते हैं। consumer behaviour को देखकर औरdata analysis  का प्रभावी ढंग से उपयोग करके, ई-कॉमर्स व्यवसाय खरीद, लाभ और हानि का अनुमान लगाने में सक्षम होंगे, साथ ही लोगों को सामान खरीदने में प्रभावित करेंगे। Retailers विक्रेताclient profiles की जांच करते हैं और, निष्कर्षों के आधार पर, ग्राहकों को खरीदारी करने के लिए लुभाने के लिए संबंधित वस्तुओं की पेशकश करते हैं।

उत्पादन

विनिर्माण कई उद्देश्यों के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करता है। विनिर्माण में, डेटा विज्ञान का उपयोग मुख्य रूप से efficiencyमें सुधार, riskको कम करने और लाभ को बढ़ावा देने के लिए किया जाता है। उत्पादकता को बढ़ावा देने, संचालन को utilised करने और पूर्वानुमान के रुझानों के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग कैसे किया जा सकता है, इसके कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं:

  1. प्रदर्शन, गुणवत्ताquality आश्वासन और दोष ट्रैकिंग सभी महत्वपूर्ण कारक हैं जिन पर विचार किया जाना चाहिए
  2. रखरखाव जो भविष्य कहनेवाला और सशर्त दोनों है
  3. पूर्वानुमान मांग और कंडीशनल demand and throughputश्रृंखला के बीच संबंध
  4. वैश्विक बाजार पर मूल्य निर्धारण
  5. नई सुविधाओं को डिजाइन करना और मौजूदा सुविधाओं को स्वचालित करना
  6. उत्पाद विकास और उत्पादन प्रक्रियाओं के लिए, नई तकनीकों और सामग्रियों का विकास किया जा रहा है
  7. अधिक ऊर्जा efficiency and sustainability

Finance & Banking

बैंक अपनी प्रक्रियाओं और सुरक्षा में सुधार के लिए सूचना technology का उपयोग करने वाले पहले व्यक्ति थे। बैंक अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने, उन्हें बनाए रखने और नए ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए technology का उपयोग करते हैं। उपभोक्ताओं की लेन-देन की आदतों को बेहतर ढंग से समझकर, डेटा विश्लेषण वित्तीय संस्थानों को उनके साथ अधिक प्रभावी ढंग से जुड़ने में सहायता कर रहा है।

बैंकों के पास जिस लेनदेन डेटा तक पहुंच है, उसका उपयोग जोखिम और fraud प्रबंधन में किया जाता है। डेटा विज्ञान के उपयोग के परिणामस्वरूप प्रत्येक ग्राहक के व्यक्तिगत डेटा का बेहतर प्रबंधन हुआ है। बैंक न केवल  debit and credit  लेनदेन को एकत्र करने और उनका विश्लेषण करने के मूल्य को देखना शुरू कर रहे हैं, बल्कि histories and trends, modes of communication, Internet banking data, social media, and mobile phone  के उपयोग को भी खरीद रहे हैं।

स्वास्थ्य देखभाल

हर दिन, electronic medical records, billing, clinical systemsवियरेबल्स से डेटा और अन्य स्रोत भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। यह healthcare professionals के लिए पिछले रोगी डेटा से कार्रवाई योग्य insights का लाभ उठाकर रोगी देखभाल में सुधार करने की एक महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करता है। बेशक, डेटा साइंस इसके पीछे प्रेरक शक्ति है। दुनिया भर के डेटा वैज्ञानिकों द्वारा healthcare sector में क्रांतिकारी बदलाव किया जा रहा है। वे डेटा की शक्ति का उपयोग करके स्वास्थ्य देखभाल संचालन के हर तत्व को अनुकूलित करने का लक्ष्य रखते हैं, देखभाल वितरण को बढ़ाने से लेकर operational experience प्राप्त करने तक।

Transport

हर दिन, परिवहन क्षेत्र भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है। Passenger counting systems, vehicle positioning systems, ticketing and fare collecting systems,और शेड्यूलिंग और एसेट मैनेजमेंट सिस्टम सेक्टर में अधिकांश डेटा इकट्ठा करते हैं। डेटा विज्ञान के उपयोग में transportation नेटवर्क के डिजाइन और प्रबंधन में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करने की बेजोड़ क्षमता है।

Job Roles in Data Sciences

  1. Big Data Engineer: enterprisesके भीतर, Big Data Engineer बड़े डेटा समाधानों का डिज़ाइन, रखरखाव, परीक्षण और विश्लेषण करते हैं।
  2. Machine Learning Engineer: मशीन लर्निंग इंजीनियर व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग algorithms और सिस्टम को डिजाइन और implementing करने के लिए जिम्मेदार हैं।
  3. डेटा इंजीनियर/आर्किटेक्ट्स -डेटा इंजीनियर/आर्किटेक्ट्स अत्यधिक scalable डेटा प्रबंधन प्रणालियों का डिज़ाइन, निर्माण, परीक्षण और रखरखाव करते हैं।
  4. Data scientists : डेटा वैज्ञानिकों को व्यावसायिक मुद्दों को समझना चाहिए और डेटा analysis and processing. के माध्यम से बेहतरीन समाधान प्रदान करना चाहिए।
  5. Statistician: डेटा visualisation टूल या रिपोर्ट का उपयोग करते हुए, Statisticianपरिणामों का evaluates करता है और रणनीतिक सुझाव या निर्णायक पूर्वानुमान लगाता है।
  6. Data Analysts: Data Analysts डेटा में manipulate करने और उसकी कल्पना करने के लिए डेटा के साथ काम करते हैं।
  7. Business analysts –  Business analysts complicated डेटा को भविष्य कहनेवाला, predictive और descriptive  विश्लेषण के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के लिए स्पष्ट रूप से समझने योग्य कार्रवाई योग्य insights में परिवर्तित करते हैं।

Data Scientists के लिए औसत वेतन

डेटा वैज्ञानिकों का वेतन उनकी Qualifications, नौकरी के Titles, कार्य प्रोफ़ाइल और वर्षों के अनुभव से निर्धारित होता है। एक फ्रेशर का वार्षिक पैकेज आम तौर पर 6 लाख से 8 लाख रुपये  के बीच होता है।

Top Recruiters

नीचे कुछ प्रसिद्ध कंपनियों की सूची दी गई है जो data scientists की भर्ती करती हैं –

  1. Amazon
  2. LinkedIn
  3. IBM
  4. Walmart Labs
  5. Busigence Technologies
  6. Fractal Analytics
  7. Sigmoid
  8. Flipkart
  9. Mate Labs
  10. Couture

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