Data Science क्या होता है, डेटा साइंटिस्ट कैसे बने, योग्यता, कोर्स, सैलरी

digital word की इस दुनिया में machine learning, Artificial intelligence और Data Science jobs के सेक्टर में काफी boom देखने को मिला है अगर हम पिछले कुछ सालो का डाटा देखे तो, computer science से जुड़े इस Field में 60 से 70 प्रतिशत Jobs की डिमांड बढ़ी है, कई बड़ी कंपनियाँ और स्टार्टअप machine learning, Artificial intelligence और Data Science Experts को High jobs profile के साथ High paying salary भी दे रही है.

Technology Industry के अंदर machine learning और data science से संबंधित job बहुत ही High-paying होती हैं एक इंडस्ट्री में data science से जुड़े जॉब की बहुत अधिक डिमांड है. लेकिन इस फील्ड में Skilled लोग बहुत ही कम है. एक आंकड़े के अनुसार 2025 तक भारत में डाटा साइंस का सेक्टर 16 बिलियन डॉलर का होने वाला है.

अब आपके मन में डेटा विज्ञान से जुड़े कई प्रश्न आ रहे होंगे जैसे – डाटा साइंस क्या होता है, डेटा साइंटिस्ट कैसे बने? और अगर हमें डाटा साइंस सीखनी है तो उसे हम स्टेप बाय स्टेप कैसे सीख सकते हैं, Data Science कोर्स के लिए क्या योग्यता होनी चाहिए, साथ ही साथ Data Science का future और Data Science में job scope क्या है, और क्या यह Highest Paid Jobs of Future है. तो चलिए जानते है.

Data Science क्या होता है? डेटा साइंटिस्ट कैसे बने?

अगर हम डाटा साइंस का मतलब समझे तो, इसे आसान और सरल भाषा में यह कहा जा सकता है कि, जब computerयूजर और programming language की मदद से काफी सारा data collect करना उस डाटा को Analyze करना यानी उसमें कोई ख़ास पैटर्न ढूंढना और उस पर काम करना और उस डाटा से कुछ Insight लाना यानी आसान शब्दों में कहें तो डाटा साइंस का काम, पुराने डाटा को एनालाइज करके उस डाटा से नई चीजों इनसाइट्स और Useful information को ढूंढना होता है यह सभी काम कोडिंग से तैयार की गई Artificial intelligence या machine learning करती है.

अब हम “Data Science क्या होता है” इसे एक उदाहरण से समझते है, जब हम youtube पर जाकर कोई funny videos देखते है या search करते हैं तो यूट्यूब की ऑफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग हमारे द्वारा सर्च की गई funny videos के डाटा को कलेक्ट करती हैं, फिर उसे एनालाइज करती हैं, और उससे एक रिजल्ट बनाती हैं. और जब हम अगली बार यूट्यूब पर जाते हैं तो हमें फनी वीडियो से ही जुड़े videos देखने को मिलते हैं. और यह कोई चमत्कार नहीं है, बस यही डाटा साइंस है.

डाटा साइंस का उपयोग कहाँ किया जाता है?

हमें और भी कई सारे Data science के Example देखने को मिलते हैं जैसे जब हम अपना ईमेल खोलते हैं तब गूगल का डाटा Harmful Email को ऑटोमेटिक Spam Email में डाल देता है. डाटा साइंस का दूसरा उदाहरण देखें तो, जब google के Search Box में थोड़ा सा ही keyword Type करते ही निचे auto suggestion में complete word दिखाई देता है. इसके अलावे auto suggestion और auto Correct का काम भी गूगल के डाटा साइंस के द्वारा ही किया जाता है.

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इंटरनेट टेक्नोलॉजी से भरी इस दुनिया में इतने सारे सोशल मीडिया वीडियोस प्लेटफार्म वेबसाइट है कि हर सेकंड कई मिलियन डाटा को एनालाइज किया जाता है और उसी के अनुसार इन्टरनेट यूजर को suggested product, videos और information दिखाया जाता है. इन सब के पीछे Data Science का Algorithms ही काम करता है. हालाँकि, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning यह सभी डाटा साइंस का ही हिस्सा है. अगर हम डाटा साइंस में लगाने वाले Process की बात करे तो यह तीन प्रोसेस में काम करता है.

  • पहले प्रोसेस में यूजर के डाटा को कलेक्ट किया जाता है
  • फिर डाटा को एनालाइज किया जाता है
  • और उस एनालाइज किए हुए डाटा से कुछ Insights या कुछ Useful Information निकाल कर, उसे Business Purpose या टेक्नोलॉजी Purpose के लिए उपयोग में लाया जात है.

Data Science की process कैसे होती है | Data Science Life-Cycle क्या है.

Business Purpose या Technology Purpose से डाटा को Useful बनाने की Process को Data Science Life Cycle के नाम से जाना जाता है. इसके लिए कई सारे स्टेप्स को फॉलो किया जाता है जैसे

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1. Capture and collect the Data

Data Science Life-Cycle का यह सबसे पहला process होता है, जिसमे internet के अल्गोरिथम का उपयोग करके user के डाटा का collection किया जाता है.

  • Data acquisition
  • Data entry
  • Data extraction

2. Preparation and shorting The collecting Data

इसके Captur किये हुए डेटा से Duplicate, और unuseful डाटा को हटा दिया जाता है, फिर इसके इसके लिस्ट को Short कर दिया जाता है.

  • Data warehousing
  • Data cleansing
  • Data staging
  • Data processing
  • Data architecture

3. Process the shorting Data

इस Process में Data mining, clustering and classification, data modeling, data summarization जैसी चीजो को शामिल किया जाता है.

  • Data mining
  • Data clustering/classification
  • Data modeling
  • Data summarization

4. Analyzing the data

इस चरण में डेटा को और चेक किया जाता है, और उसमें केवल आवश्यक घटकों को रखा जाता है। सटीक परिणामों को प्रेडिक्ट करने के लिए केवल उचित डेटा को रखा और परीक्षण किया जाता है।

  • Exploratory/Confirmatory
  • Predictive Analysis
  • Regression
  • Text Mining
  • Qualitative Analysis

5. Communicating the data

अंत में, इस डेटा को रिपोर्ट, चार्ट और अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जो शोध व व्यवसाय आदि में निर्णय लेने वालों के लिए परिणाम को समझने में आसान बनाता हैं।

  • Data reporting
  • Data visualization
  • Business intelligence
  • Decision making

डाटा साइंस की ज़रूरत क्यों पड़ती है, Data Science का क्या उपयोग है?

प्रत्येक आविष्कार के पीछे एक कारण होता है, इंटरनेट के शुरुआती समय में बहुत ही कम यूजर थे जो internet का उपयोग करते थे. और उनके द्वारा use होने वाला डाटा बहुत कम मात्रा में मौजूद होता था, और कम डाटा एनालाइज करने के लिए कंपनी कुछ लोगों को काम पर रख लेती थी, जो इस डाटा को manually analyze किया करते थे.

लेकिन धीरे-धीरे इंटरनेट के यूजर बढ़ते गए और भारी भरकम डाटा को एनालाइज करना बहुत मुश्किल होता गया. और कुछ समय बाद इतने बड़े बड़े डाटा को एनालाइज करना किसी इंसान के बस की बात नहीं रह गई. और इस परेशानी से निपटने के लिए data science techniques का उपयोग होने लगा, और डाटा साइंस के लिए Data Lake और data warehousing जैसे Terms और concept का विकास शुरू हो गया.

डाटा विज्ञान को विकसित करने के लिए आज कई प्रकार के सॉफ्टवेयर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग जैसी कई प्रकार के एल्गोरिदम बनाए गए. जो इंटरनेट यूजर के लिए डाटा को एनालाइज करता हैं. और business purpose या टेक्नोलॉजी purpose के लिए प्रयोग किया जाता है. अब आप बहुत अच्छे तरीके से समझ गए होंगे कि डाटा साइंस क्या होता है, डाटा साइंस काम कैसे करता है, और डाटा साइंस का क्या उपयोग है?

डेटा साइंटिस्ट कैसे बने इसके लिए टेक्निकल स्किल्स

डाटा साइटिंस्‍ट बनने के लिए कई स्किल का होना जरूरी है. Data science सीखने का यह process बहुत ही आसान है. चलिए जानते है, की कैसे Data science आसानी से सिखा जा सकता है.

Step 1 – Learn Programming Language

डाटा साइंस को सीखने के लिए सबसे पहले programming language को बहुत ही अच्छे तरीके से सीखना होता है, क्योकि इसी programming language की मदद से हम machine के Algorithm को यह बता पाते है की डाटा क्या है और use कैसे analyze करना है. Data science के लिए मुख्य रूप से python, r-programming, numpy और panda चार सबसे महत्वपूर्ण programming language है.

डाटा साइंस में python और r-programming का उपयोग एक साथ किया जाता है, r-programming और पाइथन programming language का यूज करके बहुत ही कम समय और कम मेहनत में बहुत अच्छा output result लाया जा सकता है. इसके अलावे दो और लैंग्वेज numpy और panda सीखने की जरूरत होती है. यह दोनों लैंग्वेज का उपयोग डाटा पर काम करने के लिए किया जाता है.

इसलिए, पाइथन के साथ इन दोनों लैंग्वेज इसकी जानकारी और ज्ञान होना ज़रूरी है.तो और इंपॉर्टेंट programming language सीखने की जरूरत होती है जिसे numpy और दूसरे panda यह दोनों लैंग्वेज डाटा पर काम करने के लिए यूज़ की जाती है पाइथन के साथ हमें इन दोनों लैंग्वेज इसकी जानकारी और ज्ञान होना चाहिए

Step 2 – Learn Mathematics and Statistics Concept

डाटा विज्ञान में Statistics यांनी आकड़ो का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है. यदि हम डाटा साइंस के Functions को देखे तो मुख्य तौर पर statics पर ही काम होता है, इसके लिए हमें Mean, Medium, Moods, Standard Deviation, Variation, ProbabilityLinear AlgebraCalculus जैसे छोटे-छोटे basic statics के Mathematical concept के बारे में पता होने चाहिए. ये सभी Mathematical concept हम 10th और 12th standard में पढ़ चुके होते है, इसलिए इसके रेविसिओं से ही हम इसे कम समय में सिख सकते है.

Step 2 – Data Visualization

Data Visualization का अर्थ डाटा के ग्राफ, चार्ट और टेबल को समझना और उसका आउटपुट निकालकर उस पर काम करना होता है. हालांकि डाटा विजुलाइजेशन कोई आसान काम नहीं है, इसलिए इसमें इंसानी दिमाग के साथ मशीन लर्निंग और कोडिंग का भी Use किया जात है. डाटा विजुलाइजेशन का यूज़ करने के लिए पाइथन के अंदर पहले से ही दो लाइब्रेरीज होती हैं जिसे हम Matplotlib और Seaborn के नाम से जानते हैं. इन दोनों लाइब्रेरीज के Basic Concept को सीखना होता है ताकि डाटा साइंस के अंदर डाटा विजुलाइजेशन को अच्छे तरीके से किया जा सके.

Step 2 – machine learning

डाटा साइंस के अंदर सबसे महत्वपूर्ण कड़ी मशीन लर्निंग ही होती हैं. मशीन लर्निंग के अंदर इसके Basic Algorithm को जानना, समझना और सीखना होता है. मशीन लर्निंग के अंदर हमें डाटा साइंस पर एल्गोरिदम लगाने और analysis process के बारे में बताया जाता है. डाटा साइंस में मशीन लर्निंग की मदद से बड़े से बड़े डाटा को बहुत ही आसानी से एनालाइज किया जा सकता है. और डाटा साइंस के आउटपुट को सेट किया जा सकता है.

Step 2 – Do Projects

आपको किसी भी चीज़ के पुरे concept को सीखना है तो project बनाए. डाटा साइंस को सीखने के प्रोजेक्ट बनाना सबसे अच्छा तरीका है, क्योंकि जब भी हम किसी प्रोजेक्ट पर काम करते हैं तो उसके अंदर के सारे प्रोसेस और फंक्शंस पर हमें काम करने होते हैं और प्रोजेक्ट पर काम करते करते हम बहुत सारे फंक्शन को हम आसानी से सीख जाते हैं. data science के Project के लिए kaggle नाम की वेबसाइट बहुत ही ख़ास है.

इस वेबसाइट पर पहले से ही बनी बनाई data sets मिल जाती हैं, और इन डाटा सेट्स को यूज करके हम बहुत सारी data science के Project को बना सकते हैं. यह वेबसाइट Machine Learning और Data Science Community है. जहाँ हम खुद का प्रोजेक्ट तो बना ही सकते है, साथ ही साथ हम दूसरों के बनाये कोड और दूसरे के प्रोजेक्ट को भी देख सकते है. इस वेबसाइट पर अपनी छोटे-छोटे प्रोजेक्ट को बनाकर आप इंटरव्यू और अपने resume मे उसे दिखा सकते हैं. इससे आपको डाटा साइंस के फील्ड में जॉब मिलने में काफी मदद मिलेगी.

Data Scientist का क्या काम होता है

शिक्षा पूरी करने और डाटा साइंस में आवश्यक टेक्नीकल्स हासिल करने के बाद, यहां कुछ सबसे सामान्य भूमिकाएं और जिम्मेदारियां दी गई हैं जिन्हें आप निभाएंगे-

  • सांख्यिकीय मॉडलिंग, मशीन लर्निंग उपकरणों और तकनीकों के साथ up-to-date रहना।
  • डाटा को माइन करें और उच्च-स्तरीय व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए एक परिकल्पना उत्पन्न करें।
  • हडूप प्लेटफॉर्म का उपयोग करके बड़े डेटा सेट का विश्लेषण और मेरा विश्लेषण करें।
  • बिज़नेस निर्णय लेने या उत्पादों और सेवाओं को बनाने के लिए IT मैनेजर, स्टेटिस्टिक्स, प्रोग्रामर्स और अन्य विशेषज्ञों के सहयोग से काम करें।
  • अधूरे डाटासेट के साथ विभिन्न विश्लेषणात्मक समस्याओं को हल करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक विशेष रूप से डिज़ाइन की हुई अल्गोरिथम भी विकसित करते हैं।

Data science के सिलेबस

अगर आप डाटा विज्ञान का कोर्स करने की सोच रहे है, इसके लिए आपको Data Science Syllabus के अनुसार कोर्स को पढ़ना होता है, इसमे निम्न प्रकार की Topics को शामिल किया गया है.

  • Introduction to Data Science
  • mathematical and statistical skills
  • tool learning
  • coding
  • Algorithms Used in Machine Learning
  • Statistical Foundations for Data Science
  • Data Structures and Algorithms
  • scientific computing
  • optimization techniques
  • data visualization
  • matrix computer
  • educational model
  • Experimentation, Evaluation and Project Deployment Tools
  • Predictive analysis and segmentation using clustering
  • Applied Mathematics and Informatics
  • exploratory data analysis
  • Business acumen and artificial intelligence

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए Qualification और skills

डेटा साइंस के क्षेत्र में कैरियर बनाने के लिए और Data science course के लिए प्रमुख संस्थान में एडमिशन पाने के लिए कुछ योग्यता का होना ज़रूरी है, इसमे सबसे प्रमुख, उम्मीदवार के पास Computer Science, IT, Mathematics, Statics, Business Studies, Physics जैसे Subject में बैचलर डिग्री होनी आवश्यक है. इसके अलावे डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए Qualification और skills

  • Physics, Chemistry and Math’s and Statistics के साथ हायर सेकेंडरी एजुकेशन (12वीं) यानी MPC विषय ज़रूरी हैं।
  • कंप्यूटर साइंस, फिजिकल साइंस, गणित और कंप्यूटिंग, स्टेटिस्टिक्स में बी.टेक या बी.इंजीनियरिंग की डिग्री होनी चाहिए
  • डेटा साइंटिस्ट बनने के लिये आपको स्टैटिक और मैथमेटिक्स की समझ होनी चाहिए,
  • प्रोग्रामिंग लौंगवेज, डेटा विजुलाइजेशन, मशीन लर्निंग की भी जानकारी होनी आवश्यक है।
  • इसके साथ ही डेटा माइनिंग, डेटा एनालिसिस, डेटा मैनेजमेंट जैसे विषय की जानकारी होनी चाहिए।

Data Science Course in hindi

हालाँकि Data Science Course से जुड़े कई सारे कोर्स है, जिनकी अवधि अलग अलग है, इनमे आप Bachelor, Master, PG Diploma और Certification डिग्री कोर्स कर सकते है. निचे दिये गए कुछ Data Science दे जुड़े कुछ Job Oriented course है, जिसमे डिग्री लेने के बाद आप आसानी से Data Science expert बन सकते है. और गूगल, अमेजॉन, माइक्रोसॉफ्ट, ईबे, लिंक्डइन, फेसबुक और ट्विटर जैसे बड़ी कंपनियों में जॉब पा सकते है. चलिये जानते है, की डेटा साइंस में कैरियर बनने के लिए आप कौन- कौन से कोर्स कर सकते हैं।

  • MBA in Data Sciences and Data Analytics
  • Post Graduate Diploma in Business Analytics
  • Post Graduate Diploma in Data Science
  • Post Graduate Program in Data Science and Engineering
  • Post Graduate Program in Business Analyst
  • MSc in Business and Data Analytics
  • Graduate Certificate in Big Data and Visual Analytics
  • Post Graduate Program in Data Science, Business Analytics, and Big Data

Data science course के लिए प्रमुख संस्थान 

अगर हम भारत में Data science course के लिए बेस्ट भारतीय कॉलेज की लिस्ट बनाए तो इसकी कोई कमी नहीं है. भारत जैसे देश भी आज technology और कंप्यूटिंग के मामले में अपने आप को काफी विकसित कर चूका है, इसके लिए technology, computing और Data science course के लिए प्रमुख संस्थान स्थापित किया गया है.

  • अंतर्राष्ट्रीय सूचना प्रौद्योगिकी संस्थान बैंगलोर
  • अहमदाबाद विश्वविद्यालय
  • आईआईएम कलकत्ता
  • आईआईटी कलकत्ता
  • आईआईटी दिल्ली
  • आईआईटी मद्रास
  • आईआईटी हैदराबाद
  • इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ डिजिटल टेक्नोलॉजी आंध्र प्रदेश
  • इंटरनेशनल स्कूल ऑफ बिजनेस, हैदराबाद
  • एसपी जैन स्कूल ऑफ ग्लोबल मैनेजमेंट डाटा साइंस
  • गोवा प्रबंधन संस्थान
  • ग्रेट लर्निंग मुंबई
  • भारतीय प्रबंधन संस्थान, रांची
  • भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर
  • भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, मुंबई
  • भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर
  • भारतीय विज्ञान संस्थान, बैंगलोर
  • भारतीय सांख्यिकी संस्थान, कोलकाता
  • मणिपाल प्रो जानें
  • सिम्बायोसिस संस्थान, पुणे

Data Science Course का Duration

इन कोर्स की अवधि की बात करें तो Data Science के लिए सर्टिफिकेट और डिप्लोमा कोर्स की duration 3 से 6 महीने होती है। भारत के कई collage में 1Year का भी ये certificate course कराया जाता हैं। इसके अलावा PG Diploma की अवधि 1 से 2 साल, Bachelor’s degree की अवधि 4 साल तथा master’s degree की अवधि 2 साल तक की होती है। यांनी Data Science Course का Duration, Three years, Two years, One year, 3 to 6 months तक की होती है.

Data Scientist course Fees कितना होता है

Data Scientist course की Fees 20000 से 20 लाख रुपये प्रतिवर्ष तक होती है, लेकिन अलग अलग संस्थानों और ऑनलाइन प्लेटफार्म पर Data Science कोर्स की फीस अलग अलग हो सकती है.

Data Scientist की job Profile क्या होती है?

Data Science Course की डिग्री प्राप्त करने के बाद आप कई सारे job Profile के लिए जॉब अप्लाई कर सकते है. यह आपके लिए best career after 12th हो सकती है. Data Science Course करने के बाद कई सारे job options उपलब्ध है, जैसे आप Information Officer, Data Analyst, Software Tester, Data Scientist, Senior Information Analyst, Senior Data Officer, Business Analyst and Assistant Analyst के पद पर अपना career बना सकते है

इसके अलावे Data Scientist की job Profile को लेकर प्राइवेट सेक्टर जैसे फाइनेंस, यूटिलिटी, हॉस्पिटल, बैंक, बीमा कंपनी, ई-कॉमर्स, टेलीकॉम, कंस्ट्रक्शन प्लान, ऑयल या गैस कंपनी, मैन्युफेक्चरिंग कंपनी, ट्रांसपोर्टेशन में भी अपना career बना सकते है इनमे मुख्य रूप से आप निम्न पद पर काम कर सकते है-

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Business Analyst
  • Data Architect
  • Data Administrator
  • Data Analyst Manager
  • Business Intelligence Manager

डाटा साइंटिस्ट्स की सैलरी कितनी होती है

डाटा साइंटिस्ट्स एक ऐसा जॉब profile है जिसमे jobs की opportunity बहुत ही अधिक है, लेकिन इसमे skilled और expert बहुत ही कम है, शायद इसी कारन से डाटा साइंटिस्ट्स की जॉब बहुत ही High-paying होती है, शुरुआत में डाटा साइंटिस्ट्स की सैलरी (Salary of data scientists) लगभग INR 6-10 लाख प्रति वर्ष होती है. इसके अलावे, डाटा साइंटिस्ट के experience के अनुसार हर वर्ष सैलरी में बढ़ोतरी भी होती है, और कुछ सालो बाद कई कंपनिया high salary package भी ऑफर करती है.

गूगल, अमेजॉन, माइक्रोसॉफ्ट, ईबे, लिंक्डइन, फेसबुक और ट्विटर जैसी multinational tech कंपनी में डेटा साइंटिस्ट डेटाबेस एंड इन्फॉर्मेशन इंटिग्रेशन, क्लाउड कम्प्यूटिंग, नेचुरल लैंग्वेजडेटा साइंटिस्ट की  जरूरत होती है। इनमे डेटा साइंटिस्ट डेटाबेस एंड इन्फॉर्मेशन इंटिग्रेशन, क्लाउड कम्प्यूटिंग, नेचुर प्रोसेसिंग, सोशल एंड इन्फॉर्मेशन नेटवर्क, वेब इन्फॉर्मेशन एक्सेस, डेटा/ बिजनेस एनालिसिस फील्ड के पद पर Data Science Professionals को 8 to 12 lacs per annum की Salary ऑफर की जाती है. वही, दस साल से अधिक के अनुभव वाले Senior-level professionals प्रति वर्ष 20 लाख तक कमाते हैं। डाटा साइंटिस्ट्स की सैलरी और जॉब प्रोफाइल को देखकर यह कहा जा सकता है की यह एक Highest Paid Jobs of Future है.

Conclusion of Data Scientist Kaise bane – Courses, Salary, Skills, Degrees

Unhindi.com के इस पोस्ट में हमने “Data Science क्या होता है, डेटा साइंटिस्ट कैसे बने, योग्यता, कोर्स, सैलरी “Data Scientist Complete Detail Hindi के बारे में जाना, इसके साथ ही साथ हमने Data Science Course का Duration, Data Scientist course Fees, Data Scientist की job Profile, डाटा साइंटिस्ट्स की सैलरी, Data Scientist का क्या काम होता है? और इसकी Roles & Responsibilities के बारे में भी जाना,

अगर आप एक student है और आप Data Scientist के field में carear बनाने के बारे सोच रहे है, तो डाटा विज्ञान Best Career After 12th का option हो सकता है. आने वाले भविष्य में NFT, cryptocurency, और metavers जैसे technology के बढ़ाते उपयोग के कारन यह एक Highest Paid Jobs of Future है जिसमे आप अपना future बना सकते है.

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