“2021 में कैरियर के रूप में डेटा साइंस का भविष्य”

 

आज की दुनिया में, डेटा राजा है। पिछले कुछ वर्षों में, आंकड़ों में निरंतर उतार-चढ़ाव आया है। वास्तव में, कई लोग इसे 21 वीं सदी का “तेल” कहते हैं। इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स, सोशल मीडिया और स्मार्टफ़ोन के लिए धन्यवाद, हमारे पास उपयोग के लिए एक टन डेटा उपलब्ध है। एल्फाबेट के एरिक श्मिट के अनुसार, हम मानवता द्वारा उत्पादित डेटा की उतनी ही मात्रा उत्पन्न करते हैं जितनी कि सभ्यता के भोर से लेकर 15 साल पहले तक हर 48 घंटे में। तो, हम इतने बड़े पैमाने पर डेटा के साथ क्या कर रहे हैं?

प्रत्येक बीतते वर्ष के साथ, हम अधिक से अधिक डेटा का उत्पादन कर रहे हैं। और यह केवल भविष्य में बढ़ेगा। पारंपरिक बीआई उपकरण असंरचित डेटा की इतनी बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने में सक्षम नहीं हैं। उन्हें जो चाहिए वह एक बुद्धिमान और उन्नत प्रणाली है जो डेटा को स्टोर, प्रोसेस और विश्लेषण कर सकती है। ऐसी स्थिति में, डेटा साइंस एक अंतर बनाने में मदद कर सकता है।

डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस डेटा की समझ बनाने में मदद करने के लिए गणित, सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण को जोड़ती है। इन्हें मिलाकर, डेटा विज्ञान पेशेवर संरचित और असंरचित डेटा से जानकारी और जानकारी निकालने के लिए उन्नत वैज्ञानिक तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं। मशीन लर्निंग और बिग डेटा के आगमन ने आधुनिक दुनिया में डेटा विज्ञान विकास को बढ़ावा दिया है। आज, डेटा विज्ञान स्वास्थ्य देखभाल, व्यवसाय, शिक्षा जैसे विभिन्न उद्योगों का एक अभिन्न अंग बन गया है।

चूंकि डेटा साइंस लगातार विकसित हो रहा है, इसलिए बहुत कुछ ऐसा है जो भविष्य से अपेक्षित हो सकता है। यहाँ डेटा विज्ञान क्षेत्र के कुछ रोमांचक रुझान हैं जो जल्द ही एक वास्तविकता बन सकते हैं:

  • इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) का उपयोग पहले से ही स्मार्ट उपकरणों को जोड़ने के लिए किया जाता है। भविष्य में, ऐसी संभावना है कि ये डिवाइस डिजिटल मेष, लोगों के बुद्धिमान कनेक्टेड हब, डिवाइसेस और सिंक में एक साथ काम करने वाले ऐप का हिस्सा बन जाएंगे।
  • वर्चुअल रियलिटी (वीआर), ऑगमेंटेड रियलिटी (एआर), और उन्नत चैटबॉट्स के कारण ग्राहक सेवा और उत्पाद विपणन में क्रांति ला दी जाएगी। भविष्य में ऐसा समय हो सकता है जब ग्राहक अनुभव व्यक्तिगत होगा और इसमें इंटरैक्टिव डेमो, लाइव सिमुलेशन और प्रस्तावित समाधानों का दृश्य शामिल होगा। इस प्रकार, व्यापार विपणन में वृद्धि होगी।
  • भविष्य में एक और अपेक्षित प्रवृत्ति मुख्यधारा ब्लॉकचेन है। वर्तमान में, यह केवल वित्त क्षेत्र तक सीमित है। भविष्य में, कोई इसे स्वास्थ्य सेवा, बीमा, बैंकिंग और अन्य उद्योगों में उपयोग कर सकता है।
  • ऑटोमेटेड ऑगमेंटेड एनालिटिक्स और एमएल सिस्टम प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स को बदल देगा और इसे एक नए स्तर पर ले जाएगा। यह स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र को बदलने में भी मदद करेगा।
  • एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका में बड़े पैमाने पर परिवर्तन होगा। जैसा कि एआई और डेटा विज्ञान आगे बढ़ना जारी रखते हैं, डेटा वैज्ञानिकों को इस गतिशील सीखने की अवस्था के साथ तालमेल रखना होगा।

 

डेटा साइंस – सदी का ईंधन

साइमन क्विंटन ने एक बार कहा था, “यदि एनालिटिक्स इंजन है, तो डेटा 21 वीं सदी का ईंधन है।” यदि व्यवसायों के पास डेटा तक पहुंच नहीं है, तो वे अपने संचालन को कारगर बनाने के लिए उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम नहीं होंगे। आखिरकार, डेटा वह है जो उन्हें सभी महत्वपूर्ण ग्राहक जानकारी प्रदान करता है। इसके बिना, व्यक्तिगत अनुशंसा सूची बनाना और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करना एक असंभव उपलब्धि होगी।

डेटा वैज्ञानिक की अधिक मांग

डेटा वैज्ञानिकों, एआई और एमएल इंजीनियरों जैसे योग्य और अनुभवी डेटा विज्ञान पेशेवरों की मांग बढ़ रही है। हालांकि, कुशल पेशेवरों की आपूर्ति अभी भी धीमी है। योग्य आवेदकों की कमी के कारण नौकरी के रिक्त स्थान हैं। डेटा साइंस, बिग डेटा और मशीन लर्निंग के क्षेत्रों में कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण भर्ती प्रक्रियाएं हैं। और अगर जल्द ही मांग और आपूर्ति का अंतर नहीं भरा गया तो यह बहुत बड़ा व्यवधान पैदा कर सकता है।इस क्षेत्र में अपना करियर बनाने के लिए, चेन्नई में एक डेटा साइंस पाठ्यक्रम प्राप्त करके खुद को अप-स्किल करने की आवश्यकता है। वहाँ प्रतिभावान व्यक्तियों के लिए बहुत सारे अवसर हैं।

Interpreting Essential Data Types and Their Significance

 

पदों की भरमार

डेटा विज्ञान का क्षेत्र अपनी बहुमुखी प्रतिभा के लिए जाना जाता है। इसमें व्यवसाय, बैंकिंग, ईकामर्स, कंसल्टेंसी सर्विसेज और हेल्थकेयर सहित सभी उद्योगों में आवेदन पाए गए हैं। इसलिए, इन पदों को भरने के लिए बहुत सारे रिक्त पद हैं । इसके अलावा, डेटा विज्ञान के सभी अलग-अलग कार्य भूमिकाओं में अतिव्यापी कौशल होते हैं जो डेटा विज्ञान पेशेवरों को चपलता और लचीलापन प्रदान करते हैं।

 

एक अच्छा वेतन पाने वाली नौकरी

यह एक ज्ञात तथ्य है कि डेटा विज्ञान अध्ययन का एक विशेष और अत्यधिक उन्नत क्षेत्र है। इसीलिए इस क्षेत्र में काम करने वाले पेशेवर मोटी कमाई कर सकते हैं। PayScale के अनुसार, एक डेटा वैज्ञानिक की औसत आय $ 96,289 है। क्षेत्र में सभी अलग-अलग भूमिकाओं में लगभग समान पैमाने हैं। और सबसे अच्छी बात यह है कि चूंकि क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, कभी भी फलने-फूलने का मौका होता है। यह क्षेत्र ऑनलाइन सिखाने और सीखने तथा अधिक पैसा कमाने के अवसरों से भरा है।

अंत में

 

डेटा विज्ञान कंपनियों को अपने बाजारों, लक्षित दर्शकों और संबंधित जोखिमों की समझ पाने में मदद कर रहा है। डेटा की मदद से यह भी सुनिश्चित हो गया है कि कंपनी ग्राहक के करीब है। यह एक आशाजनक क्षेत्र है जो प्रतिभाशाली व्यक्तियों को करियर के बेहतरीन अवसर प्रदान करता है। यह उच्च-भुगतान, फल-फूल रहा है, और निरंतर विकास और उन्नति के साथ एक क्षेत्र के रूप में उभर रहा है।

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