डेटा वैज्ञानिक संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध डेटा की भारी मात्रा में अधिग्रहण और मूल्यांकन करते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक की नौकरी में कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और बीजगणित का मिश्रण शामिल होता है। वे व्यवसायों और संगठनों के लिए कार्रवाई योग्य रणनीति बनाने के लिए डेटा एकत्र करने, प्रसंस्करण और मॉडलिंग के परिणामों की व्याख्या करते हैं। डेटा वैज्ञानिक मात्रात्मक विशेषज्ञ होते हैं, और वे पैटर्न की पहचान करने और डेटा को संभालने के लिए कंप्यूटर और प्राकृतिक विज्ञान की अपनी समझ का उपयोग करते हैं। डेटा विश्लेषक उद्योग विशेषज्ञता, स्थितिजन्य अंतर्दृष्टि और स्थापित विचारों पर सवाल उठाकर कॉर्पोरेट बाधाओं के विकल्प खोजते हैं।
क्या आप जानते हैं?
डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट की भूमिकाएं पूरी तरह से अलग होती हैं। डेटा विश्लेषक डेटा और प्रवृत्ति पैटर्न का विश्लेषण करता है और दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक डेटा और विशेष प्रवृत्ति पैटर्न के कारणों का विश्लेषण करता है।
डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ
- व्यापार की समस्याओं को हल करने के लिए अनियंत्रित जांच और खुली वास्तु प्रश्नों को तैयार करना।
- भारी मात्रा में डेटा एकत्रीकरण और विश्लेषण की उम्मीद की जा सकती है। वे प्रासंगिक डेटाबेस सिस्टम से डेटा सेट की जांच करने के लिए Mysql जैसी विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करते हैं। पेचीदा डेटा एकत्र करने के लिए कंप्यूटर फोरेंसिक, एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API), और प्रश्नावली का उपयोग किया जाता है।
- उन्नत भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग के लिए अपनाई जाने वाली विधि में उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरण, कंप्यूटर दृष्टि और सांख्यिकीय पद्धतियों को नियोजित करना शामिल है।
- प्रसंस्करण और मॉडलिंग के लिए तैयार करने के लिए किसी भी बाहरी जानकारी को हटाने के लिए डेटा को अच्छी तरह से फ़िल्टर करें।
- डेटा की व्याख्या का उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि अधूरी जानकारी से कैसे निपटा जाए और पैटर्न और/या संभावनाओं की तलाश की जाए।
- नीरस कार्यों को सरल बनाने और चिंताओं से निपटने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का पता लगाने के लिए एल्गोरिदम का प्रस्ताव करें।
- प्रशासन और IT टीमों को पूर्वानुमान और परिणाम बताने के लिए उत्कृष्ट चित्रमय प्रतिनिधित्व का उपयोग करें और जटिल जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करें।
- मौजूदा प्रक्रियाओं और रणनीतियों में लागत प्रभावी परिवर्तनों की सिफारिश करना।
भारत में एक डेटा वैज्ञानिक का वेतन क्या है?
डेटा अग्रदूतों के लिए महाराष्ट्र में रोजगार की सबसे अधिक संभावनाएं हैं और भारत में सबसे अधिक वार्षिक डेटा वैज्ञानिक वेतन है, इसके बाद बेंगलुरु और दिल्ली हैं। हालाँकि, क्योंकि बैंगलोर भारत का स्टार्टअप हब है, यह सबसे अधिक उद्यमशीलता की नौकरी की संभावनाओं का दावा करता है। इसके अलावा, बैंगलोर को भारत के IT क्षेत्र का केंद्र माना जाता है, और इसलिए, एक डेटा वैज्ञानिक का मुआवजा अन्य स्थानों की तुलना में काफी बड़ा है।
526 आय श्रेणियों के आधार पर एक पेस्केल रिसर्च के अनुसार, 1 वर्ष से कम के प्रशिक्षण के साथ एक फ्रेशर अच्छी रकम कमाने की उम्मीद कर सकता है। भारत में फ्रेशर्स के लिए अनुमानित औसत डेटा वैज्ञानिक वेतन ₹5,71,888 (उपहार, बोनस और ओवरटाइम सहित) है। 2452 वेतन श्रेणियों को ध्यान में रखते हुए, 1-3 साल की विशेषज्ञता वाले प्रारंभिक वर्ष के डेटा विश्लेषक महत्वपूर्ण पैसा कमाते हैं। भारत में एक समग्र औसत डेटा वैज्ञानिक वेतन ₹8,03,362 है। 856 वेतन श्रेणियों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, 5-9 साल के पेशेवर अनुभव के साथ एक मध्य-कैरियर बड़ा डेटा इंजीनियर, 14,31,158 का वार्षिक वेतन बनाता है।
236 वेतन सीमाओं के आधार पर, 10-20 वर्षों के अनुभव वाले विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक को कुल औसत वेतन ₹19,02,838 मिलता है। लंबे और सफल करियर (20 वर्ष या अधिक) वाले पेशेवरों को औसतन ₹12,00,000 का कुल भुगतान मिलता है।
एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल
आपकी नौकरी जितनी अधिक स्थापित होगी, अधिकांश व्यवसायों की तरह, आपको सफल होने के लिए उतनी ही अधिक प्रतिभाओं की आवश्यक्ता होगी। फिर भी, आपके कार्य क्षेत्र के बावजूद, यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो कुछ योग्यताएँ भी हैं जिनमें आपको सक्षम होना होगा।
एक सफल डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए ये कौशल होने चाहिए:
गणित और सांख्यिकी
किसी भी सफल डेटा वैज्ञानिक के पास एक ठोस सांख्यिकीय और गणितीय पृष्ठभूमि होनी चाहिए। कोई भी कंपनी, विशेष रूप से जो डेटा-संचालित हैं, को सुझाव और विकल्प बनाने में सहायता के लिए डेटा विश्लेषक को विभिन्न तंत्रों, जैसे कि अपेक्षा-अधिकतम अनुमान तकनीक, वितरण और सांख्यिकीय उपायों के बारे में जानकार होने की आवश्यक्ता होगी। अंकगणित और द्विघात समीकरण दोनों आवश्यक हैं क्योंकि मशीन सीखने की तकनीक उन पर बहुत अधिक निर्भर करती है।
विश्लेषिकी और मॉडलिंग
जानकारी केवल उतनी ही प्रभावी हो सकती है, जितनी पेशेवर जो इसे शोध और व्याख्या करते हैं, एक अच्छा डेटा विश्लेषक, साथ ही एक डेटा वैज्ञानिक, इस विशेष क्षेत्र में अच्छी तरह से वाकिफ होना चाहिए। एक डेटा वैज्ञानिक को वास्तव में डेटा की जांच करने, परीक्षण करने और अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त तरीकों में सक्षम होना चाहिए, जबकि सभी महत्वपूर्ण तर्क और सोच में एक मजबूत नींव बनाए रखते हैं।
मशीन लर्निंग के तरीके
इस क्षेत्र में अक्सर विशेषज्ञता की आवश्यक्ता नहीं होती है और कुछ परिचित होने की उम्मीद है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रमुख तत्व प्रदान करता है जैसे कि निर्णय पेड़, प्रतिगमन मॉडल, और बहुत कुछ, जो संभावित भर्तीकर्ता डेटा वैज्ञानिक में खोज रहे होंगे।
कंप्यूटर प्रोग्रामिंग
एक डेटा वैज्ञानिक को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए वैचारिक से आगे बढ़ने के लिए आवश्यक स्क्रिप्टिंग कौशल की आवश्यक्ता होती है। अधिकांश नियोक्ता चाहते हैं कि आप पायथन और अन्य कंप्यूटर प्रोग्रामिंग भाषाओं में पारंगत हों। इसमें ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग, फंडामेंटल सिंटैक्स और मेथड्स, फ्लो कंट्रोल एक्सप्रेशन, फ्रेमवर्क और निर्देश शामिल हैं।
सूचना विज़ुअलाइज़ेशन
एक डेटा विश्लेषक होने के नाते आत्मविश्वास और महत्वपूर्ण संदेश के साथ संवाद करने और समाधान प्रदान करने की क्षमता की आवश्यक्ता भी होती है, जिसके लिए आपको विज़ुअल एनालिटिक्स का उपयोग करने की आवश्यक्ता होती है। जटिल जानकारी को सरल, अधिक प्रबंधनीय हिस्सों में कैसे भंग करना है और विभिन्न प्रकार के संवेदी एड्स (चार्ट, इन्फोग्राफिक्स, और बहुत कुछ) का उपयोग करना एक प्रतिभा है, जिसे प्रत्येक डेटा विश्लेषक को अपने करियर में आगे बढ़ने के लिए मास्टर करना होगा।
सहज जिज्ञासा
मुद्दों को हल करने और उत्तर विकसित करने के लिए एक गहरा जुनून, विशेष रूप से वे जो कुछ अपरंपरागत सोच को शामिल करते हैं, एक डेटा वैज्ञानिक के मूल में होना चाहिए। सूचना वास्तव में अपने आप में अच्छी नहीं होगी। इस प्रकार, एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक डेटा के बारे में सब कुछ सीखने के जुनून से प्रेरित होता है और क्या उस ज्ञान को अधिक व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है।
संचार
डेटा तब तक बात नहीं कर सकता जब तक उसमें हेर-फेर न किया गया हो; इस प्रकार, एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक टीम को अपना संदेश कुशलतापूर्वक व्यक्त करने में सक्षम होना चाहिए। संचार परियोजना के सफल समापन में अंतर की दुनिया बना सकता है, चाहे वह आपके चालक दल को बता रहा हो कि आप जानकारी के साथ पॉइंट A से पॉइंट B तक जाने के लिए क्या कार्रवाई या किसी व्यावसायिक नेतृत्व समूह को एक प्रदर्शन प्रस्तुत करना चाहते हैं।
व्यापार प्रेमी मानसिकता
डेटा विश्लेषक के लिए जानकारी का ठीक से उपयोग करने के लिए एक निश्चित मात्रा में व्यावसायिक कौशल आवश्यक है जो उनके नियोक्ता के लिए मूल्यवान है। आपको कंपनी के प्राथमिक उद्देश्यों और लक्ष्यों को पूरी तरह से समझना चाहिए, साथ ही साथ वे आपके संगठन को कैसे प्रभावित करते हैं। आपको ऐसे समाधान विकसित करने में सक्षम होना चाहिए जो उन उद्देश्यों को लागत-प्रभावी, सरल-से-कार्यान्वयन और व्यापक रूप से अनुकूलनीय तरीके से प्राप्त करें।
डेटा साइंटिस्ट बनने के प्रमुख कारण
कंपनियां मोटी रकम देने को तैयार
भारत में एक डेटा साइंटिस्ट की कमाई बहुत बड़ी होती है। कुछ वर्षों की विशेषज्ञता के साथ एक डेटा वैज्ञानिक का वेतन लगभग ₹4,66,000 प्रति वर्ष है, साथ ही उत्कृष्ट औसत बोनस भी है। एक बार जब आप शीर्ष प्रबंधन प्राप्त कर लेते हैं (या केवल एक टियर 1 प्रबंधक के रूप में काम करते हैं), तो कोई औसत वार्षिक आधार वेतन लगभग ₹12,00,000 का अनुमान लगा सकता है। जब आप औसत वार्षिक प्रोत्साहनों को ध्यान में रखते हैं तो आप कई प्रतिष्ठित डॉक्टरों से अधिक कमा सकते हैं।
नौकरी के बड़े अवसर
डेटा वैज्ञानिकों का महत्व तेजी से बढ़ रहा है, इसलिए आपूर्ति की पर्याप्त कमी है। आवश्यक और विशिष्ट कौशल की कमी के कारण, ऐसा लगता है कि दुनिया भर में बड़ी संख्या में रिक्त रोजगार के अवसर हैं। प्रतिभा की भारी कमी के कारण, अब इस क्षेत्र में प्रवेश करने का एक शानदार अवसर है।
कुशल डेटा-संचालित इंजीनियरों की कमी
डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों की अनुपलब्धता के अलावा, उन अन्य व्यवसायों के बहुत से लोग नहीं हैं, जो इस क्षेत्र में काम करना चाहते हैं। नियोक्ता उन व्यक्तियों के लिए बहुत मांग में हैं जो जानकारी का विश्लेषण और निकालने और बड़े डेटा पैटर्न का पता लगा सकते हैं। फिर भी इनमें से कई व्यक्ति ऐसे विषयों के विशेषज्ञ नहीं हैं। नतीजतन, आपको डेटा विज्ञान के क्षेत्र में कम प्रतिस्पर्धा की उम्मीद करनी चाहिए।
रोमांचक करियर जिम्मेदारियां
मानव मनोविज्ञान डेटा विज्ञान का प्राथमिक फोकस है। केवल एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप मुख्य रूप से शोध करेंगे कि व्यक्ति कैसे काम करते हैं, चैटबॉट डिजाइन करने से लेकर वेब पर ग्राहक अनुभव का मूल्यांकन करने तक। परिणामस्वरूप, आप सदी के सबसे महत्वपूर्ण प्रयासों में से एक में सीधे भाग लेंगे।
अपने करियर को तेजी से आगे बढ़ाने के ढेर सारे अवसर
मशीन लर्निंग एक बढ़ता हुआ अनुशासन है जो जल्द ही कभी भी दूर नहीं होने वाला है। इसमें चुनौतियों के जवाब खोजने के लिए स्वतंत्र शोध करना और एक जानकार डेटा वैज्ञानिक के रूप में मात्रात्मक, बुद्धिमान विकल्प बनाने में संगठन की सहायता करना शामिल होगा। सेंसर की बढ़ती संख्या, प्रसंस्करण क्षमता और अंतर्दृष्टि-निष्कर्षण तकनीकों के कारण बिग डेटा सबसे तेज विकास वाला क्षेत्र होगा। यदि आपके पास आवश्यक ज्ञान और विशेषज्ञता है, तो आप बहुत तेज़ी से अपने करियर का विस्तार कर सकते हैं।
व्यापक नौकरी का अनुभव
आपके पास डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स जैसे क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ प्रयोग करने के कई अवसर होंगे। आप डिजिटल कॉमर्स उद्यमों, उद्यमियों, मूवी स्टूडियो से लेकर स्थायी शक्ति तक, और व्यवसाय के प्रमुख पहलुओं की योजना बनाने में शामिल होने के साथ-साथ परियोजनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ काम करने में सक्षम होंगे। नतीजतन, आपको उस क्षेत्र में बहुत अनुभव होगा।
आप बेहतर निर्णय लेंगे
जब भी महत्वपूर्ण व्यावसायिक विकल्प चुनते हैं, तो कंपनियां अक्सर डेटा वैज्ञानिकों की ओर रुख करती हैं। आप वह होंगे जो गहन शोध करेंगे और फिर अपने परिणाम प्रस्तुत करेंगे। साथ ही, किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में, जो किसी व्यवसाय के डेटा पैटर्न के भीतर सब कुछ खोजता है, एक महत्वपूर्ण अनुभव है।
आप डेटा-संचालित सोच कौशल विकसित करेंगे
आपके पास मजबूत ज्ञान प्रबंधन होगा, और यह आपको न केवल अपने करियर में बल्कि अन्य क्षेत्रों में भी डेटा-संचालित विचारक बनने की अनुमति देता है। केवल डेटा विज्ञान के रूप में, आप विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा के आधार पर निष्कर्ष निकालने में सक्षम होंगे। आपके द्धारा की जाने वाली प्रत्येक स्थिति में, यह नौकरी का अनुभव आपको सूचित निर्णय लेने में सहायता करेगा।
आपको कई तरह की प्रतिभाएं मिलेंगी
आप सांख्यिकी, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स, प्रोग्रामिंग और संचार सहित कई अन्य चीजों के बारे में जानेंगे। डेटा साइंटिस्ट बनने से आप तकनीकी कौशल में सुधार कर सकते हैं। आपके द्धारा सीखे जाने वाले अन्य विषयों में मजबूत स्थितिजन्य समझ, विश्लेषण और संभावनाएं शामिल हैं। इनमें से हर एक क्षमता आपको एक शानदार डेटा वैज्ञानिक बनने और आपके करियर में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने में सहायता करेगी।
डेटा साइंटिस्ट के वेतन का निर्णय लेने वाले कारक
भारत में, डेटा वैज्ञानिकों को अच्छा भुगतान किया जाता है। एम्बिशनबॉक्स के अनुसार, एक डेटा साइंटिस्ट की आय लगभग ₹10.5 LPA है।
एक डेटा साइंटिस्ट का वेतन कई मानदंडों पर निर्भर करता है, जिसमें स्थान, व्यावसायिक वित्त पोषण, पेशेवर अनुभव, क्षमताएं आदि शामिल हैं। उदाहरण के लिए, कोलकाता में डेटा विश्लेषक का वेतन महाराष्ट्र की तुलना में कम होगा।
भारत में एक डेटा साइंटिस्ट का औसत वेतन शहर के हिसाब से अलग-अलग होता है। डेटा वैज्ञानिक की आय तय करने में सबसे महत्वपूर्ण चरों में से एक भूगोल है।
बेंगलुरु में वास्तविक डेटा वैज्ञानिक का वेतन लगभग ₹10.6 LPA है। भारत में डेटा विश्लेषकों का कुल प्रारंभिक वेतन ₹10.1 LPA है। महाराष्ट्र में विशिष्ट डेटा वैज्ञानिक का वेतन ₹10 LPA है।
भारत में डेटा वैज्ञानिकों का शुरुआती वेतन उनके अनुभव के स्तर से निर्धारित होता है। पेशेवर अनुभव, मान्यता प्राप्त क्षमताओं, और इसी तरह की विभिन्न विशेषताओं के आधार पर प्रत्येक संगठन के पास विभिन्न वेतन भुगतानों के लिए अलग बजट निर्धारित होता है।
निष्कर्ष:
हमें उम्मीद है कि इस लेख के विवरण ने आपको एक डेटा वैज्ञानिक की प्रमुख भूमिकाओं और जिम्मेदारियों, भारत में औसत डेटा वैज्ञानिक वेतन और समग्र उद्योग मानकों पर एक स्पष्ट रोडमैप दिया है। डेटा साइंस एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है, और यदि आपके पास आवश्यक कौशल है, तो आप निश्चित रूप से अपनी पहचान बना सकते हैं!
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