Friday, December 9, 2022
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Data scientist job roles to more than double in five years! Are you ready with the right skills?


डेटा साइंटिस्ट की नौकरी अगले कुछ सालों में सबसे अधिक वेतन देने वाली नौकरी बनने वाली है। विकास की संभावना चौंका देने वाली है! इस क्षेत्र में नौकरी की भूमिकाओं के लिए आपको जिन कौशलों की आवश्यकता है, वे यहां हैं।

डेटा साइंटिस्ट की नौकरी अगले कुछ सालों में सबसे अधिक वेतन देने वाली नौकरी बनने वाली है। विकास की संभावना चौंका देने वाली है! इस क्षेत्र में नौकरी की भूमिकाओं के लिए आपको जिन कौशलों की आवश्यकता है, वे यहां हैं।

इंडिया टुडे वेब डेस्क द्वारा: डिजिटलीकरण 2020 की महामारी के बाद से सबसे आगे रहा है और वैश्विक स्तर पर संगठनों ने अपने संचालन और दक्षता को बढ़ाने के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों में निवेश किया है। जैसे-जैसे डिजिटल विकास की यह यात्रा जारी है, डेटा साइंस और एनालिटिक्स ने एक प्रमुख स्थान ले लिया है।

तेजी से, कंपनियां अपने व्यवसाय संचालन को अनुकूलित करने के लिए डेटा के महत्व को महसूस कर रही हैं। डेटा व्यापारिक नेताओं और निर्णय लेने वालों को सूचित निर्णय लेने और समृद्धि और विकास सुनिश्चित करने में सक्षम बनाता है।

वास्तव में, डेटा साइंस सबसे तेजी से बढ़ते व्यापार क्षेत्रों में से एक के रूप में उभरा है, जिसने 2012 से 650% से अधिक की वृद्धि देखी है, और 2026 तक 230.80 बिलियन डॉलर तक बढ़ने की उम्मीद है।

इससे अंतरिक्ष में रोजगार के अवसर और कुशल संसाधनों की मांग में काफी वृद्धि हुई है। डेटा विज्ञान से संबंधित नौकरी की भूमिकाएं अभी दुनिया में सबसे अधिक मांग वाली तकनीकी नौकरियों में से एक हैं और यह तीसरी सबसे अधिक भुगतान वाली होने का अनुमान है।

उद्योग के अनुमानों के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक नौकरियों की भूमिका 14% की दर से बढ़ रही है और 2026 तक 11 मिलियन नौकरियां सृजित होने की उम्मीद है।

डेटा विज्ञान-केंद्रित नौकरी की भूमिकाओं के लिए शुरुआती वेतन में भी औसत वेतन $210,000 प्रति वर्ष से शुरू होने के साथ अविश्वसनीय वृद्धि देखी गई है और संभावित उद्यमिता अवसर के कारण यह असीमित मात्रा में जा सकता है।

जैसा कि अधिक नियोक्ता 2023 में भी इस डोमेन के लिए नियुक्त करना जारी रखेंगे, आइए उन शीर्ष कौशल सेटों पर गहराई से नज़र डालें जो डेटा विज्ञान के उम्मीदवारों के पास होने चाहिए:

1. डेटा को समझना – डेटा निष्कर्षण, परिवर्तन और लोड करना

कई डेटा स्रोतों और अनुप्रयोगों के उपलब्ध होने के साथ, डेटा वैज्ञानिकों को पता होना चाहिए कि कच्चे डेटा से उपयोगी जानकारी और अंतर्दृष्टि को कैसे पढ़ना और निकालना है। इसका मतलब यह है कि उन्हें पता होना चाहिए कि किस एप्लिकेशन का उपयोग करना है, इसका उपयोग कब और कैसे करना है।

उन्हें आसान क्वेरी और विश्लेषण के लिए कच्चे डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप या संरचना में बदलने में सक्षम होना चाहिए।

2. डेटा माइनिंग – डेटा एक्सप्लोरेशन और डेटा रैंगलिंग

जॉब प्रोफाइल के रूप में डेटा एनालिटिक्स ने पिछले दशक में 7 गुना वृद्धि देखी है। एक उद्योग अज्ञेयवादी प्रोफ़ाइल, उम्मीदवारों की मांग के लिए डेटा के पुनर्निर्माण और व्याख्या के बारे में गहन ज्ञान होने की उम्मीद है। डेटा को छाँटने और संसाधित करने के प्रारंभिक चरण के बाद, विश्लेषण प्रक्रिया डेटा का पता लगाने और समझने के लिए और समस्याओं के वांछित उत्तर प्राप्त करने के लिए संसाधनों को संशोधित करने के लिए खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) है।

यह प्रक्रिया दूसरों के बीच पैटर्न, रुझान, आउटलेयर और अप्रत्याशित परिणामों को देखकर की जाती है। दूसरी ओर, डेटा रैंगलिंग एक लंबी और समय लेने वाली प्रक्रिया है, हालांकि यह बेहतर डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करेगी।

3. प्रोग्रामिंग लैंग्वेज – पायथन और आर प्रोग्रामिंग

पायथन और आर प्रोग्रामिंग असंरचित डेटा सेटों को व्यवस्थित करने और आवश्यक परिणाम उत्पन्न करने के लिए डेटा साइंस भूमिकाओं में आवश्यक सबसे आम कोडिंग भाषा है, जो कि उनके डोमेन के बावजूद कंपनियों द्वारा वांछित हैं।

डेटा में हेरफेर करने और आवश्यकता पड़ने पर एल्गोरिदम के सेट को लागू करने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों को इन भाषाओं का विशेषज्ञ ज्ञान होना चाहिए।

स्वास्थ्य सेवा, वित्त, सरकार, ऊर्जा, आतिथ्य और रसद जैसे उद्योगों में इस कौशल की मांग बहुत अधिक रही है। अगले पांच वर्षों में पायथन के ज्ञान वाले डेटा साइंटिस्ट की मांग 10 मिलियन से ऊपर जाने की उम्मीद है।

4. मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

अगले कुछ वर्षों में उभरती हुई प्रौद्योगिकियां, एमएल और एआई प्रौद्योगिकियों के निर्माण या निर्माण में माहिर डेटा विज्ञान पेशेवर बाहर खड़े हैं और उन्हें तकनीक की दुनिया में रॉयल्टी के रूप में माना जाता है।

मशीन लर्निंग और एआई अवधारणाओं की स्पष्ट समझ के साथ, एक व्यक्ति विभिन्न एल्गोरिदम और डेटा-संचालित मॉडल पर काम कर सकता है, और एक साथ बड़े डेटा सेट जैसे अतिरेक को हटाकर डेटा की सफाई कर सकता है।

यह महत्वपूर्ण अनुकूलन की अनुमति देता है और लागत कम करने और लाभप्रदता सुनिश्चित करने के लिए कंपनियों द्वारा आवश्यक महत्वपूर्ण दक्षता लाता है।

5. सांख्यिकी और संभाव्यता

वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए कार्यों को करने और निष्पादित करने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों से संख्या, सांख्यिकी और संभाव्यता का एक मजबूत कमांड होने की उम्मीद की जाती है।

उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल बनाने से पहले, इन अवधारणाओं को समझना आवश्यक है, जिसके बिना डेटा के ढेर को समझना असंभव होगा।

जैसा कि डेटा वैज्ञानिकों की मांग तेजी से बढ़ रही है, उद्योग के लिए कुशल प्रतिभा तक पहुंच बनाना महत्वपूर्ण है। इच्छुक उम्मीदवारों को आवश्यक कौशल सेट प्राप्त करने और खुद को लगातार बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।

इन-डिमांड भूमिकाओं में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जिनमें डेटा इंजीनियर, एआई इंजीनियर और बिजनेस एनालिस्ट शामिल हैं – इन भूमिकाओं के लिए वेतन औसतन लगभग 45 लाख रुपये है और तेजी से बढ़ रहा है।

– सुब्रमण्यम रेड्डी, सीईओ और संस्थापक, नॉलेज हट, upGrad द्वारा लेख।



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