विषयसूची:
- डेटा वैज्ञानिक क्या करता है
- इस क्षेत्र में कौन और कैसे आता है
- एक डेटा साइंटिस्ट कितना कमाता है
- एक डेटा वैज्ञानिक को क्या करने में सक्षम होना चाहिए
- यह सब कैसे सीखें
- पढ़ाई का कितना खर्चा
2024 लेखक: Malcolm Clapton | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 03:57
प्रोमो
बिग डेटा कंपनियों को अरबों डॉलर बनाने में मदद करता है। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों, बड़े डेटा विश्लेषकों का वेतन आईटी औसत से भी अधिक है। आइए इसे एक साथ समझें कि डेढ़ साल में इस पेशे में पूरी तरह से महारत हासिल कैसे करें और लगभग 300 हजार रूबल (और इससे भी अधिक!) प्राप्त करें।
डेटा वैज्ञानिक क्या करता है
इस विशेषज्ञ का मुख्य कार्य उपयोगी व्यावहारिक निष्कर्ष निकालना है, जिसमें केवल डेटा का एक सेट होता है और उनका विश्लेषण करने में सक्षम होता है।
एक डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा के साथ काम करता है - बड़ी मात्रा में जानकारी जो उन्हें विभिन्न स्रोतों से प्राप्त होती है। उदाहरण के लिए:
- उद्योग में - तंत्र के अंदर सेंसर से: वे तापमान, दबाव, उत्पादन दर को मापते हैं;
- इंटरनेट पर - उपयोगकर्ता के व्यवहार से: कितने लोग एक निश्चित पृष्ठ पर गए, उन्होंने यहां कितना समय बिताया, उन्होंने किन बटनों पर क्लिक किया, किन विज्ञापनों पर क्लिक किया।
इन सभी डेटा के साथ, एक डेटा वैज्ञानिक जानता है कि पूर्वानुमान कैसे बनाया जाता है और सही निर्णय लेने में मदद करेगा: शेयर बेचना है या नहीं, विज्ञापन लॉन्च करना है या नहीं, और यदि ऐसा है, तो कौन सा, और इसी तरह। यह वह है जो यह आकलन करने में सक्षम है कि कंपनी कितनी प्रभावी ढंग से काम करती है, उसे क्या सुधार करने की आवश्यकता है, किस दिशा में इसे विकसित करना सबसे अधिक लाभदायक है। वह किसी भी समाधान के लिए एक स्पष्ट गणितीय आधार प्रदान करता है, परिकल्पनाओं का परीक्षण करता है, डेटा के साथ निष्कर्षों का बैकअप लेता है और प्रतीत होता है कि पूरी तरह से असंबंधित घटनाओं के बीच एक संबंध पाता है।
इस क्षेत्र में कौन और कैसे आता है
बिग डेटा एनालिटिक्स काफी युवा क्षेत्र है। डेवलपर्स यहां आने वाले पहले व्यक्ति थे, जिन्होंने विभिन्न दिशाओं में परियोजनाओं को लॉन्च किया: इंटरनेट मार्केटिंग और उद्योग से लेकर बैंकों और वित्तीय प्रणालियों तक।
व्यापार प्रतिनिधि डेवलपर्स के साथ आए: विश्लेषक, विपणक, फाइनेंसर। और गणितज्ञों और सांख्यिकीविदों ने डेटा विश्लेषण के लिए प्रभावी एल्गोरिदम विकसित किया है जो वास्तव में बहुत शक्तिशाली पीसी पर नहीं चलाया जा सकता है।
लेकिन बड़े डेटा को इकट्ठा करने और उसका विश्लेषण करने के साथ-साथ कंप्यूटिंग शक्ति के विकास के लिए सरल उपकरणों के आगमन के साथ, डेटा विज्ञान का रास्ता सभी के लिए खुल गया है। आज तकनीकी पृष्ठभूमि के बिना, खरोंच से एक बड़ा डेटा विश्लेषक बनना काफी संभव है। आप में सभी आवश्यक ज्ञान प्राप्त करेंगे और इसे व्यवहार में लागू करने में सक्षम होंगे। एक नए पेशे में महारत हासिल करने में डेढ़ साल का समय लगेगा - इतना नहीं।
और अगर आपके पास पहले से ही आईटी में थोड़ा सा भी अनुभव है, तो यह और भी आसान हो जाएगा। इस कोर्स में, आप अपने पायथन और आर विकास कौशल में सुधार करेंगे, गणित और सांख्यिकी पर ब्रश करेंगे, विश्लेषणात्मक सोच विकसित करेंगे, और एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके वास्तविक जीवन की व्यावसायिक समस्याओं को हल करना सीखेंगे। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपके पोर्टफोलियो में शक्तिशाली परियोजनाएं दिखाई देंगी जो आपको दिशा बदलने और आपकी आय बढ़ाने में मदद करेंगी।
शुरुआती विश्लेषकों के लिए, स्किलबॉक्स पाठ्यक्रम तकनीकी कौशल का एक पंपिंग प्रदान करेगा। आप सीखेंगे कि कैसे उन्हें कुशल कोड में परिकल्पना और अनुवाद करना है, कच्चे डेटा को संसाधित करना, मशीनों को प्रशिक्षित करना और परिणामों की भविष्यवाणी करना है। यह आपको अपने करियर को एक शक्तिशाली बढ़ावा देगा।
एक डेटा साइंटिस्ट कितना कमाता है
आजकल, अग्रणी कंपनियां बड़ा डेटा एकत्र करती हैं, यह जानते हुए कि इसके विश्लेषण और संबंधित विशेषज्ञों के वेतन पर कोई भी खर्च उचित है। आखिरकार, यह समस्याओं को जल्दी से खोजने और समाप्त करने, सेवा की गुणवत्ता में सुधार करने और नई आशाजनक परियोजनाओं को लॉन्च करने में मदद करेगा।
चूंकि यह एक नया क्षेत्र है, इसलिए डेटा वैज्ञानिक सोने में अपने वजन के लायक हैं। मॉस्को के विभिन्न क्षेत्रों में विश्लेषकों के वेतन के बड़े पैमाने पर अध्ययन के परिणामों के अनुसार, यह पता चला है कि करियर की शुरुआत में भी उच्चतम आय, डेटा विज्ञान विशेषज्ञों की है। प्रासंगिक कार्य अनुभव के एक वर्ष से भी कम समय के साथ, उन्होंने औसतन कम से कम 100 हजार रूबल कमाए। और इस पेशे में 3 से 6 साल के अनुभव के साथ, 300 हजार रूबल का वेतन काफी वास्तविक है।
एक नौसिखिया डेटा वैज्ञानिक भी विदेशों में वास्तव में उच्च वेतन पर भरोसा कर सकता है। इस प्रकार, संयुक्त राज्य अमेरिका में इस क्षेत्र में एक शुरुआती विशेषज्ञ का औसत वेतन $ 68,054 प्रति वर्ष है। सभी करों में कटौती के बाद, यह प्रति माह $ 4,000 से अधिक है।
एक डेटा वैज्ञानिक को क्या करने में सक्षम होना चाहिए
एक महत्वपूर्ण कौशल सही कठिन प्रश्न पूछना है। इसमें महारत हासिल करने के लिए, एक विशेषज्ञ को व्यवसाय के दर्द और समस्याओं को समझना चाहिए, आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए उसके साथ वही भाषा बोलनी चाहिए।
प्रत्येक प्रश्न कई परिकल्पनाएँ उत्पन्न करता है - निष्कर्ष जिन्हें डेटा का उपयोग करके परखा जा सकता है। यदि प्रश्न सही ढंग से तैयार किया गया है, तो डेटा वैज्ञानिक परिकल्पना का परीक्षण करने और उसका परीक्षण करने, परिणाम प्राप्त करने और उन्हें व्यवसाय में लागू करने के लिए एक मॉडल बना सकते हैं।
तकनीकी कौशल के बीच, पायथन शीर्ष पर आता है - एक समझने योग्य और तार्किक वाक्यविन्यास के साथ एक शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा। इसे समझने के लिए, आपको एक अनुभवी प्रोग्रामर या कम से कम "तकनीकी" होने की आवश्यकता नहीं है। वांछित फ़ंक्शन को कॉल करने और इसके पैरामीटर सेट करने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त है। इसके अलावा, बड़े डेटा, मॉडल निर्माण और गहन शिक्षण के साथ काम करने के लिए पायथन के लिए कई तैयार मॉड्यूल हैं।
Mail.ru और HeadHunter के विश्लेषकों ने पाया कि बड़े डेटा वैज्ञानिकों के लिए 54% रिक्तियों के लिए पायथन प्रवीणता की आवश्यकता होती है। एक तिहाई कंपनियों के लिए, SQL के साथ काम करने की उम्मीदवार की क्षमता महत्वपूर्ण है, 17% के लिए - डेटा माइनिंग: आगे के विश्लेषण के लिए कच्चे डेटा को खोजने और एकत्र करने में कौशल। 15% रिक्तियों में, गणितीय आँकड़ों पर ध्यान दिया जाता है, 14% में - डेटा विश्लेषण के तरीकों पर।
यह सब कैसे सीखें
नौकरी खोजने के लिए पर्याप्त स्तर पर इस सब में महारत हासिल करने के लिए, आपको दूसरी उच्च शिक्षा प्राप्त करने की आवश्यकता नहीं है: स्किलबॉक्स कोर्स पर्याप्त होगा। पहले पाठ से, आप पायथन के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे, और बाद में आप आर भाषा में भी महारत हासिल करेंगे, जिसे विशेष रूप से सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग के लिए बनाया गया था। आप सीखेंगे कि कई पायथन पुस्तकालयों के साथ कैसे काम करें, विभिन्न PostgreSQL, SQLite3 और MongoDB डेटाबेस में महारत हासिल करें।
बिग डेटा एनालिटिक्स मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क से अटूट रूप से जुड़ा हुआ है। इसलिए, पाठ्यक्रम में तंत्रिका नेटवर्क Tensorflow और Keras के प्रशिक्षण के लिए रूपरेखाएँ भी शामिल हैं, साथ ही कंप्यूटर दृष्टि और भाषा विज्ञान के लिए मॉडल बनाने के लिए कई व्यावहारिक कार्य भी शामिल हैं।
पूरा होने पर, आप अपने काम के परिणामों की कल्पना करने के लिए डैशबोर्ड और इंटरेक्टिव ग्राफिक्स बनाने में भी सक्षम होंगे। अंत में, आप अपनी खुद की परियोजना को लागू करते हैं - एक सिफारिश प्रणाली बनाएं जिसे आपके पोर्टफोलियो में जोड़ा जा सके। और यह सब अनुभवी आकाओं के मार्गदर्शन में है।
इस प्रकार, केवल डेढ़ साल में, आप औसत डेटा वैज्ञानिक उम्मीदवार की तुलना में बहुत कुछ जानेंगे और करने में सक्षम होंगे। और आप बड़े डेटा के साथ काम करने के अपने अनुभव में पाठ्यक्रम पर डेढ़ साल का अध्ययन भी जोड़ सकते हैं। इसका मतलब है, पहले से ही, उच्च वेतन के लिए आवेदन करें।
पढ़ाई का कितना खर्चा
महंगा डेटा विज्ञान प्रशिक्षण भविष्य के कई विशेषज्ञों को रोक रहा है, खासकर अब जब अर्थव्यवस्था अस्थिर है और दुनिया अभी भी एक महामारी से जूझ रही है। लेकिन स्किलबॉक्स में संकट-विरोधी मूल्य और किश्तों में भुगतान है। 31 अगस्त तक, आप 40% छूट के साथ "" पाठ्यक्रम के लिए साइन अप कर सकते हैं, पहले छह महीनों के लिए मुफ्त में अध्ययन कर सकते हैं, और फिर अपनी पढ़ाई के लिए प्रति माह केवल 4500 रूबल का भुगतान कर सकते हैं।
कोर्स पूरा करने वालों के लिए एक और बोनस इंग्लिशडॉम स्कूल में अंग्रेजी पढ़ने के दो महीने है। इंटरएक्टिव ऑनलाइन पाठ आपको अपने स्तर को बेहतर बनाने में मदद करेंगे - नियोक्ता इसकी सराहना करेंगे।
पेशा 15 वर्षों में प्रासंगिक होगा - व्यवसाय के सभी क्षेत्रों में और दुनिया के किसी भी देश में। यह आपको इसमें अपनी यात्रा शुरू करने में भी मदद करेगा: पाठ्यक्रम का 75% पूरा होने पर, आपको एक व्यक्तिगत करियर सलाहकार की संगत प्राप्त होगी जो आपको इस शैक्षिक मंच की भागीदार कंपनियों में साक्षात्कार के लिए तैयार करने में मदद करेगा।
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