डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

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डाटा साइंस ने टेक्नोलॉजी को और भी सिंपल और आसान बना दिया है। डाटा साइंस के एडवांस होने से मशीन लर्निंग भी काफी सिंपल हो गई है। क्या आप भी डाटा साइंस में करियर बनाना चाहते हैं और यह जानना चाहते हैं कि data scientist kaise bane और इस फील्ड में कैसे उपलब्धियां हासिल करें। आइए, इस ब्लॉग में विस्तार से जानते हैं कि data scientist kaise bane।

डाटा साइंस क्या है?

सरल शब्दों में डाटा साइंस, डाटा की एक पढ़ाई होती है, जिसमें एल्गोरिथ्म, मशीन लर्निंग के सिद्धांत और विभिन्न अन्य टूल्स शामिल होते हैं। इसमें महत्वपूर्ण और उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा रिकॉर्ड, संग्रह और एनालिसिस करने के लिए उपयोग किया जाता है। डाटा साइंटिस्ट लॉग फाइल्स, सोशल मीडिया, सेंसर, ग्राहक लेनदेन जैसे सोर्सेज की एक विस्तृत श्रृंखला से डेटा को निकालते हैं और उसकी जांच करते हैं।

डाटा साइंस क्यों करें?

डाटा साइंस कोर्स क्यों करें इसकी जानकारी नीचे दी गई है-

  • भारत में डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष INR 19-23 लाख कमा सकते हैं, जो इंजीनियरिंग जैसे किसी भी अन्य प्रोफेशन से काफी अधिक है।
  • कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग, सांख्यिकी, या गणित पृष्ठभूमि के छात्र डेटा साइंस कोर्स करना चुन सकते हैं, क्योंकि यह B Tech या मुख्यधारा के इंजीनियरिंग पाठ्यक्रमों के लिए बेहतर भुगतान वाला विकल्प है।
  • यहां तक ​​कि मैनेजमेंट बैकग्राउंड के छात्र भी MBA के बजाय डेटा साइंस को चुन सकते हैं।
  • IBM की एक रिपोर्ट में वित्त और बीमा के क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों की 59% से अधिक मांग की भविष्यवाणी की गई है, इस प्रकार सही कौशल के साथ, यहां तक ​​कि वित्त और प्रबंधन के छात्र भी करियर को बढ़ावा देने का अनुभव कर सकते हैं।
  • दरअसल, एक लोकप्रिय जॉब लिस्टिंग वेबसाइट हर साल डेटा साइंटिस्ट जॉब पोस्टिंग में 29% की वृद्धि दर्ज करती है, जिसका अर्थ है कि डेटा साइंस इन-डिमांड व्यवसायों में से एक है।

डाटा साइंस के महत्वपूर्ण तत्व

नेचर में विशाल होने के कारण, डाटा साइंस के क्षेत्र को तीन मुख्य तत्वों में बांटा गया है। आइए इन तीन कंपोनेंट्स पर एक विस्तृत नज़र डालें-

  • बिज़नेस इंटेलिजेंस: हर एक बिज़नेस को ऑपरेट करने के लिए कंप्यूटिंग टेक्निक्स का इस्तेमाल किया जाता है। प्रत्येक संगठन प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डाटा प्रोड्यूस करते हैं। इस प्रोड्यूस्ड डाटा का सावधानीपूर्वक एनालिसिस करने पर, डाटा साइंटिस्ट इसे विभिन्न ग्राफ और चार्ट में प्रस्तुत करते हैं। इसके बाद यह मॅनॅग्मेंट को आंकड़ों के प्रतिनिधित्व के आधार पर बेस्ट बिज़नेस निर्णय लेने में मदद करता है।
  • मशीन लर्निंग: मैथेमैटिकल और स्टैटिस्टिकल मॉडल अल्गोरिथम को शामिल करते हुए, मशीन लर्निंग को लगभग सभी बिज़नेस संगठन द्वारा मशीनों को दैनिक परिस्थितियां और प्रगति को समझने और प्रतिक्रिया करने के लिए अपनाया जाता है। डाटा साइंस के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के उपयोग के माध्यम से, एक मशीन ऐतिहासिक डाटा पैटर्न के आधार पर बाजारों या फाइनेंशियल सिस्टम्स में विभिन्न रुझानों की भविष्यवाणी कर सकती है।
  • बिग डाटा: हर दिन इंटरनेट यूज़र में एक्सपोनेंशियल ग्रोथ के साथ, व्यूअर्स या सब्सक्राइबर वीडियोज़, फोटो, लेख, टिप्पणियां, निर्देश आदि के रूप में मल्टीप्ल क्लिक्स जेनरेट करते हैं। आमतौर पर, इन सभी गतिविधियों के परिणामस्वरूप असंचरित डाटा प्रोड्यूस होता है। डाटा साइंटिस्ट उस असंचरित डाटा को संचरित डाटा में बदल देते हैं।

डेटा साइंस में एमएस के लिए एसओपी

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए टेक्निकल स्किल्स 

एक अंतःविषय क्षेत्र होने के नाते, डाटा साइंस को न केवल एक या दो की आवश्यकता होती है, बल्कि कंप्यूटर साइंस के क्षेत्र में टेक्निकल स्किल्स और ज्ञान के विविध सेट की आवश्यकता होती है। यहाँ निम्नलिखित कौशल हैं जो एक डेटा वैज्ञानिक के पास होने चाहिए, चाहे प्राप्त अनुभव कुछ भी हो।

  • पाइथन कोडिंग: डाटा साइंस में पाइथन सबसे महत्वपूर्ण कोडिंग भाषा है क्योंकि यह डाटा माइनिंग, मशीन लर्निंग या वेब स्क्रेप्पिंग के मॉडल्स विकसित करने में मदद करता है। डाटा के विभिन्न स्वरूपों को लेते हुए, पाइथन आपको डाटासेट बनाने और खोजने में मदद कर सकता है और आपके कोड में SQL टेबल इम्पोर्ट कर सकता है।
  • R प्रोग्रामिंग: R एक प्रोग्राम है, जो आमतौर पर डाटा एनालिसिस के लिए बनाया जाता है और इनफार्मेशन प्रोसेसिंग और स्टैटिस्टिकल एनालिसिस के लिए फ़ॉर्मूलास और तरीके प्रदान करता है।
  • मशीन लर्निंग और AI: मशीन लर्निंग की विभिन्न तकनीकों जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग, टाइम सीरीज़, कंप्यूटर विजन, आउटलेयर डिटेक्शन, सर्वाइवल एनालिसिस, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आदि सीखना क्षेत्र में कई चुनौतियों से निपटने के लिए स्वाभाविक रूप से महत्वपूर्ण है।
  • हडूप प्लेटफार्म: जब भी डाटा की मात्रा बहुत अधिक होती है, तो यह सिस्टम की मेमोरी को पार कर सकता है और हडूप प्लेटफार्म डाटा साइंटिस्ट को शेष डेटा को विभिन्न सर्वर्स को भेजने या ट्रांसफर करने में मदद करता है। यह प्लेटफॉर्म डाटा फिल्ट्रेशन, डाटा सैंपलिंग और संक्षिप्तीकरण, एक्सप्लोरेशन आदि के लिए भी उपयोगी है।
  • SQL: स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा को जोड़ने, घटाने या निकालने के द्वारा डाटाबेस कोकम्युनिकेशन, एक्सेस और मैनेज करने में आपकी सहायता करती है। डाटा साइंटिस्ट को SQL में स्किल्ड होने की आवश्यकता है, क्योंकि यह विशेष रूप से समय बचाने और कठिन प्रश्नों के लिए प्रोग्रामिंग की मात्रा को कम करने के लिए, इसके कॉम्पैक्ट कमांड के माध्यम से डिज़ाइन किया गया है। 

अन्य स्किल्स

  • डाटा विजुअलाइजेशन
  • अपाचे स्पार्क
  • असंचरित डाटा
  • बिज़नेस एक्युमेन
  • कम्युनिकेशन और प्रेरक कौशल
  • डाटा रैंगलर
  • अलजेब्रा और कैलकुलस
  • स्टेटिस्टिक्स
  • जावा
  • यूनिक्स
  • PHP

काम और जिम्मेदारियां

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 एक डाटा साइंटिस्ट के रूप में-

  • सांख्यिकीय मॉडलिंग, मशीन लर्निंग आदि में सभी उभरते उपकरणों और तकनीकों के साथ अप-टू-डेट 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 वर्सेस Machine Learning

Data Science वर्सेस Machine Learning में मुख्य अंतर नीचे दिए गए हैं-

पर्टिक्युलर्स Data Science Machine Learning
उद्देश्य डेटा विज्ञान कोर्स अधिकतम इनसाइट्स प्राप्त करने के लिए कई स्रोतों से जानकारी का विश्लेषण करने में मदद करते हैं जो एक कंपनी को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देता है। इसका उपयोग उपकरण और एल्गोरिदम को डिजाइन और विकसित करने के लिए किया जाता है जिसका उपयोग डेटा के एक सेट से किसी भी रुझान या अंतर्दृष्टि को खोजने के लिए किया जा सकता है।
टॉप स्पेशलाइजेशन कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, गणित इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, कंप्यूटर साइंस
टॉप सर्टिफिकेट्स Associate: Data Science Version 2.0, Certified Analytics Professional (CAP) Machine Learning Online Courses and Python Courses on Udemy
टॉप स्किल्स डेटा साइंस, डेटा एनालिटिक्स, आर-प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग के लिए पायथन मशीन लर्निंग, पायथन, टेन्सफोर्लो, स्पार्क, C++
टॉप जॉब प्रोफाइल्स डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, एप्लिकेशन आर्किटेक्ट मशीन लर्निंग इंजीनियर, सॉफ्टवेयर इंजीनियर, प्रोडक्ट इंजीनियर, मैकेनिकल इंजीनियर

Data Science वर्सेस Data Analytics

Data Science वर्सेस Data Analytics में मुख्य अंतर नीचे दिए गए हैं-

पर्टिक्युलर्स Data Science Data Analytics
उद्देश्य डेटा विज्ञान कोर्स अधिकतम इनसाइट्स प्राप्त करने के लिए कई स्रोतों से जानकारी का विश्लेषण करने में मदद करते हैं जो एक कंपनी को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देता है। वित्त, बाजार के रुझान और समान रूप से कंपनी के डेटा को व्यवस्थित करें और बेहतर प्रदर्शन के लिए इनपुट दें।
टॉप जॉब प्रोफाइल्स डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, एप्लिकेशन आर्किटेक्ट डेटा विश्लेषक, डेटा आर्किटेक्ट, डेटा इंजीनियर
टॉप स्पेशलाइजेशन कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, गणित व्यापार, कंप्यूटर विज्ञान, वित्त
टॉप सर्टिफिकेट्स Associate: Data Science Version 2.0, Certified Analytics Professional (CAP) Project Management and PMP Certification
टॉप स्किल्स डेटा साइंस, डेटा साइंस, डेटा एनालिटिक्स, आर-प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग के लिए पायथन डेटा विश्लेषण, प्रक्रियाएं, पायथन, डेटा प्रबंधन, आर-प्रोग्रामिंग

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए स्टेप बाय स्टेप गाइड

Data scientist kaise bane जानने के लिए इसकी स्टेप बाय स्टेप गाइड जाननी ज़रूरी है, जो नीचे दी गई है-

  • बैचलर की डिग्री अर्जित करें: अधिकांश डेटा वैज्ञानिक इंजीनियरिंग, गणित, IT या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र जैसे विज्ञान धाराओं में बैचलर की डिग्री अर्जित करते हैं। मात्रात्मक क्षेत्र में बैचलर की डिग्री होने से आपको विश्लेषणात्मक और महत्वपूर्ण सोच के माध्यम से अपनी समस्या-समाधान क्षमताओं को बढ़ाने में मदद मिल सकती है, जो डेटा वैज्ञानिक के रूप में सबसे महत्वपूर्ण कौशल में से कुछ हैं। आप अपनी बैचलर की डिग्री के दौरान इंटर्नशिप करने पर भी विचार कर सकते हैं, जो इस क्षेत्र में प्रवेश स्तर की भूमिका पाने में आपकी मदद कर सकता है। यह कॉर्पोरेट सेटअप और डेटा वैज्ञानिक की दिन-प्रतिदिन की जिम्मेदारियों का प्रत्यक्ष ज्ञान प्राप्त करने में भी मदद कर सकता है।
  • सर्टिफिकेशन प्राप्त करें: प्रमाणन प्राप्त करने से आपको अपने कौशल सेट को बढ़ाने और संभावित नियोक्ताओं के लिए डेटा वैज्ञानिक बनने में अपनी रुचि और गंभीरता दिखाने में मदद मिल सकती है। विभिन्न वेबसाइटों पर डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण पर ऑनलाइन कई पाठ्यक्रम उपलब्ध हैं। आप अपने कौशल में सुधार और डेटा वैज्ञानिक के रूप में नौकरी हासिल करने की संभावनाओं को बेहतर बनाने के लिए इनमें से किसी भी कोर्स में शामिल होने पर विचार कर सकते हैं। आप भारत में विभिन्न शैक्षणिक संस्थानों द्वारा प्रमाणित होने पर भी विचार कर सकते हैं जो डेटा विज्ञान में कोर्स प्रदान करते हैं। इनमें से कुछ संस्थान अपने कार्यक्रम के तहत विभिन्न कंपनियों में डेटा वैज्ञानिक के रूप में नियुक्ति पाने में भी आपकी मदद कर सकते हैं।
  • कार्य अनुभव प्राप्त करें: सभी उद्योगों में डेटा वैज्ञानिकों की अत्यधिक मांग बनी हुई है। आप एक जूनियर डेटा साइंटिस्ट या जूनियर डाटा एनालिस्ट के रूप में इंटर्नशिप या एंट्री-लेवल जॉब करके डेटा साइंटिस्ट के रूप में प्रासंगिक अनुभव प्राप्त करने पर विचार कर सकते हैं। प्रासंगिक कार्य अनुभव प्राप्त करने से आपको अपने कौशल को बढ़ाने और कॉर्पोरेट सेटअप का प्रत्यक्ष ज्ञान प्राप्त करने में मदद मिल सकती है। कार्य अनुभव प्राप्त करने से आपके रिज्यूमे को नियोक्ताओं के लिए अधिक आकर्षक बनाने में मदद मिल सकती है और डेटा वैज्ञानिक की स्थिति के लिए शॉर्टलिस्ट होने की संभावना बढ़ सकती है। इसके अलावा, एक प्रवेश स्तर की स्थिति में काम करते हुए, कंपनियां नौकरी पर प्रशिक्षण और प्रमाणन प्रदान कर सकती हैं जिससे पदोन्नति हो सकती है।
  • अपना पोर्टफोलियो बनाएं: आप कुछ प्रमुख परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बनाना चाह सकते हैं जिन पर आपने अतीत में काम किया है ताकि भर्ती करने वालों को अपनी क्षमताओं का प्रदर्शन किया जा सके और अन्य उम्मीदवारों पर लाभ प्राप्त किया जा सके। आप अपनी क्षमताओं और कौशल का प्रमाण प्रदान करने और अतीत में आपके द्वारा बनाए गए प्रभाव को प्रदर्शित करने के लिए अपने पिछले संगठनों में प्रबंधित परियोजनाओं के उदाहरणों को एक दृश्य प्रारूप में शामिल कर सकते हैं। आप अपने पोर्टफोलियो को रोमांचक और संभावित नियोक्ताओं (एम्प्लॉयर्स) के लिए आकर्षक बनाने के लिए उपयोग करने के लिए टेम्पलेट जैसी चीजों पर विभिन्न ऑनलाइन संसाधनों की मदद ले सकते हैं।
  • मास्टर डिग्री हासिल करें: डेटा इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान, व्यवसाय प्रशासन या संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री प्राप्त करने से आपको डेटा विज्ञान क्षेत्र में नेतृत्व की स्थिति प्राप्त करने में मदद मिल सकती है। उच्च-भुगतान वाली नौकरियों के लिए आवेदन करते समय मास्टर डिग्री होने से आपको अन्य डेटा वैज्ञानिक उम्मीदवारों पर भी लाभ मिल सकता है। आप विभिन्न संस्थानों द्वारा पेश किए गए विभिन्न कार्यक्रमों के विवरण और आवश्यकताओं की जांच कर सकते हैं कि क्या वे आपके वांछित करियर पथ के साथ संरेखित हैं और क्या वे आपको इस क्षेत्र में उत्कृष्टता के लिए आवश्यक कौशल और जोखिम प्रदान कर सकते हैं।
  • डॉक्टरेट की पढ़ाई करें: कुछ डेटा वैज्ञानिक अपने संगठनों में नेतृत्व की स्थिति हासिल करने और उच्च वेतन वाली नौकरी पाने के लिए कंप्यूटर विज्ञान, डेटा विज्ञान या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में डॉक्टरेट की पढ़ाई भी करते हैं। डॉक्टरेट होने से आप एक शिक्षण पद या उद्योग विशेषज्ञता वाले संगठन के भीतर एक कार्यकारी के रूप में उच्च-भुगतान वाली भूमिका अर्जित कर सकते हैं। डॉक्टरेट अपने संबंधित डोमेन में अत्यधिक कुशल और जानकार होते हैं और अक्सर नवाचार और उत्कृष्टता लाने के लिए उद्योगों में उच्च मांग में होते हैं।

सिलेबस

डाटा साइंस कोर्स के सिलेबस में तीन मुख्य घटक शामिल हैं, यानी बिग डेटा, मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में मॉडलिंग। इन तीन मुख्य घटकों के पार, विषय इस मांग के बाद के अनुशासन के विभिन्न क्षेत्रों को कवर करते हैं। यहाँ डाटा साइंस सिलेबस दिया गया है:

  • डेटा विज्ञान का परिचय
  • गणितीय और सांख्यिकीय कौशल
  • टूल लर्निंग
  • कोडन
  • मशीन लर्निंग में प्रयुक्त एल्गोरिदम
  • डेटा विज्ञान के लिए सांख्यिकीय नींव
  • डाटा संरचनाओं और एल्गोरिदम
  • वैज्ञानिक कंप्यूटिंग
  • अनुकूलन तकनीक
  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
  • मैट्रिक्स कंप्यूटर
  • शैक्षिक मॉडल
  • प्रयोग, मूल्यांकन और परियोजना परिनियोजन उपकरण
  • क्लस्टरिंग का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और विभाजन
  • अनुप्रयुक्त गणित और सूचना विज्ञान
  • अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
  • व्यावसायिक कुशाग्रता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता

डाटा साइंस कोर्स

Data scientist kaise bane जानने के साथ-साथ इसके कोर्सेज जानना भी ज़रूरी है, जो नीचे दी गई हैं-

  • PG डिप्लोमा: Business analytics (PGDBA)- पोस्ट ग्रेजुएट डिप्लोमा: Business Analytics (PGDBA)
  • पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम: डाटा साइंस
  • पोस्ट ग्रेजुएट डिप्लोमा: डाटा साइंस
  • पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम:: (PGP-DSE)-डाटा साइंस और इंजीनियरिंग
  • MSc: MSc in बिज़नेस & डाटा एनालिटिक्स
  • पोस्ट ग्रेजुएट डिप्लोमा: बिज़नेस एनालिटिक्स
  • PG डिप्लोमा: डाटा साइंस – अपग्रेड
  • MBA: डाटा साइंसेज और डाटा एनालिटिक्स
  • ग्रेजुएट सर्टिफिकेट: बिग डाटा और विसुअल एनालिटिक्स)
  • पोस्ट ग्रेजुएट डिप्लोमा: मैनेजमेंट (बिग डाटा एनालिटिक्स)
  • PG प्रोग्राम: डाटा साइंस, बिज़नेस एनालिटिक्स और बिग डाटा
  • PGDM – रिसर्च और बिज़नेस एनालिटिक्स (PGDM – रिसर्च और बिज़नेस एनालिटिक्स)
  • BSc In Applied Mathematics
  • Program in data science, business analytics and big data

आप AI Course Finder की मदद से अपनी प्रोफाइल के अनुसार सही यूनिवर्सिटी और अपनी पसंद का कोर्स चुन सकते हैं।

डाटा साइंस कोर्स फीस

Data scientist kaise bane जानने के लिए कोर्स फीस जाननी ज़रूरी है, जो इस प्रकार है।

कोर्स फीस (INR)
PG डिप्लोमा 2.25 लाख
बैचलर्स 3 लाख
मास्टर्स 7.82 लाख

टॉप विदेशी यूनिवर्सिटीज

Data scientist kaise bane जानने के साथ-साथ टॉप विदेशी यूनिवर्सिटीज के नाम जानने ज़रूरी हैं, जो इस प्रकार हैं:

यूनिवर्सिटीज सालाना ट्यूशन फीस
मैसाचुसेट्स की तकनीकी संस्था 39.42 लाख (USD 52,566)
इंपीरियल कॉलेज लंदन 29.33 लाख (GBP 28,489)
ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय 7.50 लाख (USD 10,000)
ESSEC 10.80 लाख (Euro 12,500) 
मेलबर्न विश्वविद्यालय 20.28 लाख (AUD 36,512)
वारविक विश्वविद्यालय 28.84 लाख (GBP 28,007)

आप UniConnect के जरिए विश्व के पहले और सबसे बड़े ऑनलाइन विश्वविद्यालय मेले का हिस्सा बनने का मौका पा सकते हैं, जहाँ आप अपनी पसंद के विश्वविद्यालय के प्रतिनिधि से सीधा संपर्क कर सकेंगे।

बेस्ट भारतीय कॉलेज

Data scientist kaise bane जानने के साथ-साथ टॉप भारतीय कॉलेज के नाम जानने ज़रूरी हैं, जो इस प्रकार हैं:

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

योग्यता

Data scientist kaise bane जानने के साथ-साथ योग्यता जानना भी ज़रूरी है, जो इस प्रकार है:

  • फिजिक्स, केमिस्ट्री और मैथ्स के साथ हायर सेकेंडरी एजुकेशन (12वीं) यानी MPC विषय ज़रूरी हैं।
  • कंप्यूटर साइंस, फिजिकल साइंस, गणित, गणित और कंप्यूटिंग, स्टेटिस्टिक्स या इंजीनियरिंग में B Tech or B Eng की डिग्री।
  • DS, गणित या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में M Tech, MS या M Eng डिग्री।
  • विदेश में पढ़ने के लिए इंग्लिश लैंग्वेज टेस्ट जैसे IELTS, TOEFL, PTE के अंक अनिवार्य हैं।
  • GRE/GMAT अंकों की भी आवश्यकता है।

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आवदेन प्रक्रिया

विश्वविद्यालय योग्यता-आधारित प्रवेश की प्रणाली का पालन करते हैं, इसके बाद व्यक्तिगत इंटरव्यू होता है। कुछ कॉलेज ऐसे हैं जो अपनी खुद की प्रवेश परीक्षा आयोजित करते हैं। प्रवेश प्रक्रिया आमतौर पर कॉलेजों में अलग-अलग होती है। किसी भी विदेशी कॉलेज में परेशानी मुक्त प्रवेश पाने के लिए छात्र को जिस प्रवेश प्रक्रिया का पालन करना चाहिए, उसका उल्लेख नीचे किया गया है:

  • विषय रुचि की व्याख्या करते हुए एक व्यक्तिगत विवरण लिखें।
  • स्कूल के शिक्षक द्वारा प्रदान किया गया रेफरेंस
  • ऑनलाइन प्रारंभिक आवेदन जमा करें
  • विश्वविद्यालय द्वारा भेजे गए पूरक आवेदन प्रश्नावली (SAQ) को पूरा करें
  • कोर्स की आवश्यकताओं के अनुसार शैक्षणिक टेप जमा करें।
  • साक्षात्कार के समय बोली जाने वाली अंग्रेजी में एक उचित मानक की आवश्यकता होती है।

विदेशी विश्वविद्यालय के लिए आवेदन प्रक्रिया

विश्वविद्यालय के लिए आवेदन प्रक्रिया के बारे में नीचे बताया गया है:

  • रिसर्च करें और अपनी रुचि के अनुसार सही कोर्स खोजें। इसके लिए आप हमारे Leverage Edu विशेषज्ञों की मदद लें सकते है।
  • यूजर आईडी से साइन इन करें और कोर्स चुनें जिसे आप चुनना चाहते हैं।
  • अगली स्टेप में अपनी शैक्षणिक जानकारी भरें।
  • शैक्षणिक योग्यता के साथ IELTS, TOEFL, प्रवेश परीक्षा स्कोर, SOP, LOR की जानकारी भरें।
  • रजिस्ट्रेशन फीस का भुगतान करें।
  • अंत में आवेदन पत्र जमा करें।

आवदेन प्रक्रिया से सम्बन्धित जानकारी और मदद के लिए Leverage Edu के एक्सपर्ट्स से 1800572000 पर संपर्क करें

आवश्यक दस्तावेज

नीचे दिए गए आवश्यक दस्तावेज इस प्रकार हैं:

छात्र वीजा पाने के लिए भी Leverage Edu विशेषज्ञ आपकी हर सम्भव मदद करेंगे।

करियर स्कोप

डेटा साइंस का अध्ययन विभिन्न क्षेत्रों में करियर के अवसरों की अधिकता लाता है। केवल एक डेटा वैज्ञानिक होने तक ही सीमित नहीं है, आप इस विशाल डोमेन के तहत डाटा साइंटिस्ट विभिन्न अन्य जॉब प्रोफाइल का विकल्प चुन सकते हैं-

डाटा एनालिस्ट

एक डाटा एनालिस्ट डाटासेट को एक उपयोगी संरचना में बदलने के लिए जिम्मेदार होता है, जैसे कि पर्सेंटेशन्स, रिपोर्ट्स, ग्राफ्स आदि। ये वे हैं जो किसी व्यवसाय के उद्देश्यों को समर्थन और प्रभावित करने के लिए स्टैटिस्टिकल डेटा को इकट्ठा, रिफाइंड, परफॉरमेंस और एनालिसिस करते हैं। व्यवसाय के ओर्गनइजेशनल चार्ट में एक एंट्री लेवल की स्थिति होने के नाते, एक डाटा एनालिस्ट को python, R, C, C ++, HTML, SQL, मशीन लर्निंग, एक्सेल, प्रोबेबिलिटी और स्टेटिस्टिक्स में गहरा ज्ञान होना चाहिए। वे व्यवसाय में विभिन्न विभागों और विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम करते हैं और डेटा के कंप्लायंस में प्रमुख बिज़नेस जोखिम और प्रदर्शन की पहचान करते हैं और उन्हें एक सरल और लेजिबल फॉर्मेट में बदल देते हैं।

बिज़नेस एनालिस्ट

हालांकि एक व्यापार विश्लेषक डेटा विज्ञान में अपने अन्य कॉउंटरपार्ट्स की तुलना में तकनीकी रूप से कम स्किल्ड हैं, फिर भी उन्हें सभी कमर्शियल प्रोसीजर का एक मजबूत ज्ञान है और एक सॉलिड बिज़नेस इंटेलिजेंस जानकारी है। IT और बिज़नेस एडमिनिस्ट्रेशन के बीच एक नेक्सस के रूप में कार्य करते हुए, एक व्यापार विश्लेषक विभिन्न डाटा विसुअलिज़ेशन टूल्स और डाटा मॉडलिंग के माध्यम से बुनियादी डाटा को प्रोसेस करने के लिए जिम्मेदार हैं।

वे ज्यादातर डेटा को ग्राफ, चार्ट, रिपोर्ट आदि के रूप में तैयार करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसे आसानी से पढ़ा जा सकता है और अंततः व्यवसाय के हित में काम करता है। यदि आप एक व्यवसाय विश्लेषक के रूप में काम करने की योजना बना रहे हैं, तो आपको कंप्यूटर विज्ञान, स्टेटिस्टिक्स, मैथ्स, बिज़नेस एडमिनिस्ट्रेशन, अर्थशास्त्र, वित्त या अन्य संबंधित क्षेत्रों में एक मजबूत एजुकेशनल बैकग्राउंड की आवश्यकता होगी।

डाटा इंजीनियर

पाइथन, SQL, R, Java, Ruby, MATLAB, Hive, Pig, SAS, आदि जैसी कोडिंग भाषाओँ में स्किल्ड, डाटा इंजीनियर इनफार्मेशन या डाटा के बड़े हिस्से का डिज़ाइन, प्रोडक्शन और मैनेजमेंट करते हैं। यह डाटा साइंस में सबसे असाधारण करियर में से एक है, क्योंकि डाटा इंजीनियर हार्डवेयर इंजीनियर पर ध्यान केंद्रित करता है जो किसी व्यवसाय की डेटा गतिविधियों को सुविधाजनक बनाता है।

डाटा इंजीनियर एक आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए जिम्मेदार हैं जो डेटा को इस तरह से प्रोसेस और एनालिसिस करने में मदद करता है जो एक बिज़नेस संगठन के लिए सबसे सही है। डाटा साइंस के क्षेत्र में एक एडवांस्ड डिग्री और महत्वपूर्ण वर्षों का अनुभव प्राप्त करने के बाद, कोई भी इस करियर प्रोफाइल के तहत एक वरिष्ठ पद को सुरक्षित कर सकता है।

डाटा साइंस में इन तीन मुख्य और सबसे अधिक मांग वाले करियर दृष्टिकोणों के अलावा, यहां कुछ अन्य सामान्य जॉब प्रोफाइल हैं जिन पर आप विचार कर सकते हैं:

  • मार्केटिंग एनालिस्ट
  • डाटा और एनालिटिक्स मैनेजर
  • स्टटिस्टिशन
  • मशीन लर्निंग इंजीनियर
  • डाटाबेस अड्मिनिस्टटर
  • डाटा माइनिंग स्पेशलिस्ट

टॉप रिक्रूटर्स

डाटा साइंटिस्ट्स को नीचे दी गई कंपनियां हायर करती हैं, इनके नाम नीचे दी गई हैं-

  • Google
  • LinkedIn
  • Twitter
  • Adobe
  • DHL
  • Microsoft
  • HP
  • IBM
  • Amazon
  • Flipkart
  • Visa
  • Spotify
  • Oracle
  • PepsiCo
  • Facebook
  • Coursera
  • Coca-Cola
  • Motorola
  • Uber
  • Logitech
  • Reddit
  • Dell
  • Johnson and Johnson
  • Slack
  • Snapdeal
  • Yahoo
  • Bing

जॉब प्रोफाइल्स

Data scientist kaise bane जानने के बाद नीचे जॉब प्रोफाइल्स की लिस्ट दी गई है-

  • डाटा साइंटिस्ट
  • डाटा एनालिस्ट
  • बिज़नेस एनालिस्ट
  • डाटा एनालिस्ट मैनेजर
  • डाटा आर्किटेक्ट
  • डाटा एडमिनिस्ट्रेटर
  • बिज़नेस इंटेलिजेंस मैनेजर

भारत में डाटा साइंटिस्ट्स की सैलरी

डाटा साइंटिस्ट्स की सैलरी काफी हाई होती हैं। शुरुआत में ही सैलरी INR 6-10 लाख प्रति वर्ष मिलती है, नीचे अन्य पॉइंट्स दिए गए हैं-

  • जैसे-जैसे आपको डाटा साइंटिस्ट के अंदर एक्सपीरियंस होता रहेगा वैसे वैसे आपकी सैलरी बढ़ती जाएगी।
  • भारत के अंदर डाटा साइंटिस्ट एवरेज INR 8.50 सालाना तक कमाते हैं।
  • विदेशों में डाटा साइंटिस्ट को हाई सैलरी पैकेज मिलते हैं।

FAQs

डाटा साइंस को आगे बढ़ाने के लिए पात्रता मानदंड क्या हैं?

डाटा साइंस में डिग्री हासिल करने के लिए, संबंधित क्षेत्र में पृष्ठभूमि होना आवश्यक है और क्षेत्र में कवर की जाने वाली मूल अवधारणाओं की समझ होनी चाहिए।

डाटा साइंस पाठ्यक्रमों की अवधि क्या है?

योग्यता के स्तर के आधार पर डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम की अवधि काफी भिन्न हो सकती है। डिप्लोमा की डिग्री के लिए कोर्स 20 सप्ताह लंबा हो सकता है और कई वर्षों तक चल सकता है, अगर एक बैचलर्स डिग्री या मास्टर्स जैसे एक इनस्टॉल किये हुए प्रोग्राम्स को डाटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में आगे बढ़ाया जाए।

क्या डाटा साइंस के लिए मैथ्स जरूरी है?

मैथ्स की कुछ मूलभूत अवधारणाओं जैसे अलजेब्रा, कैलकुलस और आँकड़ों का ज्ञान डाटा साइंस के लिए आवश्यक हो सकता है लेकिन मैथ्स में बैकग्राउंड होना अनिवार्य नहीं है। 

क्या डाटा साइंस के लिए Coding की आवश्यकता है?

भावी छात्र के लिए C ++, जावा, पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं की नॉलेज होना महत्वपूर्ण है क्योंकि कोडिंग डाटा साइंस का एक महत्वपूर्ण पहलू है।

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6 comments
  1. सर आपकी यह पोस्ट बहुत अच्छी है और हमें आपकी सारी पोस्ट पढ़ कर बहुत कुछ सीखने को मिलता है और मैं चाहता हूं कि आप ऐसी और भी अच्छी अच्छी पोस्ट लाते रहे जिससे हमें बहुत कुछ सीखने को मिलता रहे धन्यवाद

    1. डेटा इंजीनियर बनने के लिए भारत और विदेश दोनों में ही स्कोप है।

  2. Your information are very informative for me…thanks a lot
    But there are some words in hindii… which I can not understand because I am a English medium student…
    I suggest u that please write the words of English in English language

    1. आपके कमेंट और सुझाव के लिए धन्यवाद, यह हमें हमेशा और भी बेहतर होने के लिए प्रेरित करते हैं। आप इसी टॉपिक पर हमारा इंग्लिश ब्लॉग भी पढ़ सकती हैं https://leverageedu.com/blog/how-to-become-a-data-scientist/ और अपने सुझाव कमैंट्स में छोड़ सकती हैं।

  1. सर आपकी यह पोस्ट बहुत अच्छी है और हमें आपकी सारी पोस्ट पढ़ कर बहुत कुछ सीखने को मिलता है और मैं चाहता हूं कि आप ऐसी और भी अच्छी अच्छी पोस्ट लाते रहे जिससे हमें बहुत कुछ सीखने को मिलता रहे धन्यवाद

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