डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें?

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 प्रिंसिपल्स 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।

डेटा साइंटिस्ट कौन होते हैं?

डाटा का विश्लेषण करने वाले को डेटा साइंटिस्ट कहा जाता है, जिसमें डेटा के प्रभाव का विशलेषण और गणना की जाती है इसके लिए प्रोफेशनल एक्सपर्ट की आवश्यकता होती हैI जिसमें सॉफ्टवेयर इंजीनियर को लाइनर ऐलजेब्रा यंत्र शिक्षण प्रोग्राम इन स्टेटस और डाटा विजुलाइजेशन जैसे कौशल की जरूरत होती है I

डेटा साइंटिस्ट क्यों बनें?

डेटा साइंटिस्ट क्यों बनें यह जानने के लिए नीचे दिए गए पॉइंट्स को पढ़ें-

• 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 कोर्सेज 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 साइंटिस्ट बनने के लिए 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 इन्फॉर्मेशन 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
• बिज़नेस एक्युमेन
• कम्युनिकेशन स्किल्स
• डाटा रैंगलर
• अलजेब्रा और कैलकुलस
• स्टेटिस्टिक्स
• जावा
• यूनिक्स
• PHP

डाटा साइंटिस्ट के 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 टूल्स 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 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।

डाटा साइंस Vs मशीन लर्निंग

डाटा साइंस वर्सेस मशीन लर्निंग में मुख्य अंतर नीचे दिए गए हैं-

पर्टिक्युलर्स	डाटा साइंस	मशीन लर्निंग
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

डाटा साइंस Vs डाटा एनालिटिक्स

डाटा साइंस वर्सेस डाटा एनालिटिक्स में मुख्य अंतर नीचे दिए गए हैं-

पर्टिक्युलर्स	डाटा साइंस	डाटा एनालिटिक्स
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-

1. बैचलर्स डिग्री अर्जित करें: अधिकांश डेटा साइंटिस्ट इंजीनियरिंग, गणित, IT या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र जैसे विज्ञान धाराओं में बैचलर की डिग्री अर्जित करते 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।
2. सर्टिफिकेशन प्राप्त करें: विभिन्न वेबसाइटों पर डेटा साइंस और डेटा विश्लेषण पर ऑनलाइन कई सर्टिफिकेट उपलब्ध हैं। आप अपने स्किल 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।
3. 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 स्किल को बढ़ाने और कॉर्पोरेट सेटअप का प्रत्यक्ष ज्ञान प्राप्त करने में मदद मिल सकती है।
4. अपना पोर्टफोलियो बनाएं: आप कुछ प्रमुख परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बना 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।
5. 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।
6. 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।

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

• इंट्रोडक्शन टू डाटा साइंस
• मैथेमेटिकल एंड स्टैटिस्टिकल स्किल्स
• टूल लर्निंग
• कोडिंग
• एल्गोरिथ्म्स यूज्ड इन मशीन लर्निंग
• स्टैटिस्टिकल फॉउण्डेशन्स फॉर डाटा साइंस
• डाटा स्ट्रक्चर एंड एल्गोरिथ्म्स
• साइंटिफिक कंप्यूटिंग
• ऑप्टिमाइजेशन टेक्निक्स
• डाटा विजुअलाइज़ेशन
• मैट्रिक्स कंप्यूटर
• एजुकेशनल मॉडल
• एक्सपेरिमेंटेशन, इवैल्यूएशन एंड प्रोजेक्ट डिप्लॉयमेंट टूल्स
• प्रेडिक्टिव एनालिसिस एंड सेगमेंटेशन यूजिंग क्लस्टरिंग
• एप्लाइड मैथेमेटिक्स एंड इंफॉर्मेटिक्स
• एक्सप्लोरेटरी डाटा एनालिसिस
• बिज़नेस एक्युमेन एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

डाटा साइंस कोर्सेज लिस्ट

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

• PG Diploma: Business analytics (PGDBA)
• Post Graduate Diploma: Business Analytics (PGDBA)
• Post Graduate Diploma: Data Science
• Post Graduate Diploma: (PGP-DSE)-Data Science and engineering
• MSc in Business & Data Analytics
• Post Graduate Diploma: Business Analytics
• PG Diploma: Data Science – Upgrade
• MBA: Data Sciences and Data Analytics
• Graduate Certificate: Big Data and Visual Analytics
• Post Graduate Diploma: Management (Big Data Analytics)
• PG Programme: Data Science, Business Analytics and Big Data
• PGDM – Research and Business Analytics (PGDM – Research and Business Analytics)
• BSc In Applied Mathematics
• Program in data science, business analytics and big data
• Computer Science – Data Science Concentration – BSc
• Computer Science (Data Science) – BSc (Hons)
• Master of Science [M.Sc] Data Science
• Master of Science [M.Sc] Applied Computation
• MSc Statistics- Data Science 
• MPhil Machine Learning
• Master of Science- Social Data Science 
• MA Statistics and Data Science 
• MSc Engineering- Data Science 
• MSc Health Data Analytics and Machine Learning 
• MSc Applied Computing- Data Science 
• MSc Artificial Intelligence

डाटा साइंस में डिप्लोमा

कई डिप्लोमा और पीजी डिप्लोमा कोर्सेज उन छात्रों के लिए उपलब्ध हैं जो फुल टाइम डाटा साइंस कोर्सेज को आगे बढ़ाने के बिना डेटा साइंस कोर्स करना चाहते हैं। नीचे दी गई तालिका में छात्रों के लिए उपलब्ध डिप्लोमा कोर्स का उल्लेख है-

डिप्लोमा कोर्सेज	इंस्टिट्यूट
PG Program in Data Science	प्रैक्सिस बिज़नेस स्कूल, कोलकाता
Postgraduate Diploma in Data Science	सिम्बायोसिस सेंटर फॉर डिस्टेंस लर्निंग, पुणे
Post Graduate Diploma in Data Science	गुजरात टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी
Post Graduate Diploma in Data Science	वैरी नोएडा
PG Diploma in Data Science And Analytics	SWALLOWS चेन्नई

डाटा साइंस में बैचलर्स कोर्स

नीचे दी गई तालिका में विदेश में डेटा साइंस में पेश किए जाने वाले बैचलर्स कोर्स का उल्लेख है:

बैचलर्स कोर्स	यूनिवर्सिटी
B.Sc. Astrophysics and Data Science (Hons)	कील यूनिवर्सिटी, यूके
B.Sc. Data Science & Analytics (Hons)	बॉर्नमाउथ यूनिवर्सिटी, यूके
BSc Computer Science- Data Science	यूनिवर्सिटी ऑफ़ ओटावा कनाडा
BSc Data Science	साउथ डकोटा स्टेट यूनिवर्सिटी, यूनाइटेड स्टेट
Bachelor of Computer Science in Data Science (Honours)	यूनिवर्सिटी ऑफ़ वॉटरलू कनाडा

IITs में डेटा साइंस कोर्स

नीचे दी गई तालिका में आगामी IIT डेटा विज्ञान प्रमाणपत्र और IIT में दिए जाने वाले डेटा साइंस कोर्सेज के साथ-साथ कोर्सेज को आगे बढ़ाने के लिए पात्रता मानदंड का उल्लेख है-

• MTech in Machine Intelligence and Data Science
• MSc in Data Science and Management
• Bachelor’s in Data Science and Artificial Intelligence
• BSc in Programming and Data Science, Diploma in Data Science
• BTech in Artificial Intelligence and Data Science

डेटा साइंस ऑनलाइन कोर्सेज

डिजिटल शिक्षा की आज की दुनिया में, छात्रों के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम और प्रमाणन आम हो गए हैं। यदि आप ऑनलाइन डेटा साइंस कोर्स करना चाहते हैं तो आप सही जगह पर हैं। यहां हमने सबसे अच्छे डेटा साइंस कोर्स का उल्लेख किया है जो ऑनलाइन पेश किए जाते हैं-

Udemy

कोर्सेज	फीस
Data Science and Machine Learning Bootcamp with R	INR 3,499
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp	INR 3,499
Complete Machine Learning & Data Science Bootcamp 2022	INR 3,499
Python A-Z: Python For Data Science With Real Exercises	INR 3,499
Data Science A-Z: Real-Life Data Science	INR 3,499

IBM

1. IBM Data Science Professional Certificate
2. Advanced-Data Science with IBM Specialization
3. Applied Data Science Specialisations
4. Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialisations
5. Introduction to Data Science Specialisation

Coursera

कोर्सेज	अवधि
IBM Data Science Professional Certificate	11 महीने
Google Data Analytics Professional Certificate	6 महीने
Applied Data Science with Python Specialization	5 महीने
Data Science: Foundations using R Specialization	5 महीने
Data Science: Statistics and Machine Learning Specialization	6 महीने

UpGrad

कोर्सेज	कोर्स फीस
Executive PG Programme in Data Science	INR 3 लाख
Master of Science in Data Science	INR 4 लाख
Advanced Certificate Programme in Data Science	INR 99,000
Professional Certificate Programme in Data Science for Business Decision Making	INR 1.50 लाख

edX

यूनिवर्सिटी	कोर्सेज
हार्वर्ड यूनिवर्सिटी	Professional Certificate in Data Science
हार्वर्ड यूनिवर्सिटी	Data Science Machine Learning
हार्वर्ड यूनिवर्सिटी	Data Science: R Basics
IBM	Python Basics for Data Science
यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया, बर्कले	Professional Certificate in Foundations of Data Science
मेसाचुसेट्स इंस्टिट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी	MicroMasters Program in Statistics and Data Science

Simplilearn

1.  Data Science with R Certification Courses
2. Artificial Intelligence and Data Science
3. Introduction to Data Science
4. Data Science with Python Certification Course
5. Data Scientist

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 इंस्टिट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी	USD 52,566 (INR 39.42 लाख)
इंपीरियल कॉलेज लंदन	GBP 28,489 (INR 29.33 लाख)
द यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्सास एट ऑस्टिन	USD 10,000 (INR 7.50 लाख)
ESSEC	Euro 12,500 (INR 10.80 लाख)
मेलबर्न विश्वविद्यालय	AUD 36,512 (INR 20.28 लाख)
वारविक विश्वविद्यालय	GBP 28,007 (INR 28.84 लाख)

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:

• इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी, बैंगलोर
• आईआईटी दिल्ली
• आईआईटी हैदराबाद
• इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस, बैंगलोर
• आईआईटी कलकत्ता
• आईआईटी मद्रास
• अहमदाबाद विश्वविद्यालय
• आईआईएम कलकत्ता
• गोवा मैनेजमेंट इंस्टिट्यूट
• एसपी जैन स्कूल ऑफ ग्लोबल मैनेजमेंट डाटा साइंस
• सिम्बायोसिस इंस्टिट्यूट, पुणे
• ग्रेट लर्निंग मुंबई
• इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ डिजिटल टेक्नोलॉजी आंध्र प्रदेश
• इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट, रांची
• इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस, बैंगलोर
• इंटरनेशनल स्कूल ऑफ बिजनेस, हैदराबाद
• इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, मुंबई
• इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, 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।

क्या आपको IELTS या TOEFL की तैयारी में दिक्कत आ रही है? तो आज ही Leverage Live पर रजिस्टर करें और अच्छे अंक प्राप्त करें।

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:

• एकेडमिक ट्रांसक्रिप्ट
• IELTS/TOEFL/GMAT/GRE आदि के स्कोर।
• पासपोर्ट की स्कैन की गई कॉपी
• SOP (स्टेटमेंट ऑफ़ पर्पस)
• LOR (लेटर ऑफ़ रिक्मेंडेशन)
• CV/रिज़्यूमे

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

प्रवेश परीक्षाएं

Data scientist kaise bane जानने के बाद नीचे प्रवेश परीक्षाओं के नाम जानने भी आवश्यक हैं, जो इस प्रकार हैं:

अंडरग्रेजुएट लेवल

• SSU CET
• AMET CET
• Jain University Entrance Test

पोस्टग्रेजुएट लेवल

• CUET
• NIMSEE
• CUCET
• JNUEE

डाटा साइंस के लिए बेस्ट बुक्स

डाटा के लिए कुछ बेस्ट बुक्स नीचे दी गई है, जिन्हें आप डायरेक्ट लिंक से खरीद भी सकते हैं:

• Practitioner’s Guide to Data Science: Streamlining Data Science Solutions using Python, Scikit-Learn, and Azure ML Service Platform
• DATA SCIENCE FROM SCRATCH 2/ED FIRST PRINCIPLES WITH PYTHON
• Data Science and Machine Learning using Python
• Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
• Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and More, Using Python Tools

करियर स्कोप

डेटा साइंस के फील्ड में करियर बनाने की इच्छा रखने वाले छात्रों के पास कंप्यूटर साइंस, आईटी, मैथमेटिक्स, स्टैटिक्स, बिजनेस स्टडीज, फिजिक्स सब्जेक्ट में डिग्री होनी चाहिए। इसके बाद आप डाटा साइंस में डिग्री या डिप्लोमा कोर्स कर सकते हैं। डेटा साइंस का अध्ययन विभिन्न क्षेत्रों में करियर के अवसरों की अधिकता लाता है। यह 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 बिज़नेस एनालिस्ट 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 रूप में 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

हमें उम्मीद हैं कि आपको इस ब्लॉग से data scientist kaise bane की जानकारी मिली होगी। अगर आप विदेश में पढ़ाई डाटा साइंस कोर्स की पढ़ाई करना चाहते है तो आज ही हमारे Leverage Edu के एक्सपर्ट्स से 1800 572 000 पर कॉल करके फ्री सेशन बुक कीजिए।