डाटा साइंस (डाटा विज्ञान) क्या है?

hello guys aaj ki class me ham sikhne wale h ki डाटा साइंस (डाटा विज्ञान) क्या है? to start krte h

ham pahle is class ka ek overview dek lete h to ham padne wale h ki

  1. Data Science क्या है?
  2. Elements of Data Science
  3. Eligibility Criteria
  4. Data Scientist बनने के लिए Technical Skills 
  5. Roles & Responsibilities
  6. Syllabus
  7. Data Science Course in Hindi
  8. Career Scope
  9. Data Scientist Salary in India
  10. Skills for Data Scientist Career
  11. Data Science Course करने के बाद इन पदों पर कर सकते हैं जॉब
  12. Best college for Data scientists
  13. Institute for Data Scientists
  14. Data Science Online Learning Platform
  15. Data Science Demand in Companies

Aur bhi bahut kuch … toh class mein end tak bane rhe

to let’s start it

Data Scientist Kaise Bane?
क्या आप Data Scientist बनना चाहते हैं? तो आप सही पोस्ट पर आए हैं। यह ब्लॉक के अंदर data scientist kaise bane की संपूर्ण जानकारी दी जाएगी। यह ब्लॉक उन सभी students के लिए बहुत ही useful है जो data scientist kaise bane उसके बारे में जानना चाहते हैं। Data Science Course कहां से करें? कैसे करें? data scientist के अंदर scope क्या है? इसी प्रकार की बहुत सारी जानकारियां यह ब्लॉक के अंदर दी जाएगी। तो चलिए जानते हैं Data Scientist kaise bane इसके बारे में Leverage Edu के साथ।

सरल शब्दों में, data science, data का एक अध्ययन है, जिसमें algorithm, machine learning principles और विभिन्न अन्य उपकरण शामिल होते हैं जो महत्वपूर्ण और उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा को रिकॉर्ड, संग्रहण और विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है। data scientist log files, social media, sensor, ग्राहक लेनदेन जैसे स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से डेटा को निकालते हैं और व्याख्या करते हैं, एक व्यापार के निर्णयों को प्रभावित करने और अन्य समकक्षों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को प्रोत्साहित करने के लिए उपयोगी जानकारी को अनलॉक करने के लिए।

इसके बारे में भी हम आज आपको पूरी जानकारी देने वाले हैं, तो इस class को अच्छे से और पूरा पढ़ें, ताकि आपको सभी चीज़ें अच्छे से समझ में आये और कोई भी चीज़ मिस न हो।

Umeed hai ki class appko pasand aaye gi toh chaliye milte h class me.

डाटा साइंस का मतलब (data science meaning in hindi)

डाटा साइन्स एक तरह का ज्ञान है जिसमे हम जानकारी को एक साथ इकठ्ठा करते हैं जिससे की हम उसका बिज़नेस ओर आईटी रणनीतियों में काम में ले सकें। हम इस ज्ञान को फिर अच्छे से इकट्ठा करके उससे मूल्यवान संसाधन बनाते हैं।

डाटा साइन्स जिनको आता है उनकी आज के जमाने में काफी पूछ है क्योंकि डाटा साइन्स पर काफी कंपनीयाँ निर्भर हैं। ज्यादा मात्रा में डाटा की छान बिन करने से हमे काफी काम की चीज़ें मिल जाती हैं और फिर उसमे से हम काम के डाटा को इकट्ठा करके अपने काम के लिए रख लेते हैं।

इससे कंपनी की मुक़ाबला करने की क्षमता बढ़ती है क्योंकि हम डाटा साइन्स में खोज बिन करते हैं इससे कंपनी का बिज़नेस भी बढ़ता है।

डाटा साइन्स जो क्षेत्र है उसमें गणित, स्टेटिस्टिक्स, और कम्प्युटर साइन्स वाले लोग काम करते हैं। यह मशीन लर्निंग, क्लस्टर एनालिसिस, डाटा माइनिंग जैसी तकनीकों का इस्तेमाल करते हैं।

डाटा साइंटिस्ट (data scientist in hindi)

जैसे ही किसी कंपनी के बिज़नेस में डाटा बढ़ता है वैसे ही डाटा साइंटिस्टो की कंपनीयों में जरूरत पड़ने लगती है और उन्हे डाटा को सही से रखने और उसकी सही से रिपोर्ट बनाने के लिए रखा जाता है। जिससे की कंपनी इस डाटा को बेच सके और कुछ लाभ कमा सके और कंपनी की प्रगति हो पाए।

डाटा साइंटिस्ट का प्रमुख काम रॉ डाटा को व्यवस्थित करना होता है। सामान्य रूप से डाटा को अव्यवस्थित डाटा में से निकालना होता है और उसे व्यवस्थित करना होता है जिससे की वह डाटा आगे इस्तेमाल हो सके।

इस डाटा की उसके बाद छान बिन होती है और उसमे से काम का डाटा छाँट लिया जाता है। डाटा साइंटिस्ट को मशीन लर्निंग, डाटा माइनिंग, ऐनालिटिकस आदि का ज्ञान भरपूर होता है और कोडिंग और एल्गॉरिथ्म लिखना भी बखूबी आता है। इसी तरह से डाटा को प्रबंधित और व्याख्या करते हुए डाटा साइंटिस्ट का काम होता है की वह इस डाटा को इस तरह से बनाए जिससे की इसको ग्राफिकल्ली और विडियो, फोटो आदि के रूप में भी दिखा सकें। इस तरीके सेडाटा को हम डिजिटली भी रख सकते हैं और बाकी की कंपनीयों को बेच सकते हैं जिससे की बिज़नेस में काफी इजाफा होता है।

प्रभावी होने के लिए डाटा साइंटिस्ट के अंदर शिक्षा के साथ साथ भावुक बुद्धि और डाटा एनालिटिक्स का ज्ञान भी भरपूर होना चाहिए। सबसे महत्वपूर्ण जो कौशल होता है किसी डाटा साइंटिस्ट में वह यह है की वो किस तरह से डाटा को रख रहा है और लोगों को समझा पा रहा है और कितने अच्छे तरीके से दर्शा पा रहा है की इसमें काम कैसे होता है।

यह भी जरूरी होता है की वो अच्छे सॉफ्टवेयर इस्तेमाल कर रहा हो और डाटा का महत्व भी बता रहा हो। डाटा साइंटिस्ट डिजिटल जानकारी को चैनल और स्त्रोतों से बनाते हैं जैसे की स्मार्ट फोन इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IOT) डिवाइस, सोशल मीडिया, सर्वे, इंटरनेट सर्च, खरीददारी। डाटा साइंटिस्ट बहुत सारे डाटा सेट्स में से ऐसे पैटर्न को निकालते हैं जिससे की मुश्किलों को यह डाटा एनालिसिस के द्वारा आसानी से सुलझा सकें इस प्रक्रिया को हम डाटा माइनिंग भी बोलते हैं।

डाटा साइंस के फायदे (benefits of data science in hindi)

डाटा साइन्स बिज़नेस के निर्णय लेने में काफी काम आता है। यह डाटा को बड़े ही सही तरीके से इस्तेमाल करता है और उसे उपयोगी बनाता है जिससे की हम उसे इस्तेमाल कर सकें।

डाटा से जो हम निर्णय लेते हैं वह हमे काफी लाभ देता है और काम करने की क्षमता को भी बढ़ा देता है। डाटा साइन्स लोगों की भर्ती में भी काफी काम आता है जैसे की लोगो की आंतरिक कार्यों में जैसे की जो लोग आगे की स्टेज के लिए चुने गए हैं तो उनको भी डाटा साइन्स को इस्तेमाल करके इसी तरीके से छाँटा जाता है।

डाटा से एप्टिट्यूड टेस्ट लेना और गेमस, कोडिंग आदि ह्यूमन रिसौरस के लोगों के लिए काफी उपयोगी होते हैं क्योंकि इससे वो लोगों को कंपनी में लेते हैं।

डाटा साइंस के उपयोग (application uses of data science in hindi)

डाटा साइंस के फायदे कंपनी के लक्ष्य और संसाधानों पर भी निर्भर करते हैं की कंपनी किस तरह का काम करती है और किस तरह से संसाधनो को इस्तेमालकरती है। सेल्स और मार्केटिंग डिपार्टमेंट पर भी कंपनी का फायदा निर्भर करता है। उद्धारण के तौर पर हम यह देख सकते हैं की कुछ कंपनी उपयोगकर्ताओं के डाटा को खरीदती हैं और फिर उसका विश्लेषण करती हैं।

See also  Productivity Masterclass: How To Powerfully Get Things Done

डाटा को सही तरीके से समझा जाता है और उसके बाद उसकी उचित रिपोर्ट बनायी जाती है और फिर कंपनी में इसका पूरा विचार विमर्श होता है, जिससे की इस डाटा को प्रभावी बनाया जा सके। यह कैम्पेन करने में भी काफी उपयोगी होता है।

नेट्फ़्लिक्स में भी डाटा पर निर्भर करने वाली एल्गॉरिथ्म इस्तेमाल होती है जो की उपयोगकर्ता का इतिहास बताती है की उसने पहले क्या क्या देखा था नेट्फ़्लिक्स में। डाटा साइन्स बहुत ही उभरता हुआ क्षेत्र है और तकनीकी दुनिया में आने वाले समय में यह काफी तरक्की करेगा और हम पूरी तरह इसपर निर्भर होंगे।

डाटा साइंस का मतलब (data science meaning in hindi)

डाटा साइन्स एक तरह का ज्ञान है जिसमे हम जानकारी को एक साथ इकठ्ठा करते हैं जिससे की हम उसका बिज़नेस ओर आईटी रणनीतियों में काम में ले सकें। हम इस ज्ञान को फिर अच्छे से इकट्ठा करके उससे मूल्यवान संसाधन बनाते हैं।

डाटा साइन्स जिनको आता है उनकी आज के जमाने में काफी पूछ है क्योंकि डाटा साइन्स पर काफी कंपनीयाँ निर्भर हैं। ज्यादा मात्रा में डाटा की छान बिन करने से हमे काफी काम की चीज़ें मिल जाती हैं और फिर उसमे से हम काम के डाटा को इकट्ठा करके अपने काम के लिए रख लेते हैं।

इससे कंपनी की मुक़ाबला करने की क्षमता बढ़ती है क्योंकि हम डाटा साइन्स में खोज बिन करते हैं इससे कंपनी का बिज़नेस भी बढ़ता है।

डाटा साइन्स जो क्षेत्र है उसमें गणित, स्टेटिस्टिक्स, और कम्प्युटर साइन्स वाले लोग काम करते हैं। यह मशीन लर्निंग, क्लस्टर एनालिसिस, डाटा माइनिंग जैसी तकनीकों का इस्तेमाल करते हैं।

डाटा साइंटिस्ट (data scientist in hindi)

जैसे ही किसी कंपनी के बिज़नेस में डाटा बढ़ता है वैसे ही डाटा साइंटिस्टो की कंपनीयों में जरूरत पड़ने लगती है और उन्हे डाटा को सही से रखने और उसकी सही से रिपोर्ट बनाने के लिए रखा जाता है। जिससे की कंपनी इस डाटा को बेच सके और कुछ लाभ कमा सके और कंपनी की प्रगति हो पाए।

डाटा साइंटिस्ट का प्रमुख काम रॉ डाटा को व्यवस्थित करना होता है। सामान्य रूप से डाटा को अव्यवस्थित डाटा में से निकालना होता है और उसे व्यवस्थित करना होता है जिससे की वह डाटा आगे इस्तेमाल हो सके।

इस डाटा की उसके बाद छान बिन होती है और उसमे से काम का डाटा छाँट लिया जाता है। डाटा साइंटिस्ट को मशीन लर्निंग, डाटा माइनिंग, ऐनालिटिकस आदि का ज्ञान भरपूर होता है और कोडिंग और एल्गॉरिथ्म लिखना भी बखूबी आता है। इसी तरह से डाटा को प्रबंधित और व्याख्या करते हुए डाटा साइंटिस्ट का काम होता है की वह इस डाटा को इस तरह से बनाए जिससे की इसको ग्राफिकल्ली और विडियो, फोटो आदि के रूप में भी दिखा सकें। इस तरीके सेडाटा को हम डिजिटली भी रख सकते हैं और बाकी की कंपनीयों को बेच सकते हैं जिससे की बिज़नेस में काफी इजाफा होता है।

प्रभावी होने के लिए डाटा साइंटिस्ट के अंदर शिक्षा के साथ साथ भावुक बुद्धि और डाटा एनालिटिक्स का ज्ञान भी भरपूर होना चाहिए। सबसे महत्वपूर्ण जो कौशल होता है किसी डाटा साइंटिस्ट में वह यह है की वो किस तरह से डाटा को रख रहा है और लोगों को समझा पा रहा है और कितने अच्छे तरीके से दर्शा पा रहा है की इसमें काम कैसे होता है।

यह भी जरूरी होता है की वो अच्छे सॉफ्टवेयर इस्तेमाल कर रहा हो और डाटा का महत्व भी बता रहा हो। डाटा साइंटिस्ट डिजिटल जानकारी को चैनल और स्त्रोतों से बनाते हैं जैसे की स्मार्ट फोन इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IOT) डिवाइस, सोशल मीडिया, सर्वे, इंटरनेट सर्च, खरीददारी। डाटा साइंटिस्ट बहुत सारे डाटा सेट्स में से ऐसे पैटर्न को निकालते हैं जिससे की मुश्किलों को यह डाटा एनालिसिस के द्वारा आसानी से सुलझा सकें इस प्रक्रिया को हम डाटा माइनिंग भी बोलते हैं।

डाटा साइंस के फायदे (benefits of data science in hindi)

डाटा साइन्स बिज़नेस के निर्णय लेने में काफी काम आता है। यह डाटा को बड़े ही सही तरीके से इस्तेमाल करता है और उसे उपयोगी बनाता है जिससे की हम उसे इस्तेमाल कर सकें।

डाटा से जो हम निर्णय लेते हैं वह हमे काफी लाभ देता है और काम करने की क्षमता को भी बढ़ा देता है। डाटा साइन्स लोगों की भर्ती में भी काफी काम आता है जैसे की लोगो की आंतरिक कार्यों में जैसे की जो लोग आगे की स्टेज के लिए चुने गए हैं तो उनको भी डाटा साइन्स को इस्तेमाल करके इसी तरीके से छाँटा जाता है।

डाटा से एप्टिट्यूड टेस्ट लेना और गेमस, कोडिंग आदि ह्यूमन रिसौरस के लोगों के लिए काफी उपयोगी होते हैं क्योंकि इससे वो लोगों को कंपनी में लेते हैं।

डाटा साइंस के उपयोग (application uses of data science in hindi)

डाटा साइंस के फायदे कंपनी के लक्ष्य और संसाधानों पर भी निर्भर करते हैं की कंपनी किस तरह का काम करती है और किस तरह से संसाधनो को इस्तेमालकरती है। सेल्स और मार्केटिंग डिपार्टमेंट पर भी कंपनी का फायदा निर्भर करता है। उद्धारण के तौर पर हम यह देख सकते हैं की कुछ कंपनी उपयोगकर्ताओं के डाटा को खरीदती हैं और फिर उसका विश्लेषण करती हैं।

डाटा को सही तरीके से समझा जाता है और उसके बाद उसकी उचित रिपोर्ट बनायी जाती है और फिर कंपनी में इसका पूरा विचार विमर्श होता है, जिससे की इस डाटा को प्रभावी बनाया जा सके। यह कैम्पेन करने में भी काफी उपयोगी होता है।

नेट्फ़्लिक्स में भी डाटा पर निर्भर करने वाली एल्गॉरिथ्म इस्तेमाल होती है जो की उपयोगकर्ता का इतिहास बताती है की उसने पहले क्या क्या देखा था नेट्फ़्लिक्स में। डाटा साइन्स बहुत ही उभरता हुआ क्षेत्र है और तकनीकी दुनिया में आने वाले समय में यह काफी तरक्की करेगा और हम पूरी तरह इसपर निर्भर होंगे।

Career In Data Science: करियर के लिए बेस्ट फील्ड है ‘डाटा साइंस’, जानें कोर्स और सैलरी डीटेल

21वीं सदी की सबसे बेहतरीन फील्ड मानी गई डाटा साइंस में केवल भारत में ही करीब 1 लाख नौकरियों के अवसर हैं। इनमें से 70 फीसदी 5 साल से कम अनुभव और औसत 10 लाख सालाना सैलरी वाली नौकरियां हैं। हो भी क्यों ना? आज जब हर हाथ में एक फोन और हर एक फोन में हजारों एप्स हैं, तो डाटा साइंस बेहद अहम हो गया है।

लेकिन डाटा साइंस है क्या? डिजिटल दुनिया में कैसे ये महती भी भूमिका निभा सकता है और आप इस फील्ड में करियर बनाकर कैसे आगे बढ़ सकते हैं? डाटा साइंस की फील्ड में जाने से पहले इन सभी सवालों के जवाब को जान लेने चाहिए।

डाटा साइंस क्या है?
ये एक विशाल फील्ड है, ऐसा इसलिए है क्योंकि कई कंपनियां आपका और हमारा डाटा किसी ना किसी तरीके से लेकर उसे स्टोर करती हैं। इसी डाटा का एनालिसिस करना, समस्याओं का समाधान करना, डाटा को आसान भाषा में लोगों या संबंधित अधिकारियों तक पहुंचाना इनकी जिम्मेदारी होती है।

इसे उदाहरण से समझिए- कोई भी बैंक अपने हजारों-लाखों खाता धारकों की जानकारी को इकट्ठा करके रखता है। इसमें लोन या पर्सनल प्रोफाइल जैसी जानकारी होती हैं। अगर ये जानकारियां अव्यवस्थित होंगी तो किसी काम नहीं आएंगी, यहीं पर डाटा साइंस काम आता है। इसी के तहत कई तरह के प्रोफाइल होते हैं जिनपर लोग काम करते हैं। डाटा इकट्ठा करना, उसे व्यवस्थित करना, उसके रूझानों का, पैटर्न का तैयार करके एनालिसिस करना ही इस क्षेत्र के प्रोफेशनल्स की जिम्मेदारी होती है।

कौन-सी स्किल्स जरूरी हैं?
डाटा साइंस में करियर बनाना है, तो डाटा स्टडी करने और उसे सुलझाने की कला आनी चाहिए। इसमें ये स्किल्स मदद कर सकती हैं –
1. कम्प्यूटर साइंस
2. मशीन लर्निंग
3. डाटा प्रोसेसिंग
4. स्टेस्टिकल रिसर्च
5. गणित
6. डोमेन एक्सपर्टीज़

डाटा साइंस फील्ड में टॉप-5 करियर ऑप्शन

1. डाटा साइंटिस्ट
इसमें बहुत सारे अव्यवस्थित और व्यवस्थित डाटा के साथ काम करना होता है। इस डाटा को आसान और समझने योग्य बनाना डाटा साइंटिस्ट का काम होता है।

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2. डाटा इंजीनियर
डाटा इंजीनियर का काम अलग-अलग जरियों से डाटा को इकट्ठा करना, उसे फिल्टर करना है। फिर डाटा को ऐसे रूप में बदलना होता है, जिससे वो डाटा साइंटिस्ट को आसानी से समझ आ सके और डाटा का अर्थ समझकर उसका सही उपयोग किया जा सके। आसान भाषा में कहें तो डाटा के एक बड़े सेट को डाटाबेस में बदलना ही इनका काम होता है। यह रॉ डाटा को उपयोग करने लायक बनाते हैं। बिना डाटा इंजीनियर के डाटा साइंटिस्ट काम नहीं कर सकते, दोनों एक दूसरे के पर्याय हैं।

. सांख्यिकीविद् (Statistician)
सांख्यिकी यानी स्टेटिस्टिक्स का उपयोग करके डाटा को जुटाना और उसका एनालिसिस करके रिपोर्ट तैयार करनी होती है। इसमें अलग अलग प्रकार की सांख्यिकी से जुड़ी विधि और डिवाइस का उपयोग किया जाता है।

4 . बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर (Business Intelligence Developer)
इस पद पर काम करने वालों को डाटा सेट्स की स्टडी करनी होती है। इसकी मदद से बिजनेस का अंदाजा लगाना और संस्थान का रेवेन्यू बढ़ाना ही जिम्मेदारी होती है। इसके लिए डाटा माइनिंग यानी डाटा ढ़ूंढने की कला होनी जरूरी है।

5. यूजर एक्सपीरियंस रिसर्चर
इनका काम कंपनी के लिए यूजर्स का एक्सपीरियंस इकट्ठा करना होता है। इसी के आधार पर कंपनी अपने प्रोडक्ट्स को डिजाइन करती है और दूसरे क्षेत्रों को बेहतर बनाती है। यूजर्स के एक्सपीरियंस को इकट्ठा करने के बाद डाटा साइंस की मदद से ही जानकारी को समझने के लायक बनाया जाता है।

Elements of Data Science

प्रकृति में विशाल होने के कारण, डेटा साइंस के क्षेत्र को तीन मुख्य तत्वों, यानी बिजनेस इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और बिग डेटा में विभाजित किया जा सकता है। आइए इन तीन घटकों पर एक विस्तृत नज़र डालें।

Business Intelligence

जैसा कि प्रत्येक व्यवसाय संचालित करने के लिए कंप्यूटिंग तकनीकों का उपयोग कर रहा है, प्रत्येक संगठन प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन करता है। इस उत्पन्न डेटा के सावधानीपूर्वक विश्लेषण पर, डेटा वैज्ञानिक इसे विभिन्न ग्राफ और चार्ट में प्रस्तुत करते हैं। इसके बाद, यह प्रबंधन को आंकड़ों के प्रतिनिधित्व के आधार पर सर्वोत्तम व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है।

Machine Learning

गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल और एल्गोरिदम को शामिल करते हुए, मशीन लर्निंग को लगभग सभी व्यावसायिक संगठनों द्वारा मशीनों को दैनिक परिस्थितियों और प्रगति को समझने और प्रतिक्रिया करने के लिए तैयार करने के लिए अपनाया जाता है। डेटा साइंस के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के उपयोग के माध्यम से, एक मशीन ऐतिहासिक डेटा पैटर्न के आधार पर बाजारों या वित्तीय प्रणालियों में विभिन्न रुझानों की भविष्यवाणी कर सकती है।

Big Data

हर दिन इंटरनेट उपयोगकर्ताओं में घातीय वृद्धि के साथ, दर्शक या ग्राहक वीडियो, छवियों, लेखों, टिप्पणियों, आदेश आदि के रूप में असंख्य क्लिक उत्पन्न करते हैं। आम तौर पर, इन सभी गतिविधियों के परिणामस्वरूप असंरचित डेटा उत्पन्न होता है। डेटा वैज्ञानिक उस असंरचित डेटा को संरचित डेटा में बदलने के लिए ज़िम्मेदार हैं।

Eligibility Criteria

निम्नलिखित आपको Data Scientist Kaise Bane में इसके Eligibility Criteria के बारे में बताया जा रहा है, जो कि इस प्रकार है।

  • Physics, Chemistry और Maths के साथ Higher Secondary Education (12th Grade) यानी MPC subjects अनिवार्य हैं।
  • Computer Science, Physical Science, Mathematics, Mathematics and Computing, Statistics या Engineering में B.Tech or B.Eng की Degree।
  • DS, Mathematics या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में M.tech, MS or M.Eng डिग्री।

Data Scientist बनने के लिए Technical Skills 

एक अंतःविषय क्षेत्र होने के नाते, डेटा विज्ञान को न केवल एक या दो की आवश्यकता होती है, बल्कि कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में तकनीकी कौशल 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।

  • Python Coding: डेटा साइंस में पायथन सबसे उपयोगी कोडिंग भाषा है क्योंकि यह डेटा के खनन, मशीन लर्निंग या वेब स्क्रैपिंग के मॉडल विकसित करने में मदद करता है। डेटा के विभिन्न स्वरूपों को लेते हुए, पायथन आपको डेटासेट बनाने और खोजने में मदद कर सकता है और आपके कोड में SQL टेबल आयात कर सकता है।
  • R Programming: आर एक प्रोग्राम है, जो आम तौर पर डेटा विश्लेषण के लिए बनाया जाता है और सूचना प्रसंस्करण और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए सूत्र और तरीके प्रदान करता है।
  • Machine Learning and 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। डेटा साइंस के।
  • Hadoop Platform: जब डेटा की मात्रा बहुत अधिक होती है, तो यह सिस्टम की मेमोरी को पार कर सकता है और Hadoop प्लेटफ़ॉर्म डेटा वैज्ञानिकों को शेष डेटा को विभिन्न सर्वरों को भेजने या स्थानांतरित करने में मदद करता है। यह प्लेटफॉर्म डेटा फिल्ट्रेशन, डेटा सैंपलिंग और सारांशीकरण, एक्सप्लोरेशन आदि के लिए भी उपयोगी है।
  • SQL: स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (एसक्यूएल) एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा को जोड़ने, घटाने या निकालने के द्वारा डेटाबेस को संचार, एक्सेस और प्रबंधित करने में आपकी सहायता करती है। डेटा साइंटिस्ट को SQL में कुशल 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 Skills

  • Data Visualization
  • Apache Spark
  • Unstructured Data
  • Business Acumen
  • Communication and Persuasive skills
  • Data Wrangling
  • Algebra and Calculus
  • Statistics
  • Java
  • Unix
  • PHP

Roles & Responsibilities

शिक्षा पूरी करने और डेटा साइंस में आवश्यक तकनीकी कौशल हासिल करने के बाद, यहां कुछ सबसे सामान्य भूमिकाएं और जिम्मेदारियां दी गई हैं जिन्हें आप निभाएंगे:

  • statistical modeling, machine learning आदि में सभी उभरते उपकरणों और तकनीकों के साथ अप-टू-डेट रहना।
  • data को mine करें और उच्च-स्तरीय व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए एक परिकल्पना उत्पन्न करें।
  • Hadoop प्लेटफॉर्म का उपयोग करके बड़े डेटा सेट का विश्लेषण और मेरा विश्लेषण करें।
  • व्यावसायिक निर्णय लेने या उत्पादों और सेवाओं को बनाने के लिए आईटी प्रबंधकों, सांख्यिकीविदों, प्रोग्रामर और अन्य विशेषज्ञों के सहयोग से काम करें।
  • अधूरे dataset के साथ विभिन्न विश्लेषणात्मक समस्याओं को हल करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक विशेष रूप से सिलवाया एल्गोरिदम भी विकसित करते हैं।

Syllabus

Data Science के सिलेबस के बारे में जानना चाहते हैं? Data Science 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 पूरा डाटा साइंस सिलेबस है:

  • Introduction to data science
  • mathematical and statistical skills
  • tool learning
  • coding
  • algorithms used in machine Learning
  • statistical foundations for data science
  • data structures and algorithms
  • scientific computing
  • optimization techniques
  • data visualization
  • matrix computers
  • scholastic model
  • experimentation, evaluation and project deployment tools
  • predictive analysis and segmentation using clustering
  • applied mathematics and informatics
  • exploratory data analysis
  • business acumen and artificial intelligence

Data Scientist Course Fees

निम्नलिखित आपको data scientist kaise bane में data science course fees के बारे में बताया जा रहा है, जो इस प्रकार है।

CourseFees (Annual)
PG Diploma2,25,000 रूपये
Bachelors3,00,000 रूपये
Masters7,82,000 रूपये

Data Science Course in Hindi

चलिये अब जान लेते हैं कि Data Science में career बनने के लिए आप कौन- कौन से कोर्स कर सकते हैं। यहां पर हम आपको most popular course के बारे में बतायेंगे। जिनको complete करने के बाद आप इस field  में expert बन सकते हैं।

  • PG Diploma: बिजनेस एनालिटिक्स (PGDBA)- Post Graduate Diploma: Business Analytics (PGDBA)
  • post graduate program: डाटा साइंस (Post Graduate Program: Data Science)
  • post graduate diploma: डाटा साइंस (Post Graduate Diploma: Data Science)
  • post graduate program: डाटा साइंस एंड इंजीनियरिंग (PGP-DSE)-(Post Graduate Program: Data Science and Engineering )
  • MSc: बिजनेस एंड डाटा एनालिटिक्स (MSc: Business & Data Analytics)
  • पोस्ट ग्रेजुएशन प्रोग्राम: बिजनेस एनालिटिक्स (Post Graduation Program: Business Analytics)
  • PG डिप्लोमा: डाटा साइंस– अपग्रेड
  • MBA: डाटा साइंसेज एंड डाटा एनालिटिक्स (MBA: Data Sciences and Data Analytics)
  • ग्रेजुएट सर्टिफिकेट: बिग डाटा एंड विज्युअल एनालिटिक्स (Graduate Certificate: Big Data and Visual Analytics)
  • पोस्ट ग्रेजुएट डिप्लोमा: मैनेजमेंट (बिग डाटा एनालिटिक्स) Post Graduate Diploma: Management (Big Data Analytics)
  • PG प्रोग्राम: डाटा साइंस, बिजनेस एनालिटिक्स एंड बिग डाटा(Post Graduate Diploma: Management (Big Data Analytics)
  • PGDM – रिसर्च एंड बिजनेस एनालिटिक्स (PGDM – Research and Business Analytics)
  • BSc में एप्लाइड मेंथ B,sc In Applied Mathematics
  • program in data science, business analytics and big data
See also  कोडिंग कैसे सीखें

Top Global Recruiters

दैनिक आधार पर बड़ी मात्रा में डेटा के उत्पादन के साथ, व्यवसायों और बहुराष्ट्रीय कंपनियों में डेटा वैज्ञानिकों की विशेष मांग है। यहां डेटा साइंस पेशेवरों के शीर्ष अंतरराष्ट्रीय भर्तीकर्ता हैं।

  • Amazon
  • Microsoft
  • Deloitte
  • KPMG
  • Facebook
  • Google
  • Verizon
  • Apple
  • Walmart
  • Accenture
  • JP Morgan Chase

Career Scope

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 विभिन्न अन्य जॉब प्रोफाइल का विकल्प चुन सकते हैं।

Data Analyst

एक डेटा विश्लेषक डेटासेट को एक उपयोगी संरचना में बदलने के लिए जिम्मेदार होता है, जैसे कि प्रस्तुतियाँ, रिपोर्ट, ग्राफ़, आदि। ये वे हैं जो किसी व्यवसाय के उद्देश्यों को समर्थन और प्रभावित करने के लिए statistical डेटा को इकट्ठा, परिष्कृत, प्रदर्शन और विश्लेषण करते हैं। व्यवसाय के organisational चार्ट में एक प्रवेश स्तर की स्थिति होने के नाते, एक डेटा विश्लेषक को python, R, C, C ++, HTML, SQL, Machine Learning, Excel, Probability और Statistics में गहरा ज्ञान होना चाहिए। वे व्यवसाय में विभिन्न विभागों और विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम करते हैं और डेटा के अनुपालन में प्रमुख व्यावसायिक जोखिमों और प्रदर्शन की पहचान करते हैं और उन्हें एक सरल और legible प्रारूप में परिवर्तित करते हैं।

Business Analyst

हालांकि एक व्यापार विश्लेषक डेटा विज्ञान में अपने अन्य counterparts की तुलना में तकनीकी रूप से कम skilled है, फिर भी उन्हें सभी commercial procedures  का एक मजबूत ज्ञान है और एक ठोस व्यावसायिक खुफिया जानकारी है। IT और Business Administration के बीच एक सांठगांठ के रूप में कार्य करते हुए, एक व्यापार विश्लेषक विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल और डेटा मॉडलिंग के माध्यम से बुनियादी डेटा को processed  करने के लिए जिम्मेदार है। 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, statistics , गणित, Business Administration , अर्थशास्त्र, वित्त या अन्य संबंधित क्षेत्रों में एक मजबूत शैक्षिक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होगी।

Ummeed h ki class aapko pasand aa rahi hogi to bane rahiye class me our sikte rahiye to jante h

Data Engineer

Python, SQL, R, Java, Ruby, MATLAB, Hive, Pig, SAS, आदि जैसी कोडिंग भाषाओं में कुशल, डेटा इंजीनियर सूचना या डेटा के बड़े हिस्से का डिजाइन, निर्माण और प्रबंधन करते हैं। यह डेटा साइंस में सबसे असाधारण करियर में से एक है, क्योंकि डेटा इंजीनियर हार्डवेयर सिस्टम पर ध्यान केंद्रित करता है जो किसी व्यवसाय की डेटा गतिविधियों को सुविधाजनक बनाता है। वे एक architecture विकसित करने के लिए जिम्मेदार हैं जो डेटा को इस तरह से process और विश्लेषण करने में मदद करता है जो एक business organization के लिए सबसे उपयुक्त है। डेटा साइंस के क्षेत्र में एक advanced 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।

डेटा 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:

  • Marketing Analyst
  • Data Architect
  • Data and Analytics Manager
  • Statistician
  • Machine Learning Engineer
  • Database Administrator
  • Data Mining Specialist

Data Scientist Salary in India

Data Scientist  में Salary काफी high होती है। इसके अंदर शुरुआत के समय में salary 6,00,000 से 10,00,000 रुपए प्रति वर्ष मिलती है।

  • जैसे जैसे आपको Data scientist के अंदर experience होता रहेगा वैसे वैसे आपकी Salary बढ़ती जाएगी।
  • धीरे-धीरे अच्छा अनुभव होने के बाद आप इस field के अंदर  करोड़ों रुपयों की Salary के package भी पा सकते हैं।
  • भारत के अंदर Data Scientist average 8,50,000 रुपए सालाना तक कमाते हैं।
  • विदेश के अंदर Data Scientist की काफी ज्यादा सैलरी मिलती है।

Skills for Data Scientist Career

  • statics and mathematics,
  • programming statistics,
  • data visualization
  • data wrangling
  • machine learning
  • linear algebra
  • data analysis
  • data management
  • data mining
  • programming
  • जिस software को काम में लाए जा रहें है उनमें भी अच्छी पकड़ होनी चाहिए।

Data Science Course करने के बाद इन पदों पर कर सकते हैं जॉब

  • Data scientist
  • Data analyst
  • Business analyst
  • Data analyst manager
  • Data architect
  • Data administrator
  • Business intelligence manager

Best college for Data scientists

  • International Institute of Information Technology Bangalore
  • IIT Delhi
  • IIT Hyderabad
  • Indian Institute of Science Bangalore
  • IIT Calcutta
  • IIT Madras
  • Ahmedabad University
  • IIM Calcutta
  • Goa Institute of Management
  • SP Jain School of Global Management Data Science
  • Symbiosis Institute, Pune
  • Great Learning Mumbai
  • International Institute of Digital Technology Andhra Pradesh
  • Manipal Pro Learn

Institute for Data Scientists

  • Indian Statistical Institute, Kolkata
  • Indian Institute of Management, Ranchi
  • Indian Institute of Science, Bangalore
  • International School of Business, Hyderabad
  • Indian Institute of Technology, Mumbai
  • Indian Institute of Technology, Kharagpur

Data Science Online Learning Platform

  • Simplilearn
  • UPgrad
  • Udemy
  • Coursera
  • Edureka
  • Linkedin Learning
  • Experfy

Data Science Demand in Companies

  • 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

FAQ (common questions)

Data Science को आगे बढ़ाने के लिए पात्रता मानदंड क्या हैं?

Data Science 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।

Data Science 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 स्नातक की डिग्री या परास्नातक जैसे एक स्थापित कार्यक्रम को Data Science या संबंधित क्षेत्र में आगे बढ़ाया जाए।

क्या Data Science के लिए मैथ्स जरूरी है?

मैथ्स की कुछ मूलभूत अवधारणाओं जैसे बीजगणित, कलन और सांख्यिकी का ज्ञान Data Science के लिए आवश्यक हो सकता है लेकिन मैथ्स में बैकग्राउंड होना अनिवार्य नहीं है। 

क्या Data Science के लिए Coding की आवश्यकता है?

भावी छात्र के लिए C ++, जावा, पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का विचार होना महत्वपूर्ण है क्योंकि कोडिंग डेटा विज्ञान का एक महत्वपूर्ण पहलू है।

यदि आप इसमें डुबकी लगाने का निर्णय लेते हैं, तो Data Scientist Kaise Bane का क्षेत्र एक अभूतपूर्व दर से बढ़ रहा है और आगे बढ़ने की बहुत गुंजाइश है। जबकि हमने आपको इस बात की जानकारी दी है कि आपके लिए यह क्षेत्र क्या है, Data Scientist का सिलेबस अलग-अलग कॉलेजों में भिन्न हो सकता है, भले ही मूल विषय समान हों।

मै उम्मीद करता हू की आप लोग ko ye class अच्छे से समझ गए होंगे | अगर आप कोई भी Application या Software बनाने चाहते है तो ये आपको data science अवश्य सीखना चाहिए |

Class dekh ne ke liye appka dhanaywad. Milte hai agali class me. Umeed hai app class ka project zarur pura kare ge.

Thank you

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