Data Science Kya Hai | Data Scientist Salary | Data Science Course

0
Data Science Kya hai ?
Data Science Kya hai ?

Hello, दोस्तों हम आपके लिए लेकर आये है एक नया Topic जिसका नाम तो आपने सुना होगा लेकिन इसको ज्यादा अच्छे से आप में से कम ही लोग जानते होंगे Data science kya hai?. ये 21वी सदी का बेहद इम्पोर्टेन्ट टॉपिक है.

जी हां दोस्तों हम डेटा साइंस(Data Science) की बात कर रहे है. Data Science Kya Hota Hai? पूरी दुनिया आज की सदी में हर 48 घंटों में इतना डाटा Produce कर रही है जो वो पिछले 15 सालो में नहीं हुआ. डाटा(Data) आने वाली समय में दुनिया पर राज़ करेगा. जिस कंपनी के पास डाटा होगा वही राज़ करेगी. ये सब इतना ज्यादा इंटरनेट क्रांति के बाद से हुआ है.

Smart Phone का बेहद ज्यादा इस्तेमाल, इंटरनेट ऑफ थिंग्स(IOT) का आविष्कार और डिजिटल मीडिया की उपस्थिति ने जैसे बाढ़ ला दी है डाटा की. इसलिए इतने सारे डाटा को हैंडल करना असंभव न हो इसके लिए डाटा साइंटिस्ट जैसे महारथी की जरूरत आज 21वी सदी में अच्छी खासी है. इसलिए दोस्तों आपको data Science Kya Hai और डाटा साइंस किसे कहते है के बारे आपको हिंदी में सरल तरीके से समझाना बहुत जरूरी है.

तो आइये दोस्तों हम विस्तार से आपको डेटा साइंस क्या होता है, उसमे क्या करियर है, कितनी सैलरी होती है, क्या अंदर के डोमेन्स होते है, इससे रिलेटेड इंस्टीटूट्स के बारे में बताते है.

What is Data Science in Hindi? Data Science Meaning in Hindi

Data Science दो शब्दों से मिलकर बना है डाटा मतलब के हर मिनट पैदा होने वाली जानकारी जो की सही तरीके की सूचना के रूप में नहीं है. जिसको की Extract करने की जरूरत है. ये Unstructured(असंरचित) और Assorted(मिश्रित) रूप में उपलब्ध है. ऐसी सूचना को संभालना कठिन होता है. ऐसी जानकारी को सही तरह से Extract करने के तरीके को ही डाटा साइंस कहते है.

सूचना जब तक समझने योग्य न हो तब तक उसका कोई लाभ नहीं हो सकता है. और इसी पहेली को हल करने के लिए Data Science की जरूरत है. 

Data Science के अन्दर कही सारी डोमेन्स आते है जैसे की Data Analysis, Data Visualization, Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence और भी बहुत कुछ.

data science kya hai in hindi

हमने ये तो जाना के Data Science Kya hai अब हम ये जानते है के इतने जटिल और बड़े डाटा के लिए हमे बड़े Storage की भी जरुरत होगी. तो ऐसे कौन से स्टोरेज है जिसे इतना व्यापक डाटा स्टोर किया जा सकता है. डाटा अनगिनत होता जा रहा है दिन ब दिन, और Technology के इस दौर में डाटा बहुत जरूरी है किसी भी कंपनी के लिए. हर Organization Profit कमाने के लिए नए, जानकारी से भरपूर डाटा चाहता है.

डाटा एक्सट्रैक्ट की मदद से डाटा में से जो भी मिलावट होती है उसको निकाल के डाटा को मीनिंगफुल फॉर्म में बना दिया जाता है. जिसका उपयोग में लिया जा सकता है. उसके ही आधार पर कुशल Analysis किया जाता है जो किसी भी बड़ी/छोटी कंपनी के लिए बहुत जरुरी है. जेसे-जेसे लोग इन्टरनेट पर अपनी Presence बढ़ाने लगे है, और उपभोग ज्यादा करने लगे है. वैसे वैसे ही उसको जानकारी में भुनाने में हमारे Data Scientist ने जैसे मशीन में दिमाग ही डाल दिया हो. लोगों के ऑनलाइन प्रजेंस की हर एक जानकारी का डाटा फिर उसके हिसाब से अनुमान में उसको तब्दील करना ये सब आज Machine Learning जो की डाटा साइंस का ही एक भाग है की मदद से पॉसिबल हुआ है.

For example 1: Weather Forecast या मौसम का अनुमान लगाना आपने सुना होगा. ये कोई नयी चीज़ नहीं है. पहले भी मौसम का अनुमान लगाया जाता था सैटेलाइट की मदद से. लेकिन फिर भी बिलकुल सटीक अनुमान लगाना पॉसिबल नहीं हुआ था. डाटा साइंस की मदद से मौसम का सटीक अनुमान लगाया जा सकता है. Ship, एयरक्राफ्ट, रडार और सॅटॅलाइट जैसे डिफरेंट सोर्स से डाटा लेकर मौसम का अनुमान लगाया जाता है. बल्कि इसी तरह डाटा हमें आने वाले नेचुरल डिजास्टर से भी बचाता है.

For example 2: Self Driving Car या स्वचालित कार, क्या आपने कभी सोचा है कार के पास अपना खुद का दिमाग होता है जिससे वह खुद भी खुद चलने लायक हो जाये. की कार के अंदर दिमाग आया और कैसे वो सटीक तरह से चलने लगी.

दोस्तों फ़िलहाल हम इसकी ज्यादा डेप्थ में नहीं जाएंगे लेकिन ये सब पॉसिबल डाटा साइंस और मशीन लर्निंग की वजह से पॉसिबल हुआ है. कार के अंदर सेंसर्स, कैमरा, राडार, लेज़र जैसे और भी उपकरण लगे होते है जिसकी मदद से. इन सबकी वजह से और इसमें मशीन लर्निंग को मिलकर कार खुद से डिसीजन लेने में सक्षम बन जाती है. ऐसे ही कहीं सारे Application में डाटा साइंस का किसी न किसी रूप में इस्तेमाल किया जाता है.

तो दोस्तों आपको डेटा साइंस क्या होता है इसका पता चल गया है अब जानते है इसमें इंटरेस्टेड लोग कैसे करियर बनाये और उन्हें कौन सी स्किल्स को सीखने की आवश्यकता होगी.

Data Science kya hai | Data science में करियर कैसे बनाये? कोनसी skills की आवश्यकता है?

data science kya hota hai

अगर हम स्टैट्स पर ध्यान दे तो डाटा साइंटिस्ट्स की list ज़्यदातर अच्छे एजुकेशन प्राप्त लोगो से भरी हुई है,जैसा की हम ऊपर दिए इमेज में देख पा रहे है. लेकिन इसका ये हरगिज़ मतलब नही की किसी और फील्ड का इंसान इस फील्ड में नहीं जा सकता है. लेकिन आपको उसके लिए पूरी तरह से ये जानने की आवश्यकता है के आपको क्या क्या सीखना होगा और कैसे जिससे आप इस बेहद रोमांचक फील्ड में शामिल हो सके.

किसी भी डेटा साइंटिस्ट के पास नॉलेज का भंडार होता है, एक दिन की बात नहीं है डेटा साइंटिस्ट बनना. डेटा के इसी अथाह भंडार को ‘Big Data’ का नाम दिया गया है जिसकी शुरुआत 2008 में हुई थी.

Data Science Kise kahte

एक डाटा साइंटिस्ट को बिग डाटा से डील करना होता है, जिससे उसका डाटा को विघटन करने के लिए कहीं सारी चीजों की नॉलेज होना जरूरी है. डाटा साइंस Main Root है इसके और डाटा एनालिसिस, डाटा माइनिंग, डाटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और स्टेटिस्टिक्स की बहुत आवश्यकता होती है.

इन सबके साथ ही हमे कुछ Programming Languages को भी सीखना जरुरी होगा. तो आइये विस्तार से जानते है ऐसे ही Languages के बारे में और कैसे उनकी जरूरत होती है ये भी जानते है.

  1. Python: Python सबसे इम्पोर्टेन्ट प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज में से एक है डेटा साइंस के लिए. डाटा को एक्सट्रैक्ट करने का जो काम होता है उसके लिए python का इस्तेमाल होता है. 45% तक कम्पनीज डाटा को Sort करने के लिए Python का उसे करती है. आप Python यूज़ करके डटसेट्स को बना सकते है, नए Datasets Google से निकाल के उनकी Ambiguity हटा सकते है, simple टेबल बना सकते है Easily. Data Analytics के लिए Python सबसे जरूरी Language है. 
  1. R-programming: Data science को सीखने के लिए आपको किसी भी एक Analytical लैंग्वेज सीखने की जरूरत होगी. के लिए आपकी Statistics पर अच्छी पकड़ होनी अनिवार्य है और उसको और अच्छे से समझने के लिए हमे ऐसी Data Science लैंग्वेज की जरुरत है जो इसी एनालिटिक्स को सिंपल तरीके से समझा पाए. Data visualization ke liye R- programing बेहद जरूरी है, लगभग 40% तक कम्पनीज इसका यूज़ करती है. इसको सीखने के लिए आप किसी भी Online R- Programming से रिलेटेड कोर्स को कर सकते है और साथ ही इसमें सर्टिफिकेट भी पा सकते है.
  1. Apache Hadoop: तीसरी सबसे जरुरी कोई चीज़ है तोह वो है डाटा को स्टोर करना. डाटा एनालिसिस करने के बाद जो sort किया हुआ डेटा मिलता है उसको कैसे और किधर स्टोर करें इस समस्या को Hadoop ने पूरी तरह से Solve कर दिया है. क्राफ्डफ्लॉवर की रिसर्च के हिसाब से 50% रेटिंग के साथ Apache Hadoop दूसरी सबसे उपयोगी स्किल है. इसके साथ ही Hive, Pig का यूज़ किया जाता है, ये तीनो साथमे यूज़ किये जाते है. डाटा को अलग अलग Server पर कैसे हैंडल करना है उसके लिए Hadoop काम में आता है.
  1. SQL Database: SQL एक सरल और बेहद उपयोगी स्किल है जिसका इस्तेमाल काफी लम्बे समय से डाटा को सॉर्ट करने के लिए किया जा रहा है. जैसे डाटा को कैसे Modify करना है, कैसे ऐड करते है, कैसे डिलीट करते है, etc और भी कोनसे तरीके है डेटा को एक्सट्रैक्ट करने के लिए. SQL का पूरा नाम Sequel Query Language है. सकल किसी भी डेटा साइंटिस्ट को अपनी स्किल्स को और अच्छी तरह से उसे करने के लिए बेहद जरूरी है. इससे आपकी Relational Database पर पकड़ भी मज़बूत होगी जो किसी भी Data Scientist के लिए जरुरी है.

तो दोस्तों आपने ऊपर देखा के टॉप 4 ऐसे कौन से स्किल है जो डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपके लिए 100% जरुरी है. इसके साथ ही आपको Statistics की नॉलेज होना भी बहुत जरूरी है.

एक अच्छे और सटीक डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको स्टैट्स, प्रोग्रामिंग, एनालिटिक्स, बिज़नेस स्किल्स इनसारे Combine पैकेज की जरुरत है. यू तो आप जेसे जेसे इस Field  में आगे बढ़ेंगे आपको आयी नयी स्किल्स से खुदको पारंगत करना होगा समय

समय पे. लेकिन हमारे कहे अनुसार अगर आपने ये चारों स्किल्स पर Command करली आप चाहे तो Python और R में से किसी एक पर जा सकते है, तो आप जरूर से एक अच्छे डेटा साइंटिस्ट बनने में कामयाब हो पाएंगे.

आइये दोस्तों अब हम जानते है के इन स्किल्स को किधर से सीखा जाए और उनको देखने में हमें कितना समय और पैसों की आवश्यकता होती है, और हां इनको सीखने के बाद हम as a Fresher कितने पैसे कमाने लायक बन सकते है. 

दोस्तों यहाँ हम आपको एक बात बताना चाहे है के डाटा साइंस को जानने का Craze लोगो को बहुत है लेकिन इसको सीखने थोड़ा

जटिल और टाइम टेकिंग होता है. लेकिन हां ये तय है के अगर आप एक बार इसको अच्छे से समझ गए तो फर आपको पीछे मुड़कर कुछ भी नहीं देखना पड़ेगा.

Tip: Github, Pluralsight, Kaggle, ये सब बहुत अच्छे प्लेटफार्म है डेटा साइंस की प्रैक्टिस करने के लिए. इनपे आपको बहुत सारा Free Datasets मिल जायेगा जिससे आप अपना खुद का प्रोजेक्ट बना सकते है. नीचे बताते है कि सीखना किधर से है.

Data science के लिए Best Courses कोनसे है? कोनसे Best Online/Offline Institutes है Data Science सीखने के लिए?

Data Science Kya Hai

ऊपर दी हुई इमेज से आप आसानी से डाटा साइंस के लिए कोर्सेज सीख सकते है. कुछ Free है कुछ Paid है जो सर्टिफिकेट भी उपलब्ध करवाते है. दो आप अपनी पसंद से इनमे से किसी भी कोर्सेज को तरय कर सकते है. और हां Paid कोर्सेज आपको फ्री डेमो वीडियो भी दिखाती है जिससे आप उनके कोर्सेज को सही से जानकारी पा सके.

Glassdoor के अनुसार किये गए सर्वे में Top Companies  हम आपको बताते है जो Data Scientist को बहुत अच्छी सैलरी मुहैया करवाती है.

  • Accenture- 495K/P.A
  • TCS- 450K/P.A
  • Ey (Ernst and Young)- 413K/P.A
  • Amazon -400k/P.A
  • Hsbc – 683k/P.A
  • Genpact – 350k/P.A
  • Capgemini – 311k/P.A

इसके अलावा आपको जितने सालों का अनुभव है उतना ही आपकी सैलरी के बढ़ने के Chances होंगे.

Data Science Kya Hai
Image Source – PayScale

Future scope of data science:

आपको विस्तार से डाटा साइंस की जानकारी देने की कोशिश हमने की है. अभी भी आपको कोई डाउट है तो फ़िक्र मत करिए हम आपको ऐसे Strong Source बताने जा रहे है जो आपको Data Scientist बनने के लिए प्रेरित करेगा.

  • सबसे इम्पोर्टेन्ट बात ये 21स्वी सदी की सबसे जरूरी स्किल्स और Trending में शामिल है.
  • एक अनुमान के हिसाब से 2021 से 2026 के बीच में लगभग 11 मिलियन जॉब्स की संभावनाएं डाटा साइंस में आने वाली है.
  1. ये One ऑफ़ थे हाइली Paid प्रोफेशंस में से एक है.
  2. Data science एक Parent Field है . इसकी Child Fields कहीं सारे है.Like Data Engineering, Data Mining, Data Analytics, Data Visualization, Statistical Analysis और भी बहुत सारी. आप किसी भी एक Field में अपनी पसंद से स्किल्स सीख सकते है और आगे बढ़ सकते है.
  3. जैसा की हमने आपको बताया है कि डेटा साइंस अनुमान को सटीक तरह से जानने और समझने में हमारी मदद करता है. इसका सबसे बड़ा फायदा प्रोडक्ट्स की क्वालिटी में होता है. ये कस्टमर का एक्सपीरियंस कही गुना बढ़ा देता है.
  4. इसके कहीं सारे Applications है. जैसे Healthcare Sector, Self Driving Automobiles, Finance, Manufacturing, Banking, Restaurants, etc. 

Conclusion:

हमे ये जानकार बेहद ख़ुशी है दोस्तों के आपने हमारी महारत को विस्तार से पढ़ा और समझा. हमे पूरी उम्मीद है के ये ब्लॉग आपको भी बेहद रोचक लगा होगा. 2012 से लगभग 650% की Growth के साथ डाटा साइंस बहुत ही आगे जाने की तैयारी है. अगर आप फ्रेशर है तब भी आपकी शुरुआती income 5 लाख per annul से अच्छा एक्सपीरियंस होने पर 17 लाख तक पहुँच सकते है.

आपने Data science की असीम दुनिया में आगे बढ़ने का इरादा इस ब्लॉग को पढ़के जरुर बनाया होगा. हमने इस ब्लॉग में ये जाना के Data Science kya hai और डाटा साइंस किसे कहते है| वो भी हिंदी में. Data Science कैसे बना जाता है, उसके लिए क्या Courses या Certifications की जरूरत है. Data Science के अंदर कौन कौन सी स्किल्स आती है और उसको किधर से सीखा जा सकता है.

Data Science बेहद रोचक फील्ड है इसमें संभावनाएं अपार है. आप भी इसमें शामिल हो जाइये हमारे साथ, हम Data Science से रिलेटेड ऐसे ही ब्लॉग्स और इसके अंदर की पूरी जानकारी आपके लिए आगे आने वाले ब्लॉग में लेके आएंगे.

आपको ये Blog अच्छा लगा हो तो इससे दूसरे हिंदी में ब्लॉग पसंद करने वाले लोगों तक पहुंचाए. कोई भी सवाल इससे अलग हो तो उसके लिए आप नीचे दिए कमेंट बॉक्स में पूछ सकते है. इसे ज्यादा से ज्यादा लोगो तक शेयर करे और हमें सब्सक्राइब करे. धन्यवाद

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here