what is data science in hindi

आज के डिजिटल युग में डाटा एक बहुत ही महंगी संपत्ति बन चुका है जोकि नए विचार, आइडिया प्रदान करने और बिजनेस की ग्रोथ को ऊपर तक ले जाने में मदद करता है| आज सोशल मीडिया का जमाना है आज बच्चे बच्चे के हाथ में मोबाइल है आज सोशल मीडिया एप्स जैसे कि फेसबुक, व्हाट्सएप ,इंस्टाग्राम, टि्वटर और भी बहुत सारे ऐप्स हैं जिनको यूज़ करके हम अपनी रोजमर्रा की जिंदगी में शामिल करते हैं| आज इतने सारे बड़े-बड़े ऐप, website, software आदि को यूज करने के कारण हम 1 सेकंड में कितना डाटा प्रोसेस करते हैं इसका हमें अंदाजा भी नहीं है|

आज सबके हाथ में डिजिटल स्मार्टफोंस ,कंप्यूटर ,लैपटॉप आदि होने के कारण हर कोई सोशल मीडिया और अपने आसपास के लोगों के साथ साथ दूरदराज और देश-विदश के लोगों से भी कनेक्ट है| आज हम जितने भी एप्स, सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल करते हैं इसकी हर एक जानकारी हमारे गूगल बाबा के पास रहती है वह हमारे द्वारा क्रिएट किए गए डाटा को यूज़ करके उस पर डाटा साइंस की कुछ एल्गोरिदम को अप्लाई करके डाटा को एनालाइज करता है और उस डाटा से कुछ जरूरी इनसाइट्स निकलता है जो उनके बिजनेस के लिए मददगार साबित होता है|

डाटा साइंस वह क्षेत्र है जो डाटा की ताकत का उपयोग करके महत्वपूर्ण इनसाइट्स निकालता है और उससे अपने बिजनेस की ग्रोथ को और ऊपर तक ले जा सकता है

आज के इस मशहूर आर्टिकल में हम डाटा साइंस के विभिन्न तत्वों को सरल भाषा में समझेंगे और डाटा साइंस की मांग और विभिन्न क्षेत्रों में इसके प्रभाव पर प्रकाश डालेंगे| तो इसीलिए आर्टिकल को पूरा अंत तक पढ़े जिससे आपको अच्छी तरह से समझ में आ जाए की डेटा साइंस क्या है ? डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें ? डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या करे ? what is data science in hindi इसीलिए आर्टिकल को पूरा लास्ट तक पढ़ें|

डाटा साइंस क्या है ? (what is data science in hindi)

डाटा साइंस एक मॉडर्न टेक्नोलॉजी है जो कि गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान को एकत्र करके स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डाटा से नॉलेज और इनसाइट्स निकालने में सहयोग प्रदान करता है| इसमें डाटा को collect, manage, process और analysis किया जाता है जोकि एक सही निर्णय लेने और कठिन समस्याओं का समाधान निकालने में हमारी मदद करता है|

डाटा साइंस प्रक्रिया (data science process) :

डाटा साइंस में unstructured डाटा का उपयोग करके उसमें कुछ प्रोसेस करके उससे कुछ जरूरी इनसाइट्स निकाली जाती हैं, इस प्रक्रिया में कई  चरण शामिल होते हैं :

Data Collection  : data scientists विभिन्न स्रोतों से डाटा इकट्ठा करते हैं जैसे कि डेटाबेस, वेबसाइट, सेंसर या सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और इकट्ठा किया गया डाटा संख्यात्मक, शाब्दिक या विजुअल रूप में हो सकता है|

Data Cleaning : इकट्ठा किया गया डाटा कमियों और गलतियों से भरा होता है इसके लिए डाटा को क्लीन किया जाता है|

Data Analysis : इस स्टेज में डाटा साइंटिस्ट विजुअल तरीके से डाटा का परीक्षण करते हैं| डाटा के बीच बन रही पैटर्न, रिलेशन को पहचानता है डाटा एनालिसिस डाटा की विशेषताओं को पहचानने में मदद करता है, insights को create करता है|

Data Modelling और Algorithm : डाटा साइंटिस्ट गणित और सांख्यिकी साथ ही साथ मशीन लर्निंग algorithm का उपयोग करते हैं जो संकेतों को स्पष्ट करने या डाटा को श्रेणियों में विभक्त करने के लिए उपयोग किए जाते हैं | यह मॉडल पिछले डेटा पर आधारित है होते हैं और नए डाटा में छिपे हुए पैटर्न और भविष्यवाणियों को प्रकट करने के लिए इस्तेमाल किए जाते हैं|

मॉडल मूल्यांकन : मॉडल बनाने के बाद मॉडल को अच्छी तरीके से चेक किया जाता है कि वह जिस कार्य के लिए बनाया गया है उस कार्य को पूर्ण स्पष्टता के साथ कर पाता है या नहीं|

सुधार और विकास : मॉडल को अच्छी तरीके से चेक करने के बाद यदि उसमें कुछ कमी है तो उसमें सुधार किए जाते हैं और जब नया डाटा उपलब्ध होता है तब भी मॉडल को अपडेट, उसमें सुधार और विकास किए जाते हैं| ताकि नए डाटा के लिए भी उसकी परफॉर्मेंस में सुधार हो सके और स्पष्ट और सटीक prediction करे| सुधार और विकास, मॉडल की सटीकता और स्पष्टता बनाए रखने में मदद करता है|

डाटा साइंस के क्या उपयोग हैं (use of data science) :

डाटा साइंस के आज विभिन्न क्षेत्रों में बहुत सारे उपयोग होते हैं कुछ महत्वपूर्ण उदाहरण इस प्रकार है :

Business Analytics :

ई-कॉमर्स या बिजनेस में डाटा साइंस का उपयोग ग्राहकों के व्यवहार और बाजार के ट्रेंड को समझने के लिए किया जाता है डाटा साइंटिस्ट डाटा का विश्लेषण करके ग्राहकों की पसंद उनके व्यवहार और खरीदारी पैटर्न को समझते हैं और इससे व्यापारी ग्राहकों के लिए उनके पसंद की सुविधाओं को उनके सामने रख सकते हैं और यह समझ सकते हैं कि वह किस प्रकार से अपने बिजनेस को बढ़ावा दें|

चिकित्सा और स्वास्थ्य :

डाटा साइंस चिकित्सा अनुसंधान, रोगी के रोगों के विश्लेषण उपचार की सही योजना बनाने और रोगियों के परिणाम की अनुमति देने के लिए भी किया जाता है| डाटा साइंटिस्ट इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड, मेडिकल टेस्ट और genomes के डाटा का अध्ययन करके रोगों के पीछे के कारण उनके प्रभाव और उपचार के समय होने वाले परिवर्तन को समझते हैं इससे स्वास्थ्य सेवाओं को सुधारा जा सकता है और रोगियों को ठीक करके उनके जीवन को भी बचाया जा सकता है|

वित्त और बीमा :

वित्त और बीमा के क्षेत्र में डाटा साइंस का उपयोग रिस्क का प्रबंधन खतरा और नुकसान का पता लगाना और निवेश को सुधारने के लिए किया जा सकता है| डाटा साइंटिस्ट वित्तीय और रिस्क का विश्लेषण करके महत्वपूर्ण पैटर्न को पहचानते हैं और निवेश करने के लिए सही रास्ता प्रदान करते हैं इससे व्यक्तिगत बचत निवेश प्रबंधन और बीमा योजनाओं में सुधार किया जा सकता है|

Social media Analysis :

सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर मौजूद डाटा साइंस के उपयोग से यूजर्स के व्यवहार, रुचि और विचार को समझा जा सकता है| डाटा साइंटिस्ट सोशल मीडिया पोस्ट, लाइक, शेयर और कमेंट के माध्यम से लोगों के मनोभाव और उनकी रुचियों को समझने की कोशिश करते हैं जिससे उन विषयों पर निर्णय लेने की जानकारी प्राप्त होती है|

पर्यावरण विज्ञान :

डाटा साइंस पर्यावरण विज्ञान में भी बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है| डाटा साइंटिस्ट मौसम और हवा की प्रकृति और वातावरण डाटा का विश्लेषण करके प्रखंड में होने वाले परिवर्तन को समझ सकते हैं इससे प्राकृतिक आपदा प्रबंधन जल संरक्षण और वातावरण सुधार में सहयोग मिलता है| डाटा साइंस के कारण ही बता पाना संभव है कि कब भूकंप, तूफान और वर्षा होनी है|

डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें (डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या करे ) :

वैसे तो डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए बहुत मेहनत करने की जरूरत होती है लेकिन कुछ भी असंभव नहीं है आप नीचे दिए गए इन निम्न स्टेप्स को फॉलो करके एक दिन सफल डाटा साइंटिस्ट अवश्य बन सकते हैं :

• शिक्षा प्राप्त करें : डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको कम से कम एक ग्रेजुएशन डिग्री तो जरूर लेना चाहिए शिक्षा के दौरान गणित सांख्यिकी कंप्यूटर विज्ञान और डाटा एनालिसिस जैसे सब्जेक्ट पर ध्यान देना फायदेमंद साबित होगा| अगर आप higher studies करना चाहते हैं तो मास्टर डिग्री जैसे कि M.Tech, MCA, MSC, MBA, etc या PhD in data science, statistics या संबंधित फील्ड में स्पेशलाइजेशन कर सकते हैं|
• Programming languages और Statistical कांसेप्ट सीखें : डाटा साइंटिस्ट के रूप में काम करने के लिए आपको प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसे python, R, SQL और MATLAB में महारत हासिल करनी होगी इसके अलावा आपको statistical concept, machine learning algorithms, data visualisation और data manipulation तकनीकों को सीखना होगा|
• प्रयोगशाला कार्यक्रम और सर्टिफिकेशन : आपको डाटा साइंस के क्षेत्र में सहयोग करने वाले प्रयोगशाला कार्यक्रमों में भाग लेना चाहिए और डाटा साइंस में सर्टिफिकेशन भी प्राप्त करना चाहिए| इन कार्यक्रमों में आपको अपनी आकांक्षाओं को पूरी करने का मौका मिलेगा और साथ ही साथ आप अपने पर्सनल प्रोजेक्ट्स पर काम करके एक्सपीरियंस भी प्राप्त कर सकते हैं|
• पर्सनल प्रोजेक्ट्स और पोर्टफोलियो बनाएं : डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको अपने पर्सनल प्रोजेक्ट्स और पोर्टफोलियो को तैयार करना बहुत ज्यादा जरूरी है| आप अपने खुद के data analysis और machine learning प्रोजेक्ट्स पर काम कर सकते हैं जिससे आपकी स्किल्स, एक्सपीरियंस और आपके resume पर इसका अच्छा प्रभाव पड़ेगा|
• Experience और Internship लें : डाटा साइंस के क्षेत्र में अनुभव प्राप्त करने के लिए आप इंटर्नशिप, पर्सनल रिसर्च प्रोजेक्ट या पर्सनल एक्सपीरियंस में हिस्सा ले सकते हैं इससे आपको एक अच्छा एक्सपीरियंस मिलेगा और आप इंडस्ट्री में समझदारी प्राप्त कर सकते हैं|
• प्रशिक्षण और सुधार करते रहें : data science एक बहुत ही बड़ी फील्ड है इसमें नई-नई तकनीकों टूल्स और प्रक्रियाओं का नियमित रूप से अध्ययन करते रहना बहुत ही ज्यादा जरूरी है| आप ऑनलाइन कोर्सेज, वेबीनार ,कॉन्फ्रेंसेस और वर्कशॉप में हिस्सा लेकर अपने नॉलेज को और भी बढ़ा सकते हैं|
• Teamwork : डाटा साइंस में काम करते समय टीमवर्क एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है आपमें समय पर प्रॉब्लम का सॉल्यूशन निकाल पाने की क्षमता होनी चाहिए और साथ ही साथ दूसरे टीम मेंबर्स के साथ सही तरह से कम्युनिकेट करने की योग्यता भी होनी चाहिए|

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए कोर्स

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको कम से कम एक ग्रेजुएशन डिग्री तो जरूर लेना चाहिए| शिक्षा के दौरान गणित, सांख्यिकी ,कंप्यूटर विज्ञान और डाटा एनालिसिस जैसे सब्जेक्ट पर ध्यान देना फायदेमंद साबित होगा| अगर आप higher studies करना चाहते हैं तो मास्टर डिग्री जैसे कि M.Tech, MCA, MSC, MBA, etc या PhD in data science, statistics या संबंधित फील्ड में स्पेशलाइजेशन कर सकते हैं|

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए योग्यता (Data science qualification)

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको निम्नलिखित योग्यताओं की आवश्यकता होती है :

• गणित और सांख्यिकी का ज्ञान : डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको mathematics और statistics में strong foundation होना जरूरी है| आपको गणित की बेसिक कॉन्सेप्ट, linear algebra, calculas, probability और statistical कॉन्सेप्ट के साथ परिचित होना चाहिए|
• प्रोग्रामिंग और डाटा एनालिसिस का ज्ञान : डाटा साइंटिस्ट के रूप में काम करने के लिए आपको एक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसे की python, R या MATLAB में महारत हासिल करनी होगी इसके अलावा आपको Data analysis, data manipulation, data cleaning और data visualisation में भी माहिर होना चाहिए|
• Machine learning और Deep learning : डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के कॉन्सेप्ट्स और एल्गोरिदम को अच्छे से समझना और उनका इस्तेमाल करना अच्छे से आना चाहिए| आपको मशीन लर्निंग एल्गोरिथम, supervised learning और unsupervised learning, regression, classification, clustering और neural network पर विशेष फोकस करना चाहिए|
• Big data और Database Management : डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको big data technologies और डाटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम जैसे (Hadoop, Spark और SQL) का ज्ञान जरूर होना चाहिए| आपको big data को समझना, data streaming, data warehousing और destributes computing के समझना और उनके साथ काम करना आना चाहिए|
• Data visualisation : डाटा को सही तरीके से प्रदर्शित करने और समझने के लिए आपको data visualisation tools (Tableau, power BI, Matplotlib) और टेक्निक्स को समझना चाहिए| आपको ग्राफ ,चार्ट और विजुअल रिप्रेजेंटेशन के साथ डाटा को visually समझते आना चाहिए|
• Domain Knowledge : डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको अपने चुने गए क्षेत्र में डोमेन नॉलेज प्राप्त करनी जरूरी है जैसे कि बिजनेस हेल्थ बैंकिंग या अन्य किसी विशेष क्षेत्र में| आपको उस क्षेत्र के नियमों प्रक्रियाओं और चैलेंज को समझना होगा|
• Problem solving और Analytical skills : एक डाटा साइंटिस्ट को प्रॉब्लम को सॉल्व करने पर्सनल और प्रोफेशनल चैलेंज इसको समझने समस्याओं का हल निकालने की क्षमता होनी चाहिए| आपको analytical thinking, logical reasoning और critical thinking के साथ समस्याओं पर विचार करना आना चाहिए|

डाटा साइंटिस्ट सैलरी

डेट साइंटिस्ट की सैलरी कई सेंटर्स पर निर्भर करती है जैसे कि स्थान क्षेत्र अनुभव क्षेत्र की डिमांड और संबंधित क्षेत्र में विशेषताएं| सैलरी देश और शहर के अनुसार भी अलग अलग हो सकती है :

Entry-level salary : एक नया डाटा साइंटिस्ट को प्रारंभिक स्तर पर 4 लाख से 10 लाख वार्षिक तक की सैलरी मिलती है

Mid-level salary : जब डाटा साइंटिस्ट में समय के साथ एक्सपीरियंस पड़ जाता है तो उसकी सैलरी 10 लाख से 20 लाख वार्षिक हो जाती है

Senior-leval salary : जब एक डाटा साइंटिस्ट सीनियर लेवल तक पहुंच जाता है तो उसकी सैलरी 50 लाख वार्षिक से शुरू होती है|

निष्कर्ष

आशा है की अब आपको पता चल चुका होगा की डेटा साइंस क्या है ? डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें ? डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या करे ? what is data science in hindi आदि | यदि आपको हमारी आज की यह पोस्ट अच्छी लगी और अच्छी तरह से समझ आ गया की डाटा साइंस क्या है (what is data science in hindi) तो इस पोस्ट को अपने दोस्त या किसी ज़रूरत मंद के साथ ज़रूर share करें |