Career in Data Science: वर्तमान समय में युवाओं के बीच Data Science काफी फेमस करियर स्कोप के रूप में उभरा है. यह सबसे तेजी से बढ़ता हुआ और हाई-पेइंग करियर ऑप्शन है. Data Science आसान भाषा में बोले तो रॉ डेटा से कीमती और छुपी हुई जानकारियां निकालने का साइंस है. आजकल हर सेकंड सोशल मीडिया, ऑनलाइन शॉपिंग चैनल्स, इंटरनेट पर भारी मात्रा में डेटा जनरेट हो रहा है. बड़ी-बड़ी कंपनियां इस डेटा का एनालिसिस करके अपने बिजनेस को बढ़ाने के लिए डेटा साइंस का इस्तेमाल कर रहीं हैं.
साथ ही साथ फ्यूचर के ट्रेंड्स का अनुमान लगाने और सही फैसले लेने के लिए भी डेटा साइंस का इस्तेमाल धड़ल्ले से हो रहा हैं. आइए इस क्षेत्र में आगे बढ़ने के लिए कौन से जरूरी स्किल्स हमारे अंदर होनी चाहिए उसके बारे में जानते हैं.
7 Essential Skills For Data Science: ये हैं सबसे जरूरी 7 स्किल्स
Data Science के क्षेत्र में सफल होने के लिए आपके पास टेक्निकल और नॉन टेक्निकल दोनों तरह के स्किल्स होनी जरूरी है. डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए नीचे 7 जरूरी स्किल्स दिए गए हैं-
- मैथ्स और स्टेटिक्स: डेटा के पैटर्न को समझने और स्टेटिस्टिकल एनालिसिस के लिए आपको मैथेमेटिक्स और सांख्यिकी का अच्छी नॉलेज होनी चाहिए. डेटा में छिपे पैटर्न और ट्रेंड्स को समझने के लिए इन विषय का समझ होना जरूरी हैं.
- कम्युनिकेशन और बिजनेस स्किल्स : तकनीकी डेटा को आसान भाषा में अपने बिजनेस लीडर्स को समझाने के लिए आपको कम्युनिकेशन की बेहतर समझ और बिजनेस की अच्छी सूझबूझ होनी चाहिए.
- प्रॉब्लम सॉल्विंग स्किल: डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए आपको उपलब्ध डेटा से अपनी कंपनी की वास्तविक समस्याओं को पता करना आना चाहिए. साथ ही साथ इसका समाधान भी आपके पास होना चाहिए.
- प्रोग्रामिंग भाषाएं: नॉन टेक्निकल नॉलेज के साथ साथ टेक्निकल नॉलेज भी होना चाहिए. किसी भी डेटा को एनालाइज और क्लीन करने के लिए कोडिंग की जानकारी होना पहला स्टेप हैं. विशेष रूप से Python और R कोडिंग के लिए आपकों प्रोग्रामिंग भाषाएं की जानकारी होनी चाहिए.
- डेटा विज़ुअलाइजेशन की अच्छी समझ: कठिन डेटा को आसान ग्राफ और चार्ट में बदलने के लिए आपको डेटा विज़ुअलाइजेशन की नॉलेज होना जरूरी है. इसके लिए Tableau या Power BI टूल्स की समझ, बहुत बड़े डेटा को हैंडल करने के लिए Hadoop और Apache Spark जैसे टूल्स की जानकारी होनी चाहिए.
- मशीन लर्निंग और एआई: प्रेडिक्टिव मॉडल और एल्गोरिदम बनाने के लिए लीनियर रिग्रेशन, डिसीजन ट्री और क्लस्टरिंग जैसे मॉडल्स की समझ होनी चाहिए.
- क्लाउड प्लेटफॉर्म्स की जानकारी: डेटा को AWS, Azure या Google Cloud पर स्टोर और प्रोसेस करने के लिए आपको क्लाउड प्लेटफॉर्म्स की बेसिक समझ होना तो बिल्कुल अनिवार्य हैं.
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