मुख्य डेटा विज्ञान सभी आईटी पेशेवरों को जानना चाहिए

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• डेटा साइंटिस्ट बनना: आपको क्या जानना चाहिए
• एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका को परिभाषित करना
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स्रोत: नेमिया / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम

डेटा साइंटिस्ट बनना: आपको क्या जानना चाहिए

आज डेटा विज्ञान लगभग हर व्यवसाय और संगठन के केंद्र में है। जैसे-जैसे आंकड़ों की धाराएँ बढ़ती जा रही हैं, न केवल इसे इकट्ठा करने की पहले से कहीं अधिक आवश्यकता है, बल्कि इसके माध्यम से झारना और इसे प्रत्यक्ष निर्णयों के लिए विश्लेषण करना है। नतीजतन, उन्हें एक डेटा वैज्ञानिक के कौशल और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, और कई पूरे डेटा विज्ञान टीमों का निर्माण भी करते हैं।

डेटा वैज्ञानिकों की मांग अभी भी आपूर्ति के मामले में आम तौर पर आगे है, जो बड़ी संख्या में उद्घाटन और औसत वेतन से अधिक है। ग्लासडोर के आंकड़ों के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक के लिए औसत आधार वेतन $ 108,000 है। यह उन लोगों के लिए उच्च वेतन नहीं है जो नौकरी का आनंद लेते हैं। वास्तव में, यह 5 में से 4.3 की नौकरी संतुष्टि रैंक के साथ अमेरिका में सबसे अच्छी नौकरी के रूप में रैंक करता है।

एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका को परिभाषित करना

एक मात्र मात्रा से कहीं अधिक, सफल डेटा वैज्ञानिक एक रचनात्मक विचारक और समस्या को समझने वाला है। इस तथ्य के प्रकाश में कि डेटा से मूल्य निकालना न केवल कौशल, बल्कि कला को दर्शाता है, कुछ साल पहले, वेंचर बीट ने सुझाव दिया था कि "डेटा कलाकार" अधिक सटीक हो सकता है: "शायद ये वैज्ञानिक आइंस्टीन और एडिसन नहीं बल्कि वैन गॉग्स और पिकासो हैं।" बड़ी डेटा क्रांति की। "

डेटा वैज्ञानिक केवल निरीक्षण नहीं करते हैं और मात्रा निर्धारित नहीं करते हैं, लेकिन डेटा से अंतर्दृष्टि और मूल्य निकालने के लिए रचनात्मक दृष्टिकोण के साथ आते हैं। एक सफल डेटा वैज्ञानिक केवल कोई ऐसा व्यक्ति नहीं है जिसने कठिन कौशल की सूची की जाँच की हो। उसके पास यह सोचने की क्षमता है कि किसी समस्या को नए तरीके से कैसे हल किया जाए जो समाधान का रास्ता खोले और फिर प्रभावी ढंग से संवाद करे कि क्या काम किया और क्यों किया।

सवाल यह है कि डेटा साइंस में करियर शुरू करने के लिए किसी को क्या करना होगा? मुख्य कुंजी कौशल हैं, जिन पर अधिकांश लोग सहमत हैं, लेकिन उन क्षमताओं का भी सवाल है जो एक डेटा वैज्ञानिक के पास केवल क्रंच संख्या और प्रोग्राम मॉडल से अधिक करने के लिए है। इस ट्यूटोरियल के आगामी अनुभागों में कुछ विशेषज्ञ डेटा विज्ञान में करियर की तैयारी के लिए अपनी अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

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