डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा निर्माता बनाम सांख्यिकीविद् – बिग डेटा केवल दो शब्दों से अधिक है और अभूतपूर्व तरीके से विस्फोट कर रहा है। यह वेग, विविधता और मात्रा के मामले में एक अकल्पनीय गति से बढ़ रहा है। इसने पूरी दुनिया को तूफान से लिया है और अब वास्तविक समय में उपलब्ध है, जिससे ब्रांड्स को तेजी से और तेजी से विश्लेषण करने की इजाजत मिलती है। दुनिया को बदलने की क्षमता के साथ, बड़े विश्लेषण सरकारों, कंपनियों, ब्रांडों और अकादमिक संगठनों को भी प्रभावित कर रहे हैं। आजीविका और तरीके को बदलकर, जिसमें लोग अपनी जिंदगी जी रहे हैं, बिग डेटा तेजी से विकसित हो रहे हैं और हर दिन बदल रहे हैं।
दुनिया में डेटा की मात्रा अकल्पनीय है और हम दुनिया के सभी महासागरों में पानी के लीटर के बराबर हैं। बिग डेटा के इस महासागर को सर्फ करना सीखने से कंपनियों को दुनिया में मौजूद कई अवसरों का उपयोग करने में मदद मिलेगी। जब कंपनियां रॉ डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम होती हैं और उनसे मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम होती हैं, तो ब्रांड मार्कर रुझानों को बेहतर तरीके से अनुकूलित कर सकते हैं और व्यापक रूप से अपने आधार को सशक्त बनाने और विस्तार करने के लिए कार्यवाही कर सकते हैं।
अब, आप में से कई सोचेंगे कि वास्तव में बिग डेटा क्या है? गंभीर डेटा शक्ति को लागू करने की प्रक्रिया का वर्णन करने के लिए बिग डेटा का उपयोग किया जाता है, खासकर मशीन सीखने और कृत्रिम सीखने जैसे अत्यधिक जटिल और जानकारी के बड़े सेट के लिए। बिग डेटा से निपटने के लिए किस तरह की जानकारी है? बिग सभी तरह की जानकारी का सामना करता है, बस इसे नाम दें। इसका उपयोग प्रवृत्तियों और अक्षमताओं के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए मौसम संबंधी डेटा के साथ उपयोगिता लागत की तुलना के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग रोगी के रिकॉर्ड के साथ एम्बुलेंस के स्थान के बारे में जानकारी की तुलना करने के लिए भी किया जा सकता है और अस्पतालों को प्रतिक्रिया समय और उत्तरजीविता के बारे में अधिक सूचित विकल्प बनाने में मदद मिलती है। फिटनेस उत्साही द्वारा उनके अभ्यास और कैलोरी गिनती को ट्रैक करने के लिए बिग डेटा का भी उपयोग किया जा सकता है ताकि वे अपने लक्ष्यों को तेज़ और चिकनी तरीके से प्राप्त कर सकें।
चूंकि बिग डेटा इतने बड़े क्षेत्र के साथ इतना बड़ा क्षेत्र है, इस क्षेत्र में कई नौकरी के अवसर भी हैं। यह आलेख तीन प्रमुख नौकरी के अवसरों से संबंधित है जो बिग डेटा के क्षेत्र में प्रमुखता में बढ़ रहे हैं। इनमें डेटा वैज्ञानिक, डेटा इंजीनियर और सांख्यिकीविद् शामिल हैं।
डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा निर्माता बनाम सांख्यिकीविद्
डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा निर्माता डेटा वैज्ञानिकों का विकासशील क्षेत्र
बिग डेटा के रूप में नई तकनीक के उदय ने बदले में डेटा वैज्ञानिक नामक एक नए अवसर को जन्म दिया है । जबकि डेटा वैज्ञानिक का काम विशेष रूप से बिग डेटा परियोजनाओं से संबंधित नहीं है, उनका काम इस क्षेत्र के लिए मानार्थ है क्योंकि डेटा उनके कर्तव्यों और कार्यों का एक अभिन्न हिस्सा है। एक डेटा वैज्ञानिक के कर्तव्यों और कार्यों का विकास हुआ है क्योंकि ब्रांडों के कर्तव्यों और कार्यों को तेजी से प्रतिस्पर्धी माहौल में विकसित करना शुरू हो गया है। औपचारिक प्रशिक्षण एक डेटा वैज्ञानिक बनने का एक अभिन्न अंग है और इसके लिए कुछ बुनियादी क्षेत्रों जैसे कंप्यूटर विज्ञान और अनुप्रयोगों, मॉडलिंग , आंकड़ों में ठोस नींव की आवश्यकता होती है, गणित और विश्लेषण। एक डेटा वैज्ञानिक अन्य सामान्य पेशेवरों से अलग है क्योंकि उनके पास एक मजबूत व्यावसायिक भावना है जो आम तौर पर मजबूत संचार कौशल के साथ मिलती है जो उन्हें व्यापार और आईटी नेताओं के साथ अपने निष्कर्षों और अंतर्दृष्टि को संवाद करने में मदद करती है ताकि वे अपने उद्योग की चुनौतियों और मांगों को पूरा कर सकें एक तरफ एक सफल तरीका और दूसरी ओर मूल्य जोड़ें।
एक डेटा वैज्ञानिक कोई है जो बेहद रचनात्मक और उत्सुक है, और बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि को एक आसान और सरल तरीके से देख सकता है। यह लगभग पुनर्जागरण व्यक्ति की तरह है जो वास्तव में उद्योग में बड़े बदलाव लाने और बड़ी चीजों को सीखने के लिए उत्सुक हैं।
एक पारंपरिक डेटा विश्लेषकों को आम तौर पर केवल एक स्रोत से डेटा दिखाई देगा, एक डेटा वैज्ञानिक कई अलग-अलग स्रोतों से डेटा की जांच करने के लिए पर्याप्त सक्षम है। सभी प्रकार के डेटा के माध्यम से जाकर, एक डेटा वैज्ञानिक के पास छिपी अंतर्दृष्टि की खोज का एक बड़ा लक्ष्य होता है और इससे बदले में प्रतिस्पर्धी लाभ भी प्राप्त हो सकता है। एक डेटा वैज्ञानिक डेटा इकट्ठा करने और रिपोर्ट करने के लिए ज़िम्मेदार नहीं है, बल्कि उन्हें विभिन्न कोणों से भी पढ़ता है और ब्रांडों की सिफारिश करता है, वे अपने लक्ष्यों और उद्देश्यों तक पहुंचने के साथ-साथ नए लक्ष्यों को बनाने के लिए कहा गया डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
डेटा इंजीनियरिंग और इसके विकास
डेटा इंजीनियर की भूमिका कभी-कभी डेटा वैज्ञानिक की ओवरलैप होती है। यह मुख्य रूप से इसलिए है क्योंकि उनके उपकरण और तकनीक बहुत समान हैं और कुछ कंपनियों में लगभग समान कार्य हैं। हालांकि, डेटा इंजीनियरिंग को कई कंपनियों में डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर या डेटा आर्किटेक्चर भी कहा जाता है। डेटा इंजीनियर की मुख्य जिम्मेदारियां डेटा एकत्र करना, डेटा संग्रह और बैच प्रक्रिया एकत्र करना या उन्हें वास्तविक समय में संसाधित करना है और उन्हें एक एपीआई के माध्यम से डेटा वैज्ञानिक को रिले करना है जो आसानी से समझ सकते हैं और उन्हें समझ सकते हैं। दूसरे शब्दों में, यह डेटा इंजीनियरिंग है जो वास्तव में डेटा विज्ञान को एक आसान और आसान तरीके से अपनी नौकरी करने में मदद करती है।
बाजार कई बिग डेटा उपकरण से भरा है और उनमें से प्रत्येक एक अद्वितीय कार्य करता है। यह महत्वपूर्ण है कि एक ब्रांड अपने उद्देश्य तक पहुंचने के लिए एक विशेष उपकरण का उपयोग करता है, इस तथ्य के बजाय कि उपकरण उद्योग के भीतर आधुनिक और लोकप्रिय है। यही कारण है कि डेटा इंजीनियरों को सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के क्षेत्र में ठोस और दृढ़ आधार होना चाहिए। वे इन उपकरणों को प्रभावी ढंग से सीखने और उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए और स्थिति के मामले में उन पर भी सुधार कर सकते हैं। संक्षेप में, एक अच्छे और कुशल डेटा इंजीनियर के पास डेटाबेस के बारे में एक विशाल और व्यापक ज्ञान होगा और सर्वोत्तम इंजीनियरिंग प्रथाओं में कुशल होगा। इनमें से कुछ प्रथाओं में हैंडलिंग और लॉगिंग त्रुटियां, सिस्टम की निगरानी, पाइपलाइनों का निर्माण करना जो मानव वसा सहनशील हैं, अन्य तकनीकों और तरीकों के बीच स्केलिंग प्रक्रिया की समझ शामिल हैं।
कुशल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए कौशल की आवश्यकता है
इसलिए एक वैज्ञानिक वैज्ञानिक बनना बहुत सारे पेशेवरों के बीच बहुत मांग में है। साथ ही यह भी याद रखना महत्वपूर्ण है कि भीड़ में खड़े रहें। कुछ ऐसे कौशल हैं जो पेशेवरों को कौशल प्राप्त करने में मदद करेंगे ताकि उन्हें बिग डेटा क्षेत्र में सक्षम बनने में मदद मिल सके।
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एक डेटा वैज्ञानिकों को बुनियादी उपकरणों में ज्ञान होना चाहिए
बिग डेटा उद्योग में बेहतर महत्व प्राप्त करने से पहले, बिग डेटा से संबंधित बुनियादी उपकरण मास्टर करना महत्वपूर्ण है। इसका मतलब है कि पेशेवरों को एक तरफ आर या पायथन जैसी सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा और दूसरी ओर एसक्यूएल जैसी डेटाबेस क्वेरी भाषा की गहराई से समझ हासिल करने की आवश्यकता है । ये भाषाएं और कौशल पेशेवरों को एक मजबूत नींव बनाने में मदद करेंगे और इस तरह एक मजबूत और सफल करियर भी बनाएंगे।
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एक डेटा वैज्ञानिकों को बुनियादी आंकड़ों की उचित समझ रखने की आवश्यकता होती है
आंकड़ों की बुनियादी समझ रखने के लिए उन व्यक्तियों के लिए बेहद महत्वपूर्ण है जो बिग डेटा उद्योग की बेहतर समझ हासिल करना चाहते हैं। कई डेटा वैज्ञानिक अभी भी पी मूल्य की सही परिभाषा से अवगत नहीं हैं, यही कारण है कि डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकीय परीक्षणों, अधिकतम संभावनाओं, अन्य चीजों के साथ वितरण के बारे में पता होना चाहिए। इसके अलावा, मशीन सीखने और सांख्यिकी ज्ञान जैसी चीजें सभी भावी शिक्षाओं के दौरान काम में आ जाएंगी। यदि आप डेटा संचालित कंपनियों को बनाना चाहते हैं तो विशेष रूप से आंकड़े बेहद महत्वपूर्ण हैं। हालांकि कुछ कंपनियां उत्पाद संचालित नहीं हो सकती हैं, आंकड़े कुछ ऐसा है जो सभी ब्रांडों और कंपनियों के लिए क्षेत्रों और अर्थव्यवस्थाओं के लिए महत्वपूर्ण है।
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एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक मशीन सीखने के विभिन्न पहलुओं के बारे में अवगत होना चाहिए
यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक हैं जो एक बड़ी कंपनी के लिए काम करना चाहते हैं, तो आपको आकार और संरचना में बड़े पैमाने पर डेटा के साथ काम करने की आवश्यकता होगी। यही कारण है कि आपको मशीन सीखने के तरीके के साथ काम करने के बारे में पता होना चाहिए। इसमें के-निकटतम पड़ोसियों, यादृच्छिक जंगलों, ensemble विधियों जैसे विभिन्न तत्व शामिल हैं, ये सभी शर्तें हैं जो मशीन सीखने के उत्साही लोगों के बीच प्रमुखता प्राप्त कर रही हैं। हालांकि आर या पायथन पुस्तकालयों के माध्यम से कई तकनीकों को लागू किया जा रहा है , मशीन सीखना अच्छा है, हालांकि पूरी तरह से आवश्यक नहीं है। व्यापक स्ट्रोक को समझना और उन्हें उचित तरीके से उपयोग करना अधिक महत्वपूर्ण है।
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डेटा मैगिंग पर एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक उपयुक्त है
आंकड़ों का विश्लेषण करना उतना आसान नहीं है जितना दिखता है और कभी-कभी जब डेटा की मात्रा बहुत बड़ी होती है, तो यह एक कठिन और जटिल प्रक्रिया बन सकती है। यही कारण है कि यह बेहद महत्वपूर्ण और आवश्यक है कि डेटा वैज्ञानिकों को डेटा में अपूर्णताओं से निपटने के लिए दुःख पता है जिसमें अनुपलब्ध मूल्य, असंगत स्ट्रिंग स्वरूपण, अन्य मुद्दों के बीच दिनांक स्वरूपण शामिल हो सकता है। डेटा में विसंगतियों से निपटने की यह समस्या छोटी और मध्यम स्तर की कंपनियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है या ऐसे मामलों में जहां डेटा कंपनी के कामकाज में एक बहुत ही महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। ऐसा कहा जा रहा है कि डेटा मैगिंग में विशेषज्ञता कुछ ऐसा है जो डेटा वैज्ञानिकों को एक सफल फैशन में अपने करियर का पता लगाने और बढ़ने में मदद करेगा।
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एक अच्छे डेटा वैज्ञानिक के पास मजबूत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और संचार कौशल होंगे
विज़ुअलाइजिंग और संचार कौशल कुछ महत्वपूर्ण कौशल हैं जो डेटा वैज्ञानिक के पास हो सकते हैं। यह विशेष रूप से नई कंपनियों के लिए सच है, जो केवल बिग डेटा और उसके अनुप्रयोगों की ताकत और शक्ति की खोज कर रहे हैं। संचार कौशल बेहद महत्वपूर्ण हैं क्योंकि यदि कोई डेटा वैज्ञानिक अपने निष्कर्षों और अंतर्दृष्टि को समझाने में सक्षम नहीं है, तो पूरी प्रक्रिया व्यर्थ हो जाएगी। जब डेटा वैज्ञानिक बिग डेटा के लाभों को सफल तरीके से संवाद कर सकते हैं, तो वे कंपनियों को अपने लक्ष्यों और उद्देश्यों को समझने में मदद कर सकते हैं। विज़ुअलाइजेशन के लिए आ रहा है, यह बेहद महत्वपूर्ण है कि डेटा वैज्ञानिक डेटा विज़ुअलाइजेशन उपकरण से परिचित हैं जिनमें ggplot और d3.js शामिल हैं। जबकि विज़ुअलाइज़ेशन महत्वपूर्ण है,
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सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का एक अच्छा ज्ञान अच्छी तरह से एक डेटा अभियंता खड़ा होगा
एक डेटा वैज्ञानिक जो इंजीनियरिंग के बारे में जानते हैं, एक छोटी कंपनी के विकास के लिए महत्वपूर्ण है। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे बहुत सारे डेटा लॉगिंग को संभालने के लिए जिम्मेदार होंगे और आखिरकार मजबूत और तकनीकी रूप से उन्नत डेटा संचालित उत्पादों के विकास को हेलम करेंगे।
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एक डेटा वैज्ञानिक की सोच बेहद महत्वपूर्ण है
सभी कंपनियां ऐसे व्यक्तियों को किराए पर लेना चाहती हैं जो सफल तरीके से समस्याओं और चुनौतियों को हल करने में सक्षम हैं। यही कारण है कि वे सभी स्थितियों में रचनात्मक, विश्लेषणात्मक और समस्या हलकों होना चाहिए। प्रासंगिक प्रश्न पूछकर और प्रासंगिक उत्तरों को ढूंढकर, डेटा वैज्ञानिक अपने करियर में सफलता के शिखर तक पहुंच सकते हैं।
एक सांख्यिकीविद की भूमिका और कर्तव्यों
जबकि डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिकों के कर्तव्यों और भूमिकाओं में से एक से अधिक मामलों में ओवरलैप होता है, एक सांख्यिकीविद की भूमिका अपेक्षाकृत अलग और अद्वितीय होती है। आज, दुनिया की तुलना एक मात्रात्मक क्षेत्र से की जा सकती है। कई उद्योग और कंपनियां अपने विकास और विकास के विभिन्न पहलुओं को समझने के लिए डेटा और संख्यात्मक तर्क के आधार पर हैं। डेटा अब केवल संख्याएं नहीं है, लेकिन संख्याएं जो जानकारी लेती हैं जो गतिशील तरीके से व्याख्या की जा सकती हैं। डेटा के इस उपयोग से बदले में सांख्यिकीविदों की वृद्धि हुई है जो विशेषज्ञता निम्नलिखित क्षेत्र में निहित है:
- भरोसेमंद डेटा का उत्पादन
- डेटा का विश्लेषण ताकि उनका अर्थ स्पष्ट हो
- डेटा की धारणा ताकि ठोस निष्कर्ष उनसे किए जा सकें
डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा निर्माता प्रत्येक संभावित उद्योग और कंपनी में सांख्यिकीविदों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए वे व्यवसाय और उद्योग के कामकाज में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इस क्षेत्र में चार मुख्य क्षेत्र हैं जिन्हें सांख्यिकीविद की विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और वे विनिर्माण, विपणन, इंजीनियरिंग और सांख्यिकीय कंप्यूटिंग कर रहे हैं। विनिर्माण में, सांख्यिकीविद ब्रांडों को उन उत्पादों को डिजाइन करने में सहायता करते हैं जो ग्राहक की अपेक्षाओं को पूरा करते हैं, गुणवत्ता की स्थिरता सुनिश्चित करते हैं और लंबे समय तक निरंतर विकास और विकास सुनिश्चित करते हैं। नए उत्पादों को डिजाइन करके, फोकस समूहों का आयोजन करके और ग्राहकों / ग्राहकों की प्रतिक्रिया इकट्ठा करके, सांख्यिकीविद कंपनियों को बिक्री का विश्लेषण करने और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं, जिससे विपणन लक्ष्यों की बेहतर पूर्ति सुनिश्चित होती है।
डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा निर्माता अच्छी और प्रभावी सांख्यिकीय पद्धति इंजीनियरों को लगातार उत्पाद बनाने में मदद करती है, उत्पन्न होने से पहले समस्याओं का पता लगाती हैं, रासायनिक और अन्य अपशिष्ट को कम करती हैं, और किसी विशेष उत्पाद के उत्पाद जीवन की भविष्यवाणी करती हैं। सांख्यिकीय कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर डिजाइन और विकास, तकनीकी सहायता, सॉफ्टवेयर परीक्षण, गुणवत्ता आश्वासन, शिक्षा, दस्तावेज, विपणन, और अन्य क्षेत्रों के बीच बिक्री। सांख्यिकी बीमारी के फैलने की निगरानी और रिपोर्ट करने, टीकों बनाने, दुनिया भर के लोगों के लिए बेहतर स्वास्थ्य मानक बनाने के उद्देश्य से कई अन्य चीजों के बीच बीमारियों के प्रसार को रोकने में मदद करके स्वास्थ्य और चिकित्सा जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा निर्माता अंत में, जो भी क्षेत्र हो, डेटा एक बहुत ही महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है और यह सभी क्षेत्रों के लिए जीवन को आसान और अधिक उत्पादक बनाने में मदद कर रहा है। नए अवसर पैदा करके और ऊर्जा, पर्यावरण और विकास की वैश्विक चुनौतियों को संबोधित करते हुए, बिग डेटा में विकास और विकास के लिए नए अवसर खोजने में मदद करने की अत्यधिक संभावना है।
