परिचय – सांख्यिकी में करियर
हमने बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियों के बारे में सुना और डेटा के बड़े गोदामों के निर्माण के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा कैसे लाया जाता है। लेकिन उनके साथ क्या करना है? केवल डेटा एकत्रित कर रहा है? डेटा के साथ वास्तव में क्या हो रहा है की अंतर्दृष्टि कौन देगा? “सांख्यिकीविद्” वे हैं जो डेटा को देख सकते हैं और इसे जानकारी में परिवर्तित करके अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।
एलन ट्यूरिंग की “नकली गेम” और “मनी बॉल” जैसी कुछ फिल्मों में आंकड़े कैसे काम करते हैं, वास्तव में यह जानने के कुछ बेहतरीन तरीके हैं।
सांख्यिकीविद असली दुनिया में निर्णय लेने वाले हैं जब शॉट्स को कॉल करने की बात आती है जैसे कि एबीसी कंपनी में निवेश करना है या नहीं? चुनाव जीतने वाले कौन होंगे? तेल की कीमत क्या होगी? हवाई किराया मूल्य क्या होगा? आदि
सांख्यिकी में करियर बनाने के लिए शिक्षा की आवश्यकता है
- सांख्यिकी में करियर, गणित, इंजीनियरिंग, अर्थशास्त्र या कंप्यूटर विज्ञान में करियर बनाने के लिए एक सांख्यिकीविद् के पास स्नातक की डिग्री या मास्टर डिग्री होनी चाहिए ।
- एक सांख्यिकीविद् एसक्यूएल में मजबूत हाथ होना चाहिएविश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा प्राप्त करने के लिए (संरचित क्वेरी भाषा) (आमतौर पर विश्लेषण (ईडीए स्पष्टीकरण डेटा विश्लेषण) डेटा के एक छोटे से सेट पर किया जाता है)।
- एक आधुनिक दिन के सांख्यिकीविद के पास मजबूत कोडिंग कौशल भी होना चाहिए जिसका उपयोग नए एल्गोरिदम को रास्ते में डिजाइन करने के लिए किया जा सकता है।पायथन या आर (ये खुले सॉफ्टवेयर उपलब्ध हैं) दूसरी तरफ एसएएस पर पसंदीदा भाषाएं (आर मूल रूप से आंकड़ों के लिए उपयोग की जाती हैं) एक लाइसेंस प्राप्त संस्करण है ।
- एक सांख्यिकीविद के पास अच्छी लिखित, मौखिक संचार कौशल होना चाहिए और समस्या सुलझाने के कौशल ।
- एक सांख्यिकीविद् के पास अन्य गैर-सांख्यिकीविदों और दूसरों को प्रभावित करने की क्षमता के परिणामों और निष्कर्षों को संवाद करने की क्षमता होनी चाहिए।
- एक सांख्यिकीविद् के पास व्यावहारिक और काम करने के लिए रणनीतिक दृष्टिकोण और विस्तार के लिए उच्च स्तर की सटीकता होना चाहिए।
- एक सांख्यिकीविद समय सीमाओं को पूरा करने और टीमों या अकेले काम करने में सक्षम होना चाहिए।
सांख्यिकी में करियर की जिम्मेदारियां
- एक सांख्यिकीविद ग्राहकों से परामर्श करने में सक्षम होना चाहिए कि किस डेटा को एकत्रित किया जाए और एकत्रित करने के लिए कितना डेटा आवश्यक है।
- एक सांख्यिकीविद प्रयोगों को डेटा पर परीक्षण करने या आवश्यक डेटा तैयार करने के लिए सर्वेक्षण के लिए प्रश्न उत्पन्न करने में सक्षम होना चाहिए।
- एक सांख्यिकीविद डेटा की व्याख्या करने और यह सुनिश्चित करने में सक्षम होना चाहिए कि वह जो निर्णय करता है वह पूरी तरह से अंतर्ज्ञान पर आधारित नहीं है।
- एक सांख्यिकीविद वरिष्ठ प्रबंधकों, नियामक प्राधिकरणों या ग्राहकों को अपने परिणामों को प्रस्तुत करने में सक्षम होना चाहिए जिससे परिणाम के आधार पर महत्वपूर्ण निर्णय लेने और नीति निर्माताओं और सरकारी अधिकारियों को सलाह देनी चाहिए।
- एक सांख्यिकीविद अनुसंधान के दौरान अक्सर, टीम के हिस्से के रूप में और प्रकाशन के लिए लेख या लेख लिखने में सक्षम होना चाहिए।
सांख्यिकी में करियर पथ
दो तरीके हैं, एक पारंपरिक तरीका है और दूसरा हालिया ट्रेंडी तरीका है।
- गणित में स्नातक की डिग्री परंपरागत तरीके से शुरू करने के लिए एक आदर्श बात होगी।
- फिर स्नातक की डिग्री के बाद एक ही क्षेत्र में मास्टर डिग्री प्रोग्राम या आंकड़ों में संबंधित क्षेत्र।
- पीएचडी के लिए जाना एक अच्छी बात होगी।कार्यक्रम यदि कोई आंकड़ों में अपना करियर पथ बनाने के पारंपरिक तरीके से जाता है।
- एक बार जब आप अपने स्वामी करते हैं और 2-3 इंटर्नशिप करते हैं तो इंटर्नशिप और अन्य कैरियर के अवसर खुले होते हैं, जिससे आपका सपना नौकरी पाने का मौका मिल जाएगा।
- उसके बाद जाने के लिए अच्छा है और पूर्णकालिक पूर्णकालिक रोजगार है।
आधुनिक तरीका डेटा विज्ञान में एक माइक्रो कोर्स लेने और हैकथॉन में भाग लेना है जो गैर-गणित पृष्ठभूमि वाले लोगों के लिए अवसर खोल देगा।
आंकड़ों के आवेदन क्षेत्र
सांख्यिकी में करियर आजकल हर क्षेत्र में प्रयोग किया जाता है और यहां उनमें से कुछ हैं।
आइए उनमें से कुछ विस्तार से देखें:
- भविष्य के छात्र संख्याओं के अनुमान प्रदान करने के लिए शिक्षा क्षेत्र के क्षेत्र में जो जन्म दर में परिवर्तन की अनुमति देगा और इस क्षेत्र में आवश्यक शिक्षकों की संख्या का आकलन करेगा।
- दवाओं और संबंधित साइड इफेक्ट्स के प्रभाव का आकलन करने या नैदानिक अध्ययनों का कार्यान्वयन और विश्लेषण करने के लिए प्रयोगों को डिजाइन करने के लिए दवाओं के क्षेत्र में।
- पर्यावरण के क्षेत्र में वायु प्रदूषण के स्तर की निगरानी करने और जहरीले गैसों के स्तर पर नजर रखने के लिए डेटा एकत्रित करें।
- भोजन के क्षेत्र में, शोधकर्ता खाद्य योजकों की विषाक्तता को मापने के लिए डेटा इकट्ठा करते हैं और सिफारिश करते हैं कि खाद्य पदार्थों में कौन सी वस्तुओं को शामिल किया जाना चाहिए
रोटी बनाने में फोलिक एसिड के रूप में;
- बाजार अनुसंधान के क्षेत्र मेंउत्पादों और सेवाओं की मांग की भविष्यवाणी करने के लिए उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार के लिए एक प्रयोग तैयार किया गया है।
- राजनीति के क्षेत्र में, आंकड़े लोगों की भावना को प्राप्त करने और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तव में उपयोगी हो सकते हैं।
- परिवहन और रसद आंकड़ों में स्टॉक को पिलिंग या कम करने के लिए विशेष क्षेत्रों की आपूर्ति और मांग की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
वेतन (यूएस डेटा और भारत विशिष्ट आंकड़े नहीं)
तालिका के नीचे विभिन्न नौकरी खिताब के वेतन का प्रतिनिधित्व करता है जिसके तहत सांख्यिकीविद कंपनियों और उनके वेतन ग्रेड में लगे हुए हैं
| नौकरी का नाम | वेतन |
| सांख्यिकीविद् मैं | $ 51,698 – $ 53,658 |
| सांख्यिकीविद् द्वितीय | $ 68,235- $ 71,230 |
| सांख्यिकीविद् III | $ 74,256- $ 77,203 |
| सांख्यिकीविद् चतुर्थ | $ 92,585- $ 94,115 |
| सांख्यिकीविद् वी | $ 114,897- $ 116,544 |
| अर्थशास्त्री (कॉर्पोरेट II) | $ 108,924- $ 110,789 |
| अर्थशास्त्री (कॉर्पोरेट III) | $ 125,394 – $ 127,187 |
निष्कर्ष या करियर आउटलुक
हर कोई एक उच्च भुगतान नौकरी के लिए देखता है और आंकड़ों को सभी के सामने क्या खड़ा करता है यह है कि यह समस्या के बिंदुओं में शामिल हो सकता है और एक समाधान दे सकता है जो अंतर्ज्ञान के आधार पर उल्लेखनीय है लेकिन डेटा से वास्तविक तार्किक कारणों का समर्थन करता है।
सांख्यिकी को किसी के व्यक्तिगत जीवन पर भी लागू किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, किसी को निवेश में रूचि हो सकती है म्यूचुअल फंड कहते हैं और वह अपने आंकड़े कौशल लागू कर सकता है और इससे कुछ अच्छा पैसा कमा सकता है।
एआई ( आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ) और मशीन लर्निंग तकनीक जैसी तकनीक में आगमन के साथ , आंकड़े इन प्रौद्योगिकियों का मुख्य पाठ्यक्रम (रीढ़ की हड्डी) बन जाते हैं। आजकल या निकट भविष्य में, कोई सांख्यिकीविद को “डेटा का देवता” कह सकता है।
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यह सांख्यिकी में करियर का मार्गदर्शक रहा है। यहां हमने सांख्यिकी में परिचय, शिक्षा, कैरियर पथ, सांख्यिकी में वेतन और कैरियर आउटलुक पर चर्चा की है। आप अधिक जानने के लिए निम्नलिखित लेख को भी देख सकते हैं –
