द्वारा फोटो अन्ना नेक्राशेविच
हाल के वर्षों में डेटा प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, हमने डेटा विज्ञान को लागू करने वाले व्यवसायों में वृद्धि देखी है। कई कंपनियां अब प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करने के लिए अपने डेटा प्रोजेक्ट के लिए सर्वोत्तम प्रतिभाओं को भर्ती करने का प्रयास करती हैं। ऐसी ही एक प्रतिभा है डेटा साइंटिस्ट।
डेटा वैज्ञानिकों ने खुद को कंपनियों को बड़े पैमाने पर मूल्य प्रदान करने में सक्षम साबित किया है। हालाँकि, डेटा वैज्ञानिक कौशल को दूसरों से अलग क्या बनाता है? इसका उत्तर देना आसान सवाल नहीं है क्योंकि डेटा वैज्ञानिक एक बड़ी छतरी हैं, और प्रत्येक कंपनी के लिए नौकरी की जिम्मेदारियां और आवश्यक कौशल अलग-अलग होते हैं। फिर भी, ऐसे कौशल हैं जिनकी आवश्यकता डेटा वैज्ञानिकों को होगी यदि वे दूसरों से अलग दिखना चाहते हैं।
यह लेख 2024 में डेटा वैज्ञानिकों के लिए पांच आवश्यक कौशलों पर चर्चा करेगा। मैं चर्चा नहीं करूंगा प्रोग्रामिंग भाषा or मशीन लर्निंग क्योंकि वे हमेशा आवश्यक कौशल होते हैं। मैं जेनरेटिव एआई कौशल के बारे में भी बात नहीं करता क्योंकि वे ट्रेंडिंग कौशल हैं, लेकिन डेटा विज्ञान उससे भी बड़ा है। मैं केवल 2024 के परिदृश्य के लिए आवश्यक उभरते कौशलों पर चर्चा करूंगा।
ये कौशल क्या हैं? आइए इसमें शामिल हों।
क्लाउड कंप्यूटिंग इंटरनेट ("क्लाउड") पर एक सेवा है जिसमें सर्वर, विश्लेषणात्मक सॉफ़्टवेयर, नेटवर्किंग, सुरक्षा और बहुत कुछ शामिल हो सकता है। इसे उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के अनुरूप और आवश्यकतानुसार संसाधन उपलब्ध कराने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
वर्तमान डेटा विज्ञान प्रवृत्ति में, कई कंपनियों ने अपने व्यवसाय को बढ़ाने या बुनियादी ढांचे की लागत को कम करने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग को लागू करना शुरू कर दिया है। छोटे स्टार्टअप से लेकर बड़ी कंपनियों तक क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग स्पष्ट हो गया है। इसीलिए आप यह देखना शुरू कर सकते हैं कि वर्तमान डेटा विज्ञान नौकरी पोस्टिंग के लिए आपको क्लाउड कंप्यूटिंग अनुभव की आवश्यकता होगी।
कई क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाएँ हैं, लेकिन आपको सब कुछ सीखने की ज़रूरत नहीं है, क्योंकि किसी एक में महारत हासिल करने का मतलब है दूसरे प्लेटफ़ॉर्म पर अधिक आसानी से नेविगेट करना। यदि आपको यह निर्णय लेने में कठिनाई हो रही है कि शुरुआत में क्या सीखना है, तो आप किसी बड़े प्लेटफ़ॉर्म, जैसे AWS, GCP, या Azure प्लेटफ़ॉर्म से शुरुआत कर सकते हैं।
इससे आप क्लाउड कंप्यूटिंग के बारे में और अधिक जान सकते हैं आर्यन गर्ग द्वारा क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए शुरुआती मार्गदर्शिका लेख.
मशीन लर्निंग ऑपरेशंस, या एमएलओपीएस, उत्पादन में एमएल मॉडल को तैनात करने के लिए तकनीकों और उपकरणों का एक संग्रह है। एमएलओपीएस का लक्ष्य इससे बचना है तकनीकी ऋण मशीन लर्निंग मॉडल की निरंतर निगरानी के साथ, सीआई/सीडी में सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करते हुए उत्पादन में एमएल मॉडल की तैनाती को सुव्यवस्थित करके, मॉडल की गुणवत्ता और प्रदर्शन में सुधार करके हमारे मशीन लर्निंग एप्लिकेशन से।
एमएलओपीएस डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे अधिक मांग वाले कौशल में से एक बन गया है, और आप नौकरी पोस्टिंग में एमएलओपीएस आवश्यकताओं में वृद्धि देख सकते हैं। पहले, एमएलओपीएस कार्यों को मशीन लर्निंग इंजीनियर को सौंपा जा सकता था। हालाँकि, डेटा वैज्ञानिकों के लिए MLOps को समझने की आवश्यकताएं पहले से कहीं अधिक बड़ी हो गई हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा वैज्ञानिकों को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनका मशीन लर्निंग मॉडल उत्पादन वातावरण के साथ एकीकृत होने के लिए तैयार है, जिसे केवल मॉडल निर्माता ही सबसे अच्छा जानता है।
इसीलिए यदि आप अपने डेटा साइंस करियर को आगे बढ़ाना चाहते हैं तो 2024 में एमएलओपीएस के बारे में सीखना फायदेमंद है। एमएलओपीएस विषय के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें KDnuggets का पहला टेक ब्रीफ, जो एमएलओपीएस के बारे में हर चीज पर चर्चा करता है।
बिग डेटा को तीन वी के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जिसमें शामिल हैं वॉल्यूम, जो उत्पन्न डेटा की भारी मात्रा को संदर्भित करता है; वेग, जो बताता है कि डेटा कितनी तेजी से उत्पादित और संसाधित होता है; और विविधता, जो विभिन्न डेटा प्रकारों (संरचित से असंरचित) को संदर्भित करता है।
कई कंपनियों में बिग डेटा प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण हो गई हैं, क्योंकि कई अंतर्दृष्टि और उत्पाद इस पर निर्भर करते हैं कि वे अपने पास मौजूद बिग डेटा के साथ कैसे कुछ कर सकते हैं। बड़ा डेटा होना एक बात है, लेकिन केवल इसे संसाधित करके ही कंपनियां इससे मूल्य प्राप्त कर सकती हैं। यही कारण है कि कई कंपनियां अब बड़े डेटा प्रौद्योगिकी कौशल वाले डेटा वैज्ञानिकों को भर्ती करने का प्रयास कर रही हैं।
जब हम बिग डेटा टेक्नोलॉजीज के बारे में बात करते हैं तो इन शब्दों में कई प्रौद्योगिकियां शामिल होती हैं। हालाँकि, इसे चार प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: डेटा स्टोरेज, डेटा माइनिंग, डेटा एनालिटिक्स और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
यहां कुछ लोकप्रिय उपकरण दिए गए हैं जिन्हें नौकरी पोस्टिंग में अक्सर आवश्यक के रूप में सूचीबद्ध किया जाता है:
-अपाचे Hadoop
-अपाचे स्पार्क
-MongoDB
-झांकी
-रैपिडमाइनर
आपको उपलब्ध प्रत्येक उपकरण में महारत हासिल करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन उनमें से कुछ को समझने से निश्चित रूप से आपका करियर बेहतर होगा। बिग डेटा टेक्नोलॉजीज के बारे में अधिक जानने के लिए, यहां वर्किंग विद नामक एक परिचयात्मक लेख है बिग डेटा: नैट रोज़िडी द्वारा उपकरण और तकनीक जो आपकी बिग डेटा यात्रा को किकस्टार्ट कर सकता है।
डेटा वैज्ञानिकों को अपने करियर को आगे बढ़ाने के लिए तकनीकी कौशल और मजबूत डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। एक कनिष्ठ डेटा वैज्ञानिक उच्चतम तकनीकी मेट्रिक्स प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग का मॉडल बनाना चाह सकता है, लेकिन वरिष्ठ व्यक्ति समझता है कि हमारे मॉडल को व्यावसायिक मूल्यों को बाकी सभी चीजों से ऊपर लाना चाहिए।
डोमेन विशेषज्ञता का मतलब है कि हम उस उद्योग के व्यवसाय को समझते हैं जिस पर हम काम कर रहे हैं। व्यवसाय को समझकर, हम व्यवसाय उपयोगकर्ता के साथ बेहतर तालमेल बिठा सकते हैं, मॉडल के लिए बेहतर मेट्रिक्स का चयन कर सकते हैं, और परियोजनाओं को इस तरह से तैयार कर सकते हैं जिससे व्यवसाय पर असर पड़े। 2024 में, यह विशेष रूप से अधिक महत्वपूर्ण हो गया है क्योंकि व्यवसायों को यह समझ में आने लगा है कि डेटा विज्ञान कैसे महत्वपूर्ण मूल्य ला सकता है।
डोमेन विशेषज्ञता ज्ञान प्राप्त करने में समस्या यह है कि इसे प्रभावी ढंग से तभी सीखा जा सकता है जब हम पहले से ही उस उद्योग में डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम कर रहे हों। तो, यदि हम उस उद्योग में काम नहीं कर रहे हैं जो हम चाहते हैं तो कोई यह कौशल कैसे हासिल कर सकता है? इसके कुछ तरीके हैं, जिनमें शामिल हैं:
- संबंधित उद्योगों में ऑनलाइन पाठ्यक्रम और प्रमाणन लेना
- सोशल मीडिया में सक्रिय नेटवर्किंग
- ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट में योगदान देना
- इंडस्ट्री से जुड़ा कोई साइड प्रोजेक्ट होना
– एक गुरु ढूँढना
– इंटर्नशिप लें
ये डोमेन विशेषज्ञता हासिल करने के सुझाए गए तरीके हैं, लेकिन आप अनुभव खोजने के लिए अधिक रचनात्मक हो सकते हैं। लेख "क्या डोमेन ज्ञान डेटा में करियर शुरू करने में बाधा है?" वैशाली लाम्बे द्वारा आपको डोमेन विशेषज्ञता प्राप्त करने में भी मदद मिल सकती है।
कुछ लोग डेटा को उस व्यक्ति की परवाह किए बिना डेटाबेस में संख्याओं या शब्दों के रूप में देख सकते हैं जिसका ये डेटा वर्णन करता है। हालाँकि, इस डेटा का अधिकांश हिस्सा निजी जानकारी थी जो उपयोगकर्ताओं और व्यवसाय को नुकसान पहुंचा सकती थी यदि हमने इसे गलत तरीके से संभाला। इस आधुनिक युग में यह विषय और भी महत्वपूर्ण होता जा रहा है क्योंकि डेटा संग्रह और प्रसंस्करण आसान हो गया है।
डेटा विज्ञान में नैतिकता उन नैतिक सिद्धांतों से संबंधित है जो मार्गदर्शन करते हैं कि डेटा वैज्ञानिकों को कैसे काम करना चाहिए। यह क्षेत्र व्यक्तियों और समाज पर हमारे डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट के संभावित प्रभाव को कवर करता है, जिसे हमें सर्वोत्तम नैतिक निर्णय का पालन करना चाहिए। विषय आमतौर पर पूर्वाग्रह, निष्पक्षता, व्याख्यात्मकता और सहमति से संबंधित है।
दूसरी ओर, डेटा गोपनीयता एक ऐसा क्षेत्र है जो इस बात की वैधता से संबंधित है कि हम डेटा कैसे एकत्र करते हैं, संसाधित करते हैं, प्रबंधित करते हैं और साझा करते हैं। इसका उद्देश्य व्यक्ति से आने वाली व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा करना और दुरुपयोग से बचना है। प्रत्येक क्षेत्र में एक अलग डेटा गोपनीयता ढांचा हो सकता है; उदाहरण के लिए, यूरोप में सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) आमतौर पर यूरोप में केवल व्यक्तिगत डेटा पर लागू होता है।
नैतिकता और डेटा गोपनीयता ज्ञान डेटा वैज्ञानिकों के लिए आवश्यक कौशल बन गए हैं, क्योंकि इन्हें तोड़ने के परिणाम गंभीर होते हैं। निशा आर्य का लेख Ethics और डाटा प्राइवेसी इन विषयों को और अधिक समझने के लिए आपका शुरुआती बिंदु बन सकता है।
यह लेख पांच आवश्यक कौशलों पर चर्चा करता है जिनकी 2024 में प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक को आवश्यकता है। कौशल में शामिल हैं:
- क्लाउड कम्प्यूटिंग
- एमएलओपीएस
- बिग डाटा टेक्नोलॉजी
- प्रक्षेत्र विशेषज्ञता
- नैतिकता और डेटा गोपनीयता
मुझे उम्मीद है यह मदद करेगा! यहां सूचीबद्ध कौशलों पर अपने विचार साझा करें और नीचे अपनी टिप्पणी जोड़ें।
कार्नेलियस युधा विजया एक डेटा साइंस असिस्टेंट मैनेजर और डेटा राइटर है। एलियांज इंडोनेशिया में पूर्णकालिक काम करते हुए, उन्हें सोशल मीडिया और राइटिंग मीडिया के माध्यम से पायथन और डेटा टिप्स साझा करना पसंद है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024
