डेटा साइंटिस्ट का सही विदेशी करियर विकल्प चुनें

एक शीर्ष नौकरी की भूमिका जो लगातार महत्व प्राप्त कर रही है वह डेटा वैज्ञानिक की है। ये पेशेवर हैं जो बड़ी मात्रा में डेटा के संग्रह, विश्लेषण और व्याख्या के लिए जिम्मेदार हैं। एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका एक गणितज्ञ, वैज्ञानिक, कंप्यूटर पेशेवर और एक सांख्यिकीविद् की भूमिकाओं को जोड़ती है।

 

डेटा वैज्ञानिक व्यवसाय और आईटी दोनों की दुनिया में फैले हुए हैं और उनके पास अद्वितीय कौशल सेट हैं। आज व्यवसाय बड़े डेटा के बारे में कैसे सोचते हैं, इसकी वजह से उनकी भूमिका महत्वपूर्ण हो गई है। व्यवसाय असंरचित डेटा का उपयोग करना चाहते हैं जो उनके राजस्व को बढ़ा सकता है। डेटा वैज्ञानिक इस जानकारी का विश्लेषण करके इसका अर्थ समझते हैं और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि सामने लाते हैं जो व्यवसाय के विकास में सहायता करेगी।

 

हालाँकि, डेटा साइंस कोई नया क्षेत्र नहीं है, यह पहले बिजनेस एनालिटिक्स या प्रतिस्पर्धी इंटेलिजेंस के रूप में मौजूद था। डेटा विज्ञान का मुख्य उद्देश्य प्रासंगिक जानकारी निकालना और उसकी प्रभावी ढंग से व्याख्या करना और बाद में इसे अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सरल तरीके से प्रस्तुत करना है।

 

कंपनियां अपने पास उपलब्ध डेटा की कीमत समझ रही हैं और इसका अच्छा इस्तेमाल करना चाहती हैं। इसलिए, उन्हें डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है।

 

एक डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक कौशल

• डेटा निकालने और उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न तकनीकों को लागू करने में सक्षम होना चाहिए जो व्यावसायिक समस्याओं और चुनौतियों को हल करने में मदद करेगी।
• डेटा माइनिंग रणनीतियों जैसे पैटर्न डिटेक्शन, ग्राफ विश्लेषण, सांख्यिकीय विश्लेषण आदि में अनुभव।
• विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करने और छिपी हुई अंतर्दृष्टि की खोज करने की क्षमता
• डेटा को उपयोगी रूप में परिवर्तित करें
• डेटा पर व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए शोध करें और सांख्यिकीय तरीके प्रस्तुत करें
• सॉफ़्टवेयर, हार्डवेयर और बैंडविड्थ सीमाओं के साथ भी बड़ी मात्रा में डेटा प्रबंधित करें
• सांख्यिकीय अनुसंधान तकनीकों में अनुभव

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

• बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करता है और उसे एक बुद्धिमान प्रारूप में परिवर्तित करता है
• डेटा-संचालित तरीकों से व्यवसाय संबंधी समस्याओं का समाधान करें
• विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पायथन, स्पार्क, एसएएस आदि के साथ काम करें।
• मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आदि जैसी विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग करता है।
• डेटा में पैटर्न की तलाश करता है और व्यवसाय की मदद के लिए टेक्स्ट सीखने के तरीकों का उपयोग करके रुझानों और अंतर्दृष्टि को पहचानने में सक्षम होगा।

कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों को क्यों नियुक्त करती हैं?

जब कंपनियों को बड़ी मात्रा में डेटा से निपटना पड़ता है और दैनिक हल करने के लिए जटिल मुद्दे होते हैं, तो वे डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करते हैं। डेटा वैज्ञानिक की मदद से वे अपने पास मौजूद डेटा के आधार पर महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय ले सकते हैं।

 

डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी के अवसर

प्रवासी काम के अवसर डेटा वैज्ञानिकों के लिए अमेरिका और कनाडा में मौजूद हैं जहां वे दिखाई देते हैं शीर्ष दस नौकरियाँ 2020 के लिए। डेटा वैज्ञानिक की नौकरी ने ग्लासडोर द्वारा 50 सहित लगातार चार वर्षों में "अमेरिका में 2019 सर्वश्रेष्ठ नौकरियों" की सूची में जगह बनाई।

 

इसने अमेरिका और कनाडा के लिए लिंक्डइन की इमर्जिंग जॉब्स रिपोर्ट की सूची में भी जगह बनाई।

डेटा वैज्ञानिकों की मांग आने वाले लंबे समय तक बनी रहेगी, जिसका श्रेय कंपनियों द्वारा व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा की बढ़ती मात्रा को जाता है।

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