बड़े डेटा की दुनिया में, आप अक्सर दो विषयों का सामना करेंगे: डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण। उन दोनों को अलग-अलग (लेकिन कुछ क्षेत्रों में अतिव्यापी) दक्षताओं और कौशल सेट की आवश्यकता होती है।
बहरहाल, अध्ययन के दोनों क्षेत्र अत्यधिक आकर्षक हैं और अतिरिक्त मील जाने के इच्छुक लोगों के लिए अच्छे अवसर प्रदान करते हैं।
यदि आप कुछ महत्वपूर्ण करियर निर्णय लेना चाहते हैं, लेकिन आप सुनिश्चित नहीं हैं कि कौन सा विकल्प चुनना है, तो भेदभाव के शीर्ष बिंदुओं के बारे में पढ़ें।
1. शैक्षिक पृष्ठभूमि
डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस के क्षेत्र समृद्ध और विशिष्ट हैं। इसका मतलब यह है कि यदि आप दोनों में से किसी भी पेशे में प्रवेश कर रहे हैं, तो आपको अपने रास्ते में आने वाली शैक्षिक चुनौतियों से निपटने के लिए अच्छी तरह से तैयार रहने की आवश्यकता है।
डेटा विश्लेषण
डेटा विश्लेषक के रूप में करियर शुरू करने के लिए एक बुनियादी स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है। इस करियर पथ पर चलने के लिए, आपको एक स्नातक कार्यक्रम का चयन करना होगा जो आपको एक एसक्यूएल की कामकाजी समझ और आरडीबीएमएस और डेटा संरचना स्कीमा संचालन के लिए क्वेरी विकास।
आपको R या Python का उपयोग करके सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग के ज्ञान की भी आवश्यकता होगी। इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग (एमएल), आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), कस्टम एल्गोरिथम विकास, सूचना संग्रह और भंडारण के आसपास डेटा प्रबंधन का ज्ञान अतिरिक्त लाभ हैं।
संक्षेप में, डेटा एनालिटिक्स में अपना करियर शुरू करने के लिए आपको आईटी, कंप्यूटर विज्ञान, गणित या सांख्यिकी में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता है।
डेटा साइंस
एक महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिक का सबसे सुरक्षित दांव कंप्यूटर विज्ञान, सूचना प्रौद्योगिकी, गणित या सांख्यिकी में स्नातक और मास्टर डिग्री प्राप्त करना है। यदि आप अपने करियर को बदलना चाहते हैं और डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना करियर बनाना चाहते हैं, तो आपको इनमें से किसी एक स्ट्रीम में माइनर डिग्री की आवश्यकता होगी।
डेटा विज्ञान भूमिकाओं के लिए आवश्यक मुख्य ज्ञान आपको व्यावसायिक डेटा के प्रावधान, संग्रह, आयोजन, प्रसंस्करण और मॉडलिंग के लिए तैयार करना चाहिए।
इसके अतिरिक्त, आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, एपीआई-आधारित डेटा संग्रह और तैयारी में विशेषज्ञता हासिल कर सकते हैं। अनुप्रयुक्त गणित और सांख्यिकी में एक डिग्री आपको खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण में और मदद करेगी, आपको पैटर्न का पालन करने और स्थापित करने की अनुमति देता है, बीस्पोक चुनौतियों के लिए परीक्षण मॉडल तैयार करता है, और बहुत कुछ अधिक।
अंत में, एआई-आधारित भविष्यवाणियों के लिए मॉडल स्थापित करते समय एमएल और एआई में एक अतिरिक्त कौशल सेट आसान है। इस प्रकार, डेटा विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, या कंप्यूटर इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री आपको डेटा वैज्ञानिक के कैरियर पथ पर स्थापित करना चाहिए।
2. नौकरी की भूमिकाएं और कार्य जिम्मेदारियां
एक डेटा विश्लेषक के रूप में, जब आप इन क्षेत्रों में अपनी यात्रा शुरू करेंगे तो आपकी नौकरी की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां अलग-अलग होंगी। आपकी विशेषज्ञता के स्तर के आधार पर, आप कुछ बदलावों को देख सकते हैं जो आपकी नौकरी की भूमिका में कठिन परिस्थितियों से निपटने में आपकी मदद करेंगे।
डेटा विश्लेषण
डेटा एनालिटिक्स में, आप मुख्य रूप से व्यवसाय-विशिष्ट डेटा का विश्लेषण, कल्पना और खनन करेंगे।
कुल मिलाकर, डेटा विश्लेषिकी भूमिकाओं के लिए आपको जिम्मेदारियों को संभालने की आवश्यकता होगी जैसे:
- डेटा की अखंडता की सफाई, प्रसंस्करण, सत्यापन और उदाहरण देना
- बड़े डेटा सेट का खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करें
- ईटीएल पाइपलाइनों को लागू करें और डेटा माइनिंग का संचालन करें
- लॉजिस्टिक रिग्रेशन, केएनएन, रैंडम फ़ॉरेस्ट और डिसीजन ट्री का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण करें
- ऑटोमेशन कोड लिखते समय मशीन लर्निंग (एमएल) लाइब्रेरी बनाएं और प्रबंधित करें
- एमएल टूल्स और एल्गोरिदम के साथ नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करें
- अच्छी तरह से सूचित डेटा-समर्थित भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा पैटर्न की पहचान करें
डेटा साइंस
डेटा साइंस में व्यवसाय के भीतर प्रासंगिक डेटा से ड्राइविंग अंतर्दृष्टि और निष्कर्ष निकालना शामिल है।
कुछ अतिरिक्त जिम्मेदारियों में शामिल हो सकते हैं:
- डेटा एकत्र करना और व्याख्या करना
- डेटासेट में प्रासंगिक पैटर्न की पहचान करना
- प्रदर्शन SQL-आधारित डेटा क्वेरी और उप-प्रश्न
- SQL, Python, SAS, और कई अन्य जैसे RDBMS टूल का उपयोग करके डेटा क्वेरी करना
- प्रेडिक्टिव, प्रिस्क्रिप्टिव, डिस्क्रिप्टिव और डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स के लिए टूल्स में प्रवाह प्राप्त करना
- झांकी, आईबीएम कॉग्नोस एनालिटिक्स, और अन्य जैसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल में कौशल हासिल करना
3. आवश्यक कौशल सेट
चूंकि दोनों भूमिकाएं विशिष्ट हैं, इसलिए किसी भी क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने से पहले उन्हें विशिष्ट कौशल सेट की आवश्यकता होती है। किसी भी पेशे से अधिकतम लाभ उठाने के लिए, आपको अपने कौशल सेट को आगे बढ़ाने और जो आप कर सकते हैं उसका अधिकतम लाभ उठाने की आवश्यकता है।
डेटा विश्लेषण
विश्लेषिकी को समस्या-समाधान कौशल के साथ मध्यवर्ती आंकड़ों के उन्नत ज्ञान की आवश्यकता होती है।
इसके अतिरिक्त, यह सबसे अच्छा है यदि आप निम्नलिखित में स्वयं को कुशल बना सकते हैं:
- एमएस एक्सेल और एसक्यूएल डेटाबेस डेटा को टुकड़ा और पासा करने के लिए
- रिपोर्टिंग में महारत हासिल करने के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस टूल
- डेटासेट के प्रबंधन, हेरफेर और काम करने के लिए पायथन, आर और एसएएस जैसे टूल सीखें
एक आईटी-उन्मुख भूमिका होने के बावजूद, डेटा विश्लेषक बनने के लिए आपको इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि से आने की आवश्यकता नहीं है।
इसके बजाय, व्यापार की चाल में महारत हासिल करने के लिए, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के साथ-साथ सांख्यिकी, डेटाबेस प्रबंधन और डेटा मॉडलिंग सीखना सार्थक है।
डेटा साइंस
डेटा विज्ञान में, आपको निम्नलिखित क्षेत्रों में गणित, उन्नत सांख्यिकी, भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग, मशीन लर्निंग और प्रोग्रामिंग में जानकार होना चाहिए:
- Hadoop और Spark में बिग डेटा टूल विशेषज्ञता
- एसक्यूएल में विशेषज्ञता, नोएसक्यूएल, और पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल और स्काला और पायथन जैसी कुछ भाषाओं का ज्ञान
डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस भूमिकाओं में महारत हासिल करने के लिए इनमें से एक या अधिक टूल आवश्यक हैं। आप जो करते हैं उसमें सर्वश्रेष्ठ होने के लिए, हम आपको इनमें से अधिक से अधिक सीखने की सलाह देते हैं।
डेटा विश्लेषण
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: स्प्लंक, QlikView, पावर बीआई, और झांकी
- ईटीएल: टैलेंड
- बिग डेटा प्रोसेसिंग: स्पार्क, रैपिडमाइनर
- डेटा एनालिटिक्स: माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, आर, और पायथन
डेटा साइंस
- एप्लाइड डेटा साइंस: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ईटीएल: अपाचे काफ्का
- बिग डेटा प्रोसेसिंग: Apache Hadoop, Spark
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: झांकी, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy, और Google Analytics
- डेटा एनालिटिक्स: माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, अपाचे फ्लिंक, एसएपी हाना, मोंगोडीबी, मिनीटैब और एसपीएसएस
- प्रोग्रामिंग: आर, जूलिया, और पायथन
- प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी: पायथन-आधारित डेटा मॉडलिंग के लिए TensorFlow
5. कैरियर के अवसर
आप चाहे जो भी क्षेत्र चुनें, विचार एक अच्छी, अच्छी तनख्वाह वाली नौकरी पाने का है। आप किस भूमिका को चुनते हैं, इसके आधार पर नौकरी की भूमिकाएं भी तदनुसार बदल जाएंगी।
डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस में आगे बढ़ने के लिए यहां कुछ लोकप्रिय करियर विकल्प दिए गए हैं।
डेटा विश्लेषण
- व्यापार खुफिया विश्लेषक
- डेटा विश्लेषक
- मात्रात्मक विश्लेषक
- डेटा एनालिटिक्स सलाहकार
- संचालन विश्लेषक
- विपणन विश्लेषक
- प्रोजेक्ट मैनेजर
- आईटी सिस्टम विश्लेषक
- परिवहन रसद विशेषज्ञ
डेटा साइंस
- डेटा विश्लेषक
- डेटा इंजीनियर
- डेटाबेस व्यवस्थापक
- मशीन लर्निंग इंजीनियर
- डेटा वैज्ञानिक
- डेटा आर्किटेक्ट
- सांख्यिकीविद
- व्यापार विश्लेषक
- डेटा और विश्लेषिकी प्रबंधक
डेटा साइंस बनाम। डेटा एनालिटिक्स: अंतिम फैसला
कुल मिलाकर, डेटा वैज्ञानिकों के पास अधिक उन्नत कौशल सेट है। नतीजतन, औसत डेटा वैज्ञानिक औसत डेटा विश्लेषक से अधिक कमाता है। लेकिन आप हमेशा एक डेटा विश्लेषक के रूप में अपना करियर शुरू कर सकते हैं और फिर बाद में डेटा विज्ञान की ओर झुक सकते हैं।
यदि आप डेटा-केंद्रित भूमिकाओं में रुचि रखते हैं, तो डेटा विश्लेषण और डेटा विज्ञान के अलावा, कुछ अन्य डोमेन भी उपलब्ध हैं। शुरुआत के लिए, आप डेटा आर्किटेक्चर और डेटा इंजीनियरिंग पदों को देख सकते हैं। बाजार में बहुत सारे कोर्स उपलब्ध हैं, जो आपको इन क्षेत्रों में अपने कौशल को सुधारने में मदद कर सकते हैं।
इन डेटा-केंद्रित प्रमाणपत्रों के साथ अपने खेल में शीर्ष पर रहें।
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- प्रोग्रामिंग
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गौरव सियाल के पास डिजिटल मार्केटिंग फर्मों और सॉफ्टवेयर जीवनचक्र दस्तावेजों की एक श्रृंखला के लिए लेखन का दो साल का अनुभव है।
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