क्या आप इन सामान्य डेटा विज्ञान मिथकों पर विश्वास करते हैं? यह समय उन्हें भूलने और इस क्षेत्र की स्पष्ट समझ हासिल करने का है।
डेटा साइंस के बारे में हाल की चर्चा के बावजूद, लोग अभी भी इस क्षेत्र से दूर भागते हैं। कई तकनीकी विशेषज्ञों के लिए, डेटा विज्ञान जटिल, अस्पष्ट है, और इसमें अन्य तकनीकी करियर की तुलना में बहुत अधिक अज्ञात शामिल हैं। इस बीच, क्षेत्र में उद्यम करने वाले कुछ लोग लगातार डेटा विज्ञान मिथकों और धारणाओं को हतोत्साहित करने वाले सुनते हैं।
हालाँकि, क्या आप जानते हैं कि इनमें से अधिकांश किस्से सामान्य गलत धारणाएँ हैं? तकनीक में यह सबसे आसान रास्ता नहीं है, लेकिन डेटा विज्ञान उतना भयानक नहीं है जितना लोग मानते हैं। इसलिए इस लेख में, हम डेटा साइंस से जुड़े 10 सबसे लोकप्रिय मिथकों का भंडाफोड़ करेंगे।
मिथक # 1: डेटा साइंस केवल मैथ जीनियस के लिए है
हालाँकि डेटा साइंस के अपने गणितीय तत्व हैं, कोई नियम नहीं कहता है कि आपको गणित में गुरु होना चाहिए। मानक सांख्यिकी और संभाव्यता के अलावा, इस क्षेत्र में कई अन्य शामिल हैं, न कि कड़ाई से गणितीय पहलू।
आपको गणित से जुड़े क्षेत्रों में अमूर्त सिद्धांतों और सूत्रों को बहुत गहराई से पुनः सीखने की आवश्यकता नहीं होगी। बहरहाल, यह डेटा विज्ञान में गणित की आवश्यकता को पूरी तरह से खारिज नहीं करता है।
अधिकांश विश्लेषणात्मक कैरियर पथों की तरह, डेटा साइंस को गणित के कुछ क्षेत्रों के बुनियादी ज्ञान की आवश्यकता होती है। इन क्षेत्रों में सांख्यिकी (जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है), बीजगणित और कलन शामिल हैं। इस प्रकार, जबकि गणित डेटा विज्ञान का मुख्य जोर नहीं है, यदि आप संख्याओं से पूरी तरह बचना चाहते हैं, तो आप इस करियर पथ पर पुनर्विचार करना चाह सकते हैं।
मिथक #2: किसी को भी डेटा साइंटिस्ट की जरूरत नहीं है
सॉफ्टवेयर विकास और यूआई/यूएक्स डिजाइन जैसे अधिक स्थापित तकनीकी व्यवसायों के विपरीत, डेटा विज्ञान अभी भी लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है। फिर भी, डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता लगातार बढ़ रही है।
उदाहरण के लिए, द यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स 2021 और 2031 के बीच डेटा वैज्ञानिकों की मांग में 36% की वृद्धि का अनुमान है। यह अनुमान आश्चर्यजनक नहीं है, क्योंकि सिविल सेवा, वित्त और स्वास्थ्य सेवा सहित कई उद्योगों ने डेटा की बढ़ती मात्रा के कारण डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता को देखना शुरू कर दिया है।
बड़ा डेटा डेटा वैज्ञानिकों के बिना कई फर्मों और संगठनों के लिए सटीक जानकारी जारी करने में कठिनाइयाँ प्रस्तुत करता है। इसलिए, हालांकि आपका कौशल सेट अन्य तकनीकी क्षेत्रों की तरह लोकप्रिय नहीं हो सकता है, यह कम आवश्यक नहीं है।
मिथक #3: एआई डाटा साइंस की मांग को कम करेगा
आज लगता है कि एआई के पास हर जरूरत का समाधान है। हम दवा, सेना, सेल्फ-ड्राइविंग कार, प्रोग्रामिंग, निबंध लेखन और यहां तक कि गृहकार्य में एआई के इस्तेमाल के बारे में सुनते हैं। हर पेशेवर अब किसी न किसी रोबोट के बारे में चिंता करता है जो उनके स्थान पर काम कर रहा है।
लेकिन क्या यह डर डेटा साइंस के लिए सही है? नहीं, यह कई डेटा साइंस मिथकों में से एक है। एआई कुछ मौलिक नौकरियों की मांग को कम कर सकता है, लेकिन इसके लिए अभी भी डेटा वैज्ञानिकों के निर्णय लेने और महत्वपूर्ण सोच कौशल की आवश्यकता है।
डेटा विज्ञान को बदलने के बजाय, एआई काफी मददगार है, जिससे उन्हें बहुत बड़े डेटा को जानकारी उत्पन्न करने, एकत्र करने और संभालने में सक्षम बनाता है। इसके अलावा, अधिकांश एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा पर निर्भर करते हैं, जिससे डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता पैदा होती है।
मिथक # 4: डेटा साइंस में अकेले प्रिडिक्टिव मॉडलिंग शामिल है
डेटा साइंस में ऐसे मॉडल बनाना शामिल हो सकता है जो अतीत की घटनाओं के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी करते हैं, लेकिन क्या यह केवल पूर्वानुमानित मॉडलिंग के इर्द-गिर्द घूमता है? हरगिज नहीं!
भविष्य कहनेवाला उद्देश्यों के लिए प्रशिक्षण डेटा डेटा विज्ञान के फैंसी, मज़ेदार हिस्से की तरह दिखता है। फिर भी, परदे के पीछे के काम जैसे सफाई और डेटा परिवर्तन समान रूप से हैं, यदि अधिक महत्वपूर्ण नहीं हैं।
बड़े डेटा सेट एकत्र करने के बाद, डेटा वैज्ञानिक को डेटा की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए आवश्यक डेटा को संग्रह से फ़िल्टर करना चाहिए। कोई अनुमानित मॉडलिंग नहीं है, लेकिन यह इस क्षेत्र का एक कार्यशील, गैर-परक्राम्य हिस्सा है।
मिथक #5: हर डेटा साइंटिस्ट एक कंप्यूटर साइंस ग्रेजुएट होता है
यहाँ सबसे लोकप्रिय डेटा विज्ञान मिथकों में से एक है। शुक्र है, तकनीकी उद्योग की सुंदरता सहजता है जब टेक में करियर पर स्विच करना. इसलिए, कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका कॉलेज प्रमुख है, आप सही शस्त्रागार, पाठ्यक्रम और सलाहकारों को देखते हुए एक उत्कृष्ट डेटा वैज्ञानिक बन सकते हैं। चाहे आप कंप्यूटर विज्ञान या दर्शनशास्त्र स्नातक हों, डेटा विज्ञान आपकी पहुंच में है।
हालाँकि, आपको कुछ पता होना चाहिए। यद्यपि यह करियर पथ रुचि और ड्राइव के साथ किसी के लिए खुला है, अध्ययन का आपका पाठ्यक्रम आपके सीखने की आसानी और गति को निर्धारित करेगा। उदाहरण के लिए, एक कंप्यूटर विज्ञान या गणित स्नातक किसी असंबंधित क्षेत्र के किसी व्यक्ति की तुलना में डेटा विज्ञान की अवधारणाओं को तेजी से समझने की अधिक संभावना रखता है।
मिथक #6: डेटा वैज्ञानिक केवल कोड लिखते हैं
कोई भी अनुभवी डेटा वैज्ञानिक आपको बताएगा कि यह धारणा पूरी तरह से गलत है। हालांकि अधिकांश डेटा वैज्ञानिक काम की प्रकृति के आधार पर रास्ते में कुछ कोड लिखते हैं, डेटा विज्ञान में कोडिंग केवल हिमशैल का सिरा है।
लेखन कोड केवल काम का हिस्सा हो जाता है। लेकिन, प्रोग्राम बनाने के लिए कोड का उपयोग किया जाता है, और एल्गोरिदम डेटा वैज्ञानिक भविष्यवाणी मॉडलिंग, विश्लेषण या प्रोटोटाइप में उपयोग करते हैं। कोडिंग केवल कार्य प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाती है, इसलिए इसे मुख्य कार्य कहना एक भ्रामक डेटा विज्ञान मिथक है।
माइक्रोसॉफ्ट का पावर बीआई शक्तिशाली सुविधाओं और विश्लेषणात्मक क्षमताओं के साथ एक स्टार डेटा साइंस और एनालिटिक्स टूल है। हालाँकि, लोकप्रिय राय के विपरीत, Power BI का उपयोग करना सीखना डेटा विज्ञान में सफल होने के लिए केवल वही हिस्सा है जिसकी आपको आवश्यकता है; इसमें इस विलक्षण उपकरण से कहीं अधिक शामिल है।
उदाहरण के लिए, हालांकि कोड लिखना डेटा साइंस का मुख्य फोकस नहीं है, आपको कुछ प्रोग्रामिंग लैंग्वेज सीखने की जरूरत है, आमतौर पर पायथन और आर। आपको एक्सेल जैसे पैकेजों के ज्ञान की भी आवश्यकता होगी और डेटाबेस के साथ मिलकर काम करना होगा, उनसे डेटा निकालना और मिलान करना होगा। पाने के लिए स्वतंत्र महसूस करें Power BI में महारत हासिल करने में आपकी मदद करने के लिए पाठ्यक्रम, लेकिन याद रखें; यह रास्ते का अंत नहीं है।
मिथक #8: डाटा साइंस केवल बड़ी कंपनियों के लिए जरूरी है
अगला, हमारे पास एक और खतरनाक और असत्य कथन है, दुर्भाग्य से, अधिकांश लोग विश्वास करते हैं। डेटा साइंस का अध्ययन करते समय, सामान्य धारणा यह है कि आप किसी भी उद्योग में केवल प्रमुख फर्मों से ही रोजगार प्राप्त कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में, अमेज़ॅन या मेटा जैसी कंपनियों द्वारा काम पर रखने में विफल होना किसी भी डेटा वैज्ञानिक के लिए काम की अनुपलब्धता के बराबर है।
हालाँकि, योग्य डेटा वैज्ञानिकों के पास नौकरी के कई अवसर हैं, खासकर आज। कोई भी व्यवसाय जो सीधे उपभोक्ता डेटा के साथ काम करता है, चाहे स्टार्टअप हो या मल्टी मिलियन डॉलर कंपनी, अधिकतम प्रदर्शन के लिए डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता होती है।
उस ने कहा, अपने रिज्यूमे को धूल चटाएं और देखें कि आपके डेटा विज्ञान कौशल आपके आसपास की कंपनियों के लिए क्या हासिल कर सकते हैं।
मिथक #9: बड़ा डेटा अधिक सटीक परिणाम और भविष्यवाणियों के बराबर है
हालाँकि यह कथन आमतौर पर मान्य है, फिर भी यह आधा सच है। बड़े डेटा सेट छोटे डेटा सेट की तुलना में आपके त्रुटि मार्जिन को कम करते हैं, लेकिन सटीकता केवल डेटा आकार पर निर्भर नहीं करती है।
सबसे पहले, आपके डेटा की गुणवत्ता मायने रखती है। बड़े डेटा सेट केवल तभी मदद करते हैं जब एकत्र किया गया डेटा समस्या को हल करने के लिए अनुकूल हो। इसके अतिरिक्त, एआई टूल्स के साथ, उच्च मात्रा एक निश्चित स्तर तक फायदेमंद होती है। उसके बाद, अधिक डेटा हानिकारक है।
मिथक #10: डेटा साइंस को सेल्फ-लर्न करना असंभव है
यह सबसे बड़े डेटा विज्ञान मिथकों में से एक है। अन्य तकनीकी रास्तों के समान, स्व-शिक्षण डेटा विज्ञान बहुत संभव है, विशेष रूप से वर्तमान में हमारे पास उपलब्ध संसाधनों की संपत्ति के साथ। कौरसेरा, उडेमी, लिंक्डइन लर्निंग और अन्य जैसे प्लेटफॉर्म संसाधनपूर्ण ट्यूटोरियल वेबसाइटें पाठ्यक्रम (मुफ्त और भुगतान) हैं जो आपके डेटा विज्ञान विकास को तेजी से ट्रैक कर सकते हैं।
बेशक, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप वर्तमान में किस स्तर पर हैं, नौसिखिए, मध्यवर्ती, या पेशेवर; आपके लिए एक कोर्स या प्रमाणन है। इसलिए जबकि डेटा विज्ञान थोड़ा जटिल हो सकता है, यह स्व-शिक्षण डेटा विज्ञान को दूर की कौड़ी या असंभव नहीं बनाता है।
डेटा विज्ञान में आंख से मिलने के अलावा और भी बहुत कुछ है
इस क्षेत्र में रुचि के बावजूद, ऊपर और अधिक डेटा विज्ञान मिथक कई तकनीकी उत्साही भूमिका से बचते हैं। अब, आपके पास सही जानकारी है, तो आप किसका इंतज़ार कर रहे हैं? ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर कई विस्तृत पाठ्यक्रमों का अन्वेषण करें और आज ही अपनी डेटा साइंस यात्रा शुरू करें।