Data Scientist and Data Analyst - डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट

 Blog / Data Science and Analytics

डेटा साइंटिस्‍ट और डेटा एनालिस्‍ट के कॅरियर का स्‍वर्णिम अवसर

Golden opportunity for career of Data Scientist and Data Analyst

इस निम्‍नलिखत लेख में

• संक्षेप में डेटा विज्ञान क्या है?
• डेटा विज्ञान क्षेत्र में अति तीव्र गति से निरंतर विकास हो रहा है
• डेटा वैज्ञानिक - क्या आप बनना चाहते हैं?
• डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल क्‍या है ?
• डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक गैर-तकनीकी कौशल क्‍या हैं?

डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट में करियर हाल ही में काफी चर्चा में रहे हैं और यह बेबुनियाद नहीं है। डेटा साइंस केवल एनालिटिक्स और सांख्यिकी से लेकर निर्णय, पूर्वानुमान और दुनिया को आगे बढ़ाने वाले कार्यों तक विकसित हुआ है। डायग्नोस्टिक रोबोटिक्स की चेयरवुमन और सीटीओ किरा रेडिंस्की ने साझा किया , "मेरा सच्चा जुनून मानवता को वैज्ञानिक क्षमताओं से लैस करना है ताकि वे स्वचालित रूप से अनुमान लगा सकें और अंततः अतीत से सबक के आधार पर भविष्य के परिणामों को प्रभावित कर सकें।" वास्तव में, डायग्नोस्टिक रोबोटिक्स आज कोविड के बाद सरकारों के साथ काम करते हुए स्वास्थ्य सेवा में एआई के भविष्य को सक्रिय रूप से प्रदर्शित करता है । डेटा वैज्ञानिक अब केवल सूचना प्रौद्योगिकी उद्योगों तक ही सीमित नहीं हैं। खुदरा से लेकर वित्त, आपूर्ति श्रृंखला से लेकर मनोरंजन और परिवहन से लेकर सरकार तक, डेटा वैज्ञानिक डेटा का उपयोग करते हैं । 

डेटा विज्ञान क्या है?

सरल शब्दों में कहें तो, डेटा विज्ञान विश्लेषण के लिए डेटा का उपयोग और तैयारी है। जबकि डेटा प्रचुर मात्रा में उपलब्ध है, भविष्य के लिए बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा को साफ करना और उसका उपयोग करना डेटा विज्ञान का मूल है। डेटा वैज्ञानिक फिर पैटर्न को उजागर करने के लिए परिणामों की समीक्षा कर सकते हैं और व्यावसायिक नेताओं को सूचित अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बना सकते हैं। 

डेटा विज्ञान क्षेत्र में तेजी से विकास हो रहा है

आज के कार्यबल में मांग में शीर्ष 35 कौशलों में से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग की मांग सबसे अधिक है। बड़े डेटा द्वारा संचालित एक विघटनकारी बाज़ार को नेविगेट करने में मदद करने के लिए वैश्विक स्तर पर डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों की बढ़ती आवश्यकता है। उद्यमों में सी-सूट डेटा वैज्ञानिकों की ओर रुख करता है ताकि वे टेराबाइट्स के डेटा में बिंदुओं को जोड़ सकें और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को बढ़ावा देने के लिए रुझान, पूर्वानुमान और अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकें।

डेटा आज व्यवसायिक निर्णय लेने में सहायक है। महामारी के दौरान, व्यवसायों में अधिकांश संचालन डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म पर चले गए, इससे ई-कॉमर्स और डेटा की मात्रा को बढ़ावा मिला। छोटे और बड़े व्यवसायों को इस सभी डेटा को संसाधित करने, कुशल डेटा संग्रह रणनीतियों को खोजने, भविष्य की आकस्मिकताओं की योजना बनाने के लिए डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। अकेले 2021 में, ग्लासडोर ने मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा विश्लेषक, व्यवसाय विश्लेषक और वित्तीय विश्लेषकों की नौकरियों सहित लगभग 45,000 डेटा विज्ञान नौकरियां उपलब्ध दिखाई हैं। जबकि डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी की वृद्धि और मांग अधिक है, कंपनियां कुशल प्रतिभा की तलाश कर रही हैं। प्रोग्रामिंग भाषाओं और उन्नत तकनीकी कौशल में उत्कृष्ट विशेषज्ञता वाले डेटा वैज्ञानिकों को आकर्षक परियोजनाओं के साथ उच्च-भुगतान वाले पदों पर भर्ती होने की अधिक संभावना है।

संक्षेप में डेटा वैज्ञानिक - क्या आप हैं?

डेटा साइंस में करियर के लिए आवश्यक कौशल सेट और व्यक्तित्व को समझना महत्वपूर्ण हो जाता है। तो फिर सवाल उठता है, “डेटा साइंटिस्ट कौन है?” डेटा इंजीनियरिंग के पूर्व निदेशक, स्लैक, पूर्व सांख्यिकीविद् जोश विल्स ने ट्विटर पर इसे संक्षेप में बताया है । “डेटा साइंटिस्ट (संज्ञा): वह व्यक्ति जो किसी भी सॉफ्टवेयर इंजीनियर की तुलना में सांख्यिकी में बेहतर है और किसी भी सांख्यिकीविद् की तुलना में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में बेहतर है।”

इस प्रकार, एक सफल डेटा विज्ञान कैरियर के लिए आपको सभी ट्रेडों में निपुण होना चाहिए - प्रोग्रामर, विश्लेषक, इंजीनियर, गणितज्ञ, सांख्यिकीविद् और रणनीतिकार। लेकिन सबसे बढ़कर, एक डेटा वैज्ञानिक को डेटा से प्यार होना चाहिए। उनका जिज्ञासु दिमाग सूचना के इर्द-गिर्द घूमता है; वे पैटर्न बनाते हैं, रुझानों की पहचान करते हैं, डेटा का विश्लेषण करते हैं और व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करते हैं। यह सब करते हुए वे बड़े डेटा की मात्रा से पूरी तरह से निडर होते हैं - डेटा वैज्ञानिकों का लगभग 80 प्रतिशत समय केवल डेटा की खोज और तैयारी में व्यतीत होता है । इसलिए यह उचित है कि डेटा विज्ञान में करियर के लिए कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग या गणित और सांख्यिकी में मास्टर डिग्री की आवश्यकता होती है।

इसके अतिरिक्त, डेटा विज्ञान लगातार विकसित हो रहा है। अन्य मानक व्यवसायों के विपरीत, डेटा विज्ञान में करियर आपको एक से अधिक प्रकार की नौकरी की भूमिका और नौकरी का शीर्षक प्रदान करता है। अपने डेटा विज्ञान कैरियर को आगे बढ़ाने के लिए विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं, प्लेटफ़ॉर्म और तकनीकों में तकनीकी कौशल का निरंतर सीखना और अपस्किलिंग आवश्यक है। अच्छी खबर यह है कि ये उन्नत कौशल अग्रणी वैश्विक स्कूलों और विश्वविद्यालयों द्वारा पेश किए जाने वाले डेटा विज्ञान कार्यक्रमों के माध्यम से एमेरिटस में आसानी से उपलब्ध हैं।

डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल

नई प्रौद्योगिकियों, दृष्टिकोणों और बड़े डेटा विश्लेषण के नवीनतम प्लेटफार्मों को सीखने से डेटा विज्ञान पेशेवरों को वास्तविक दुनिया में प्रासंगिक बने रहने में मदद मिलती है, तथा उन्हें व्यावहारिक ज्ञान और व्यावहारिक प्रशिक्षण मिलता है।

• प्रोग्रामिंग भाषाएँ: आर प्रोग्रामिंग, एसक्यूएल (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज), पायथन, जावा, सी, और सी++
• प्लेटफॉर्म: हाडोप, अपाचे स्पार्क
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: मैटप्लॉटलिब,
• मशीन लर्निंग और एआई: न्यूरल नेटवर्क, सुदृढीकरण सीखना, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकियां, अनुशंसा इंजन को समझना

डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक गैर-तकनीकी कौशल

डेटा का विश्लेषण करने, रुझानों और वास्तविक दुनिया के व्यापार और उद्योग चुनौतियों की पहचान करने के लिए विश्लेषणात्मक कौशल डेटा वैज्ञानिक कभी भी अलग-थलग होकर काम नहीं करते, उन्हें टीम में काम करना होता है । संगठन में कई परियोजनाओं, डेटा सेटों और विभागों पर सहयोग करना एक सामान्य विशेषता है।  सी-सूट से लेकर निवेशकों और बिक्री टीमों तक, डेटा विज्ञान पेशेवरों को समझ से परे डेटा को प्रासंगिक कार्रवाई योग्य रणनीतियों में बदलने की आवश्यकता है। इसलिए अच्छा संचार कौशल और कहानी सुनाना एक महत्वपूर्ण कौशल है

डेटा विज्ञान में इन करियरों का अन्वेषण करें

1. डेटा आर्किटेक्ट और प्रशासक

संपूर्ण संगठन के लिए डेटा प्रबंधन ढांचे के विज़ुअलाइज़र, डेटा आर्किटेक्ट डेटा इंजीनियरों के साथ मिलकर काम करते हैं। वे मुख्य रूप से एंटरप्राइज़ रणनीति और डेटा को समझने पर काम करते हैं जिसे एकत्र करने की आवश्यकता होती है। फिर वे नए डेटाबेस सिस्टम बनाते हैं या मौजूदा सिस्टम के प्रदर्शन को बढ़ाते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा आर्किटेक्ट डेटा प्रबंधन के लिए प्रवाह और प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करते हैं और डेटा इंजीनियर बुनियादी ढाँचा बनाते हैं। यूएस ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स ने वर्ष 2030 तक डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर और आर्किटेक्ट के लिए 180,000 नौकरियों का अनुमान लगाया है। डेटा साइंस करियर पर विचार करने वालों को डेटा आर्किटेक्ट और एडमिनिस्ट्रेटर की नौकरियों पर गंभीरता से विचार करना चाहिए। 

औसत आधार वेतन : US$121,606 प्रति वर्ष

2. डेटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर बड़ी मात्रा में वास्तविक समय के डेटा तक पहुँचने और उसे प्रोसेस करने में विशेषज्ञ होते हैं। प्रौद्योगिकी-संचालित कंपनियों और तकनीकी विभागों के लिए महत्वपूर्ण, वे बिना प्रारूपित और असत्यापित डेटा की व्याख्या करते हैं। इस प्रकार, दैनिक कार्यों में उच्च डेटा वॉल्यूम का रखरखाव और डेटा टीमों के साथ आगे के विश्लेषण के लिए डेटा को सुलभ बनाने के लिए डेटा पाइपलाइन बनाना शामिल है। डेटा इंजीनियर प्रोग्रामिंग भाषाओं (पायथन) और उन्नत SQL, NoSQL का उपयोग करके बुनियादी ढाँचा स्थापित करते हैं।

औसत आधार वेतन : US$92,245 

3. डेटा विश्लेषक

अधिकांश डेटा वैज्ञानिक अपने करियर की शुरुआत में डेटा विश्लेषक और डेटा इंजीनियर के रूप में काम करते हैं। डेटा विश्लेषक सिस्टम के माध्यम से एकत्र किए गए कच्चे डेटा के साथ सीधे काम करते हैं। इसका मतलब यह भी है कि वे सूचना को संसाधित करने के लिए मार्केटिंग, बिक्री, ग्राहक सहायता, वित्त जैसी विभिन्न टीमों के साथ काम करते हैं। डेटा विश्लेषक केवल बड़े व्यावसायिक प्रश्न पूछने के लिए पीछा नहीं करते हैं, वे डेटा को साफ करते हैं, अध्ययन करते हैं, और टीमों को रणनीति विकसित करने में मदद करने के लिए Tableau और Excel जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके रिपोर्ट बनाते हैं। औसत आधार वेतन : US $62,970 प्रति वर्ष

4. डेटा वैज्ञानिक 

डेटा वैज्ञानिक वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण करने से आगे जाते हैं। सी-सूट डेटा वैज्ञानिकों पर निर्भर करता है ताकि वे डेटा में रुझान, पैटर्न प्रदान कर सकें और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि और रणनीतियाँ प्रदान कर सकें जो अंतिम परिणाम को प्रभावित कर सकती हैं। उनकी अंतर्दृष्टि का रणनीतिक व्यावसायिक निर्णयों पर सीधा प्रभाव पड़ता है। एक डेटा वैज्ञानिक से बेहतरीन संचारक, व्यावसायिक रणनीतिकार और उससे भी बेहतर विश्लेषक और सांख्यिकीविद् होने की अपेक्षा की जाती है।

औसत आधार वेतन : US$97,350 प्रति वर्ष

5. मशीन लर्निंग इंजीनियर

मशीन लर्निंग इंजीनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस का एक अनूठा संयोजन है जो रोजाना बड़े डेटा के साथ काम करता है। बड़े उपभोक्ता-सामना करने वाले सेटअप में दोनों भूमिकाएँ एक साथ काम करती हैं लेकिन उनकी स्वतंत्र ज़िम्मेदारियाँ हो सकती हैं। डेटा वैज्ञानिकों से अपेक्षा की जाती है कि वे उन्नत सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामिंग कौशल वाले मशीन लर्निंग विशेषज्ञ हों। एमएल इंजीनियर संगठन के लिए विभिन्न प्रक्रियाओं को चलाने के लिए सॉफ़्टवेयर, एमएल मॉडल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम विकसित करते हैं। एमएल इंजीनियर बनने के लिए वर्षों के अनुभव और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, इसलिए आमतौर पर उन्हें वरिष्ठ भूमिकाओं में नियुक्त किया जाता है। औसत आधार वेतन : US$112,790 प्रति वर्ष

6. सांख्यिकीविद् और गणितज्ञ

सरकार, स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान एवं विकास संगठनों में प्रमुखता से काम करते हुए, सांख्यिकीविद् उन रुझानों की पहचान करते हैं जो संगठनों में निर्णय लेने और नीतियों को सलाह देते हैं। गणितज्ञ और सांख्यिकीविद् बड़ी मात्रा में संख्यात्मक डेटा की व्याख्या करते हैं और शोध सर्वेक्षणों को डिज़ाइन करते हैं, डेटा एकत्र करने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करते हैं और साथ ही निष्कर्षों की रिपोर्ट भी करते हैं। औसत आधार वेतन : US $93,290 प्रति वर्ष

7. बिजनेस आईटी विश्लेषक

दिल से रणनीतिकार और दिमाग से विश्लेषक, एक व्यवसाय विश्लेषक कंपनी की प्रक्रियाओं का मूल्यांकन करता है और उद्योग के रुझानों और बाजारों का विश्लेषण करता है। व्यवसाय विश्लेषक भारी मात्रा में डेटा को संसाधित करते हैं और व्यवसाय के राजस्व और विकास को बेहतर बनाने के अवसरों की तलाश करते हैं। आम तौर पर नौकरी के शीर्षक बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) डेवलपर्स और बिजनेस कंसल्टेंट होते हैं। इस डेटा को संसाधित करने के लिए BI डेवलपर के पास BI विश्लेषणात्मक उपकरणों और प्रोग्रामिंग कौशल में उन्नत कौशल होना आवश्यक है। औसत आधार वेतन : US$70,759 प्रति वर्ष

8. मार्केटिंग विश्लेषक

बदलते उपभोक्ता व्यवहार की पहचान करना और नए खरीद रुझानों की जांच करना और साथ ही किसी व्यवसाय के लिए डिजिटल ब्रह्मांड का विश्लेषण करना, एक बाजार विश्लेषक की उत्कृष्टता है। अधिकांश व्यवसाय डिजिटल रूप से बिक्री करते हैं, इसलिए मार्केटिंग विश्लेषक मजबूत गो-टू-मार्केट रणनीति बनाने और मार्केटिंग अभियानों का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म और उपकरणों पर बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुँचते हैं। औसत आधार वेतन : US$58,211 प्रति वर्ष

9. क्लिनिकल डेटा प्रबंधक

क्लिनिकल डेटा मैनेजर स्वास्थ्य सेवा प्रशिक्षण को गणित, प्रोग्रामिंग, कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी के साथ जोड़ते हैं। अन्य क्षेत्रों की तरह, डेटा संग्रह से लेकर डेटा शासन और नैदानिक ​​परीक्षणों और शोध में डेटा अखंडता तक, क्लिनिकल डेटा मैनेजर सक्रिय रूप से चिकित्सा उद्योग के रुझानों को आत्मसात, विश्लेषण और भविष्यवाणी करते हैं। औसत आधार वेतन : US$75,562 प्रति वर्ष.

• डेटा साइंस एक फलता-फूलता करियर विकल्प है और विज्ञान करियर चुनने वालों के लिए ढेरों जॉब रोल खोलता है। इसलिए, कंप्यूटर इंजीनियरिंग में स्नातक या मास्टर डिग्री वाले वरिष्ठ पेशेवर ऑनलाइन डेटा साइंस प्रोग्राम के माध्यम से अपस्किलिंग और रीस्किलिंग करके आसानी से डेटा साइंस में अपना करियर बनाने पर विचार कर सकते हैं।
• डेटा साइंटिस्ट के वेतन को प्रभावित करने वाले बहुत से कारक हैं , जिनमें स्थान, अनुभव और कंपनी का प्रकार शामिल है। किसी कर्मचारी के पास जितना अधिक अनुभव और ज्ञान होगा, वह किसी भी संगठन में उतना ही अधिक मूल्य लाएगा।
• आप एमेरिटस के साथ डेटा विज्ञान में ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेकर अपने व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए जटिल डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालना भी सीख सकते हैं।

डेटा विश्लेषक बनाम डेटा वैज्ञानिक

डेटा हर जगह है। सही उपकरणों और कौशल के साथ, आप डेटा का उपयोग पूर्वानुमान लगाने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कर सकते हैं। यदि आप डेटा के साथ काम करने में रुचि रखते हैं, तो आप डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक बनने पर विचार कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक कैरियर पथों के बीच अंतर के बारे में अधिक जानें।

प्रायोजित स्कूल- केप टाउन विश्वविद्यालय यूसीटी

डेटा विश्लेषण
व्यावसायिक रणनीति बनाने के लिए डेटा को क्रमबद्ध, विश्लेषित और व्याख्या करना सीखें।
लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स एंड पॉलिटिकल साइंस

 
प्रबंधन के लिए डेटा विश्लेषण
विश्व के अग्रणी सामाजिक विज्ञान विश्वविद्यालय से डेटा एनालिटिक्स का अध्ययन करें।

 
यूसीटी बिजनेस एनालिटिक्स
संख्या सेटों को समझने और बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा विश्लेषण तकनीकों को लागू करना सीखें।

डेटा विश्लेषक क्या करता है?

जब कोई कंपनी डेटा का अर्थ समझना चाहती है - चाहे वह इन-हाउस या कहीं और से एकत्र किया गया हो - तो वे अक्सर सभी सूचनाओं का अर्थ समझने के लिए डेटा विश्लेषकों पर निर्भर करते हैं। डेटा विश्लेषक उन रुझानों की पहचान करने से पहले डेटा को साफ करने और प्रारूपित करने के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं जो व्यवसाय के नेताओं को रणनीतिक निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

डेटा विश्लेषण करने में सांख्यिकीय विश्लेषण करने और संगठनात्मक चुनौतियों को हल करने के लिए सवालों के जवाब देने के लिए कई तरह के उपकरण, कौशल और कंप्यूटिंग भाषाएँ शामिल होती हैं। एक डेटा विश्लेषक अपने काम के दौरान SQL जैसी क्वेरी भाषा , R और SAS जैसी प्रोग्रामिंग भाषा और Power BI और Tableau जैसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकता है। इसमें अक्सर यह पता लगाना शामिल होता है कि गुम हुए डेटा से कैसे निपटा जाए ।

डेटा विश्लेषण में मजबूत संचार कौशल भी उपयोगी होते हैं। डेटा विश्लेषकों को अक्सर अपने निष्कर्षों को बाहरी टीमों या हितधारकों को बताने की आवश्यकता होती है, अपने निष्कर्षों को सही ठहराने के लिए अपने तर्क और शोध को समझाना पड़ता है।

डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

डेटा वैज्ञानिकों का काम एल्गोरिदम और पूर्वानुमान मॉडल बनाने पर केंद्रित हैबाहरी लिंक:नया_में_खुलाडेटा विश्लेषक जानकारी एकत्र करने, छांटने और उसका विश्लेषण करने के लिए इसका उपयोग करते हैं। वे जानकारी निकालने के लिए उपकरण और विधियाँ विकसित करने, नियमित काम को खत्म करने के लिए स्वचालन प्रणाली बनाने और अपने संगठन के अनुरूप डेटा ढाँचे बनाने में मदद करते हैं।

जबकि डेटा वैज्ञानिक अक्सर डेटा विश्लेषकों से अलग कार्य करते हैं, ये भूमिकाएँ ओवरलैप हो सकती हैं। अधिक वरिष्ठ भूमिका के रूप में, एक डेटा वैज्ञानिक के पास अक्सर डेटा विश्लेषण में पृष्ठभूमि होती है। इससे उन्हें यह समझने में मदद मिलती है कि विश्लेषक अपने काम को कैसे देखते हैं और ऐसे समाधान बनाते हैं जो प्रासंगिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं।

इस उन्नत पद पर व्यावसायिक अंतर्ज्ञान, आलोचनात्मक सोच और अभिनव समस्या समाधान जैसे सॉफ्ट कौशल भी महत्वपूर्ण हैं। यदि आप अपने संगठन की चुनौतियों से एक कदम आगे रह सकते हैं, तो आप एक अत्यधिक मूल्यवान संपत्ति साबित हो सकते हैं और एक पेशेवर के रूप में प्रतिस्पर्धी बने रह सकते हैं।

डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच अंतर और समानताएं

डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक किसी संगठन में महत्वपूर्ण लेकिन अलग-अलग भूमिका निभाते हैं। यहाँ कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे वे एक ही डेटा सेट या प्रोजेक्ट में योगदान दे सकते हैं:

• डेटा विश्लेषक नियमित विश्लेषण और रिपोर्ट लिखने के माध्यम से मौजूदा डेटा से अर्थ निकालता है। डेटा वैज्ञानिक उस डेटा को कैप्चर करने, संग्रहीत करने, हेरफेर करने और उसका विश्लेषण करने के नए तरीकों पर काम करता है।
• डेटा विश्लेषक व्यवसाय से संबंधित प्रश्नों के उत्तर देने की दिशा में काम करता है। डेटा वैज्ञानिक उन प्रश्नों को पूछने और उनका उत्तर देने के नए तरीके विकसित करने का काम करता है।
• डेटा विश्लेषक डेटाबेस सॉफ़्टवेयर, बिज़नेस इंटेलिजेंस प्रोग्राम और सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर पर निर्भर करता है। डेटा वैज्ञानिक डेटा में हेरफेर और विश्लेषण करने के लिए पायथन, जावा और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

चाहे आप कोई भी रास्ता चुनें, ध्यान रखें कि दोनों ही करियर के लिए कम से कम गणित, कंप्यूटर विज्ञान या सांख्यिकी जैसे मात्रात्मक क्षेत्र में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता हो सकती है। अगर आपको संख्याओं के साथ काम करना और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग का आनंद लेना पसंद है, तो डेटा विश्लेषक या वैज्ञानिक बनना आपको अपने संगठन के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि विकसित करने का अवसर देगा।

सिराकस यूनिवर्सिटी
बिजनेस एनालिटिक्स में मास्टर ऑफ साइंस
क्या आप डेटा-प्रेमी लीडर बनना चाहते हैं? सिरैक्यूज़ यूनिवर्सिटी से बिजनेस एनालिटिक्स में ऑनलाइन मास्टर ऑफ साइंस की डिग्री प्राप्त करें। 

• पूरा होने में मात्र 18 महीने लगेंगे
• आवेदन करने के लिए GRE की आवश्यकता नहीं

मैरीविले विश्वविद्यालय
डेटा एनालिटिक्स में मास्टर ऑफ साइंस

मैरीविले यूनिवर्सिटी से मात्र 12 महीनों में ऑनलाइन डेटा एनालिटिक्स में मास्टर ऑफ साइंस की डिग्री प्राप्त करें। बिजनेस इंटेलिजेंस को बिजनेस इनसाइट्स में बदलने के लिए तैयार हो जाइए। 

• मात्र 12 महीनों में स्नातक बनें
• ज के व्यावसायिक सुर्खियों से वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का उपयोग करके पढ़ाने वाले कुशल शिक्षकों से सीखें
• आर, पायथन और पावरबीआई जैसी अग्रणी प्रौद्योगिकियों में महत्वपूर्ण कौशल विकसित करें
• कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, डेटा माइनिंग, डेटा मॉडलिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस, डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन में अपने कौशल को बढ़ाएं

विदेश महाविद्यालय

बिजनेस एनालिटिक्स में सर्टिफिकेट

हार्वर्ड का 9 महीने का सर्टिफिकेट कार्यक्रम उच्च-स्तरीय अधिकारियों को डेटा और विश्लेषण कौशल से लैस करता है ताकि वे अपने संगठनों को उद्योग में अग्रणी बना सकें।

• वेबकैम-सक्षम ऑनलाइन कक्षा में लाइव ऑनलाइन कक्षाएं
• हार्वर्ड बिजनेस स्कूल (एचबीएस) के संकाय द्वारा शुरू किए गए केस-आधारित पाठ
• बोस्टन में हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के परिसर में आयोजित इमर्शन में व्यक्तिगत शिक्षण अनुभव

सिडनी विश्वविद्यालय

डेटा एनालिटिक्स में मास्टर

अपने व्यवसाय को अंतर्दृष्टि से सशक्त बनाने और सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करना सीखें। यूनिवर्सिटी ऑफ़ सिडनी से 36 महीने के पार्ट टाइम में ऑनलाइन डेटा एनालिटिक्स में मास्टर डिग्री प्राप्त करें।

• पाठ्यक्रम को 36 महीने के अंशकालिक समय में पूरा करें
• कहीं से भी 100% ऑनलाइन अध्ययन करें
• प्रति वर्ष चार प्रारंभ तिथियाँ

डेटा विश्लेषक बनाम डेटा वैज्ञानिक: भूमिकाएं और जिम्मेदारियां

डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और जिम्मेदारियाँ उद्योग और संगठन के अनुसार अलग-अलग हो सकती हैं। किसी विशेष कंपनी को अपने डेटा पेशेवरों से क्या अपेक्षाएँ हैं, यह समझने के लिए नौकरी विवरण पढ़ना मददगार हो सकता है। ऐसा करते समय, ध्यान रखें कि कुछ कंपनियाँ दो पदों के शीर्षकों का परस्पर उपयोग करती हैं। इसका मतलब है कि कुछ मामलों में, डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी पोस्टिंग में वास्तव में सामान्य डेटा विश्लेषक कौशल और जिम्मेदारियाँ शामिल होंगी, और इसके विपरीत।

यहां प्रत्येक भूमिका के लिए कुछ सामान्य नौकरी जिम्मेदारियां दी गई हैं, जो यह निर्धारित करने में आपकी सहायता करेंगी कि क्या नियोक्ता डेटा एनालिटिक्स या डेटा विज्ञान में कौशल की तलाश कर रहा है।

 

डेटा विश्लेषक जिम्मेदारियाँ:

• SQL के साथ डेटा क्वेरी करना
• एक्सेल के साथ डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमान
• बिजनेस इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर के साथ डैशबोर्ड बनाना
• विभिन्न प्रकार के विश्लेषण करना (वर्णनात्मक, निदानात्मक, पूर्वानुमानात्मक, या निर्देशात्मक)

डेटा वैज्ञानिक की जिम्मेदारियां:

• API या ETL पाइपलाइनों के साथ डेटा खनन
• पायथन और आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ डेटा को साफ करना
• सांख्यिकीय विश्लेषण करना
• दिन-प्रतिदिन की प्रक्रियाओं को सरल बनाने के लिए प्रोग्रामिंग और स्वचालन तकनीकें बनाना
• डेटा अवसंरचना का विकास

डेटा विश्लेषक बनाम डेटा वैज्ञानिक: कौशल तुलना

डेटा विश्लेषक कौशल और डेटा वैज्ञानिक कौशल की तुलना को बेहतर ढंग से समझने के लिए, प्रत्येक भूमिका पर निर्भर कुछ सामान्य

डेटा एनालिटिक्स बनाम डेटा साइंस: दोनों करियर कैसे अलग हैं

जबकि डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक एक संगठन के भीतर एक ही टीम और परियोजनाओं पर काम कर सकते हैं, उनके करियर पथ जरूरी नहीं कि एक जैसे हों। अपने लिए सही विकल्प निर्धारित करने में आपकी मदद करने के लिए दोनों भूमिकाओं के लिए पेशेवर अवसरों का पता लगाएं।

कैरियर विकास

प्रवेश स्तर के डेटा विश्लेषक की भूमिका में, आपकी मुख्य ज़िम्मेदारियों में रिपोर्टिंग और डैशबोर्ड बनाना शामिल होगा। वहाँ से, आप रणनीतिक या उन्नत विश्लेषिकी भूमिका में आगे बढ़ सकते हैं, जो आपको क्षेत्र में कुछ वर्षों के बाद एक टीम का प्रबंधन करने के लिए तैयार कर सकता है। अंत में, आप अपनी शिक्षा जारी रख सकते हैं और डेटा वैज्ञानिक की भूमिका में बदल सकते हैं।

एक एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आप उन्नत शोध और विश्लेषण करने के लिए एक टीम के साथ काम कर सकते हैं और एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल के साथ काम करने का प्रासंगिक अनुभव प्राप्त कर सकते हैं। अपने लक्ष्यों के आधार पर, आप अपने नेतृत्व कौशल को निखार सकते हैं और डेटा साइंस मैनेजर बन सकते हैं। आप अपने करियर को और भी आगे ले जा सकते हैं और निदेशक स्तर का पद ले सकते हैं या एक स्वतंत्र डेटा सलाहकार बन सकते हैं।

अन्य संबंधित करियर

डेटा विज्ञान में करियर के बारे में अधिक जानकारी के लिए, इन उपयोगी मार्गदर्शिकाओं को देखें:

• टेक बूटकैंप गाइड
• डेटा एनालिटिक्स बूटकैंप गाइड
• कोडिंग बूटकैंप गाइड
• ऑनलाइन आईटी पाठ्यक्रम
• STEM शिक्षा संसाधन

FAQs - सामान्य प्रश्न

Q1. क्या डेटा साइंस या डेटा एनालिटिक्स बेहतर डिग्री है?

Ans. आपके लिए सबसे अच्छी डिग्री आपके व्यक्तिगत और व्यावसायिक लक्ष्यों पर निर्भर करती है। यदि आप डेटा प्रोसेसिंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग में रुचि रखते हैं, तो डेटा एनालिटिक्स में डिग्री आपके लिए सही हो सकती है। यदि आप मशीन लर्निंग या बिग डेटा में रुचि रखते हैं, तो आप डेटा साइंस में डिग्री हासिल करना चाह सकते हैं।

Q2.  क्या एक डेटा विश्लेषक डेटा वैज्ञानिक बन सकता है?

Ans. डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक की नौकरियों के बीच कुछ ओवरलैप हो सकता है, जो भूमिकाओं के बीच संक्रमण के समय मददगार हो सकता है। प्रासंगिक कौशल विकसित करने और अपनी शिक्षा में शीर्ष पर बने रहने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है लगातार सीखते रहना और अनुभव का निर्माण करना।

Q3. क्या डेटा विश्लेषक की नौकरी में कोडिंग की आवश्यकता होती है?

Ans. डेटा विश्लेषक की नौकरी के लिए आवश्यकताएँ संगठन की ज़रूरतों, पसंदीदा तरीकों और पद की वरिष्ठता के आधार पर अलग-अलग होंगी। कुछ डेटा विश्लेषकों को अपने दिन-प्रतिदिन के काम में कोडिंग की ज़रूरत होगी, जबकि अन्य को उन्नत एक्सेल या डेटा सॉफ़्टवेयर कौशल की आवश्यकता हो सकती है।

Q4. डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किये जाने वाले सामान्य कौशल क्या हैं?

Ans. डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों दोनों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सामान्य कौशल में डेटा माइनिंग, डेटा वेयरहाउसिंग, गणित, सांख्यिकी और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हो सकते हैं। किसी संगठन में उनकी भूमिका के आधार पर, कुछ डेटा विश्लेषक R या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग कर सकते हैं।

Q5. डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक के बीच वेतन में क्या अंतर है?

Ans. बीएलएस के अनुसार, डेटा वैज्ञानिकों ने 2023 में $108,020 का औसत वेतन अर्जित किया । बीएलएस ने 2023 में डेटा विश्लेषकों के लिए $83,640 का औसत वेतन बताया ।