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डेटा साइंस क्या है? | 5 मिनट में समझें डेटा साइंस की बुनियाद

क्या आपने कभी सोचा है कि डेटा साइंस वास्तव में क्या है? अगर हाँ, तो आप सही जगह पर हैं। डेटा साइंस हमारे जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन चुका है। चाहे आप नेटफ्लिक्स पर शो देख रहे हों या ऑनलाइन खरीदारी कर रहे हों, डेटा साइंस से मिले परिणाम आपकी पसंद और रुचि के अनुसार रोज़मर्रा के अनुभवों को बेहतर बना रहे हैं। तो चलिए 5 मिनट में जानते हैं डेटा साइंस की बुनियाद से लेकर इसका इस्तेमाल कैसे किया जाता है।

एक डेटा साइंटिस्ट का जीवन: क्या होता है इसमें?

डेटा साइंटिस्ट के जीवन को समझने के लिए सबसे पहले यह समझना आवश्यक है कि वह किस प्रकार के कार्य करता है। एक डेटा साइंटिस्ट अनस्ट्रक्चर्ड और स्ट्रक्चर्ड डेटा के साथ काम करता है। इस डेटा का विश्लेषण करना, उसकी सफाई (cleansing), और तैयारी करना उनके मुख्य कामों में शुमार है। अब सवाल उठता है, डेटा साइंटिस्ट किस तरह के प्रोजेक्ट करते हैं?

आइए ऐसे ही एक प्रोजेक्ट के स्टेप्स जानते हैं:

1. बिजनेस प्रॉब्लम को समझना

डेटा साइंस प्रोजेक्ट तभी सफल होगा जब डेटा साइंटिस्ट सबसे पहले बिजनेस की समस्या को सही ढंग से समझे। यह सबसे पहला और प्रमुख चरण है जो दिशा निर्धारित करता है।

2. डेटा एक्विजिशन (डेटा संग्रह)

अब जब समस्या समझ ली गई तो अगला कदम होता है सही डेटा को प्राप्त करना। डेटा कई स्रोतों से लिया जा सकता है - जैसे कि डेटाबेस, वेब स्क्रेपिंग, या फिर API के जरिए।

3. डेटा प्रिपरेशन (डेटा की तैयारी)

डेटा एकत्रित करने के बाद उसकी सफाई की जाती है। कई बार डेटा गड़बड़, अधूरा, या गलत होता है। इसे दुरुस्त करना, फॉर्मेट सही करना और डुप्लीकेट डेटा हटाना इस स्टेप का हिस्सा होता है।

4. एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस

डेटा को बेहतर तरीके से समझने के लिए एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) किया जाता है। इसमें डेटा के पैटर्न्स और रुझानों को पहचाना जाता है जिससे यह समझ आता है कि क्या डेटा हमें सही दिशा में लेकर जा रहा है या नहीं।

5. डेटा मॉडलिंग

EDA के बाद आता है डेटा मॉडलिंग का स्टेप, जहाँ डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल्स बनाए जाते हैं। मॉडल्स की सटीकता चेक की जाती है और जरूरत के अनुसार एडजस्ट किया जाता है।

6. विज़ुअलाइज़ेशन और कम्यूनिकेशन

डेटा साइंटिस्ट्स द्वारा किया गया डेटा एनालिसिस तब तक कुछ नहीं कहता, जब तक इसे अच्छे से प्रस्तुत नहीं किया जाए। विज़ुअलाइज़ेशन के ज़रिए वे टीम और स्टेकहोल्डर को जानकारी समझाते हैं।

7. डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस

आखिरी स्टेप है मॉडल का अभ्यास और उसका डिप्लॉयमेंट। मगर ये अंत नहीं है। एक बार मॉडल डिप्लॉय हो जाने के बाद उसका रखरखाव और निरंतर सुधार की जरूरत होती है।

एक डेटा साइंटिस्ट कौन होता है?

ऑनलाइन दुनिया में डेटा साइंस की मांग तेज़ी से बढ़ी है और डेटा साइंटिस्ट्स की भूमिकाएँ विविध हैं। डेटा साइंटिस्ट्स अक्सर निम्नलिखित भूमिकाएं निभाते हैं:

• डेटा एनालिस्ट: इनका काम होता है डेटा का विश्लेषण कर कुछ उपयोगी जानकारी निकालना।
• बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) डेवलपर: ये लोग डेटा को व्यवस्थित करके बिजनेस के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए रिपोर्टिंग सिस्टम तैयार करते हैं।
• मशीन लर्निंग इंजीनियर: ये लोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके भविष्य की प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करते हैं।

डेटा साइंटिस्ट्स की सैलरी

क्या डेटा साइंटिस्ट की सैलरी तब महसूस की जाती है जब आप उनके काम के स्तर को समझते हैं? बिल्कुल। डेटा साइंटिस्ट को उनकी विशेषज्ञता के लिए ऊंची तनख्वाह मिलती है। एक औसत डेटा साइंटिस्ट की सैलरी ₹10 लाख से लेकर ऊपर तक हो सकती है, जो उनके अनुभव और कौशल स्तर पर निर्भर करता है।

निष्कर्ष

डेटा साइंस अनगिनत अवसर प्रदान करता है चाहे आप शुरुआत कर रहे हों या पेशेवर स्तर पर हों। आगे बढ़ने और डेटा का इस्तेमाल कर समस्याओं का हल ढूंढने का सफर काफी रोमांचक है। यदि आप भी डेटा साइंस में कदम रखने की सोच रहे हैं, तो इसे आज से ही शुरुआत करें – चाहे किसी कोर्स के ज़रिए हो या अपनी खुद की परियोजनाओं पर काम करके। डेटा साइंस की दुनिया इंतजार कर रही है!

डेटा साइंस सीखें और बेहतर करियर संभावना की ओर कदम बढ़ाएं।