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आज की अर्थव्यवस्था विश्लेषिकी की ओर झुक रही है- कंपनियां कई सालों से डेटा एकत्र कर रही हैं। लिंक्डइन के अनुसार , उन लोगों के लिए बड़ी मांग है जो डेटा को खोज और समझ सकते हैं। ये डेटा वैज्ञानिक हैं।

डेटा वैज्ञानिक क्या है?

डेटा वैज्ञानिक गणितज्ञों, प्रवृत्ति-स्पॉटर्स और कंप्यूटर वैज्ञानिकों का मिश्रण हैं। डेटा वैज्ञानिक की भूमिका डेटा की बड़ी मात्रा को समझना और डेटा में रुझान खोजने के लिए और विश्लेषण करना है। और इसका अर्थ है -इसका गहरा ज्ञान प्राप्त करना है। डेटा वैज्ञानिक जटिल डेटासेट का विश्लेषण करके व्यवसाय और आईटी दुनिया और ड्राइव उद्योगों के बीच काम करते हैं ताकि कंपनियां इसका लाभ उठा सकें।

डेटा साइंस की भूमिकाएं क्या हैं?

बस कुछ नाम देने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे आम नौकरी शीर्षकों में से कुछ में निम्नलिखित  हैं:-

1. बिजनेस इंटेलिजेंस विश्लेषक

एक बीआई विश्लेषक डेटा का विश्लेषण करके बाजार और व्यापार के रुझानों को समझने में मदद के लिए डेटा का उपयोग करता है, जहां कंपनी खड़ी है।

2. डेटा खनन अभियंता

डेटा खनन अभियंता न केवल अपने व्यापार के लिए डेटा बल्कि तीसरे पक्ष के आंकड़ों की जांच करता है। डेटा का विश्लेषण करने के अलावा, डेटा खनन इंजीनियर डेटा का विश्लेषण करने में सहायता के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम बनाएगा।

3. डेटा आर्किटेक्ट

डाटा आर्किटेक्ट्स ब्लूप्रिंट बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं, सिस्टम डिज़ाइनर और डेवलपर्स के साथ मिलकर काम करते हैं, जो डेटा प्रबंधन सिस्टम डेटा स्रोतों को केंद्रीकृत, एकीकृत, बनाए रखने और संरक्षित करने के लिए उपयोग करते हैं।

4. डेटा साइंटिस्ट 

डेटा वैज्ञानिक एक व्यावसायिक मामले को एक विश्लेषिकी एजेंडा में अनुवाद करते हैं, अनुमान लगाते हैं, और डेटा को समझते हैं-साथ ही यह पैटर्न मापते हैं कि वे व्यवसायों पर क्या प्रभाव डालते हैं। वे डेटा का विश्लेषण करने में सहायता के लिए एल्गोरिदम भी ढूंढते हैं और चुनते हैं। वे व्यापार विश्लेषिकी का उपयोग न केवल यह बताते हैं कि भविष्य में किसी कंपनी पर डेटा का क्या प्रभाव पड़ता है, बल्कि समाधान तैयार करने में भी मदद कर सकता है जो कंपनी को आगे बढ़ने में मदद करेगा।

5. वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक

एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक अनुमान लगा  सकता है कि एक व्यापार की भविष्य की क्या ज़रूरत होगी। आंकड़ों को इकट्ठा करने के अलावा, वे अत्यधिक जटिल व्यावसायिक समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए इसे पूरी तरह से विश्लेषण करते हैं। अपने अनुभव के माध्यम से, वे न केवल डिजाइन कर सकते हैं बल्कि नए मानकों के निर्माण को आगे बढ़ा सकते हैं, साथ ही सांख्यिकीय डेटा का उपयोग करने के तरीके भी बना सकते हैं, और डेटा का विश्लेषण करने में सहायता के लिए टूल भी विकसित कर सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक कौशल :- 

यदि आप सोच रहे हैं कि डेटा विज्ञान में कैरियर कैसे शुरू किया जाए, तो आपको विश्लेषण, मशीन लर्निंग, आंकड़े, हाडोप इत्यादि जैसे कठिन कौशल की आवश्यकता होगी, लेकिन यदि आप इसमें पारंगत होते हैं तो आप इस प्रकार की भूमिका में भी उत्कृष्टता प्राप्त करेंगे। सोच, प्रेरक संचार, और एक महान श्रोता और समस्या हल करने वाले हैं। आपको निश्चित रूप से डेटा विज्ञान प्रशिक्षण की भी आवश्यकता होगी।

डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी के अवसर :-

बिग डेटा में लाखों विश्वव्यापी नौकरी खोलने के साथ, डेटा वैज्ञानिक की भूमिका दशकों का सबसे आकर्षक  काम बन गया  है। आज की डेटा-आधारित दुनिया में, कंपनियां आंतरिक विश्लेषण  का उपयोग कर रही हैं जिसे डेटा वैज्ञानिक अपनी प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे रहने के लिए प्रदान करते हैं जबकि ओवरहेड लागत कम होती है। ओरेकल, ऐप्पल, माइक्रोसॉफ्ट, बूज़ एलन हैमिल्टन, स्टेट फार्म, वॉलमार्ट, और अधिक जैसे बड़े नाम नियमित रूप से डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी पोस्टिंग करते हैं।

फोर्ब्स के मुताबिक, 2016 के अधिकांश हिस्सों में, हर महीने डेटा वैज्ञानिकों के लिए औसत 2,900 नौकरी थीं। मैककिंसे ग्लोबल इंस्टीट्यूट के अध्ययन के मुताबिक, भविष्यवाणी की गई है कि 2018 तक लगभग 200,000 खुले पद होंगे।

डेटा वैज्ञानिक के लिए करियर आउटलुक क्या है?

सही योग्यता के साथ, आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में एक उज्ज्वल करियर दृष्टिकोण का आनंद लेंगे। इन कौशल वाले व्यक्तियों की मांग में वृद्धि जारी रहेगी, और जो पहले से ही डेटा विज्ञान भूमिकाओं में भविष्य में उनके वेतन में वृद्धि को देखना सुनिश्चित कर रहे हैं। चूंकि इन पदों को भरने के लिए कुशल पेशेवरों की मांग बढ़ जाती है, इसलिए प्रस्तावित वेतन भी बढ़ने की संभावना है-यहां तक कि सबसे कम भुगतान करने वाली डेटा वैज्ञानिक नौकरियों वाले लोग भी एक अच्छी जिंदगी बनायेंगे: वेतन 60,000 डॉलर और उससे ऊपर है।

शिक्षा आवश्यकताएं क्या हैं?

डेटा विज्ञान भूमिकाओं के लिए शिक्षा आवश्यकताओं आईटी उद्योग में सबसे तेज हैं- इन पदों में से लगभग 40% आज आपको एक उन्नत डिग्री रखने की आवश्यकता है। डेटा विज्ञान ऑनलाइन सीखने के लिए संसाधन भी हैं; उदाहरण के लिए, सिंपलाइलर्न जैसे शिक्षा प्रदाता जो डेटा विज्ञान प्रशिक्षण ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं जो अधिक करियर केंद्रित हैं। ये पाठ्यक्रम आपको सबसे आधुनिक कौशल और प्रौद्योगिकियों के बारे में गहराई से ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देते हैं, जो डेटा वैज्ञानिकों का उपयोग करते हैं, जैसे कि टेबलौ, हैडोप, आर, एसएएस, पायथन, मशीन लर्निंग आदि।

अतः डेटा साइंस में करियर चुनना बहुत अच्छा विकल्प है जिसमे आप अपनी योग्यताओं एवं क्षमताओं का पूर्ण प्रयोग कर आनंद उठा सकते हैं।