Data Science kya hai, Data science एक बहुपेक्षीय क्षेत्र है जो वैज्ञानिक मेथड ,प्रोसेस अल्गोरिथम और सस्टम का उपयोग साधित और असाधित डेटा से ज्ञान और अध्यात्म निकालने के लिए करता है।
Data Science को ’21वीं सदी की सबसे आकर्षक नौकरी’ के रूप में बखूबी तारीफ की गई है, और यह केवल एक अतिशयोक्ति नहीं है। United States Department of Labor and Power के अनुसार, वे 2021 और 2031 के बीच data scientist भूमिकाओं की संख्या में 36% की वृद्धि की पूर्वानुमान कर रहे हैं, जो इस क्षेत्र के बढ़ते महत्व का स्पष्ट साक्षात्कार है।
लेकिन data science वास्तव में क्या है, और आज के डिजिटल युग में यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है,data science kya hota hai? यह लेख आपको डेटा साइंस की दुनिया में ले जाएगा। डेटा साइंस लाइफसाइकिल , इसे विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोग, डेटा साइंस में प्रवेश के लिए आवश्यक दक्षता, और भी बहुत कुछ की गहराई में हम देखेंगे।
Data Science क्या है? What is Data Science
data science kya hai in hindi: डेटा साइंस एक बहुपेक्षीय क्षेत्र है जो वैज्ञानिक मेथड, प्रोसेस, एल्गोरिदम्स, और सिस्टम का उपयोग करके संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अध्यात्म निकालने के लिए कार्य करता है। सीधे शब्दों में कहें तो, डेटा साइंस डेटा प्राप्त करना, प्रस्तुत करना, और विभिन्न उद्देश्यों के लिए अनुसंधान करना है ताकि हम इससे अधिक सीख सकें।
डेटा साइंस में क्या होता है?
data science me kya hota hai:
Data Collection और Processing: डेटा साइंस का पहला कदम है डेटा संग्रहण, जिसमें विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकत्र किया जाता है, जैसे कि डेटाबेस, सोशल मीडिया, और संवाद। इसके बाद, डेटा को साफ और स्वस्थ बनाने के लिए उपयुक्त तकनीकों का उपयोग करके डेटा का प्रसंस्करण किया जाता है।
Data Analysis: डेटा साइंटिस्ट विभिन्न स्टैटिस्टिकल और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करते हैं। इस प्रक्रिया से उन्हें मौजूदा पैटर्न, रुझान, और इंसाइट्स मिलते हैं जो व्यावसायिक निर्णयों में मदद कर सकते हैं।
Model Development: एक महत्वपूर्ण component model development है, जिसमें डेटा साइंटिस्ट विभिन्न एल्गोरिदम्स और मॉडल्स का उपयोग करके पूर्वानुमान और विश्लेषण के लिए मॉडल्स बनाते हैं।
Data visualization and improvement: डेटा साइंटिस्ट का काम यहां तक नहीं सिरकता; उनका उद्देश्य व्यावसायिक समस्याओं को समझना और इन्हें सुलझाना होता है। उन्हें डेटा से आई जानकारी का उपयोग करके विभिन्न क्षेत्रों में सुधार की योजनाएं बनानी होती हैं।
Reporting और Visualization: डेटा साइंटिस्ट अपनी फिन्दिंग्स को व्यावसायिक निर्णयों में सहारा देने के लिए रिपोर्ट्स बनाते हैं और डेटा को विज़ुअल रूप में प्रस्तुत करके इसे समझाते हैं।
Support business strategy: डेटा साइंटिस्ट हाई लेवल बिजनेस स्ट्रैटेजी में सहारा देने में मदद कर सकते हैं, ताकि कंपनी अपने लक्ष्यों की साधना कर सके और उच्चतम स्तर पर पहुंच सके।
Data Science महत्वपूर्ण क्यों है?
Data Science एक क्रांतिकारी क्षेत्र के रूप में सामने आया है जो डेटा से अंदरूनी दृष्टिकोण उत्पन्न करने और व्यापारों को परिवर्तित करने में महत्वपूर्ण है। यह कहना भी गलत नहीं है कि डेटा साइंस आधुनिक उद्योगों की रीढ़ है। लेकिन इसने इतना महत्व क्यों प्राप्त किया है?
डेटा मात्रा: पहली बात, डिजिटल तकनीकों के उदय ने डेटा के विस्फोट की ओर पहले किया है। प्रत्येक ऑनलाइन लेन-देन, सोशल मीडिया इंटरएक्शन, और डिजिटल प्रक्रिया ने डेटा उत्पन्न किया है। हालांकि, यह डेटा केवल तभी मूल्यवान है अगर हम इससे सार्थक दृष्टिकोण प्राप्त कर सकते हैं। और यही वहाँ डेटा साइंस का काम है।
मूल्य-सृष्टि: दूसरी बात, डेटा साइंस सिर्फ डेटा का विश्लेषण नहीं है; यह इस डेटा को व्यावसायिक निर्णय लेने, भविष्य के पैटर्न को पूर्वानुमान करने, ग्राहक के व्यवहार को समझने, और संचालन कुशलता को बढ़ावा देने के बारे में है। डेटा के आधार पर निर्णय लेने की यह क्षमता ही है जिससे संगठनों के लिए डेटा साइंस इतना महत्वपूर्ण बनाती है।
करियर विकल्प: आखिरकार, डेटा साइंस के क्षेत्र में लाभकारी करियर के अवसर हैं। जो व्यक्तियों की मांग बढ़ रही है जो डेटा के साथ काम कर सकते हैं, डेटा साइंस में नौकरियाँ उद्योग में सबसे अधिक वेतन देने वाली में शामिल हैं। ग्लासडोर के अनुसार, संयुक्त राज्यों में एक डेटा साइंटिस्ट की औसत वेतन $137,984 है, जिससे यह एक इनामी करियर चयन बनाता है।
डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए होता है?
Data science का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, ग्राहक के व्यवहार का पूर्वानुमान से लेकर बिज़नेस प्रोसेस को अनुकूलित करने तक। Data science का दायरा बहुत बड़ा है और इसमें विभिन्न प्रकार के विश्लेषण शामिल हैं।
Descriptive Analysis: इसमें पूर्व डेटा का एनालाइज किया जाता है ताकि वर्तमान स्थिति और ट्रेंड की पहचान हो सके। उदाहरण के लिए, एक रिटेल स्टोर इसे पिछले तिमाही की बिक्री का विश्लेषण करने या सर्वश्रेष्ठ बिक्री होने वाले उत्पादों की पहचान के लिए इस्तेमाल कर सकता है।
Diagnostic analysis: इसमें डेटा का अन्वेषण किया जाता है ताकि पता लग सके कि क्यों कुछ घटनाएं हुईं, पैटर्न और विषमताएं पहचानी जा सके। यदि किसी कंपनी की बिक्री गिरती है, तो यह यह निर्धारित करेगा कि क्या उत्पाद की गुणवत्ता कमी, विवाद बढ़ा, या अन्य कारणों ने इसे बढ़ाया है।
Predictive analytics: इसमें सांख्यिकीय मॉडल्स का उपयोग करके भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान करने के लिए होता है, जो पूर्व डेटा पर आधारित होता है, इसे वित्त, स्वास्थ्य और विपणि में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। एक क्रेडिट कार्ड कंपनी इसे उपयोग कर सकती है ताकि वह ग्राहक के चुकता होने के जोखिम को पूर्वानुमान कर सके।
Prescriptive analysis: इसमें अन्य प्रकार के विश्लेषणों से प्राप्त परिणामों के आधार पर क्रियाएं सुझाई जाती हैं ताकि भविष्य की समस्याओं को कम किया जा सके या आगे बढ़ने वाले पैटर्न का उपयोग किया जा सके। उदाहरण के लिए, एक नेविगेशन ऐप जिसमें वर्तमान यातायात स्थिति के आधार पर सबसे तेज़ रास्ता सुझाव दे सकता है।
डेटा साइंस के लाभ
डेटा साइंस किसी भी बिज़नेस को मूल्य जोड़ सकता है जो अपने डेटा का प्रभावी रूप से उपयोग करता है। सांख्यिकी से लेकर पूर्वानुमान तक, प्रभावी डेटा निर्भर अभ्यास एक कंपनी को सफलता के रास्ते पर तेजी से आगे बढ़ा सकता है। यहां कुछ तरीके हैं जिनमें डेटा साइंस का उपयोग किया जाता है:
बिज़नेस प्रोसेस को समर्थन करें
डेटा साइंस विभिन्न विभागों में कंपनी के संचालन को सार्थकता में सुधार सकता है, लॉजिस्टिक्स और सप्लाई चेन से लेकर मानव संसाधन और बाहर तक। यह संसाधन आवंटन, परफॉरमेंस मेज़रमेंट, और प्रोसेस ऑटोमेशन में मदद कर सकता है।
उदाहरण के लिए, एक लॉजिस्टिक्स कंपनी डेटा साइंस का उपयोग कर सकती है ताकि वह मार्गों को अनुकूलित कर सके, वितरण समय कम कर सके, ईंधन खर्च बचा सके, और ग्राहक संतुष्टि में सुधार कर सके।
नए दृष्टिकोण खोजें
Data science छिपे हुए पैटर्न और दृष्टिकोणों को खोल सकता है जो पहली नजर में प्रतिक्रियात्मक नहीं हो सकते। ये दृष्टिकोण कंपनियों को प्रतिस्पर्धी अभिवादन प्रदान कर सकते हैं और उन्हें उनके व्यापार को बेहतर समझने में मदद कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, किसी कंपनी अपने ग्राहक डेटा का उपयोग कर सकती है ताकि वह ट्रेंड्स और पसंदगी की पहचान कर सके, जिससे उन्हें उनके उत्पाद या सेवाओं को इसके अनुसार तैयार करने में सहारा मिल सके।
नई प्रोडक्ट और समाधान बनाएं
कंपनियां data science का उपयोग करके ग्राहक की आवश्यकताओं और पसंदगी के आधार पर नई उत्पाद या सेवाएं नवीनता और बना सकती हैं। यह उन्हें मार्केट की ट्रेंड को पूर्वानुमान करने और प्रतिस्पर्धा से कदम मिलाकर रखने की भी अनुमति देता है।
उदाहरण के लिए, Netflix जैसे स्ट्रीमिंग सेवाएँ डेटा साइंस का उपयोग करती हैं ताकि वह दर्शक पसंदीदा को समझ सके और व्यक्ति के अनुभव को सुधार सके।
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Data Science और अन्य Data संबंधित क्षेत्रों के बीच अंतर
Data Science vs Data Analysis
डेटा साइंस और डेटा एनालिसिस दोनों ही डेटा से मूल्य निकालने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, लेकिन उनका ध्यान भिन्न होता है। डेटा साइंस एक आवृत्ति क्षेत्र है जिसमें मशीन लर्निंग और पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण सहित विभिन्न विधियों का उपयोग करता है, ताकि डेटा से दृष्टिकोण निकाल सके। उल्टे, डेटा विश्लेषण उपस्थित डेटासेट्स पर प्रस्तुत करने और विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने पर केंद्रित है।
Data Science vs Business Analytics
हालांकि Business Analytics भी डेटा एनालिसिस के साथ संबंधित है, यह डेटा का उपयोग बिज़नेस डिशन्स के लिए करने में अधिक केंद्रित है। यह सामान्यत: तकनीकी से कम और व्यावसायिक दृष्टिकोण से अधिक है जो डेटा साइंस से अलग है। डेटा साइंस, हालांकि यह व्यावसायिक रणनीतियों को सूचित कर सकता है, सामान्यत: प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग जैसे तकनीकी पहलुओं में गहराई में जाता है।
Data Science vs Data Engineering
Data Engineering डेटा कलेक्शन, स्टोरेज, और प्रोसेसिंग के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने और बनाए रखने पर केंद्रित है, सुनिश्चित करते हुए कि डेटा साफ है और पहुंची जा सकती है।
दूसरी ओर, डेटा साइंस इस डेटा का विश्लेषण करता है, सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल्स का उपयोग करके यथासंभाव दृष्टिकोण निकालने के लिए। मूल रूप से, डेटा इंजीनियर्स डेटा ‘routes’ बनाते हैं, जबकि डेटा साइंटिस्ट्स इनमें ‘drive’ करते हैं ताकि सार्थक दृष्टिकोण निकाल सकें। इन दोनों भूमिकाओं का एक सार्थक योगदान है एक डेटा-निर्भर संगठन में।
Data Science vs Machine Learning
मशीन लर्निंग डेटा साइंस का एक सिब्फील्ड है, जिसमें मशीनें सीखने और डेटा के आधार पर निर्णय लेने की अनुमति देने के लिए एल्गोरिदम बनाने और लागू करने पर केंद्रित है। डेटा साइंस, हालांकि, व्यापक है और इसमें बहुत तकनीकों को शामिल करता है, मशीन लर्निंग सहित, जिससे डेटा से सार्थक जानकारी निकाल सकती है।
डाटा साइंटिस्ट का क्या काम होता है?
डेटा साइंटिस्ट का काम डेटा से ज्ञान निकालना होता है और इस ज्ञान को व्यावसायिक और तकनीकी निर्णयों की समर्थन में उपयोग करना होता है। इसका मुख्य उद्देश्य व्यावसायिक प्रणालियों में सुधार करना और व्यावसायिक दृष्टिकोण से देखने वाले समस्याओं का समाधान करना है।
डेटा साइंटिस्ट को विभिन्न स्रोतों से डेटा को संकलित करना होता है, जैसे कि डेटाबेस, सोशल मीडिया, और अन्य इंटरनेट स्रोतें। उन्हें डेटा को साफ और उपयुक्त रूप से करने के लिए उपाय बनाना होता है, ताकि इसे विश्लेषण के लिए तैयार किया जा सके।
डेटा साइंटिस्ट विभिन्न स्टैटिस्टिकल और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके डेटा को विश्लेषण करते हैं ताकि उन्हें मौजूदा पैटर्न और इंसाइट मिल सके। वे अद्वितीय एल्गोरिदम्स और मॉडल्स का उपयोग करके पूर्वानुमान और विश्लेषण के लिए मॉडल विकसित करते हैं।
उनका काम व्यावसायिक समस्याओं को समझना और उनका समाधान करना है, ताकि उनके द्वारा प्रस्तुत किए गए डेटा से लाभ हो सके। उन्हें अपने फिन्दिंग्स को व्यावसायिक निर्णयों में सहारा देने के लिए रिपोर्ट्स बनाना और डेटा को विज़ुअल रूप में प्रस्तुत करना होता है।
डेटा साइंटिस्ट उच्च स्तरीय बिजनेस स्ट्रैटेजी में सहारा देने में मदद कर सकते हैं, ताकि कंपनी अपने लक्ष्यों की साधना कर सके।
इस प्रकार, डेटा साइंटिस्ट का काम डेटा को साकारात्मक रूप से उपयोग करके व्यावसायिक निर्णयों में सहायक होता है और कंपनियों को अधिक उच्चतम स्तर पर पहुंचने में मदद करता है।
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डाटा साइंस आसान है या कठिन?
डेटा साइंस एक चुनौतीपूर्ण और तकनीकी क्षेत्र है, इसलिए इसे कठिन माना जा सकता है। इसमें विभिन्न विज्ञान, सांख्यिकी, और तकनीकी अध्ययनों का समाहार किया जाता है जिससे डेटा से सूचना निकाली जा सके और व्यावसायिक निर्णयों में सहायक हो सके।
आजकल बहुत बड़ी मात्रा में डेटा उपलब्ध है, और उसे सही से विश्लेषण करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
नए-नए टूल्स और तकनीकी अद्यतित होते रहते हैं, जिन्हें सीखना और समझना जरुरी है।
सही मॉडल चयन और एल्गोरिदम्स का सही रूप से इस्तेमाल करना भी एक चुनौतीपूर्ण कार्य है।
अक्सर डेटा में अनियमितियाँ होती हैं जो सही तरीके से साफ करना और प्रसंस्कृत करना मुश्किल कर सकता है।
डेटा साइंटिस्ट को विभिन्न डोमेन्स और सीरीज का सामग्री पर ज्ञान होना आवश्यक है, जो विशेष उद्योगों में काम करते हुए अधिक विकसित हो सकता है।
डेटा साइंस्ट को कंप्यूटेशनल और प्रोग्रामिंग भाषाओं का परिचय होना आवश्यक है, जैसे कि Python और R, ताकि उन्हें मॉडल विकसित करने और विश्लेषण करने में मदद मिल सके।
इसके बावजूद, अगर किसी के पास अच्छी शिक्षा, उत्साह, और सीखने की भावना है, तो वह डेटा साइंस में सफलता प्राप्त कर सकता है। यह एक रोमांचक और उपयोगी क्षेत्र है जो व्यक्तियों को नए और सोचने के तरीकों का सामना करने का अवसर प्रदान करता है।
