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एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आपको क्या करने की आवश्यकता है – टाइम्स ऑफ इंडिया

भारत में डेटा साइंस स्किलिंग कार्यक्रमों के प्रसार के बावजूद, अभी भी एक बड़ा आपूर्ति अंतर है। कौरसेरा के ग्लोबल स्किल इंडेक्स 2020 ने भारत को डेटा साइंस (रैंक नंबर 51) में एक स्थान पर रखा है, हालांकि देश में उनके सभी नामांकन का 20% डेटा साइंस पाठ्यक्रमों और परियोजनाओं में है।
डेटा विज्ञान पेशेवरों को भी अक्सर महसूस नहीं होता है कि विषय को निरंतर सीखने और आवेदन करने की आवश्यकता है। “इस क्षेत्र में चीजें इतनी तेजी से बदल रही हैं कि आज जो अत्याधुनिक है वह एक महीने बाद नहीं होगा,” पारुल पांडे, H2O.ai में डेटा साइंस इंजीलवादी, एक खुला स्रोत एआई कंपनी।
कागल और जैसे प्लेटफार्म हैकरएर्थ नवीनतम घटनाओं को समझने के लिए कुछ सर्वोत्तम स्थान हैं। काग्ले पर होस्ट किए गए हैकथॉन वैश्विक स्तर पर दूसरों के साथ सहयोग करने के लिए डेटा पेशेवरों की मदद करते हैं। “अंतर्दृष्टि और सीखें जो इसके साथ आती हैं वे अमूल्य हैं। हमें यह देखना होगा कि अनुसंधान की दुनिया में क्या हो रहा है, प्रतियोगिताओं में क्या हो रहा है, और जो नवीनतम तकनीकें हैं, ”पांडे कहते हैं।

एक डेटा साइंटिस्ट की नौकरी डोमेन विशेषज्ञता, विश्लेषणात्मक क्षमता और प्रोग्रामिंग अनुभव का एक अनूठा संयोजन है। ऐसे उम्मीदवारों को हासिल करना कंपनियों के लिए थोड़ा चुनौती भरा रहा है।

पारुल पांडे, डेटा साइंस इंजीलवादी, H2O.ai

HackerEarth के डेटा साइंस प्रसाद में एक अभ्यास घटक शामिल है, जहां व्यक्तिगत डेवलपर्स साइन अप कर सकते हैं, और बहुत सारी मुफ्त सामग्री तक पहुंच सकते हैं जहां वे मॉडल बना सकते हैं, और उनका परीक्षण कर सकते हैं और चला सकते हैं। हैकरएर्थ के सीटीओ विश्वस्तम शुक्ला कहते हैं, ” प्रशिक्षण के बाद, चुनौतियों का सामना करने से, जहाँ आपको अन्य डेटा वैज्ञानिकों से प्रतिस्पर्धा करने के लिए आत्म मूल्यांकन का विकल्प है। हैकरएर्थ के 5-मिलियन से अधिक समुदाय के 10% से अधिक डेवलपर्स डेटा साइंस में हैं।
आवश्यक पेशेवरों की गुणवत्ता बढ़ रही है। एंथोंडा द्वारा पायथन और आर के एक ओपन-सोर्स वितरण की 2020 स्टेट ऑफ डेटा साइंस रिपोर्ट, भविष्यवाणी करती है कि बड़े संगठन डेटा साइंस और क्रॉस-प्रशिक्षित पेशेवरों से व्यावसायिक प्रभाव को अधिकतम करने के लिए उत्कृष्टता के डेटा विज्ञान केंद्र स्थापित करेंगे।

लोग वास्तविक कौशल और वास्तविक मूल्य को समझना शुरू कर रहे हैं जो एक डेटा वैज्ञानिक लाता है। इसलिए डेटा विज्ञान नौकरियों के संदर्भों को अच्छी तरह से परिभाषित किया जा रहा है। उसकी वजह से, आपको इन उम्मीदवारों के साथ-साथ समग्र प्रणाली में बहुत अधिक परिपक्वता आ रही है।

विश्वातम शुक्ला, सीटीओ, हैकरएर्थ

हालाँकि, दैनिक पीस एक आँकड़े वाला वैज्ञानिक जारी रहेगा। एनाकोंडा रिपोर्ट, जिसमें वित्त से लेकर 15 डोमेन के पेशेवरों का सर्वेक्षण किया गया था स्वास्थ्य सेवा, कहते हैं कि डेटा वैज्ञानिक अपना अधिकांश समय (26%) सफाई डेटा खर्च करते हैं। पांडे कहते हैं, डेटा साइंस पाइपलाइन में हमेशा पहली चीज होती है डाटासेट इससे पहले कि आप इससे भविष्यवाणी करना शुरू करें। चूंकि डेटा कई स्रोतों से खींचा गया है, आप नहीं जानते कि यह सब क्या है या क्या डेटा साफ है। इसलिए आपको यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा का पता लगाने की आवश्यकता है कि कोई पूर्वाग्रह नहीं है। प्लॉटली और बोकेह जैसे विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरियों, और Tableau और PowerBI जैसे उपकरणों का उपयोग डेटा को समझने के लिए किया जाता है। डेटा वैज्ञानिक अपने समय का लगभग 21% दृश्य पर खर्च करते हैं।
इस तरह के डेटा की खोज के लिए डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। हेल्थकेयर डेटासेट के साथ काम करते समय, केवल एक हेल्थकेयर पेशेवर ही यह बता पाएगा कि कोई विशेष पैटर्न क्यों है। एक शुद्ध डेटा वैज्ञानिक नहीं कर सकता। यही कारण है कि डेटा विज्ञान हर किसी के लिए एक क्षेत्र बन जाता है। “कई अब अपने डोमेन विशिष्ट नौकरियों से डेटा एनालिटिक्स की तरह काम कर रहे हैं, जिसमें कुछ प्रोग्रामिंग भी शामिल हैं,” पांडे कहते हैं।
सब कुछ कल्पना करने और डेटा को साफ करने के बाद, यह पूर्वानुमान करने के लिए टेन्सोरफ्लो और पाइटोरच जैसी पुस्तकालयों में खिलाया जाता है।

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