भारत में डाटा साइंटिस्ट कैसे बनें। (जरुरी शिक्षा, स्किल और जॉब अवसर)।

यदि आप भी डाटा वैज्ञानिक (Data Scientist) बनने के इच्छुक हैं, तो आप इससे पहले की इसके लिए उचित शिक्षा और समय के साथ साथ प्रयत्न करें। उससे पहले आपको इस क्षेत्र में करियर संभावनाओं का मूल्यांकन करना भी अत्यंत आवश्यक है। क्योंकि बाद में ऐसा न हो, की आप अपने उस निर्णय को दोष दें, जब आपने इस क्षेत्र में प्रवेश करने का निर्णय लिया था।

यद्यपि इसमें भी कोई दो राय नहीं की दुनिया के बाज़ारों में डाटा वैज्ञानिकों की अच्छी माँग है। लेकिन क्या भारत के मामले में भी ये बात सच है, यह जानना बहुत जरुरी है।

आज के हमारे इस लेख के माध्यम से हम सिर्फ डाटा वैज्ञानिक बनने (Data Scientist Kaise Bane) के बारे में ही बात नहीं करेंगे बल्कि भारत में डाटा वैज्ञानिकों की जॉब की संभावनाएँ और किसी कंपनी में योग्य डाटा वैज्ञानिक बनने के लिए क्या क्या आवश्यक शिक्षा और योग्यता होती है, उसके बारे में भी जानने का प्रयत्न कर रहे हैं।

इसके अलावा कुछ ऐसे टिप्स का भी जिक्र हम करेंगे जो न सिर्फ आपको डाटा साइंटिस्ट की नौकरी ढूँढने में मददगार साबित हो सकती है, बल्कि आपको भीड़ से अलग खड़ा होने में भी मदद कर सकती हैं । लेकिन सबसे पहले यही जान लेते हैं की डाटा वैज्ञानिक होते कौन हैं।

डाटा साइंटिस्ट कौन होते हैं

डाटा वैज्ञानिक जटिल समस्याओं को हल करने के लिए अपने तकनिकी स्किल का इस्तेमाल करने वाले एनालिटिकल डेटा एक्सपर्ट होते हैं। ये न सिर्फ गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान के कई अवयवों के साथ काम करते हैं बल्कि बड़ी मात्रा में डेटा इकट्ठा करके उसका विश्लेषण और व्याख्या भी करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक सांख्यिकीय विश्लेषणों से भी बाहर जाकर इनसाइट प्रदान करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। डाटा विज्ञान बहुत अधिक ट्रांसफरेबल होता है, डाटा वैज्ञानिकों के लिए निजी एवं सरकारी दोनों क्षेत्रों में नौकरी के अवसर विद्यमान हैं। विशेष तौर पर वित्त, फार्मास्यूटिकल्स, विनिर्माण, परामर्श, शिक्षा इत्यादि क्षेत्रों में इनकी अहम् भूमिका होती है।

भारत में Data Scientist जॉब में संभावनाएँ  

एक विश्वसनीय स्रोत में छपी हालिया रिपोर्ट के मुताबिक भारत में लगभग 97000 डाटा वैज्ञानिकों की माँग है, जिसमें बेंगलुरु अकेला ऐसा शहर है जहाँ कुल डेटा वैज्ञानिकों की माँग का 24% जॉब वहीँ हैं । वही दिल्ली, नोएडा, गाजियाबाद, गुरुग्राम, फरीदाबाद में 22% जॉब विद्यमान हैं। लेकिन समय व्यतीत होने के साथ साथ और टेक्नोलॉजी, आईटी, अन्य औद्यौगिक क्षेत्रों में डेटा विज्ञान की माँग तेजी से बढती जा रही है।

कहने का आशय यह है की टेक्नोलॉजी, आईटी और औद्यौगिक क्षेत्र भी प्रतिभा से परिपूर्ण और कुशल Data Scientist को बड़ी मुश्किल से पकड़ पा रहे हैं। लेकिन इसके बावजूद एक आंकड़े के मुताबिक भारत में पिछले दो वर्षों में लगभग 40% डेटा वैज्ञानिक नौकरी पाने में सफल रहे हैं। इसलिए कहा जा सकता है की भारत में डेटा वैज्ञानिक करियर किसी सुनहरे अवसर से कम नहीं है।

एक डेटा वैज्ञानिक करता क्या है (Job Responsibility of Data Scientist)  

एक डाटा वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में डंप डेटा को एकत्र करके, उसका अध्यन और व्याख्या करने, प्रासंगिक डाटा को अलग करने और विभिन्न टूल जैसे SAS, R programming, Python इत्यादि का इस्तेमाल करने के लिए जिम्मेदार होता है । ताकि प्रासंगिक डेटा का इस्तेमाल कम्पनी की दक्षता और उत्पादन में सुधार के लिए किया जा सके। डेटा वैज्ञानिक की कुछ ज़िम्मेदारियाँ जो उसे अपनी जॉब के दौरान पूर्ण करनी होती हैं, उनकी लिस्ट कुछ इस प्रकार से है।

• विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डाटा एकत्रित करना।
• डाटा स्ट्रक्चर को ठीक करने और उसे उपयोगी बनाने के लिए विभिन्न प्रोग्रामिंग टूल्स का इस्तेमाल करना।
• इनसाइट के आधार पर मॉडल और प्रोजेक्ट की रूपरेखा या ब्लूप्रिंट तैयार करना।
• कम्पनी के स्टेकहोल्डर को डेटा को अच्छे ढंग से समझाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना।
• इनसाइट एकत्र करना, डेटा को मेन्टेन करना और डेटा का विश्लेषण करना।
• संख्यात्मक गणना के लिए मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का इस्तेमाल करना।
• जरुरत पड़ने पर कंपनी के डाटा को थर्ड पार्टी के डाटा के साथ विस्तृत करना।
• एनालिटिकल सिस्टम बनाने के लिए डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को बढ़ाना।
• विसंगति का पता करने के लिए स्वचालित प्रणाली तैयार करना और उसके प्रदर्शन पर नजर रखना।
• ग्राफ, विजुलाईजेशन और डाटा डैशबोर्ड बनाना।

एक डाटा साइंटिस्ट में क्या क्या स्किल होने चाहिए?

सबसे पहले इस क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए आपके पास डेटा विज्ञान में कोर्स पूरा करने का सर्टिफिकेट होना चाहिए, जिसके बलबूते आप इस क्षेत्र में नौकरी पा सकते हैं। लेकिन नौकरी आप तभी अच्छे ढंग से कर पाएंगे जब आपके पास सिर्फ सर्टिफिकेट न होकर Data Scientist का कौशल भी हो।

मुख्य कौशल  

मुख्य कौशल के तौर पर डाटा को प्रभावी विश्लेषण के लिए तैयार करने की क्षमता आती है, जिसमें निम्न स्किल मददगार होते हैं।

• डेटा प्रोविजन, एकत्रीकरण, प्रक्रिया, मॉडल और डेटा को व्यवस्थित करना।
• स्ट्रक्चर या अनस्ट्रक्चर्ड डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता।
• डेटा को इस तरह से प्रस्तुत करने की क्षमता ताकि निर्णय क्षमता और समस्याओं का हल किया जा सके।

सेल्फ सर्विस एनालिटिक्स प्लेटफोर्म का लाभ उठाने की दक्षता  

• डाटा वैज्ञानिक  को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के इस्तेमाल करने के लाभों और चुनौतियों को समझने की आवश्यकता होती है ।
• मार्किट सोल्यूशन की बुनियादी समझ भी जरुरी होती है।
• एनालिटिक्स प्रक्रिया में इस्तेमाल में लायी जाने वाली प्रसिद्ध तकनीकों, प्रथाओं के बारे में जानें और उन्हें इस्तेमाल में लाने की दक्षता।
• डैशबोर्ड या अन्य सेल्फ सर्विस एप्लीकेशन के माध्यम से परिणामों को साझा करने की दक्षता।

कुशल और रखरखाव युक्त कोड लिखने की दक्षता

• ऐसे प्रोग्राम जिन्हें डेटा विश्लेषण, डेटा विज्यूलाइज और प्रक्रिया के दौरान इस्तेमाल में लाया जाता है, उनके साथ सीधे डील करने की दक्षता।
• डाटा एनालाइज करने के लिए अल्गोरिदम और प्रोग्राम बनाने की दक्षता।
• एपीआई के माध्यम से डेटा एकत्र करना और तैयार करने की दक्षता।

गणित और सांख्यिकी को सही ढंग से लागू करने की दक्षता

• महत्वपूर्ण पैटर्न एवं संबंधों की पहचान करके खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करने की क्षमता।
• कठोर सांख्यिकी थिंकिंग को लागू करने की दक्षता।
• परीक्षण मॉडलों की शक्ति और सीमाओं को समझने की दक्षता और वे उस समस्या विशेष के लिए कितने उपयुक्त हैं।

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का फायदा उठाने की दक्षता

• यह समझने की दक्षता की मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल डाटा विश्लेषण प्रक्रिया में कब किया जाना है।
• प्रोडक्टिव आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस समाधानों को क्रियान्वित करने के लिए मॉडलों को प्रशिक्षित करने की दक्षता।
• उपयोगी बिजनेस टर्म में मॉडल एवं प्रेडिक्शन की व्याख्या करने की क्षमता भी एक Data Scientist में होनी चाहिए।

इन सबके अलावा डेटा वैज्ञानिक के मुख्य कौशल में SAS, MATLAB, R Programming, Python, SQL,  Hadoop इत्यादि का ज्ञान होना भी आवश्यक है।

डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या शिक्षा होनी चाहिए? (Education for becoming data scientist in India)

डाटा साइंटिस्ट  बनने के लिए MCA, BCA, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में बी टेक, एम टेक इत्यादि शिक्षा की आवश्यकता हो सकती है। एक आंकड़े के मुताबिक भारत में 50% से अधिक ऐसे डेटा साइंटिस्ट हैं जिनके पास मास्टर डिग्री है। 34% के पास स्नातक की डिग्री है तो वही 6% पीएचडी किये हुए हैं।

जहाँ तक विषयों का सवाल है कंप्यूटर अध्यन अर्थशास्त्र, वित्त, व्यावसायिक अध्ययन, सांख्यिकी और गणित में डिग्री होना इनके लिए अतिरिक्त लाभ माना जाता है। वैसे देखा जाय तो अधिकतर कंपनियाँ उम्मीदवार में शिक्षा के तौर पर स्नातक डिग्री ही निर्धारित करती हैं । लेकिन यदि उम्मीदवार को डाटा विज्ञान की अच्छी जानकारी और अनुभव है तो फिर शिक्षा प्रमाण पत्र वहाँ पर गौण नजर आते हैं।

भारत में Data Scientist को कितनी सैलरी मिलती है?

यहाँ पर ध्यान देने वाली बात यह है की भले ही भारत में इस  क्षेत्र में बहुत भीड़ न हो, लेकिन डाटा साइंटिस्ट की जॉब भारत में सबसे अधिक सैलरी वाली जॉब की लिस्ट में शामिल है।  

एक आंकड़े के मुताबिक डाटा साइंटिस्ट को एक साल में मिलने वाली औसतन सैलरी 10 लाख रूपये से अधिक है । और अधिक योग्य और अनुभवी उम्मीदवारों के लिए यह 20 लाख रूपये से भी अधिक है ।

हालांकि यहाँ पर सैलरी को प्रभावित करने वाला एक कारक और है जो यह है की साइंटिस्ट किस शहर में कार्यरत है। इसमें कोई दो राय नहीं की, मुंबई, बंगलौर जैसे बड़े शहरों में उच्च वेतन मिलना काफी आसान है। लेकिन अन्य शहरों में यह थोड़ा कम भी हो सकता है।

वे कम्पनियाँ जो Data Scientist नियुक्त करती हैं   

आज के समय में लगभग सभी तरह के उद्योगों में डाटा वैज्ञानिकों की बहुत ज्यादा मांग है। इससे भी बढ़िया बात यह है की बड़ी कंपनियाँ अच्छे कुशल डेटा वैज्ञानिकों को आकर्षित करने के लिए अच्छी खासी सैलरी ऑफर करती हैं।

इन कंपनियों का लक्ष्य अपने व्यवसायिक डेटा को इस तरह से परिवर्तित और अनुवादित करने का रहता है, ताकि वह इसके आधार पर महत्वपूर्ण निर्णय लेने का फैसला कर सकें । यही कारण है की वर्तमान इस प्रतिस्पर्धी माहौल में हर छोटा बड़ा उद्योग इन्हें  नियुक्त करता है, लेकिन इनमें माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़ॅन, एडोब, एक्सेंचर, डेलॉइट और आईबीएम कुछ शीर्ष कंपनियाँ हैं।

भारत में डेटा साइंटिस्ट कैसे बन सकते हैं?

जैसा की हम बता चुके हैं की कंप्यूटर, गणित, अर्थशाश्त्र, सांख्यिकी इत्यादि विषयों में स्नातक डिग्री हासिल व्यक्ति डाटा वैज्ञानिक  बन सकता है। यहाँ पर हम डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक क़दमों को चार भागों में विभाजित कर रहे हैं । वैसे देखा जाय तो ये चार श्रेणियाँ उस जानकारी की हैं जो किसी भी व्यक्ति को एक डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए चाहिए होती हैं।

गणित और सांख्यिकी की जानकारी  

यदि गणित आपका पसंदीदा विषय रहा है, और आपको संख्याओं के साथ खेलना पसंद है एवं आप गणित और सांख्यिकी की बुनियादी बातों से अच्छी तरह परिचित हैं, तो आप Data Scientist का इंटरव्यू क्रैक करने के लिए निम्नलिखित टिप्स को अपना सकते हैं।

• डाटा साइंस फर्म के साथ इंटर्नशिप शुरू कर सकते हैं।
• सांख्यिकी, संभाव्यता, बीजगणित, रेखागणित इत्यादि सीखने के लिए बढ़िया कोर्स का चयन करें।
• ऑप्टिमाइजेशन के बारे में जानें।
• लैंग्वेज प्रोसेसिंग, सूचना निष्कर्षण, कंप्यूटर विजन , बायोइन्फार्मेटिक्स, भाषा प्रसंस्करण इत्यादि की बुनियादी बातों की जानकारी लें।
• कोई भी data Science का ऐसा कोर्स ऑनलाइन ज्वाइन कर सकते हैं, जो इसकी बुनियादी बातों को कवर करता हो ।

आधारभूत जानकारी       

यदि आप डाटा साइंटिस्ट  बनने के लिए कोई सर्टिफिकेशन कोर्स ज्वाइन करते हैं, तो यह आपको सांख्यिकी, कंप्यूटर और विश्लेषण तकनीकों में उचित कौशल प्रदान करने में मदद करेगा। डाटा विज्ञान से जुड़े बुनियादी ज्ञान को बढ़ाने के लिए आप निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं।

• मशीन लर्निंग और पैटर्न पहचान का अध्यन करें।
• आपने आप में डेटा को छांटने और प्रोसेसिंग करने के लिए एक विश्लेष्णात्मक और रचनात्मक दृष्टिकोण विकसित करें।
• आपकी रूचि किसमें ज्यादा है डेटा माइनिंग में है , डेटा क्लीनिंग में है  या फिर मशीन लर्निंग में है इन तीनों में से किसी एक का ही चुनाव करें ।
• इसके अलावा डेटा स्ट्रक्चर, डेटाबेस डिजाईन, डेटा माइनिंग इत्यादि के बारे में अधिक से अधिक जानने की कोशिश करें।
• डेटा विज्ञान से जुड़ा कोई ऑनलाइन कोर्स या फिर किसी कार्यक्रम में हिस्सा लेकर अपने ज्ञान को बढ़ाएं।

मध्यवर्ती जानकारी

डाटा वैज्ञानिक  बनने के लिए अब आपको इस विषय से सम्बंधित मध्यवर्ती ज्ञान को बढ़ाने की आवश्यकता होती है ।

• एप्लाइड सिस्टम एनालिसिस, सिक्यूरिटी एप्लीकेशन और डिस्ट्रिब्यूटेड आर्किटेक्चर के बारे में जानें।
• संभाव्यता, मेट्रिक बीजगणित, बहुपरिवर्तनीय कलन, कम्प्यूटेशनल रैखिक बीजगणित, संख्यात्मक रैखिक बीजगणित इत्यादि को अच्छे से सीखें।
• निर्णय सिद्धांत, सूचना सिद्धांत और अनुकूलन को एक्सप्लोर करें।
• डाटा विज्ञान से जुड़े टूल जैसे R Programming, SQL इत्यादि को सेटअप करें और सीखें।
• प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसे Python, MATLAB, Julia, C++इत्यादि में अच्छी पकड़ बनाएँ।
• चाहें तो कोई भी प्रासंगिक सर्टिफिकेशन कोर्स के लिए एनरोल कर सकते हैं।

एडवांस्ड जानकारी

हालांकि इसमें कोई दो राय नहीं की डाटा साइंटिस्ट  चाहे कोई प्राथमिक स्तर पर हो या बीच के स्तर पर कोशिश अपने कौशल में वृद्धि करने ही करता है। ताकि वह अपने करियर में बहुत आगे बढ़ सके, लेकिन यदि आप डाटा विज्ञान के क्षेत्र में आगे बढ़ना चाहते हैं तो आपके पास तकनिकी स्किल के अलावा मैनेजमेंट स्किल का होना भी अत्यंत आवश्यक होता है। जो आपके करियर को सफलता के नए स्तर पर ले जाने में मददगार साबित होता है।

यदि आप पहले से एक डाटा वैज्ञानिक हैं और इसमें आगे बढ़ना चाहते हैं तो आप चाहें तो डाटा साइंस में प्रोजेक्ट मैनेजमेंट कोर्स या फिर MBA भी कर सकते हैं।

विभिन्न कंपनियों द्वारा इस्तेमाल में लाये जाने वाले विभिन्न सॉफ्टवेयर जैसे SAS/SQL इत्यादि का कोई सर्टिफिकेशन कोर्स पूरा करें।

जहाँ पर आपको डाटाबेस मैनेज, डाटा एनालाइज और डाटाबेस डिजाईन करने की जिम्मेदारी मिले वहां पर काम करें।

यहाँ पर ध्यान देने वाली बात यह है की डाटा वैज्ञानिक (Data Scientist)  बनने के इच्छुक व्यक्ति को मशीन लर्निंग अच्छी से सीखनी चाहिए, क्योंकि यह डाटा विज्ञान का अभिन्न हिस्सा है। और डेटा साइंस के अन्य अवयवों से आगे है।

सवाल जवाब (FAQ)

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