प्रश्न:
एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने की चार नींव क्या हैं?
ए:जैसा कि कई विशेषज्ञ बताते हैं, एक महान डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए कौशल और अनुभव के संयोजन की आवश्यकता होती है जो एक जटिल क्षेत्र के समर्पित सीखने और विश्लेषण के माध्यम से निर्मित होता है। प्रशासक और मूल्यवान डेटा संपत्ति के क्यूरेटर के रूप में डेटा वैज्ञानिक आज बहुत मांग में हैं। आइए देखें कि इनमें से कुछ मूलभूत कौशल क्या शामिल हैं।
डेटा वैज्ञानिक कार्य के चार मूलभूत घटकों में से पहला गणित और सांख्यिकी है। अच्छे डेटा वैज्ञानिकों को पर्यवेक्षित और अप्रकाशित मशीन लर्निंग से संबंधित विभिन्न गणितीय अवधारणाओं पर बातचीत करना सीखना चाहिए, जिसमें एल्गोरिथ्म प्रकार जैसे निर्णय पेड़, यादृच्छिक वन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, क्लस्टरिंग और मशीन लर्निंग (एमएल) में आयामीता का उपयोग शामिल है। सामान्य तौर पर, उन्हें सांख्यिकीय विश्लेषण संसाधनों का उपयोग करके गणितीय समीकरणों और आंकड़ों के साथ काम करने पर एक अच्छा हैंडल होना चाहिए।
डेटा विज्ञान कार्य के दूसरे प्रमुख मूलभूत घटक में प्रोग्रामिंग और डेटाबेस प्रबंधन शामिल है। डेटाबेस और एसक्यूएल शब्दार्थ और परिचालन तकनीकों के साथ अनुभव और कौशल के साथ-साथ पायथॉन और सांख्यिकीय भाषाओं जैसे आर की स्क्रिप्टिंग भाषाओं में व्यक्तियों को मजबूत होना चाहिए। Hadoop, MapReduce, Hive और Pig जैसे सॉफ्टवेयर घटकों का ज्ञान भी नियोक्ताओं के लिए आकर्षक है।
एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने का तीसरा मूलभूत घटक डेटा विज्ञान और मशीन सीखने को समझने का सैद्धांतिक और दार्शनिक घटक है। इन व्यक्तियों को जिज्ञासु दिमागों के साथ स्व-शुरुआती समस्या का समाधान करना चाहिए - आखिरकार, वे मशीन सीखने और डेटा विज्ञान प्रक्रियाओं की रचनात्मक समझ के साथ कच्चे मात्रात्मक विश्लेषण का संयोजन कर रहे हैं। लोगों को केवल तकनीकी संख्या होने के बजाय, उनके पास मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट बनाने और डेटा लक्ष्यों पर विज्ञान की पहल और अंतिम लक्ष्यों और अंतिम परिणामों के संदर्भ में काम करने के लिए इसका क्या अर्थ है, इस पर गहन आधार होना चाहिए।
एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सीखने के चौथे प्रमुख स्तंभ में लोगों के साथ काम करना और उन तरीकों से डेटा का उपयोग करने में सक्षम होना शामिल है जो अन्य लोगों के लिए समझ में आता है।
अच्छे डेटा वैज्ञानिक कहानीकार हो सकते हैं - वे मात्रात्मक डेटा को आख्यानों और अंतर्दृष्टि में अनुवाद कर सकते हैं। इस तरह, उनके पास अच्छा संचार कौशल होना चाहिए ताकि वे अपने काम को टेबल पर ला सकें और इसे कई हितधारकों या किसी दिए गए दर्शकों को प्रभावी ढंग से प्रसारित कर सकें। ये कुछ प्रमुख प्रकार के कौशल हैं जो एक अच्छे डेटा वैज्ञानिक का निर्माण करते हैं जो आज के तेज-तर्रार और आईटी उद्योग को शीघ्रता से आगे बढ़ाने के लिए तैयार हैं।
