डेटा साइंस क्या है इसके फायदे-नुकसान

Data Science in Hindi : दोस्तों क्या आप जानना चाहते हैं डेटा साइंस क्या है? तो इस पोस्ट में आज आपको डेटा साइंस फायदे और नुकसान क्या-क्या है? इन सभी बातों से परिचित कराया जाएगा

Hello दोस्तों मैं सुमित आपका स्वागत करता हूँ MDS BLOG में, आशा करता हूँ आप सभी स्वस्थ और सुरक्षित होंगे. दोस्तों आज के पोस्ट में हम बात करेंगे डेटा साइंस के बारे में

आज हम जानेंगे कि डेटा साइंस क्या होता है (What is Data Science in Hindi), इसका उपयोग किन कार्यों में किया जाता है और इसके लाभ और नुकसान क्या है? तो चलिए दोस्तों शुरू करते हैं

डेटा साइंस क्या होता है – Data Science in Hindi

डेटा साइंस अध्ययन का वह विज्ञान है जो अनदेखे पैटर्न खोजने, सार्थक जानकारी प्राप्त करने और व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए आधुनिक उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करके डेटा की विशाल मात्रा से संबंधित है

डेटा साइंस Predictive model बनाने के लिए जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है. विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा कई स्रोतों से हो सकता है और विभिन्न स्वरूपों में मौजूद हो सकता है

डेटा साइंस एक उज्ज्वल करियर की तलाश करने वालो के बीच सबसे अधिक मांग वाले करियर विकल्पों में से एक है. बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा एकत्र कर उससे मीनिंगफुल जानकारी प्राप्त करने वाले संगठनों द्वारा भी इसकी अत्यधिक मांग की जाती है

डेटा एक संगठन के लिए बहुत महत्वपूर्ण होता है लेकिन केवल तभी जब इसे ठीक प्रोसेस और विश्लेषित किया जाता है. साथ ही, डेटा के इस युग में संगठनों की डेटा संग्रहण की ज़रूरतें कई गुना बढ़ गई हैं

Hadoop जैसे फ्रेमवर्क के साथ डेटा के स्टोरेज हिस्से का ध्यान रखा गया है. 2010 तक संगठन, डेटा को संग्रहित करने पर अधिक ध्यान देते थे किंतु अब उनका फोकस उस डेटा को प्राप्त कर उससे महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करना है

डेटा साइंस इस्तेमाल के क्षेत्र

वर्तमान समय मे डेटा साइंस का इस्तेमाल भिन्न भिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है. चलिये कुछ पर नज़र डालते हैं –

Banking

बैंकिंग, डेटा साइंस के सबसे बड़े अनुप्रयोगों में से एक है. डेटा साइंस ने बैंकों को प्रतिस्पर्धा में बने रहने में सक्षम बनाया है. डेटा साइंस के साथ, बैंक अपने संसाधनों का कुशलतापूर्वक प्रबंधन कर सकते हैं. इसके अलावा बैंक धोखाधड़ी का पता लगाने, ग्राहक डेटा के प्रबंधन, रीयल-टाइम प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स, ग्राहक व आदि के माध्यम से बेहतर निर्णय ले सकते हैं

Finance

डेटा साइंस ने विभिन्न वित्तीय कार्यों को स्वचालित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है. जिस तरह बैंकों ने Risk analysis को automate किया है उसी तरह वित्त उद्योगों ने भी इस कार्य के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग किया है. मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए वे जोखिमों की पहचान और निगरानी आदि रख सकते हैं

Manufacturing

21 वीं सदी में, डेटा Scientist कारखानो के नए कर्मचारी हैं. इसका मतलब है कि डेटा scientist ने manufacturing industries में एक महत्वपूर्ण स्थान हासिल कर लिया है. प्रोडक्शन को इष्टतम बनाने, लागत कम करने और मुनाफे को बढ़ाने के लिए इन इंडस्ट्रीज में डेटा साइंस का व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है

Transportation

डेटा साइंस का एक अन्य महत्वपूर्ण अनुप्रयोग परिवहन है. परिवहन क्षेत्र में डेटा साइंस, ड्राइवरों के लिए सुरक्षित ड्राइविंग वातावरण बनाने में सक्रिय रूप से अपनी पहचान बना रहा है. यह वाहन के प्रदर्शन को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है. इसके अलावा परिवहन क्षेत्र में डेटा साइंस ने सेल्फ-ड्राइविंग कारों की शुरुआत के साथ सक्रिय रूप से कई गुना वृद्धि की है

Healthcare

हेल्थकेयर इंडस्ट्रीज में भी डेटा विज्ञान बड़ी छलांग लगा रहा है. डेटा साइंस की वजह से हेल्थकेयर सेक्टर में काफी सुधार हुआ है. मशीन लर्निंग के आने के साथ, प्रारंभिक चरण के ट्यूमर का पता लगाना आसान हो गया है. साथ ही कई अन्य स्वास्थ्य देखभाल उद्योग अपने ग्राहकों की सहायता के लिए डेटा साइंस का उपयोग कर रहे हैं

E-commerce

डेटा साइंस से ई-कॉमर्स और रिटेल इंडस्ट्री को काफी फायदा हुआ है. ई-कॉमर्स उद्योगों में Potential customer base की पहचान करने के लिए डेटा साइंस का अत्यधिक उपयोग किया जा रहा है

डेटा साइंस का उपयोग लोकप्रिय उत्पादों की शैलियों की पहचान करने और उनके रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जाता है. डेटा साइंस के साथ, कंपनियां अपने उपभोक्ताओं के लिए अपने मूल्य निर्धारण ढांचे का अनुकूलन कर रही हैं

डेटा साइंस के फायदे – Benefits of Data Science in Hindi

डेटा साइंस के विभिन्न फायदे इस प्रकार हैं

• डेटा साइंस की अधिक मांग
• डेटा साइंस में अधिक पद
• अत्यधिक भुगतान वाला करियर
• डेटा साइंस वर्सटाइल है
• डेटा साइंस, डेटा को बेहतर बनाता है
• Data scientist की प्रतिष्ठा
• Productivity में वृद्धि
• डेटा साइंस उत्पादों को स्मार्ट बनाता है
• डेटा साइंस का हेल्थकेयर में उपयोग

डेटा साइंस में अधिक मांग

डेटा साइंस की काफी डिमांड है. संभावित नौकरी चाहने वालों के पास कई अवसर हैं. यह linkedin पर सबसे तेजी से बढ़ने वाली नौकरी है और 2026 तक 11.5 मिलियन रोजगार सृजित करने की भविष्यवाणी की गई है. यह डेटा साइंस को अत्यधिक रोजगार योग्य नौकरी क्षेत्र बनाता है

डेटा साइंस में अधिक पद

बहुत कम लोग होते हैं जिनके पास संपूर्ण data scientist बनने के लिए आवश्यक कौशल सेट होता है. इसलिए, डेटा साइंस एक बहुत ही प्रचुर क्षेत्र है और इसमें बहुत सारे अवसर हैं. डेटा साइंस क्षेत्र में मांग अधिक है लेकिन डेटा वैज्ञानिकों की भारी कमी है

अत्यधिक भुगतान वाला करियर

डेटा साइंस सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक है. ग्लासडोर के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष औसतन $116,100 कमाते हैं. यह डेटा साइंस को एक अत्यधिक आकर्षक करियर विकल्प बनाता है

डेटा साइंस वर्सटाइल है

डेटा साइंस के कई अनुप्रयोग हैं. इसका व्यापक रूप से स्वास्थ्य देखभाल, बैंकिंग, परामर्श सेवाओं और ई-कॉमर्स उद्योगों में उपयोग किया जाता है. डेटा साइंस एक बहुत ही बहुमुखी क्षेत्र है इसलिए आपको विभिन्न क्षेत्रों में काम करने का अवसर मिलेगा

डेटा साइंस, डेटा को बेहतर बनाता है

कंपनियों को अपने डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है. वे न केवल डेटा का विश्लेषण करते हैं बल्कि इसकी गुणवत्ता में भी सुधार करते हैं. इसलिए डेटा साइंस, डेटा को समृद्ध करने और इसे अपनी कंपनी के लिए बेहतर बनाने से संबंधित है

Data Scientist की प्रतिष्ठा

डेटा साइंटिस्ट कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने की अनुमति देते हैं. कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों पर भरोसा करती हैं और अपने ग्राहकों को बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए अपनी विशेषज्ञता का उपयोग करती हैं. इससे Data scientists को कंपनी में अहम पद मिलता है

Productivity में वृद्धि

डेटा साइंस ने विभिन्न उद्योगों को निरर्थक कार्यों को स्वचालित यानी Automate करने में मदद की है. कंपनियां दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर रही हैं. इसने मनुष्यों द्वारा पहले किए गए कठिन कार्यों को सरल बना दिया है

डेटा साइंस उत्पादों को स्मार्ट बनाता है

डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है. जिसने उद्योगों को विशेष रूप से ग्राहक अनुभवों के अनुरूप बेहतर उत्पाद बनाने में सक्षम बनाया है

डेटा साइंस का हेल्थकेयर में उपयोग

डेटा साइंस का इस्तेमाल करके हेल्थकेयर सेक्टर में काफी अच्छे सुधार देखने को मिले हैं और भविष्य में भी यह संभव है कि यह हमारे लिए एक सही दिशा होगी. आने वाली लगभग सभी हेल्थकेयर प्रौद्योगिकी या तकनीकी डेटा साइंस पर आधारित होने वाली है

डेटा साइंस के नुकसान – Disadvantages of Data Science in Hindi

जहां डेटा साइंस एक बहुत ही आकर्षक करियर विकल्प है वहीं इस क्षेत्र में कई नुकसान भी हैं. डेटा साइंस की पूरी तस्वीर को समझने के लिए हमें डेटा साइंस की सीमाओं को भी जानना होगा. उनमें से कुछ इस प्रकार हैं

डेटा साइंस ब्लरी टर्म है

डेटा साइंस एक बहुत ही सामान्य शब्द है और इसकी कोई निश्चित परिभाषा नहीं है. हालांकि यह एक चर्चा का विषय बन गया है. लेकिन Data scientist का सटीक अर्थ लिखना बहुत कठिन है. Data Scientist की विशिष्ट भूमिका उस क्षेत्र पर निर्भर करती है जिसमें कंपनी विशेषज्ञता प्राप्त करना चाहती है

डेटा साइंस में महारथ हासिल करना असंभव के करीब है

कई क्षेत्रों का मिश्रण होने के कारण डेटा साइंस सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और गणित से उपजा है. प्रत्येक क्षेत्र में महारथ हासिल करना और उन सभी में समान रूप से विशेषज्ञ होना संभव नहीं है

बड़ी मात्रा में Domain knowledge की आवश्यकता

डेटा साइंस का एक और नुकसान डोमेन नॉलेज पर इसकी निर्भरता है. सांख्यिकी और कंप्यूटर साइंस Background वाले व्यक्ति को डेटा साइंस की समस्या को बिना इसकी background knowledge के ज्ञान के बिना हल करना मुश्किल होगा

गलत डेटा गलत परिणाम दे सकता है

एक डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करता है और निर्णय लेने की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए सावधानीपूर्वक भविष्यवाणियां करता है. कई बार, प्रदान किया गया डेटा गलत होता है जिससे गलत परिणाम भी सामने आ सकते हैं. यह कमजोर प्रबंधन और रिसोर्सेज के खराब उपयोग के कारण भी विफल हो सकता है

Data Privacy को खतरा

कई उद्योगों के लिए डेटा उनका ईंधन है. Data Scientist कंपनियों को डेटा के जरिये निर्णय लेने में मदद करते हैं. हालाँकि, इस प्रक्रिया में उपयोग किया गया डेटा ग्राहकों की गोपनीयता भंग कर सकता है. क्लाइंट का व्यक्तिगत डेटा कंपनी को दिखाई देता है और कई बार सुरक्षा में चूक के कारण डेटा लीक हो सकता है

Data Scientist की भूमिका और जिम्मेदारियां

Data Scientist कंपनियों के लक्ष्यों को समझने और उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है, यह निर्धारित करने का काम करते हैं

वे डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करते हैं. कम्पनियों की ज़रूरत वाले डेटा को निकालने के लिए एल्गोरिदम और Predective model बनाते हैं और डेटा को Analyse कर उसे अपनी teams और साथियों के साथ शेयर करते हैं

Data Scientist डेटा को Analyse करने के लिए एल्गोरिदम बनाते हैं और उनका उपयोग करते हैं. इस प्रक्रिया में आम तौर पर मशीन लर्निंग टूल्स और व्यक्तिगत डेटा उत्पादों का उपयोग और निर्माण शामिल होता है. जिससे व्यवसायों और ग्राहकों को उपयोगी तरीके से डेटा को समझने में तथा उसका इस्तेमाल करने में मदद मिल सके

Data Scientist व्यवसायों द्वारा दिये डेटा से प्राप्त रिपोर्ट को Break down करने में मदद करते हैं. जिससे व्यवसायों को अपने यूज़र्स को समझने में सहायता मिलती है. कुल मिलाकर Data Scientist, डेटा हैंडलिंग के हर चरण में शामिल होते हैं. जैसे – इसे प्रोसेस करने, बुनियादी ढांचे के निर्माण और रख रखाव, परीक्षण से लेकर वास्तविक दुनिया में इसके उपयोग के लिए इसका विश्लेषण करने तक

संक्षेप में

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