डेटा साइंटिस्ट के प्रकार



यह लेख विभिन्न प्रकार के डेटा वैज्ञानिक का वर्णन करता है। इसलिए, यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में उत्कृष्टता प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप देख सकते हैं कि आप किस भूमिका के लिए पूरी तरह से फिट हैं। पढ़ते रहिये

हाल के वर्ष में डेटा विज्ञान दिन-प्रतिदिन के संचालन से अनुपयोगी हो गया है। डेटा विज्ञान महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए उत्पाद, विपणन, इंजीनियरिंग और बिक्री में कार्यरत है। Scient डाटा साइंटिस्ट ’के सनसनीखेज बयानों में सबसे सेक्सी काम होने के कारण इस जॉब टाइटल की लोकप्रियता को आसमान छू लिया है।

परिणामस्वरूप हम लोगों को अपने नौकरी के शीर्षक और कुछ बनने के लिए प्रयास करते हुए देख सकते हैं। उनकी योग्यता, शिक्षा, अनुभव, योग्यता और दृष्टिकोण को देखते हुए, यह स्पष्ट है कि वे सभी एक ही श्रेणी में नहीं आते हैं। तो वे मतभेदों के बावजूद एक ही नौकरी शीर्षक का उपयोग क्यों कर रहे हैं ??





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यह इस तथ्य के कारण हो सकता है कि डेटा वैज्ञानिकों को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

  • उत्पाद-केंद्रित डेटा विज्ञान।
  • डेटा साइंस की बिजनेस इंटेलिजेंस शैली।

प्रत्येक श्रेणी में लगभग 4 से 5 समूह होते हैं।



O’Reilly Strata की रिपोर्ट में z एनालाइज़र्स का विश्लेषण ’, डेटा वैज्ञानिकों को उत्पाद-केंद्रित डेटा विज्ञान के आधार पर निम्नानुसार वर्गीकृत किया गया है।

उत्पाद-केंद्रित डेटा विज्ञान

  • डेटा शोधकर्ता

इस श्रेणी के पेशेवर अकादमिक दुनिया से आते हैं और सांख्यिकी या भौतिक या सामाजिक विज्ञान में गहराई से पृष्ठभूमि रखते हैं। इस प्रकार के डेटा वैज्ञानिक अक्सर पीएचडी रखते हैं, लेकिन मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग या बिजनेस में कमजोर रूप से कुशल हैं।



  • डेटा डेवलपर

ये लोग डेटा को संभालने के साथ आने वाले तकनीकी मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। वे प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग में मजबूत हैं लेकिन व्यापार और सांख्यिकी कौशल में कमजोर हैं।

  • डेटा क्रिएटिव

ये वे लोग हैं जो डेटा के पहाड़ों से बाहर कुछ नया करते हैं। वे बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने के लिए मशीन लर्निंग, बिग डेटा, प्रोग्रामिंग और अन्य कौशल में दृढ़ता से कुशल हैं।

  • डेटा बिजनेस लोग

वे व्यापार पक्ष का प्रतिनिधित्व करते हैं और डेटा एनालिटिक्स तकनीकों के माध्यम से महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए जिम्मेदार हैं। वे व्यापार और तकनीकी प्रवीणता का एक उदार मिश्रण हैं।

बिजनेस इंटेलिजेंस आधारित डाटा साइंस

  • मात्रात्मक, खोजपूर्ण डेटा वैज्ञानिक

मात्रात्मक, खोजपूर्ण डेटा वैज्ञानिकों को पीएचडी के लिए इच्छुक हैं और व्यवहार को समझने के लिए सिद्धांत का उपयोग करते हैं। सिद्धांत और खोजपूर्ण अनुसंधान को मिलाकर, ये डेटा वैज्ञानिक उत्पादों में सुधार करते हैं।

  • ऑपरेशनल डेटा वैज्ञानिक

ऑपरेशनल डेटा वैज्ञानिक अक्सर एक संगठन में वित्त, बिक्री या संचालन टीमों में काम करते हैं। उनकी भूमिका संगठन की रणनीति और दक्षता में सुधार के लिए प्रदर्शन, प्रतिक्रियाओं और प्रक्रिया के व्यवहार का विश्लेषण करना है।

  • उत्पाद डेटा वैज्ञानिक

उत्पाद डेटा वैज्ञानिक उत्पाद प्रबंधन या इंजीनियरिंग में फिट होते हैं। उनका काम लॉग्स और एनालिसिस टूल्स के माध्यम से सिफ्ट करना है, ताकि यूजर्स किसी प्रोडक्ट का इस्तेमाल करने के तरीके को समझ सकें और उस नॉलेज का इस्तेमाल करके प्रोडक्ट को ठीक कर सकें।

  • विपणन डेटा वैज्ञानिक

विपणन डेटा वैज्ञानिक उपयोगकर्ता आधार पर ध्यान केंद्रित करते हैं, प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं और दक्षता में सुधार पर काम करते हैं, मानक विपणन व्यक्ति की तरह।

  • अनुसंधान डेटा वैज्ञानिक

अनुसंधान डेटा वैज्ञानिक डेटा सेट से अंतर्दृष्टि बनाते हैं। स्टार्ट-अप कंपनियों के लिए अनुसंधान वैज्ञानिकों को नियुक्त करना दुर्लभ है क्योंकि आउटपुट मुनाफे से बंधा नहीं है। लेकिन बड़ी कंपनियों, लगता है कि टैंक और वित्तीय संस्थान करते हैं।

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इस वर्गीकरण से पता चलता है कि लोगों के किसी भी समूह को किसी भी श्रेणी में रखा जा सकता है। संगठन की आवश्यकता के आधार पर सही प्रकार के डेटा वैज्ञानिक को चुना जा सकता है

आप जिस प्रकार के डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, उसे चुनने से पहले आवश्यक कौशल या उपयुक्त दिशा में आगे बढ़ने के लिए आपके पास मौजूद कौशल पर विचार करें।

तो तुम कौन होने वाले हो ?? एक प्रोग्रामर, एक सांख्यिकीविद्, एक बाज़ारिया, एक व्यवसाय का नेतृत्व या सभी ट्रेडों का एक जैक ??

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