Data Science in Hindi

21वी सदी के सभी क्षेत्रों में से सबसे बेहतरीन जॉब किस क्षेत्र में होगी तो इसका सीधा सा उत्तर है

-Data Science

तो अब एक और सवाल उठता है यह डेटा साइंटिस्ट क्या होते हैं और डेटा साइंस (What is Data Science in Hindi) क्या होता है।

डेटा हर जगह है और बहुत कीमती है। लेकिन अगर डेटा बिखरा हुआ है और उसे समझने में बहुत समय खर्च होता है तो वह डेटा अनुपयोगी है। डेटा साइंटिस्ट इसी बिखरे हुए डेटा को उपयोगी बनाते हैं।

जैसे टेक्नोलॉजी हमारे जीवन में बदलाव लाई और उसके साथ में बड़े स्तर पर डेटा का इस्तेमाल तकनीक में, संस्थाओं में, सरकारों में, नयी खोजों में और समस्याओं के निदान में होने लगा। तकनीक और डेटा का यह मेल संस्थाओं, सरकारों और लगभग सभी क्षेत्रों में फायदेमंद साबित हो रहा है।

लेकिन 2010 तक उद्योगों, सरकार और शोध कार्यों से संबंधित लोगों के लिए बड़े स्तर पर डेटा को स्टोर करना और ऑर्गनाइज़ करना बहुत चुनौतीपूर्ण था। उस समय मुख्य फोकस डेटा को स्टोर कैसे करें और उसके लिए फ्रेमवर्क बनाने पर था।

अब जब Hadoop और अन्य डेटा स्टोरेज फ्रेमवर्क के जरिये इस समस्या को सुलझा लिया है, तो ध्यान इस डेटा को प्रोसेस या ऑर्गनाइज करने पर स्थानांतरित हो गया है। और इस डेटा को प्रोसेस या ऑर्गनाइज करने के लिए डेटा साइंस की जरुरत होती है।

आज तक आपने हॉलीवुड की साइंस फिक्शन फिल्मों में जो भी आइडियाज देखें हैं वह सब डेटा साइंस के द्वारा वास्तविकता में बदल सकते हैं। डेटा साइंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य है। इसलिए, यह समझना बहुत महत्वपूर्ण है कि डेटा साइंस क्या है और यह आपके बिज़नेस में कैसे नये विचार जोड़ सकता है।

डेटा साइंस क्या है? | What is Data Science in Hindi?

डेटा साइंस में साइंटिफिक नियमों, मैथमेटिक्स और सांख्यिकी, विशेष प्रोग्रामिंग, एडवांस एनालिटिक्स, आर्टिफिशल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल नयी खोजों, नए विचारों, उधोगों की समस्याओं के निदान, सामाजिक मदद आदि में करते हैं।

Data science uses scientific rules, mathematics and statistics, specialized programming, advanced analytics, artificial intelligence to make new discoveries, new ideas, solve industry problems, social help, etc.

डेटा साइंस गणित, मशीन लर्निंग, डेटा एनालिसिस और विज़ुअलाइज़ेशन, डोमेन नॉलेज और कंप्यूटर साइंस का एक कॉम्बिनेशन है।

Data Science is a combination of mathematics, machine learning, data analysis and visualization, domain knowledge and computer science.

जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है, डेटा साइंस में सबसे महत्वपूर्ण “डेटा” ही है। “डेटा साइंस” शब्द सुनने में ऐसा लगता है जैसे इसकी कोई स्पष्ट परिभाषा या सीमा नहीं है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस”, “मशीन लर्निंग” और “डीप लर्निंग” का उपयोग अक्सर “डेटा साइंस” या इसके साथ मिलकर किया जाता है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है, और मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक हिस्सा है। डेटा साइंस तीनों का एक हिस्सा है। जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है

भले ही डेटा साइंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में से प्रत्येक का एक हिस्सा शामिल है, लेकिन इसमें इन तीन सबडोमेन से अधिक शामिल हैं। डेटा साइंस में सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग, डेटा विश्लेषण, डेटा माइनिंग, बिग डेटा और IoT, एज कंप्यूटिंग और सुरक्षा जैसे विषय भी शामिल हैं।

डेटा साइंस का इतिहास | History of Data Science in Hindi

पिछले तीस वर्षों में विभिन्न संदर्भों में “डेटा साइंस” शब्द का उल्लेख किया गया है। लेकिन यह शब्द हाल ही में अंतरराष्ट्रीय स्तर पर इतना लोकप्रिय हुआ है।

डेटा साइंस और टेक्नोलॉजी | Data Science and Technology in Hindi

डेटा साइंस के क्षेत्र का विस्तार तब से ही हो रहा है जब से इसकी शुरुआत हुई थी। समय के साथ-साथ, अधिक से अधिक अत्याधुनिक तकनीकों का डेटा साइंस में उपयोग किया जा रहा है। जो निम्न हैं

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | Artificial Intelligence
• स्मार्ट ऐप्स या इंटेलिजेंट सिस्टम | Smart Apps or Intelligent Systems
• एज कंप्यूटिंग | Edge Computing
• सुरक्षा | Security
• मशीन लर्निंग (Machine Learning)

डेटा साइंस के अनुप्रयोग | Applications of data science in Hindi

डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जिसे जटिल समस्याओं को हल करने के लिए लगभग हर उद्योग में लागू किया जा सकता है। प्रत्येक कंपनी अलग अलग समस्या को हल करने की दृष्टि से डेटा साइंस को अलग अलग एप्लिकेशन पर लागू करती है। कुछ कंपनियां विशेष समस्याओं को हल करने के लिए पूरी तरह से डेटा साइंस और मशीन लर्निंग तकनीकों पर भरोसा करती हैं, जो उनके बिना हल नहीं हो सकती थीं। डेटा साइंस के कुछ ऐसे एप्लिकेशन निम्न हैं

• Spam Filter (Gmail)
• Abusive Content and Hate Speech Filter (Facebook)
• Automatic Piracy Detection (YouTube)
• Internet Search Results (Google)
• Recommendation Engine (Spotify)
• Intelligent Digital Assistants (Google Assistant)

What is a Data Science Life-Cycle in Hindi?

जब भी हम किसी उद्देश्य के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, तो उस डेटा से बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए कुछ चरण होते हैं, ये चरण अलग-अलग उद्देश्य के लिए भिन्न हो सकते हैं, इसे ही हम Data Science Life Cycle के रूप में परिभाषित करते हैं।

लेकिन इसमें कुछ चरण सभी उद्देश्यों में लगभग समान होते हैं जो निम्न हैं

डेटा कैप्चर करना | Capturing the Data

इस चरण में किसी भी विधि के माध्यम से सभी उपयुक्त स्रोतों से डेटा को इकठ्ठा करते हैं।

• Data acquisition
• Data entry
• Data extraction

डेटा तैयार करना | Preparation of Data

इस चरण में  डेटा को एनालिटिक्स के लिए एक फॉर्मेट में तैयार करते हैं और डुप्लीकेट, उपयोग ना आने योग्य डेटा को हटा देते हैं।

• Data warehousing
• Data cleansing
• Data staging
• Data processing
• Data architecture

डेटा प्रोसेस करना | Process the Data

इस चरण में डेटा की माइनिंग, क्लस्टरिंग/वर्गीकरण, डेटा मॉडलिंग, डेटा सारांशीकरण करना आदि शामिल है।

• Data mining
• Data clustering/classification
• Data modeling
• Data summarization

डेटा का विश्लेषण | Analyzing the data

इस चरण में डेटा को और चेक किया जाता है, और उसमें केवल आवश्यक घटकों को रखा जाता है। सटीक परिणामों को प्रेडिक्ट करने के लिए केवल उचित डेटा को रखा और परीक्षण किया जाता है।

• Exploratory/Confirmatory
• Predictive Analysis
• Regression
• Text Mining
• Qualitative Analysis

डेटा कम्यूनिकेट करना | Communicating the data

अंत में, इस डेटा को रिपोर्ट, चार्ट और अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जो शोध व व्यवसाय आदि में निर्णय लेने वालों के लिए परिणाम को समझने में आसान बनाता हैं।

• Data reporting
• Data visualization
• Business intelligence
• Decision making

डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स के बीच अंतर | Difference between Data Science and Data Analytics in Hindi

“डेटा साइंस” और “डेटा एनालिटिक्स” शब्द अक्सर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाते हैं। भले ही ये दोनों विषय एक जैसे लगते हो लेकिन इनका मतलब एक ही नहीं है। डेटा साइंस एक बड़ा अध्ययन का क्षेत्र है जिसके अंतर्गत मशीन लर्निंग, डेटा एनालिटिक्स और डेटा माइनिंग आदि विषय आते हैं।

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आवश्यक योग्यता | Qualification to become a Data Scientist in Hindi

डेटा साइंस एक बड़ा विषय है। इसलिए इसके लिए कई अन्य विषयों में भी आपकी पकड़ होनी चाहिए, जो एक साथ डेटा साइंटिस्ट होने के लिए बहुत आवश्यक हैं।

गणित |Mathematics:

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए अध्ययन का पहला और सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र गणित है, इसके साथ ही अन्य गणित के अन्य विषयों का अध्ययन भी जरूरी है – जैसे Statistics, Probability, Linear Algebra, Calculus

एल्गोरिथम ज्ञान | Algorithmic Knowledge

प्रोग्रामिंग भाषाएं (R और पायथन) | Programming Languages (R and Python)

भले ही, किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किसी भी प्रकार के तार्किक उपयोग के लिए किया जा सकता है, जिसमें डेटा साइंस शामिल है; लेकिन, सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली भाषाएं आर (R) और पायथन (Python) हैं।

मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क:

मशीन लर्निंग डेटा साइंस का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और इसको अमल में लाने के लिए कुछ लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क भी हैं। सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कुछ मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क

• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• Sklearn
• Tensorflow
• PyTorch
• Keras
• OpenCV

SQL (Structured Query Language)

डेटा साइंस के क्षेत्र में डेटाबेस का बहुत महत्व है क्योंकि वे डेटा संग्रहीत करने का सबसे उपयुक्त तरीका है। MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MS SQL Server, MongoDB, Oracle NoSQL, आदि डेटाबेस का ज्ञान भी महत्वपूर्ण है।

डेटा साइंटिस्ट की सैलरी | Data Scientist Salary in Hindi

डेटा साइंस क्षेत्र, सॉफ्टवेयर डोमेन में सबसे अधिक सैलेरी वाली नौकरियों में से एक है। इस विषय पर समय समय पर बहुत सी रिपोर्ट्स निकलती रहती हैं। स्किल्ड प्रोफेशनल्स के लिए डेटा साइंस सबसे तेजी से करियर के रूप में भी निकलकर आया है।

डेटा साइंस का भविष्य | Future of Data Science in Hindi

• डेटा साइंस एक लगातार बढ़ता हुआ क्षेत्र है और निकट भविष्य में इसके बहुत तेजी से बढ़ने की उम्मीद है। डेटा साइंस का उपयोग सोशल मीडिया और IoT आधारित उपकरणों के विकास में बहुत सहायक है, जो बहुत अधिक डेटा इकठ्ठा करते हैं।

• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (Machine Learning algorithms) जैसे जेनेटिक एल्गोरिदम और रीइनफोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम से समय के साथ और बेहतर होने की उम्मीद है जिससे अधिक बुद्धिमान सिस्टम बनेंगे।

• ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी, TPU (टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट) और क्लाउड में उपलब्ध तेज GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) ये सब डेटा साइंस का बढ़ता स्वरुप हैं।

अधिक डेटा, बेहतर एल्गोरिदम और हार्डवेयर एक साथ निकट भविष्य में डेटा साइंस के क्षेत्र में महत्वपूर्ण बदलाव लाएंगे।