ह्यूमंगस डेटा के कारण संगठन कार्य करते हैं, डेटा को दिए गए महत्व को केवल शब्दों में नहीं रखा जा सकता है। पिछले कुछ वर्षों में, डेटा को हर क्षेत्र में प्रमुखता मिली है, जिसके बारे में कोई सोच भी सकता है। इसलिए हर किसी का सपना होता है कि वह इस फील्ड में नौकरी करे। हालाँकि, डेटा साइंस, बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स क्या है और वे एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं, इस बारे में थोड़ा भ्रमित होना स्वाभाविक है। डेटा की जादुई दुनिया में इन तीन शब्दों का अत्यधिक महत्व है। वे कुछ पहलुओं में समान हैं और अन्य क्षेत्रों में भिन्न हैं। उस ने कहा, उन सभी के बारे में एक स्पष्ट तस्वीर होने से अंततः आप एक बेहतर करियर विकल्प चुन सकते हैं। यहां आपको डेटा साइंस, बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स के बारे में जानने की जरूरत है।


डेटा विज्ञान(Data Science)

डेटा साइंस डेटा को इस तरह से फ़िल्टर करने के इर्द-गिर्द घूमता है कि जानकारी निकालना और उससे सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना संभव हो। यह क्षेत्र संरचित और असंरचित दोनों को ध्यान में रखता है डेटा।


 डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल(skill)


 1. R, Python, Java, C/C++ इत्यादि जैसी कोडिंग भाषाएं।

2. असंरचित और संरचित डेटा के साथ काम करने की क्षमता।

 3. सांख्यिकी और गणित।

 4. व्यवसाय की समस्या और उद्देश्य को समझना।

 5. समस्या को सुलझाना

6.  महत्वपूर्ण सोच।

7.  मजबूत संचार कौशल।

8.  Hadoop और SQL के बारे में उचित ज्ञान।


 डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग


1.  डेटा विज्ञान के सबसे बड़े अनुप्रयोगों में से एक इतिहास के आधार पर उपयोगकर्ताओं के लिए सिफारिशों के साथ आना है। यह ई-कॉमर्स उद्योग द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

. digital marketing( अंकीय क्रय विक्रय।)


 डेटा विश्लेषण

 डेटा एनालिटिक्स और कुछ नहीं बल्कि निष्कर्ष तक पहुंचने में सक्षम होने के लिए कच्चे डेटा पर काम करना है। इससे प्रबंधन को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है। डेटा एनालिटिक्स के पीछे मुख्य उद्देश्य संगठन के विकास के लिए कदम उठाना है। यह पूरी तरह से डेटा एनालिटिक्स के आधार पर है कि प्रबंधन टीम उठाए जाने वाले नए कदमों पर निर्णय लेती है, कुछ विचारों को खारिज कर देती है और पहले से ही निर्णयों पर फिर से काम कर रही है। लिया। अंतत:, जो कुछ भी उबलता है वह है - संगठन को ऐसे निर्णय लेने की स्थिति में होना चाहिए जो मुद्दों को संबोधित करते हैं, यदि कोई हो और/या संगठन को पूरी तरह से एक अलग स्तर पर ले जाए।


 डेटा विश्लेषक बनने के लिए आवश्यक कौशल


1.  प्रोग्रामिंग भाषाएं डेटा आर बनने के लिए जरूरी हैं और भर्तीकर्ताओं द्वारा पायथन दो सबसे अधिक मांग वाली भाषाएं हैं।

2.  डेटा की कल्पना करने की क्षमता।

3.  मजबूत संचार कौशल।

4.  सांख्यिकी और गणित का अच्छा ज्ञान।

5.  कच्चे डेटा को इस रूप में बदलने की क्षमता कि बेहतर निर्णय लेना संभव हो।

6.  यंत्र अधिगम। यह एक और महत्वपूर्ण पहलू है जिसे डेटा विश्लेषक बनने का लक्ष्य रखते समय उपेक्षा नहीं करनी चाहिए


 डेटा एनालिटिक्स के अनुप्रयोग


 डेटा एनालिटिक्स में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। उनमें से कुछ हैं -


1. जुआ

2. यात्रा और पर्यटन।

 3.स्वास्थ्य क्षेत्र, आदि।


 बड़ा डेटा(Big data)

 शब्द "बड़ा डेटा" स्पष्ट रूप से इस बात पर प्रकाश डालता है कि यह क्या हो सकता है। बिग डेटा डेटा की बड़ी मात्रा को संदर्भित करता है जिसे प्रभावी ढंग से संसाधित नहीं किया जा सकता है पारंपरिक तरीके। पहला कदम कच्चे डेटा को संसाधित करने के साथ शुरू होता है जिसे किसी भी पारंपरिक सिस्टम में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है। डेटा के कई गुना बढ़ने के साथ, बड़ा डेटा शब्द पूरी तरह से फिट बैठता है। गार्टनर के अनुसार, "बिग डेटा उच्च-मात्रा, और उच्च-वेग या उच्च-विविध सूचना संपत्ति है जो सूचना प्रसंस्करण के लागत प्रभावी, नवीन रूपों की मांग करती है जो बढ़ी हुई अंतर्दृष्टि को सक्षम करती है। , निर्णय लेने और प्रक्रिया स्वचालन।"


 एक बड़ा डेटा विशेषज्ञ बनने के लिए आवश्यक कौशल(skill)


1. यह पहचानने की क्षमता कि कौन सा डेटा प्रासंगिक है।

2. डेटा इकट्ठा करने, व्याख्या करने और विश्लेषण करने के लिए नए तरीके बनाने की क्षमता

3. सांख्यिकीय और गणितीय कौशल।

4. हिसाब लगाना।

5. व्यावसायिक उद्देश्यों को समझना।

6. डेटा को संसाधित करने में सक्षम होने के लिए एल्गोरिदम के साथ आने की क्षमता।


 बड़े डेटा के अनुप्रयोग


 बड़े डेटा के कई अनुप्रयोग हैं। उनमें से कुछ प्रमुख हैं -


1.  धोखाधड़ी विश्लेषण।

2.  दूरसंचार क्षेत्र।

3.  ग्राहक विश्लेषण।

 कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कौन सा करियर रास्ता चुनते हैं, आपका करियर होगा एकमात्र कारण के लिए होनहार बनें कि डेटा यहाँ रहने के लिए है! यह आने वाले वर्षों में हमारे जीवन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता रहेगा।