What is data scientist

   What is Data 

Data are units of information, often numeric, that are collected through observation. In a more technical sense, data are a set of values of qualitative or quantitative variables about one or more persons or objects

datum (singular of data) 

  Data Scientist

Data scientists are big data wranglers, gathering and analyzing large sets of structured and unstructured data. A data scientist’s role combines computer science, statistics, and mathematics. They analyze, process, and model data then interpret the results to create actionable plans for companies and other organizations

Data Scientist is one of the industry demanding job domain

      

  Why we  should become            Data scientist 

Leveraging the use of Big Data as an insight-generating engine has driven the demand for data scientists at the enterprise-level across all industry verticals. Whether it is to refine the process of product development, improve customer retention, or mine through data to find new business opportunities, organizations are increasingly relying on the data scientist skills to sustain, grow, and stay one step ahead of the competition.

Skills Required to Become a Data           Scientist

• If you are an aspiring data scientist, the information in this article can help guide you on your path toward a lucrative career in this exciting and growing industry. 
• If you are a data analytics director at an organization, you can leverage the information to train your existing team of data scientists with the top data science skills, which can make them more productive and efficient with their work.

Technical Skills Required to Become a Data Scientist

One of the most important technical data scientist skills is statistical analysis and computing, mining, and processing large data sets. This also includes extracting the data that is considered valuable. 

Some data scientists have a Ph.D. or Master’s degree in statistics, computer science, or engineering. This educational background provides a strong foundation for any aspiring data scientist, and also teaches the essential data scientist skills and Big Data skills needed to succeed in the field, including mathematics, programming, and statistics. 

There are some schools that now offer specialized programs tailored to the educational requirements for pursuing a career in data science, giving students the option to focus on the field of study they are most interested in, and in a shorter period of time. 

Other technical skills required to become a data scientist include:

1. Programming
   

   You need to have knowledge of various programming languages, such as Python, Perl, C/C++, SQL, and Java, with Python being the most common coding language required in  Data scientist role . These programming languages help data scientists organize unstructured data sets.

2. Knowledge of SAS and Other Analytical Tools
   

   An understanding of analytical tools is a helpful data scientist skill for extracting valuable information from an organized data set. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig, and R are the most popular data analytical tools that data scientists use. Certifications can help you establish your expertise in these analytical tools and help you gain this valuable data scientist skill!

3. Adept at Working with Unstructured Data
   

   Data scientists should have experience working with unstructured data that comes from different channels and sources. For example, if a data scientist is working on a  project to help the marketing team provide insightful research, the professional should be well adept at handling social media as well.

Non-Technical Skills Required to Become a Data Scientist

Along with the technical data scientist skills, we will now shift our focus on non-technical skills that are required to become a Data scientist . These refer to personal skills and as such, can be difficult to assess simply by looking at educational qualifications, certifications, and so on. They include:

1. A Strong Business Acumen
   

   The best way to productively channel technical skills is to have a strong business acumen. Without it, an aspiring data scientist may not be able to discern the problems and potential challenges that need to be solved in order for an organization to grow. This is essential for helping the organization you’re working for explore new business opportunities.

2. Strong Communication Skills
   

   Next on the list of top data scientist skills is communication. Data scientists clearly understand how to extract, understand, and analyze data. However, for you to be successful in your role, and for your organization to benefit from your services, you should be able to successfully communicate your findings with team members who don’t have the same professional background as you.  

3. Great Data Intuition
   

   This is perhaps one of the most significant non-technical data scientist skills. Valuable data insights are not always apparent in large data sets, and a knowledgeable data scientist has intuition and knows when to look beyond the surface for insightful information. This makes data scientists more efficient in their work, and gaining this skill comes from experience and the right training. However, this data scientist skill comes with experience and bootcamps are a great way of polishing it.  

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Information written in Hindi 

                    डेटा क्या है

 डेटा सूचना की इकाइयाँ हैं, जो अक्सर संख्यात्मक होती हैं, जिन्हें अवलोकन के माध्यम से एकत्र किया जाता है।  अधिक तकनीकी अर्थ में, डेटा एक या अधिक व्यक्तियों या वस्तुओं के बारे में गुणात्मक या मात्रात्मक चर के मूल्यों का एक समूह है

 डेटा (डेटा का एकवचन)

 आँकड़े वाला वैज्ञानिक

  (data Scientist)

 डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा विक्रालक हैं, संरचित और असंरचित डेटा के बड़े सेटों को इकट्ठा करना और उनका विश्लेषण करना।  एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और गणित को जोड़ती है।  वे डेटा का विश्लेषण, प्रक्रिया और मॉडल करते हैं और फिर कंपनियों और अन्य संगठनों के लिए कार्य योजना बनाने के लिए परिणामों की व्याख्या करते हैं

 डेटा साइंटिस्ट जॉब डोमेन की मांग करने वाले उद्योग में से एक है

 हमें डाटा वैज्ञानिक क्यों बनना चाहिए

 एक अंतर्दृष्टि पैदा करने वाले इंजन के रूप में बिग डेटा के उपयोग का लाभ उठाते हुए सभी उद्योग वर्टिकल में उद्यम स्तर पर डेटा वैज्ञानिकों की मांग को प्रेरित किया है।  चाहे वह उत्पाद विकास की प्रक्रिया को परिष्कृत करना हो, ग्राहक प्रतिधारण में सुधार करना हो, या नए व्यावसायिक अवसरों को खोजने के लिए डेटा के माध्यम से मेरा उपयोग करना हो, संगठन तेजी से प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे रहने, बढ़ने और रहने के लिए डेटा वैज्ञानिक कौशल पर भरोसा कर रहे हैं।

 एक डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आवश्यक कौशल

 यदि आप एक आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक हैं, तो इस लेख की जानकारी आपको इस रोमांचक और बढ़ते उद्योग में एक आकर्षक कैरियर की ओर आपके मार्ग पर मार्गदर्शन करने में मदद कर सकती है।

 यदि आप किसी संगठन में डेटा एनालिटिक्स निदेशक हैं, तो आप शीर्ष डेटा विज्ञान कौशल के साथ डेटा वैज्ञानिकों की अपनी मौजूदा टीम को प्रशिक्षित करने के लिए सूचना का लाभ उठा सकते हैं, जो उन्हें अपने काम के साथ अधिक उत्पादक और कुशल बना सकता है।

 डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल

 सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी डेटा वैज्ञानिक कौशल में से एक सांख्यिकीय विश्लेषण और कंप्यूटिंग, खनन, और बड़े डेटा सेट को संसाधित करना है।  इसमें वह डेटा भी शामिल है जिसे मूल्यवान माना जाता है।

 कुछ डेटा वैज्ञानिकों ने पीएच.डी.  या सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, या इंजीनियरिंग में मास्टर डिग्री।  यह शैक्षिक पृष्ठभूमि किसी भी आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है, और आवश्यक डेटा वैज्ञानिक कौशल और बिग डेटा कौशल को भी क्षेत्र में सफल होने के लिए सिखाता है, जिसमें गणित, प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी शामिल हैं।

 कुछ स्कूल हैं जो अब डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए शैक्षिक आवश्यकताओं के अनुरूप विशेष कार्यक्रम पेश करते हैं, जिससे छात्रों को अध्ययन के क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने का विकल्प मिलता है जिसमें वे सबसे अधिक रुचि रखते हैं, और कम समय में।

 डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक अन्य तकनीकी कौशल में शामिल हैं:

 प्रोग्रामिंग

 आपको विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान होना चाहिए, जैसे कि पायथन, पर्ल, सी / सी ++, एसक्यूएल और जावा, पायथन के साथ डेटा वैज्ञानिक भूमिका में आवश्यक सबसे आम कोडिंग भाषा है।  ये प्रोग्रामिंग लैंग्वेज डेटा वैज्ञानिकों को अनस्ट्रक्चर्ड डेटा सेट को व्यवस्थित करने में मदद करती हैं।

 एसएएस और अन्य विश्लेषणात्मक उपकरणों का ज्ञान

 विश्लेषणात्मक उपकरणों की समझ एक संगठित डेटा सेट से मूल्यवान जानकारी निकालने के लिए एक उपयोगी डेटा वैज्ञानिक कौशल है।  एसएएस, हडोप, स्पार्क, हाइव, पिग और आर सबसे लोकप्रिय डेटा विश्लेषणात्मक उपकरण हैं जो डेटा वैज्ञानिक उपयोग करते हैं।  प्रमाणपत्र आपको इन विश्लेषणात्मक उपकरणों में अपनी विशेषज्ञता स्थापित करने में मदद कर सकते हैं और आपको इस मूल्यवान डेटा वैज्ञानिक कौशल हासिल करने में मदद कर सकते हैं!

 अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के साथ काम करने में माहिर

 डेटा वैज्ञानिकों को विभिन्न चैनलों और स्रोतों से आने वाले असंरचित डेटा के साथ काम करने का अनुभव होना चाहिए।  उदाहरण के लिए, यदि कोई डेटा वैज्ञानिक मार्केटिंग टीम को व्यावहारिक अनुसंधान प्रदान करने में मदद करने के लिए एक परियोजना पर काम कर रहा है, तो पेशेवर को सोशल मीडिया से निपटने में भी अच्छी तरह से माहिर होना चाहिए।

 डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक गैर-तकनीकी कौशल

 तकनीकी डेटा वैज्ञानिक कौशल के साथ, अब हम अपना ध्यान गैर-तकनीकी कौशल पर केंद्रित करेंगे जो डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक हैं।  ये व्यक्तिगत कौशल को संदर्भित करते हैं और इस तरह, केवल शैक्षिक योग्यता, प्रमाणपत्र, और इतने पर देखकर आकलन करना मुश्किल हो सकता है।  उनमे शामिल है:

 एक मजबूत व्यवसाय कौशल

 व्यावसायिक रूप से तकनीकी कौशल के लिए चैनल का सबसे अच्छा तरीका एक मजबूत व्यावसायिक कौशल है।  इसके बिना, एक आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक उन समस्याओं और संभावित चुनौतियों को समझने में सक्षम नहीं हो सकता है जिन्हें बढ़ने के लिए एक संगठन के लिए हल करने की आवश्यकता है।  नए व्यावसायिक अवसरों का पता लगाने के लिए आपके द्वारा काम करने वाले संगठन की मदद करने के लिए यह आवश्यक है।

 मजबूत संचार कौशल

 शीर्ष डेटा वैज्ञानिक कौशल की सूची पर अगला संचार है।  डेटा वैज्ञानिक स्पष्ट रूप से समझते हैं कि डेटा को कैसे निकालना, समझना और विश्लेषण करना है।  हालाँकि, आपको अपनी भूमिका में सफल होने के लिए, और आपके संगठन को आपकी सेवाओं से लाभान्वित होने के लिए, आपको टीम के सदस्यों के साथ अपने निष्कर्षों को सफलतापूर्वक संवाद करने में सक्षम होना चाहिए, जिनकी आपके जैसी पेशेवर पृष्ठभूमि नहीं है।

 महान डेटा अंतर्ज्ञान

 यह शायद सबसे महत्वपूर्ण गैर-तकनीकी डेटा वैज्ञानिक कौशल में से एक है।  मूल्यवान डेटा अंतर्दृष्टि हमेशा बड़े डेटा सेटों में स्पष्ट नहीं होती है, और एक जानकार डेटा वैज्ञानिक में अंतर्ज्ञान होता है और जानता है कि व्यावहारिक जानकारी के लिए सतह से परे कब देखना है।  यह डेटा वैज्ञानिकों को उनके काम में अधिक कुशल बनाता है, और इस कौशल को प्राप्त करना अनुभव और सही प्रशिक्षण से आता है।  हालांकि, यह डेटा वैज्ञानिक कौशल अनुभव के साथ आता है और बूटकैंप इसे चमकाने का एक शानदार तरीका है।

                           लेखक का सुझाव

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