कितनी है Data Scientist Salary ? | कितनी होती है Data Science Jobs Salary ? | कितनी मिलती है Data Science Jobs For Freshers Salary ?

What is Data Science ? Data Scientist Salary ? Carrier in Data Science Review Section
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TimesPro पर, हमने डेटा साइंस(Data Science) पर परिणाम-संचालित, व्यापक पेशेवर सीखने का कार्यक्रम बनाने के लिए Google, Intel, Flipkart और Fractal Analytics जैसे उद्योग विशेषज्ञों के साथ साझेदारी की है, जिसमें डेटा साइंस, मशीन लर्निंग(Machine Learning), और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस(AI) की मुख्य अवधारणाओं को शामिल किया गया है। TimesPro, बैंगलोर में एक टॉप-रैंक डेटा साइंस इंस्टीट्यूट(Top Rank Data Science Institute) में, हम एक सीखने के माहौल को बढ़ावा देते हैं, जहां छात्रों को न केवल डेटा साइंस की अनिवार्यता से परिचित कराया जाता है, बल्कि उन्हें बहुत आत्मविश्वास और प्रवर्धित क्षमता के साथ उद्योग में कदम रखने के लिए तैयार किया जाता है। हम मानते हैं कि यह निरंतर अभ्यास है जो एक व्यक्ति को उसकी नौकरी की भूमिका में निपुण बनाता है।

Overall
4.7

कितनी है Data Scientist Salary ? | कितनी होती है Data Science Jobs Salary ? | कितनी मिलती है Data Science Jobs For Freshers Salary ?

डेटा विज्ञान(Data Science) एक बहुत ही सामान्य शब्द का उपयोग कर एक वर्तमान प्रौद्योगिकी दुनिया है। यह एक बहु-अनुशासनात्मक इकाई है जो संरचित और असंरचित तरीके से डेटा से संबंधित है। और इसिलए डाटा साइंटिस्ट डाटा साइंस से जुडी सारी टेक्निक्स को समझते है और आप भी जानना चाहेंगे की क्या है Data Scientist Salary ? data science engineer salary ? कितनी होती है Data Science Jobs Salary ? | कितनी मिलती है Data Science Jobs For Freshers Salary ? यह डेटा(Data) को संसाधित करने और उससे ज्ञान निकालने के लिए वैज्ञानिक(Scientist) तरीकों और गणित का उपयोग करता है। और इस काम को करने की सूझबूझ सिर्फ रखते है। यह बिग डेटा(Big Data) और डेटा माइनिंग(Data Mining) के समान अवधारणा पर काम करता है। डेटा की समस्याओं को हल करने या इससे मूल्यवान ज्ञान प्राप्त करने के लिए डेटा को संसाधित करने के लिए एक कुशल एल्गोरिथम(Algorithm) और सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामिंग(Software Programming) के साथ शक्तिशाली हार्डवेयर (Powerful Hardware)की आवश्यकता होती है।

वर्तमान जानकारी के रुझान हमें असंरचित मानवकृत में 80% डेटा प्रदान कर रहे हैं जबकि बाकी का त्वरित विश्लेषण के लिए प्रारूप में 20% संरचित है। असंरचित या अर्ध-संरचित विवरणों को वर्तमान उद्यमी वातावरण के लिए उपयोगी बनाने के लिए प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। आमतौर पर, यह जानकारी या विवरण पाठ फ़ाइलों, वित्तीय लॉग, उपकरणों और सेंसर, और मल्टीमीडिया रूपों जैसे स्रोतों की विस्तृत किस्मों से उत्पन्न होते हैं। इस जानकारी से सार्थक और मूल्यवान अंतर्दृष्टि आकर्षित करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम(Algorithm) और उपकरणों की आवश्यकता होती है। यह विज्ञान इस उद्देश्य के लिए एक मूल्य प्रस्ताव पेश कर रहा है और यह इसे वर्तमान तकनीकी दुनिया के लिए एक मूल्यवान विज्ञान बना रहा है।

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डेटा साइंस(Data Science) डेटा से इनसाइट कैसे ड्रा करता है? – How Data Science Drawing Insights from Data?

1. उदाहरण के लिए, वर्तमान ऑनलाइन साइटें(Online Sites) अपने ग्राहक आधार से संबंधित विवरणों या सूचनाओं की विशाल मात्रा को बनाए रख रही हैं। अब, ऑनलाइन स्टोर(Online Store) अपनी पिछली गतिविधि के आधार पर प्रत्येक ग्राहक के लिए उत्पाद सिफारिशों का प्रस्ताव करना चाहता है। स्टोर को ग्राहकों की पूरी जानकारी जैसे पिछले खरीद इतिहास, उत्पादों को ब्राउज़ करना इतिहास, आय, आयु और कुछ और जानकारी मिली। यहां, मौजूदा विवरणों का उपयोग करके ट्रेन मॉडल के साथ आने से विज्ञान को बहुत मदद मिल सकती है और स्टोर नियमित अंतराल पर ग्राहक आधार के लिए सटीक उत्पादों की सिफारिश करने में सक्षम हो सकता है। इस उद्देश्य के लिए प्रसंस्करण जानकारी एक जटिल गतिविधि है, लेकिन विज्ञान इस उद्देश्य के लिए चमत्कार कर सकता है।

2. आइए हम एक और तकनीकी सफलता पर ध्यान दें जहां यह विज्ञान एक बड़ी मदद हो सकता है। सेल्फ ड्राइविंग कार(Self Driving Car) यहां का सबसे अच्छा उदाहरण है। सेंसर(Sensors), रडार(Radar), लेजर(Laser) और कैमरों से लाइव विवरण या जानकारी आम तौर पर सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए परिवेश का नक्शा बनाते हैं। कार इस जानकारी का उपयोग यह तय करने के लिए करती है कि कहां तेज होना है और कहां धीमा होना है और कब अन्य वाहनों से आगे निकलना है। डेटा विज्ञान इस उद्देश्य के लिए उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह विज्ञान के बारे में अधिक जानकारी देने के लिए एक और सबसे अच्छा उदाहरण है कि यह उपलब्ध विवरण या जानकारी का उपयोग करके निर्णय लेने में कैसे मदद करता है।

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3. मौसम का पूर्वानुमान एक और क्षेत्र है जहाँ यह विज्ञान महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यहाँ, इस विज्ञान ने भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए उपयोग किया। मौसम पूर्वानुमान के लिए मॉडल का विश्लेषण और निर्माण करने के लिए रडार, जहाजों, उपग्रहों और विमानों से एकत्र किए गए विवरण या जानकारी या तथ्य या आंकड़े। विज्ञान का उपयोग करने वाले विकसित मॉडल मौसम की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं और प्राकृतिक आपदाओं की घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी भी करते हैं। विज्ञान के बिना, एकत्रित डेटा पूरी तरह से व्यर्थ होगा।

डेटा साइंस का जीवन चक्र – Life Cycle of Data Science

कैप्चरिंग (Capturing): विज्ञान डेटा अधिग्रहण(Data Acquisition), डेटा प्रविष्टि(Data Entry), डेटा निष्कर्षण(Data Extraction) और सिग्नल रिसेप्शन(Signal Reception) के साथ शुरू होता है।

प्रसंस्करण( processing): यह विज्ञान डाटा माइनिंग (Data Mining), डेटा क्लस्टरिंग(Data Clustering) और वर्गीकरण(Classification), डेटा मॉडलिंग(Data Modelling) और डेटा सारांश(Data Summary) का उपयोग करके प्रभावी ढंग से अर्जित डेटा को संसाधित(process) करता है।

बनाए रखना (Maintaining): विज्ञान डेटा वेयरहाउसिंग(Data Warehousing), डेटा क्लींजिंग(Data Cleansing), डेटा स्टेजिंग(Data Staging) और डेटा आर्किटेक्चर(Data Architecture) का उपयोग करके संसाधित डेटा को बनाए रखता है।

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संचार (Communication): यह विज्ञान डेटा रिपोर्टिंग(Data Reporting), डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(Data Visualisation), व्यावसायिक खुफिया और निर्णय लेने वाले मॉडल का उपयोग करके डेटा का संचार या सेवा करता है।

विश्लेषण (Analyzing): यह विज्ञान खोजपूर्ण या पुष्टिकरण प्रक्रिया, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, प्रतिगमन, पाठ खनन और गुणात्मक विश्लेषण का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करता है।

[PArticlequote style=”style-3″ url=”https://paperarticle.com”]”डेटा नई सोने की खान है!” आज के कारोबारी जगत की बात करें तो यह कथन बहुत महत्वपूर्ण है। वर्तमान कॉर्पोरेट क्षेत्र काफी हद तक डेटा-चालित निर्णयों पर आधारित है। आपको जानकर हैरानी होगी कि प्रत्येक दिन, लगभग 2.5 quintillion bytes डेटा उत्पन्न किया जा रहा है। यह निश्चित रूप से एक बड़ी राशि है, है ना![/PArticlequote]

अब जरा सोचिए कि अगर किसी सिस्टम में खराबी या किसी अन्य समस्या के कारण ऐसा हो जाए, तो यह सारा डेटा खो जाता है। यह व्यवसायों के लिए एक बड़ी गड़बड़ी होगी और उन्हें बहुत अधिक लागत आएगी। यही प्रमुख कारण है कि जॉब मार्केट में डेटा वैज्ञानिकों की पर्याप्त मांग है। वास्तव में, एक ‘डेटा वैज्ञानिक’ की जॉब प्रोफाइल 21 वीं सदी में पहले से ही सबसे अधिक मांग वाला पेशा है। इसलिए आपके लिए विकास की सवारी करने और कैरियर बनाने का सही समय है जिस पर आपको गर्व होगा।

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डाटा साइंस की व्यापक स्वीकृति – Wide Acceptance of Data Science

बिग डेटा(Big Data) हमारे जीवन के लगभग सभी क्षेत्रों में लागू होने के साथ और निकट भविष्य में, कोई भी व्यावसायिक संगठन नहीं होगा जो डेटा विज्ञान(Data Science) के महत्व को अनदेखा कर सकता है। यदि वे करते हैं, तो संभावना अधिक है कि वे अपनी प्रतिस्पर्धा में हार जाएंगे। पर्याप्त डेटा हैंडलिंग कौशल वाली छोटी कंपनियां सीमित डेटा ज्ञान और अनुभव के साथ बड़े निगमों पर विजय प्राप्त करेंगी। यहां तक ​​कि स्टार्ट-अप भी डेटा-आधारित निर्णय लेने का कोई अवसर नहीं खो रहे हैं। व्यापार जगत ने आधुनिक परिदृश्य में डेटा विज्ञान की प्रासंगिकता को अच्छी तरह से समझा है। यदि डेटा के इस विशाल पूल को वैज्ञानिक दृष्टिकोण का उपयोग करके जांच और गणना की जा सकती है, तो यह संगठनों को सार्थक निष्कर्ष निकालने में मदद कर सकता है, जिसका सीधा अर्थ है बेहतर व्यावसायिक निर्णय, अधिक लाभ, उच्च आरओआई(ROI)।

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अधिक डेटा, अधिक नौकरियां, अधिक वेतन – More Data, More Jobs, More Salary

यह स्टार्ट-अप्स हों या विशालकाय निगम, आधुनिक युग में कोई भी ऐसी कंपनी मौजूद नहीं है जो व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा और एनालिटिक्स पर निर्भर न हो। मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट द्वारा प्रकाशित रिपोर्टों के अनुसार, लगभग 40 ज़ेटाबाइट्स(Zatabytes) डेटा वर्ष 2020 तक इंटरनेट को कवर करेगा। इससे बिग डेटा और डेटा साइंस पेशेवरों की मांग में तेज वृद्धि होगी और data science engineer salary , data science jobs for freshers  में भी इजाफा हुआ है। अधिक समय के साथ, बिग डेटा की लोकप्रियता एक नए स्तर पर पहुंच जाएगी और data science engineer salary में भी इजाफा हुआ है। क्योंकि अधिक कंपनियां व्यवसाय के विकास के लिए इस आकर्षक अवसर को अपनाना शुरू कर देंगी। योग्य पेशेवरों की उच्च मांग और आर्थिक सिद्धांतों के अनुसार, कम आपूर्ति के साथ, वेतन संरचना(Salary Structure) काफी आकर्षक होगी। यह एक दिया हुआ तथ्य है कि डेटा वैज्ञानिक वे हैं और data science engineer salary में भी इजाफा हुआ है। जो अन्य इंजीनियरों और समान जॉब प्रोफाइल पर काम करने वाले लोगों की तुलना में अधिक वेतन वाली नौकरियां प्राप्त करते हैं।

इसके अलावा, जब हम डेटा के बारे में बात कर रहे हैं, तो हम डेटा साइंटिस्ट के पेशे से संबंधित कुछ डेटा दिखाने का मौका कैसे चूक सकते हैं? एक ऑनलाइन शिक्षा पोर्टल द्वारा प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार, डेटा साइंस से संबंधित नौकरियों के लिए लिस्टिंग और आवेदन में नाटकीय वृद्धि देखी गई है। ‘डेटा साइंस’ नौकरियों की तलाश में साल दर साल 200% की वृद्धि हुई है, जबकि इस तरह की नौकरी की आवश्यकताओं की लिस्टिंग में कम से कम 50% वर्ष वृद्धि देखी गई है। इसलिए, यह स्पष्ट है कि डेटा साइंस न केवल यहां रहने और जीवित रहने के लिए बल्कि पनपे और शासन करने के लिए है।

अधिक डेटा, अधिक नौकरियां, अधिक वेतन – More Data, More Jobs, More Salary

डेटा एनालिटिक्स(Data Analytics) कौशल घंटे की मांग है। लगभग हर उद्योग को कुशल पेशेवरों की सख्त आवश्यकता होती है, जिनके पास डेटा को ठीक से प्रबंधित करने और सार्थक परिणामों के लिए पर्याप्त ज्ञान है, जो व्यवसायों को अपने कार्यों को पूरी तरह से नए स्तर पर ले जाने में सक्षम करेगा। यह कहने के बाद, यह बहुत स्पष्ट है कि केवल प्रशिक्षित पेशेवर ही इस डेटा-चालित युग में अधिकतम प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं और अधिक वेतन संरचना का आनंद ले सकते हैं।

एक अंतरराष्ट्रीय संगठन द्वारा प्रकाशित एक शोध रिपोर्ट के अनुसार, वर्ष 2015 में वैश्विक स्तर पर डेटा वैज्ञानिकों(Data Scientist) का औसत वार्षिक वेतन $ 130,000 था। अब, मांग बहुत अधिक हो गई है, और वेतन संरचना(Salary Structure) भी काफी हद तक बढ़ गई है। भारत में, डेटा साइंस(Data Science) पेशेवरों के लिए औसत वेतन संरचना(Salary Structure) काफी आकर्षक हैऔर data science engineer salary , data science jobs for freshers में भी इजाफा हुआ है । भारत में एक एनालिटिक्स पेशेवर शुरुआती वर्षों में INR 15 लाख प्रति वर्ष ले सकता है जो अनुभव के साथ और अधिक हो जाता है। सबसे दिलचस्प कारक यह है कि डाटा साइंस न केवल भारत में लोकप्रिय है, बल्कि अन्य विदेशी बाजार भी उच्च प्रशिक्षित पेशेवरों की तलाश कर रहे हैं। इसलिए, यदि आपके पास प्रतिभा और प्रासंगिक ज्ञान है और बढ़ने और सफल होने के लिए पर्याप्त महत्वाकांक्षी हैं, तो डेटा साइंस(Data Science) आपको अपने सपनों को साकार करने का सही अवसर प्रदान करता है।

TimesPro पर, हमने डेटा साइंस पर परिणाम-संचालित, व्यापक पेशेवर सीखने का कार्यक्रम बनाने के लिए Google, Intel, Flipkart और Fractal Analytics जैसे उद्योग विशेषज्ञों के साथ साझेदारी की है, जिसमें डेटा साइंस, मशीन लर्निंग(Machine Learning), और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस(Artificial Intelligence) की मुख्य अवधारणाओं को शामिल किया गया है। TimesPro, बैंगलोर में एक टॉप-रैंक डेटा साइंस इंस्टीट्यूट में, हम एक सीखने के माहौल को बढ़ावा देते हैं, जहां छात्रों को न केवल डेटा साइंस की अनिवार्यता से परिचित कराया जाता है, बल्कि उन्हें बहुत आत्मविश्वास और प्रवर्धित क्षमता के साथ उद्योग में कदम रखने के लिए तैयार किया जाता है। हम मानते हैं कि यह निरंतर अभ्यास है जो एक व्यक्ति को उसकी नौकरी की भूमिका में निपुण बनाता है। इसीलिए, हमारे कैंपस में, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि हमारे छात्रों के पास पर्याप्त उद्योग का जोखिम हो और वे गहरे बैठे चुनौतियों और साथ ही साथ उनके समाधानों में गहराई से अंतर्दृष्टि प्राप्त करें। भविष्य की दुनिया इस बात पर निर्भर करने वाली है कि हम डेटा का उपयोग कैसे करते हैं। इसलिए, TimesPro पर हमारा उद्देश्य उद्योग के लिए तैयार पेशेवरों का निर्माण करना है, जो उद्योग के विकास के साथ बढ़ते अवसर और वृद्धि का उपयोग कर सकते हैं।

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