आज की डिजिटल अर्थव्यवस्था में डेटा नई पूंजी बन चुका है और इसी डेटा को समझने वाले प्रोफेशनल्स की मांग तेज़ी से बढ़ी है। यही वजह है कि डेटा साइंटिस्ट का करियर अब युवाओं के बीच सबसे तेजी से लोकप्रिय हो रहे विकल्पों में गिना जा रहा है। डेटा साइंटिस्ट का काम केवल आंकड़े देखना नहीं होता, बल्कि बड़े और जटिल डेटा सेट से ऐसे पैटर्न, ट्रेंड और निष्कर्ष निकालना होता है जिनके आधार पर कंपनियां अपने अगले फैसले तय करती हैं। यही प्रोफेशन किसी कंपनी को यह समझने में मदद करता है कि ग्राहक क्या चाहते हैं, बाजार किस दिशा में जा रहा है और किस रणनीति से मुनाफा बढ़ाया जा सकता है।
क्यों बढ़ रही है डेटा साइंटिस्ट की मांग
प्राइवेट सेक्टर में इस प्रोफाइल की मांग इसलिए भी तेजी से बढ़ी है क्योंकि लगभग हर बड़ा कारोबार अब डेटा-ड्रिवन मॉडल पर काम कर रहा है। ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म ग्राहक की पसंद समझने, बैंकिंग सेक्टर रिस्क और फ्रॉड डिटेक्शन के लिए, जबकि टेक कंपनियां प्रोडक्ट सुधार और यूजर बिहेवियर विश्लेषण के लिए डेटा साइंस का इस्तेमाल कर रही हैं। ऐसे में डेटा साइंटिस्ट केवल तकनीकी कर्मचारी नहीं, बल्कि बिजनेस निर्णयों के केंद्र में बैठा विशेषज्ञ बन गया है।
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या पढ़ाई करें
अगर कोई छात्र इस क्षेत्र में करियर बनाना चाहता है तो 12वीं के बाद मैथ्स, स्टैटिस्टिक्स या साइंस बैकग्राउंड मददगार साबित हो सकता है। इसके बाद B.Tech in Computer Science, BSc in Statistics, Mathematics या Data Science जैसे कोर्स अच्छे विकल्प माने जाते हैं। हालांकि, इस फील्ड की सबसे बड़ी खासियत यह है कि यहां केवल पारंपरिक डिग्री ही रास्ता नहीं है।
अगर किसी का बैकग्राउंड अलग है, तब भी वह सही स्किल्स और सर्टिफिकेशन के जरिए डेटा साइंस में एंट्री कर सकता है। आगे MSc in Data Science and Analytics, PG Diploma in Data Science या Data Analytics जैसे कोर्स करियर को मजबूत आधार दे सकते हैं।
कौन-सी स्किल्स सबसे ज्यादा जरूरी
अब सवाल उठता है कि आखिर डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए कौन सी स्किल्स सबसे जरूरी हैं। इस पेशे में सबसे पहले Python या R जैसी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का ज्ञान जरूरी माना जाता है, क्योंकि डेटा प्रोसेसिंग, मॉडलिंग और ऑटोमेशन का बड़ा हिस्सा इन्हीं पर आधारित होता है। इसके साथ Statistics और Mathematics की मजबूत समझ जरूरी है, क्योंकि बिना सांख्यिकीय सोच के डेटा से सही निष्कर्ष निकालना मुश्किल होता है।
SQL भी जरूरी स्किल है, क्योंकि लगभग हर संगठन का डेटा डेटाबेस में स्टोर होता है और उसे निकालने, साफ करने और विश्लेषित करने के लिए SQL का इस्तेमाल होता है। Machine Learning, Data Visualization, Tableau, Power BI, Analytical Thinking और Problem Solving जैसी क्षमताएं इस प्रोफाइल को और मजबूत बनाती हैं।
सर्टिफिकेट कोर्स से भी खुलते हैं मौके
ऑनलाइन सर्टिफिकेट प्रोग्राम्स ने इस क्षेत्र में प्रवेश को और आसान बना दिया है। IBM Data Science Professional Certificate में Python, SQL, डेटा विज़ुअलाइजेशन, एनालिसिस और मशीन लर्निंग जैसे जॉब-रेडी कौशल शामिल हैं। Google Data Analytics Professional Certificate में 180 घंटे से अधिक का प्रशिक्षण, प्रैक्टिस-बेस्ड असेसमेंट और एंट्री-लेवल डेटा एनालिटिक्स रोल्स के लिए जरूरी टूल्स सिखाए जाते हैं।
वहीं Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate उन उम्मीदवारों के लिए उपयोगी है जो Python, Azure Machine Learning, MLflow, मॉडल ट्रेनिंग, डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग जैसी क्लाउड-आधारित क्षमताओं में विशेषज्ञता पाना चाहते हैं।
शुरुआत कैसे करें और आगे क्या है रास्ता
करियर की शुरुआत करने वालों के लिए केवल कोर्स करना ही काफी नहीं है। छोटे-छोटे प्रोजेक्ट्स, जैसे किसी वेबसाइट के डेटा का विश्लेषण, सेल्स फोरकास्टिंग मॉडल बनाना या कस्टमर बिहेवियर प्रेडिक्शन करना, पोर्टफोलियो को मजबूत बनाते हैं। GitHub पर प्रोजेक्ट्स अपलोड करना, Kaggle जैसे प्लेटफॉर्म पर अभ्यास करना और LinkedIn पर प्रोफेशनल नेटवर्क बनाना नौकरी के मौके बढ़ा सकता है।
यही अनुभव आगे चलकर किसी उम्मीदवार को Junior Data Analyst से Senior Data Scientist, Machine Learning Engineer और AI Expert जैसी बड़ी भूमिकाओं तक पहुंचा सकता है। साफ है कि सही पढ़ाई, लगातार प्रैक्टिस और इंडस्ट्री-रेडी स्किल्स के साथ डेटा साइंस युवाओं के लिए लाखों की कमाई वाला मजबूत करियर बन सकता है।
