डेटा सायन्स हे एक क्षेत्र आहे, जे मोठ्या प्रमाणात डेटावर वैज्ञानिक पद्धतींचा वापर करते. हा डेटा व्यवसायांवर होणारा परिणाम तपासण्यासाठी संचित, व्यवस्थित आणि विश्लेषण केला जातो.

डेटा सायन्स हे सर्व डेटाचे निष्कर्ष उघडकीस आणण्याविषयी आहे. हे एक क्षेत्र आहे, ज्यामध्ये डेटा शुद्धीकरण, विश्लेषण आणि तयारीशी संबंधित सर्व गोष्टींचा समावेश आहे. डेटा सायन्स हे कच्च्या डेटापासून छुपे नमुने शोधण्याच्या ध्येयासह विविध साधने, अल्गोरिदम आणि मशिन लर्निंगचे बहुविद्याशाखीय मिश्रण आहे. विविध तंत्रे आणि साधनांचा वापर करून डेटा बदलण्याची आणि गोळा करण्याची ही वैज्ञानिक प्रक्रिया आहे आणि निर्णय घेण्याला पाठिंबा देण्यासाठी कच्च्या डेटापासून व्यावसायिक अंतर्दृष्टी मिळवण्याची ही वैज्ञानिक प्रक्रिया आहे. ज्यांना माहितीच्या या त्सुनामीचे व्यवस्थापन कसे करावे हे माहीत आहे, त्यातील स्पॉट पॅटर्न आणि निष्कर्ष आणि अंतर्दृष्टी काढेल त्यांना डेटा शास्त्रज्ञ किंवा डेटा विश्लेषक म्हणतात.

डेटा सायंटिस्ट हा संरचित आणि संरचित डेटा गोळा करण्यासाठी, विश्लेषण करण्यासाठी, प्रक्रिया करण्याचे कौशल्य असलेला संगणक व्यावसायिक आहे. संगणकाच्या या काळात बहुतेक संस्था त्यांच्या दैनंदिन कामकाजात मोठ्या प्रमाणात डेटा गोळा करत आहेत. तंत्रज्ञानाशी जवळजवळ प्रत्येक संवादात डेटा बदलला जातो. डेटा वैज्ञानिकाची भूमिका म्हणजे या डेटाचे विश्लेषण करणे आणि संस्थात्मक फायद्यांसाठी त्यांची अंमलबजावणी करण्यासाठी परिणामांचा अर्थ लावणे.

- ताज्या बातम्यांसाठी डाऊनलोड करा ई-सकाळचे ऍप

बिग डेटामध्ये जगभरात लाखो रोजगाराच्या संधी असल्यामुळे डेटा सायंटिस्टची भूमिका दशकातील सर्वांत हॉट जॉब ठरली आहे. आजच्या डेटा-आधारित जगात, ओव्हरहेड खर्च कमी ठेवताना डेटा शास्त्रज्ञ आपल्या स्पर्धेच्या एक पाऊल पुढे राहण्यासाठी प्रदान केलेल्या अंतर्दृष्टीचा वापर करत आहेत. ओरॅकल, अॅपल, मायक्रोसॉफ्ट, बूज अॅलन हॅमिल्टन, स्टेट फार्म, वॉलमार्ट इत्यादी मोठ्या नावांमध्ये डेटा शास्त्रज्ञांसाठी नियमितपणे जॉब पोस्टिंग असते.

तांत्रिक कौशल्य
यशस्वी डेटा वैज्ञानिक होण्यासाठी आपण गणित, संगणक प्रोग्रामिंग आणि सांख्यिकीमध्ये उत्कृष्ट असणे आवश्यक आहे.
Programming – Proficiency in computer programming and coding languages Analytical tools knowledge – SAS, HADOOP, Spark, and R, are the popular analytical tools, used by the data scientists Unstructured Data Workability – Ability to manage unstructured data received from different channels.

डेटा वैज्ञानिकांना मागणी आहे आणि कौशल्यांचे योग्य मिश्रण असलेल्या उमेदवारांना एक आकर्षक कारकीर्द दिली जाईल. डेटा शास्त्रज्ञांची मागणी मोठी आहे, ही संख्या उपलब्ध उमेदवारांपेक्षा खूपच जास्त असल्याचे म्हटले जाते. डेटा वैज्ञानिक भूमिका एका प्रभावशाली उद्योगाशी मर्यादित नाहीत. वित्तीय सेवा, उत्पादन आणि रसद क्षेत्रे उदयोन्मुख बाजारपेठ म्हणून ट्रेंड होत आहेत आणि अलीकडेच सरकारी केंद्रित डेटा वैज्ञानिक भूमिकांच्या लोकप्रियतेत वाढ झाली आहे. तथापि, सर्व उद्योगांमध्ये डेटा सायंटिस्टची भूमिका सर्वव्यापी असावी, अशी आमची अपेक्षा आहे. त्यानुसार, कंपन्या उद्योग-विशिष्ट अनुभवाच्या शोधात आहेत, त्यामुळे तुम्ही तुमच्या आवडत्या क्षेत्रावर संशोधन करा आणि तुमचा सीव्ही भरती करणाऱ्यांसाठी उभे राहण्यासाठी तुमची कौशल्ये आत्मसात करा. डेटा सायंटिस्ट, डेटा अॅनालिस्ट, बिग डेटा इंजिनिअर आणि सांख्यिकीतज्ज्ञ यांसारख्या जॉब प्रोफाइलची कंपन्यांकडून मोठ्या प्रमाणावर मागणी आहे.

- पुण्याच्या बातम्या वाचण्यासाठी येथे ► क्लिक करा

रिटेलपासून सरकारपर्यंत आणि जैवतंत्रज्ञानापासून ते क्षेत्रांपर्यंत अनेक उद्योगांमध्ये डेटा सायन्स ही मोठी गोष्ट आहे

• Energy
• Finance
• Gaming and hospitality
• Government
• Health care
• Insurance
• Internet
• Manufacturing
• Pharmaceutical
• Retail
• Telecom
• Travel and transportation
• Utilities

डेटा वैज्ञानिकांसाठी महत्त्वाच्या भारतीय कंपन्या

• Service-based company- Fractal Analytics, Mu Sigma, Citibank, HCL, Uber, Goldman Sachs, IBM, JPMorgan Chase, Accenture, KPMG, E & Y & Capgemini.
• Product-based company- Amazon, Flipkart, Paytm, Haptik etc
• SaaS-based company- Wingify, WebEngage, etc.
• Companies have recognized the immense business value which can be delivered using data. Google, Amazon, Face-book, Baidu are just some of the companies which have made investments in data products.

Edited By - Prashant Patil