Data Science क्या है?

Data Science वह फील्ड है जिसमें हम अलग‑अलग तरह के, अक्सर गंदे या अधूरे डेटा से Knowledge और Insights निकालते हैं।

इन Insights को फिर ऐसे Action में बदला जाता है, जिससे बिज़नेस या ऑर्गनाइज़ेशन को वास्तविक फायदा पहुँचे, जैसे ज़्यादा प्रॉफिट, कम लागत या बेहतर कस्टमर एक्सपीरियंस।

डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

डेटा साइंस का बहुत बड़ा हिस्सा सिर्फ़ “डेटा संभालने” में लगता है – डेटा को इकट्ठा करना, स्टोर करना, क्युरेट करना, क्लीन करना और प्रोसेस करना। रियल वर्ल्ड डेटा अक्सर गंदा, अधूरा और नॉइज़ी होता है, इसलिए आउट्लायर ढूँढना, Missing Values हैंडल करना, और डेटा को सही फ़ॉर्मेट में लाना बहुत ज़रूरी होता है।

Data Science में कितने Intersection हैं?

डेटा साइंस असल में तीन डिसिप्लिन्स का Intersection है,जो इस प्रकार से हैं –

#1.Computer Science

Computer Science सीधा सीधा मतलब प्रोग्रामिंग, डेटाबेस, क्लाउड, टूल्स, और ऑटोमेशन हैं

#2.Mathematics & Statistics

Mathematics & Statistics का काम है मॉडलिंग, प्रॉबेबिलिटी, ग्राफ़, हाइपोथिसिस टेस्टिंग वगैरह इत्यादि ये डेटा का बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा हैं

नोट:- Mathematics & Statistics के बिना डेटा विज्ञान अधूरा है|

अगर आप डेटा विज्ञान में data analytics पर काम कर रहे है तो आपके लिए ये और बहुत ज्यादा उपयोगी बना जाता है|

#3.Business Expertise

Business Expertise को सर्वर, डोमेन नॉलेज, मार्केट की समझ, कस्टमर और बिज़नेस गोल्स की समझ होना चाहिए जिससे वह कंपनी की रियलटाइम डेटा निकल सके और जरूरत पड़ने पर उसकी analysis कर सकें

Data Science के चार टाइप के Analytics

किसी भी bussiness के अलग‑अलग सवालों के लिए अलग टाइप के Analytics यूज़ किए जाते हैं। ये Complexity और Value दोनों के हिसाब से बढ़ते जाते हैं।

Data Science में सभी का काम अलग अलग होता है उसी हिसाब से समझें

1.Descriptive Analytics

1.Descriptive Analytics लिए data का Accurate Data Collection और Reporting ज़रूरी है|

2.Diagnostic Analytics

इसमें Root Cause तक Drill‑down किया जाता है – कौन‑सा प्रोडक्ट, कौन‑सा रीजन, कौन‑सा चैनल ज़िम्मेदार था।

3.Predictive Analytics

इसमें Historical Data के Patterns की मदद से Future Outcomes का अंदाज़ा लगाया जाता है, अक्सर इसे Machine Learning Models से data को predict किया जाता है।

4.Prescriptive Analytics

यह सिर्फ़ Prediction नहीं करता, बल्कि Recommended Best Action बताने की कोशिश करता है, जैसे कौन‑सा ऑफ़र, कौन‑सा सेगमेंट, कौन‑सी प्राइसिंग।

Data science में काम कैसे किया जाता है

Data Science practically में कुछ इस तरीक़े से किया जाता है

Business Understanding

इसमें data science को समझने के लिए सबसे ज्यादा ज़रूरी होता है डोमेन यानि कि bussiness को समझना ताकि इसको कैसे एक अच्छे से bussiness को up level तक पहुंचा जा सकता है

Data Mining (Data Collection)

Bussiness जब चलने लगता है उसके बाद उस बिजनेस की सारी data निकली जाती है उसके database से

रियल वर्ल्ड में डेटा अक्सर गंदा, अधूरा और Inconsistent होता है, Missing Values, Duplicates, Wrong Formats वगैरह। फिर उस data को को साफ़ किया जाता हैं, फॉर्मेट ठीक किया जाता हैं और Analysis के लिए तैयार करते हैं।

Exploration & Analysis

Data Cleaning &Predictive या Prescriptive जैसे हिग्सh‑Value Questions के लिए Machine Learning और Advanced Analytics का इस्तेमाल होता है, जहाँ High‑Quality Data और Computing Power दोनों की ज़रूरत पड़ती है। Preparation

Visualization & Communication

फिर अंत में data Insights को Charts, Dashboards, Reports या Stories की फ़ॉर्म में Present किया जाता है।

Visualization & Communication बहुत ज़रूरी है ताकि Non‑Technical Stakeholders भी समझ सकें कि डेटा क्या कह रहा है और कौन सा Action लेना है।

Data Science में कौन क्या काम करता है?

Data Science में सभी कामों के लिए अलग अलग expert होते है जो अलग अलग कामों को देखते है ताकि कोई भी data लेंदी न हो

Business Analyst

Business Analyst का काम होता है बिज़नेस की हर एक सवाल को सही तरह से Define करना और data की सभी समस्याओं का हल करना

Business Analyst data के Insights को ऐसे Visualize करता है ताकि बिज़नेस टीम आसानी से उस data को समझ कर Decision ले सके।

Data Engineer

Data engineer सही डेटा Sources को कनेक्ट करता है, डेटा को Collect, Clean और Pipeline में लाता है। ताकि गंदे से गंदे डेटा को स्टोर किया जा सके और इसका काम होता है data को ट्रांसफर करने मेंटेंन करना दूसरे डेटा के साथ इंटीग्रेट करना और डेटा डिजाइन करना इत्यादि |

Data Scientist

Data Scientist का काम होता है डेटा को गहराई से देखना ताकि डेटा को किसी प्रकार का कोई नुकसान न। हुआ हो|

निष्कर्ष

साथियों अगर आप Data Science में करियर बनाना चाहते हैं, तो Computer Science, Maths/Statistics और Business Understanding – इन तीनों पर धीरे‑धीरे काम शुरू कर सकते हैं।