नमस्कार मित्रांनो, तुम्हाला हे ऐकून अतिशयोक्तीपूर्ण वाटेल पण हे खरे आहे की तुमचा मूड (मनाला काय हवे आहे?) तुमच्या कुटुंबातील व्यक्तींपेक्षा युट्युब, इंस्टाग्राम आणि नेटफ्लिक्सला चांगला ओळखता येतो. तुम्हाला काय आवडते याकडे त्यांचे चांगले लक्ष असते. नेहमी तुम्ही काय पाहता, शोधता आणि तुम्हाला काय काय आवडते हा सर्व डेटा हे ॲप्स साठवून ठेवत असतात आणि त्याचा वापर करून त्या सारखेच व्हिडिओ तुमच्या समोर आणतात. उदाहरणार्थ, तुम्ही शुक्रवारी साय-फाय चित्रपट पाहिल्यास, नेटफ्लिक्स त्या दिवशी आणि नंतरही नवीन साय-फाय सिरीज सुचवेल जोपर्यंत तुम्ही इतर व्हिडिओ शोधत नाहीत. अशाच प्रकारे हे ॲप्स डेटा सायन्सचा (Data Science) वापर युजर्सना बांधून ठेवण्यासाठी करतात आणि दुसऱ्या स्ट्रीमिंग सेवांपासून वेगळे ठेवतात.
आजच्या काळातील मोठी क्रेझ असलेले असे हे डेटा सायन्स नक्की आहे तरी काय? याची आजच्या जगातील अजून कोणती उदाहरणे आहेत? डेटा सायन्स इंजिनिअर बनण्यासाठी काय करावे लागेल? त्याचे कोर्सेस कोणते आहेत? भारतातील सॅलरी तरी किती आहे? आणि भविष्यामध्ये भारतामध्ये डेटा सायन्स कशाप्रकारे प्रभावी ठरेल? हे आम्ही सोप्या भाषेत स्पष्ट करण्याचा प्रयत्न केला आहे. पुढील माहिती नक्की वाचा.
Data Science ही एक मोठी, किचकट गोष्ट वाटू शकते, परंतु प्रत्यक्षात ते समजणे अगदी सोपे आहे! अशी कल्पना करा की तुमच्याकडे मोठ्या प्रमाणात माहिती उपलब्ध आहे आणि ती माहिती महत्त्वाचा निर्णय घेण्यासाठी, समस्या सोडवण्यासाठी किंवा त्याचा अर्थ लावण्यासाठी सक्षम आहे. डेटा सायन्स नेमके तेच करते.
डेटा सायन्स हे आपण मोठ्या प्रमाणात डेटा (माहिती) कसा गोळा करतो, त्यावर प्रक्रिया करतो आणि समजून घेतो याचा अभ्यास आहे. डेटा सायन्स म्हणजे दुसरे तिसरे काही नसून गणित, कॉम्प्युटर स्किल्स आणि ज्ञान वापरून माहितीच्या मोठ्या ढिगाऱ्यात लपलेली रहस्ये शोधून काढणे. आणि डेटा सायंटिस्ट हा रहस्य (प्रश्न किंवा समस्या) सोडवण्यासाठी क्लूज (डेटा) पाहणारा गुप्तहेर असल्यासारखाच आहे.
आजच्या काळात डेटा सायन्सची मागणी जास्त का आहे? (Why Data Science is in demand now)
1. मोठ्या प्रमाणात डेटा: आजच्या काळात प्रत्येक कंपनीकडे असलेल्या डेटाचे प्रमाण खूप मोठे आहे आणि कंपन्यांना त्यातून अंतर्दृष्टी (Insights) काढण्यासाठी तज्ञांची (experts) आवश्यकता आहे.
2. व्यवसायात निर्णय घेणे: डेटा सायन्स कंपन्यांना डेटाचे विश्लेषण (Analysis) करून आणि भविष्यातील ट्रेंडचा अंदाज घेऊन माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत करते.
3. डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशन: कंपन्या डिजिटल प्लॅटफॉर्मकडे वळत आहेत त्यामुळे ग्राहकांचे वर्तन समजून घेण्यासाठी आणि सेवा सुधारण्यासाठी डेटा सायन्स महत्त्वाचे ठरत आहे.
4. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) आणि मशीन लर्निंग (ML): डेटा सायन्स हा AI आणि ML चा पाया आहे, जे आरोग्यसेवा, फायनान्स, हवामान अंदाज आणि वाहतूक यासारख्या उद्योगांमध्ये क्रांती घडवत आहेत.
5. स्पर्धात्मक फायदा: डेटा सायन्सचा वापर करून कंपन्या कस्टमरला नवनवीन सेवा पुरवण्यात सक्षम ठरतात आणि त्यामुळे जगामध्ये चालू असलेल्या स्पर्धेमध्ये टिकून राहण्यास मदत होते.
6. कस्टमर एक्सपीरियंस सुधारण्यासाठी: डेटा सायन्स कंपन्यांना ग्राहकांच्या गरजा आणि प्राधान्ये समजून घेण्यास मदत करते, ज्यामुळे सेवा आणि उत्पादनांमध्ये (Products) सुधारणा करता येते.
डेटा सायन्सचा वास्तविक जीवनामध्ये वापर (Real life Applications of Data Science)
1. YouTube शिफारशी (Recommendations): YouTube किंवा Netflix तुम्ही आधी काय पाहिले आहे याचे विश्लेषण (Analysis) करते आणि त्याच सारखे व्हिडिओज तुमच्यासमोर दाखवते.
2. खेळ (Sports): या क्षेत्रात खेळाडूंच्या परफॉर्मन्सचे विश्लेषण करण्यासाठी, त्यांच्या खेळाचा अंदाज लावण्यासाठी आणि प्रेक्षकांची वाढ करण्यासाठी डेटा सायन्सचा वापर केला जातो.
3. आरोग्य सेवा (Healthcare): डेटा सायन्स डॉक्टरांना जगभरातील डेटा वापरून कोणते रोग पसरू शकतात याचा अंदाज लावण्यास मदत करते आणि रुग्णांच्या डेटावर आधारित सर्वोत्तम उपचार सुचवते.
4. ई-कॉमर्स (E-commerce): Amazon सारखे ऑनलाइन शॉपिंग प्लॅटफॉर्म तुमच्या मागील खरेदीवर आधारित तुम्हाला खरेदी करू इच्छित असलेल्या प्रॉडक्टची शिफारस करण्यासाठी Data Science वापरत आहेत.
5. ट्रॅफिक मॅनेजमेंट (Traffic Management): Google Maps सारखे ॲप्स सर्वोत्तम मार्ग शोधण्यासाठी आणि ट्राफिक टाळण्यासाठी डेटा वापरतात.
6. फायनान्स (Finance): फायनान्स मध्ये फसवणूक शोधणे, जोखीम व्यवस्थापित (risk management) करणे आणि गुंतवणूक (investment) पोर्टफोलिओ नीट हाताळण्यास Data Scienceचा वापर केला जातो.
7. सरकारी कामकाज (Government work ): सरकारच्या धोरणांचे विश्लेषण करण्यासाठी, नेहमी घडणाऱ्या गुन्ह्यांचा अंदाज लावण्यासाठी आणि सार्वजनिक आरोग्यावर पाळत ठेवण्यासाठी डेटा सायन्सचा वापर केला जातो.
8. पर्यावरण निरीक्षण (Environmental Observation): डेटा सायन्स हवामान मॉडेलिंग करण्यासाठी, हवेच्या गुणवत्तेचा अंदाज लावण्यात आणि वन्यजीवांची सुरक्षा करण्यास मदत करते.
9. शिक्षण (Education): शिक्षणामध्ये विद्यार्थ्यांच्या कामगिरीचा अंदाज वर्तवण्यासाठी, वैयक्तिकृत शिक्षण पुरवण्यासाठी आणि एज्युकेशनल कन्टेन्ट बनवण्यासाठी डेटा सायन्सचा वापर केला जात आहे.
डेटा सायन्स मधील जॉब रोल्स (Job Roles in Data Science)
1. डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist – सॅलरी 14.4 लाख- ₹70 लाख प्रति वर्ष): कंपन्यांना चांगले निर्णय घेण्यात मदत करण्यासाठी अंतर्दृष्टी (Insights) शोधतो आणि डेटावरून अंदाज लावतो.
2. डेटा अभियंता (Data Engineer- सॅलरी ₹3.4 लाख – ₹20 लाख प्रति वर्ष): मोठ्या प्रमाणात डेटा साठवून त्यावर प्रक्रिया करण्यासाठी पायाभूत सुविधा तयार आणि देखरेख करतात.
3. डेटा विश्लेषक (Data Analyst- सॅलरी ₹2.14 लाख – ₹7.64 लाख प्रति वर्ष): ट्रेंड आणि नमुने ओळखण्यासाठी डेटाचे परीक्षण करतात आणि व्यवसायांना त्यांचे कार्यप्रदर्शन समजण्यात मदत करण्यासाठी अहवाल तयार करतात.
4. व्यवसाय विश्लेषक (Business Analyst- सॅलरी ₹3 लाख – ₹14 लाख प्रति वर्ष): व्यवसायाच्या गरजा समजून घेण्यासाठी डेटा वापरतात आणि सुधारणेच्या संधी ओळखतात.
5. मशीन लर्निंग इंजिनीअर (Machine Learning Engineer- सॅलरी ₹8.17 लाख – ₹20 लाख प्रति वर्ष): क्लिष्ट समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग मॉडेल विकसित आणि तैनात करतात.
6. डेटा आर्किटेक्ट (Data Architecht- सॅलरी ₹12 लाख – ₹21.9 लाख प्रति वर्ष): संस्थेसाठी संपूर्ण डेटा व्यवस्थापन सिस्टम डिझाइन आणि लागू करतात.
7. सांख्यिकीशास्त्रज्ञ (Statistician- सॅलरी ₹3.5 लाख – ₹15 लाख प्रति वर्ष): नमुने आणि ट्रेंड समजून घेण्यासाठी डेटा गोळा करून त्याचे विश्लेषण करतात आणि अंदाज बांधतात.
8. डेटा गुणवत्ता विश्लेषक (Data Quality Analyst- सॅलरी ₹3 लाख – ₹8 लाख प्रति वर्ष): व्यवसाय निर्णयांना समर्थन देण्यासाठी डेटाची अचूकता आणि गुणवत्ता सुनिश्चित करतात.
9. व्यवसाय बुद्धिमत्ता विकसक (Business Intelligence Developer – सॅलरी ₹4 लाख – ₹12 लाख प्रति वर्ष): व्यवसायांना त्यांचा डेटा समजण्यात मदत करण्यासाठी अहवाल आणि डॅशबोर्ड तयार करतात.
10. परिमाणात्मक विश्लेषक (Quantitative Analyst- सॅलरी ₹6 लाख – ₹18 लाख प्रति वर्ष): अनेकदा फायनान्स किंवा अर्थशास्त्रात, व्यवसाय प्रक्रियांचे विश्लेषण आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी डेटा वापरतात.
नक्की वाचा
Data Analyst:असे करियर, ज्याच्या शिवाय कंपनी चालू शकत नाही! Profit Making Career|In Marathi
Business Analyst ह्या जॉबला एवढी डिमांड का? is business analyst a technical job?|In Marathi
आता App Developer बनायला कॉलेज डिग्री ची गरज नाही!What is App Developer in marathi
Interview preparation | Interview Skills in marathi | Interview tips for fresher |फ्रेशर्ससाठी मुलाखतीची तैयारी आणि 11 टिप्स मराठीतून
डेटा सायन्समध्ये करिअर कसे सुरू करावे? (How to Start a Career in Data Science)
डेटा सायन्समध्ये करिअर सुरू करण्यासाठी पुढील पायऱ्या आहेत:
1. गणित आणि आकडेवारीचा मजबूत पाया तयार करा: रेखीय बीजगणित (Linear Algebra – डेटाचे ग्राफ ओळखण्यासाठी), कॅल्क्युलेस (बदल समजून घेणारा अभ्यास), संभाव्यता (probability) आणि सांख्यिकी (statistics).
2. प्रोग्रामिंग कौशल्ये शिका: Python, R, किंवा SQL.
3. डेटा सायन्स टूल्स आणि तंत्रज्ञानाशी परिचित व्हा: NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow आणि Tableau.
4. डेटा प्रीप्रोसेसिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन समजून घ्या: डेटा क्लीन करणे, वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी(feature engineering) आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन.
5. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम शिका: पर्यवेक्षित (Supervised), पर्यवेक्षण न केलेले, आणि मजबुतीकरण शिक्षण (reinforcement learning).
6. रिअल-वर्ल्ड प्रोजेक्ट्ससह सराव करा: Kaggle, UCI मशीन लर्निंग रिपॉझिटरी किंवा डेटा सायन्स स्पर्धा.
7. उद्योगांमधील ट्रेंड आणि टूल्ससह अपडेट रहा: वेबिनार, मीटअप आणि कॉन्फरन्समध्ये सहभागी व्हा.
8. पदवी किंवा प्रमाणपत्रे मिळवा: डेटा सायन्स किंवा संबंधित क्षेत्रात बॅचलर किंवा मास्टर्स, किंवा प्रमाणित डेटा सायंटिस्ट (CDS) सारखी प्रमाणपत्रे मिळवा.
9. नेटवर्क आणि समुदायांमध्ये सामील व्हा: Kaggle, Reddit (r/datascience), आणि डेटा सायन्स कौन्सिल ऑफ अमेरिका (DASCA).
10. इंटर्नशिप किंवा एंट्री-लेव्हल पोझिशन्स विचारात घ्या: व्यावहारिक अनुभव मिळविण्यासाठी इंटर्नशिप किंवा एंट्री-लेव्हल डेटा सायन्स रोलसाठी अर्ज करा.
डेटा सायन्स समजून घेण्याचे कोर्सेस (Data Science Courses)
Python for Everybody:
मिशिगन विद्यापीठातील प्रो.चार्ल्स सेव्हरेन्स यांनी शिकवलेला हा कोर्स, डेटा समजून घेण्यामधील मूलभूत गोष्टी आणि बेसिकपासून पायथन प्रोग्रामिंग शिकवतो.
Python सह डेटा विश्लेषण: freeCodeCamp च्या YouTube चॅनेलवरील Jovian चा हा फ्री कोर्स तुम्हाला डेटा सायन्स लायब्ररीसह कसे कार्य करावे हे शिकवतो.
डेटाबेस आणि SQL: freeCodeCamp चा हा Free कोर्स तुम्हाला डेटाबेस मूलभूत गोष्टी, SQL , CRUD ऑपरेशन्स, फंक्शन्स, जॉइन्स, युनियन्स, नेस्टेड क्वेरी आणि डेटाबेस स्कीमा डिझाइन करणे शिकवतो.
Inferential Statistics: Udacity मधील हा कोर्स तुम्हाला अंदाज, गृहीतक चाचणी, टी-चाचण्या, ANOVA, ची-स्क्वॉर्ड चाचणी, सहसंबंध आणि प्रतिगमन शिकवतो.
Tip: Inferential Statistics–अनुमानित आकडेवारी म्हणजे लहान गटाच्या माहितीच्या आधारे मोठ्या गटाबद्दल अंदाज लावणे.
Machine Learning: DataTalks.Club मधील हा कोर्स तुम्हाला कोड-फर्स्ट दृष्टिकोनाद्वारे मशीन लर्निंगच्या मूलभूत गोष्टी शिकवतो, ज्यामध्ये मॉडेल डिप्लॉयमेंट आणि सखोल शिक्षण समाविष्ट आहे
IBM- डेटा सायन्सचा परिचय: हा कोर्स तुम्हाला डेटा सायन्सचे महत्त्व, डेटा सायंटिस्टची कामे,साधने, कौशल्य शिकवतो.
संपूर्ण नवशिक्यांसाठी डेटा सायन्सचा परिचय: हा कोर्स तुम्हाला डेटा सायन्स ऍप्लिकेशन, मशीन लर्निंग संकल्पना त्यासोबतच डेटा सायन्स आणि तत्सम डेटा रोलमधील फरक याबद्दल अधिक शिकवतो.
स्टॅटिस्टिक्सचा परिचय: स्टॅनफोर्डचा हा कोर्स तुम्हाला सांख्यिकीय विचार, वर्णनात्मक आकडेवारी, अनुमानात्मक आकडेवारी, संभाव्यता, पुनर्नमुने, प्रतिगमन आणि बरेच काही शिकवतो
प्रत्येकासाठी मशीन लर्निंग: हा कोर्स तुम्हाला मशीन लर्निंगची संकल्पना शिकवतो, मॉडेल पायथनसह कसे कार्य करते हे समजावून सांगतो
