आजकाल वाढत असलेल्या टेक्नॉलॉजी च्या वापरामुळे अनेक विद्यार्थी आपला कल हा आयटी (IT) क्षेत्राकडे करत आहेत. त्यामध्ये डेटा सायंटिस्ट या क्षेत्रामध्ये नोकऱ्यांना मोठ्या प्रमाणात लोकांकडून प्रतिसाद देण्यात येत आहे. मात्र वाटते तसे डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist) याचे काम काही सोपे नसते, यासाठी संख्याशास्त्र, तुमची युनिक थिंकिंग प्रोसेस आणि प्रोग्रामिंग या तिन्ही विषयांची तुम्हाला मजबूत पकड असणे फार आवश्यक आहे.
तुम्हाला जर डेटा सायंटिस्ट बनायचे असेल तर तुमच्यामध्ये कौशल्य असणे फार आवश्यक आहे. बऱ्याच लोकांना असा गैरसमज असतो की डेटा सायंटिस्ट बनण्यासाठी वैज्ञानिक तंत्रज्ञान किंवा गणिताच्या पार्श्वभूमीवर तुम्ही या क्षेत्रामध्ये प्रवेश करू शकता,
तुमचे ध्येय हे डेटा सायंटिस्ट बनायचे असेल तर तुम्ही या तीन गोष्टी लक्षात ठेवणे फार महत्त्वाचे आहे पहिले म्हणजे पदवीधर प्रमाणपत्र अभ्यास क्रम निवडा त्यानंतर तुम्ही तुमचे फंडामेंटल मजबूत करणे आणि शेवटचे म्हणजेच तुम्ही डेटा सायंटिस्ट किंवा बिझनेस यासह तुमच्या करियर चा प्रारंभ करू शकता.
चला तर बघूयात, आयटी क्षेत्रामध्ये करिअर करायचे असेल तर तुम्हाला डेटा सायंटिस्ट किंवा डेटा सायन्स म्हणजे काय याबद्दल माहिती असणे फार महत्त्वाचे आहे. (Details Guide about the Data Science Meaning and Data Science Course in Marathi)
डेटा सायन्स म्हणजे काय? Data Science in Marathi
डेटा साइंस जामध्ये एक प्रोफेशनल एक्सपर्ट (डेटा साइंटिस्ट) असतो जो विविध प्रकारच्या डेटा चे विश्लेषण करून उपयोगात येईल अशा डेटा शोधून काढला जातो आणि त्यांनतर अनेक विज्ञानिक वापरासाठी या डेटा चा वापर केला जातो. डेटा विश्लेषण करताना यामध्ये विविध प्रकारच्या टूल्स चा वापर केला जातो जसे कि, Data Engineering, Programming, Mathematics, Visualization, Analytics आणि Statistics.
डेटा सायन्स हे अभ्यासाचे एक असे क्षेत्र आहे ज्यामध्ये डेटा मधून अर्थपूर्ण विश्लेषण माहिती काढली जाते. तसेच डोमेन कौशल्य, प्रोग्रामिंग कौशल्य, आणि संख्याशास्त्र तसेच आकडेवारी या सर्वाचे ज्ञान किंवा डेटा हा एकत्र केला जातो.
डेटा सायन्सचा इतिहास ? Data Science History
१९६२ मध्ये जॉन ट्यूकी यांनी डेटा अनलिसिस म्हणजे डेटा विश्लेषण या क्षेत्राचे वर्णन केले होते ,जे आधुनिक डेटा विज्ञानाचा भाग असल्याचे सांगितले होते. व त्यानंतर बीजिंग मधल्या चायनीज अकॅडमी ऑफ सायन्स मध्ये दिल्या गेलेल्या लेक्चर दरम्यान सी.एफ. जेफ वू. यांनी प्रथमच डेटा सायन्स हा शब्द सांख्यिकी या शब्दासाठी पर्यायी नाव म्हणून वापरला होता.
याचवेळी १९७५ च्या दरम्यान डेटा सायन्स हा शब्द शोधण्यात आला होता जेव्हा पीटर नौर यांनी कम्प्युटर सायन्स यासाठी डेटा सायन्स हे पर्यायी नाव वापरले होते.१९९६ मध्ये इंटरनॅशनल फेडरेशन ऑफ क्लासिफिकेशन सोसायटी ही पहिली परिषद होती ज्यामध्ये डेटा सायन्स या विषयाला वैशिष्ट्यकृत केले गेले होते.
डेटा सायन्स आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स किंवा मशीन लर्निंग यांचा संबंध काय?
आर्टिफिशिअल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग डेटा सायन्स यांच्याद्वारे दिलेल्या technique आपल्या प्रश्नांचे निदान किंवा अनुकरण करण्यासाठी वापरतात. मानवी हस्तक्षेपाशिवाय अब्जावधी डेटा संचयामधून उत्तर शोधण्याची अमर्याद शक्यता व क्षमता Data Science technique मध्ये आहे व ह्याचाच वापर आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग या क्षेत्रांमध्ये केला जातो.
डेटा सायन्स वापर कुठे कुठे व कोणकोणत्या क्षेत्रामध्ये केला जातो? (Uses of Data Science)
जसे की आपले सर्वांनाच माहित आहे आजकाल विज्ञान व टेक्नॉलॉजी हे सर्व क्षेत्रांमध्ये वापरले जात आहे. डेटा विज्ञान हे देखील प्रत्यक्ष क्षेत्राशी संबंधित आहे. जसे की आरोग्य सेवा, सायबर सेक्युरिटी, मार्केटिंग, आणि ट्रॅफिक मॅनेजमेंटअशा बऱ्याचशा विविध क्षेत्रामध्ये मध्ये डेटा सायन्सचा वापर केला जातो.
आता जर आरोग्य सेवेचे बोलायचे झाले तर आरोग्य सेवेमध्ये डेटा सायन्सचा प्राथमिक उपयोग हा मेडिकल इमेजिंगसाठी केला जातो. म्हणजेच एक्स-रे, एमआरआय, सिटीस्कॅन या सर्वांसाठी डेटा सायन्स या टेक्नॉलॉजीचा वापर केला जातो.
मशीन किंवा नवनवीन टेक्नॉलॉजीचा शोध लागण्यासाठी म्हणजेच डेटा सायन्स अस्तित्वात येण्याआधी डॉक्टर स्वतः प्रतिमांची तपासणी करून त्यामधल्या अनियमितता शोधत होते. तरीही सूक्ष्म विकृती हे काम अवघड होते व ह्यामुळे डॉक्टर देखील योग्य निदान देऊ शकत न्हवते. ह्यानंतर डेटा सायन्स ह्या क्षेत्रामध्ये बिग डेटा आणि डीप मशिन लर्निग ह्या दोन तंत्रज्ञानांचे आगमन झाले , सर्वात अनुभवी डॉक्टर यांनी केलेल्या निदानापेक्षा रोग निधन अधिक परिणामकारक व अचूक असल्याचे देखील सिद्ध झाले आहे.
डेटा सायन्स बनण्यासाठी लागणारी सक्षमता
डेटा सायन्स बनण्यासाठी ऑनलाईन आणि ऑफलाईन खूप कोर्स सुरु झाले आहेत.
सर्वप्रथम डेटा सायन्स बद्दल खोलवर जाणून घ्या. इंटरनेट वर प्रचंड माहिती उपलब्ध आहे. थोडीफार का होईना पण प्रोग्रामिंग आपल्याला येईल का हे जाणून घ्या.
डेटा सायन्स बनण्यासाठी तुम्हाला काही कोडींग भाषा माहिती असणे आवश्यक जसे कि Python, SQL आणि R programming. तसेच डेटा हाताळायचे ज्ञान प्राप्त करावे लागेल त्यासाठी Excel, Tableau यासारखे टूल्स शिकावे लागतील. एक लक्षात घ्या आजकाल चे जग हे खूप स्पर्धेचे आहे डेटा सायन्स मध्ये संख्याशास्त्र , एनालिटिक्स कौशल्य खूप महत्वाचे आहे.
डेटा सायंटिस्ट बनण्यासाठी महत्वाच्या टेक्निकल स्किल्स
- Python कोडींग (Python)
- सी प्रोग्रामिंग (C,C+,C++ language)
- आर प्रोग्रामिंग
- मशीन लर्निंग
- आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स
- हडुप प्लॅटफॉर्म
- एस. क्यू. एल (SQL)
- डाटा विजूलायझेशन
- कम्युनिकेशन स्किल्स
- प्रेझेंटेशन स्किल्स
- बिझनेस एज्युकेशन
- रिपेरिंग डेटा
- अल्जेब्रा अँड कॅल्क्युलेस
- जावा (Java)
- स्टॅटिस्टिक्स
- युनिक्स (UNIX)
- PHP
नेहमी विचारले जाणारे प्रश्न | FAQ
डेटा सायन्स ह्या क्षेत्रातील काही महत्त्वाचे कोर्सेस | Data Science Courses in Marathi
पोस्ट ग्रेजुएट (PG) Program : Data Science & एंजिनिरिंग
पोस्ट ग्रेजुएट (PG) डिप्लोमा: Data Science Upgrade
पोस्ट ग्रेजुएट (PG) डिप्लोमा: Management
पोस्ट ग्रेजुएट (PG) डिप्लोमा: Business Analytics (PGDBA)
पोस्ट ग्रेजुएट (PG) डिप्लोमा: Business Analytics (PGDBA)
पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम : बिझनेस एनालिटिक्स & बिग डेटा
पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम : (PGP-DSE) – डाटा साइंस और इंजीनियरिंग
पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम : बिज़नेस एनालिटिक्स
पोस्ट ग्रेजुएट डिप्लोमा : रिसर्च & बिझनेस ऍनालिटिक्स
MBA : Data Science और Data Analytics
MSc : बिज़नेस & डाटा एनालिटिक्स
Graduate Certificate : बिग डाटा और विजुअल एनालिटिक्स
BSc in Applied Mathematics
Program : Data Science, Business analytics and Big Data
Data Scientist कोण असतो?
सोप्या भाषेत सांगायचे झाल्यास, डेटा सायन्स हे डेटाचे विश्लेषण करण्यात जसे कि आकडेवारी, गणित, प्रोग्रामिंग आणि विषय कौशल्य एकत्र करून त्यातून अर्थपूर्ण अचूक माहिती काढण्यात मदत करतो.
निष्कर्ष – Data Science Information in Marathi
अश्या प्रकारे आपण वरील लेखामध्ये Data Scientist म्हणजे काय? याबद्दल संपूर्ण आणि सविस्तर माहिती जाणून घेतली आहे. तसेच तुम्हाला वरील लेख आवडला असेल तर नक्की कंमेंट करा आणि शेअर करायला विसरू नका.
तसेच तुम्हाला या लेखाबद्दल काही समस्या असतील किंवा काही प्रश्न असतील तर नक्की कळवा आम्ही तुमच्या समस्यांचे निराकरण करण्याचा प्रयत्न करू.
