क्या बिग डेटा एनालिटिक्स आपका अगला करियर विकल्प हो सकता है?
जैसा कि नाम से पता चलता है, बड़ा डेटा आकार में बहुत बड़ा होता है। सभी प्रकार की प्रक्रियाओं के दौरान मानव द्वारा उत्पन्न सभी प्रकार के डेटा को सामूहिक रूप से बड़ा डेटा कहा जा सकता है। बड़े डेटा की मात्रा इतनी भारी है कि हाल ही में हमारे पास जो कम्प्यूटेशनल विकल्प थे, वे बस अपर्याप्त थे। लेकिन कंप्यूटर विज्ञान और संबद्ध विषयों के क्षेत्र में प्रगति और विकास के साथ, अब सभी उत्पन्न डेटा को समझना संभव है, जो कि असंबंधित प्रतीत हो सकता है। पिछले अनुभवों और डेटा के आधार पर भविष्यवाणी करने की क्षमता क्या बड़े डेटा अनुदान हैं। प्रिस्क्रिप्शन बनाने के लिए पैटर्न और संरचनाओं के लिए भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है। विश्व अर्थव्यवस्था और व्यावसायिक प्रयासों के लिए इस मुश्किल समय में, बड़े डेटा का उपयोग सबसे कठिन परिदृश्यों में भी उत्कृष्ट है। इस प्रकार अभी एक बड़ा डेटा कोर्स करना शायद किसी के लिए सबसे अच्छा विकल्प है जो अपने पहले से ही स्थिर करियर में विविधता लाना चाहता है। यह लेख दिन-प्रतिदिन के जीवन में बड़े डेटा के कार्यान्वयन और इसके साथ रोजगार के अवसरों पर प्रकाश डालेगा।
बिग डेटा एनालिस्ट बनने के लिए क्या करना होगा?
बिग डेटा एक काफी पुरानी घटना है, कंप्यूटर की शुरुआत से पहले भी मनुष्य पूरे राज्यों के प्रबंधन के लिए सभी प्रकार के डेटा का विश्लेषण करने के लिए जाने जाते हैं। हमारे समय के एक बड़े डेटा विश्लेषक से आंकड़ों के आधार पर कोडिंग और एनालिटिक्स में पृष्ठभूमि होने की उम्मीद है। बड़े डेटा के विशाल आकार के कारण, सेट को मैन्युअल रूप से संभालना असंभव है। इस प्रकार विश्लेषिकी भाग के लिए मशीन लर्निंग टूल्स की सहायता आवश्यक है। इस प्रकार एक बड़े डेटा विश्लेषक के पास समग्र रूप से सांख्यिकी और मशीन सीखने में एक कौशल होने की उम्मीद है। उनके अलावा, एक बड़े डेटा विश्लेषक को एक नया करियर शुरू करने से पहले कार्य प्रशिक्षण में कठोर प्रशिक्षण से गुजरना होगा। जैसा कि भूमिका को जिम्मेदारियों के साथ दिया जाता है जो त्रुटि के लिए बहुत कम जगह छोड़ती है। और बड़े डेटा विश्लेषक के आधार पर उभरते संगठनों को विश्लेषक की ओर से थोड़ी सी गलतियों से मिटा दिया जा सकता है। इस प्रकार बड़े डेटा के क्षेत्र में उपयुक्त रोजगार की उम्मीद होने पर किसी प्रकार का पूर्व प्रशिक्षण होना महत्वपूर्ण है।
बिग डेटा में रोजगार के अवसर
सार्वजनिक सेवा
सार्वजनिक क्षेत्रों के मामले में, बड़े डेटा का उपयोग चमत्कार प्राप्त कर रहा है। प्रभावी भविष्यवाणियां करने की शक्ति न केवल लाखों लोगों की जान बचा रही है और बदल रही है बल्कि बहुमूल्य समय भी बचा रही है।
स्वास्थ्य देखभाल
हम जिस महामारी का सामना कर रहे हैं, उसे देखते हुए स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र शायद सभी सार्वजनिक क्षेत्रों में सबसे अधिक पीड़ित है। स्वास्थ्य और उपचार डेटा की बड़ी मात्रा को संभालने और समझने से स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्रों को व्यक्तिगत उपचारों के साथ लाभ हो रहा है। इन काले दिनों में भी, डेटा पर निर्भरता के कारण दुनिया भर के स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र काबिले तारीफ प्रदर्शन कर रहे हैं। रिमोट वियरेबल डिवाइसेज भी पेश किए जा रहे हैं। ये उपकरण डेटा एकत्र कर सकते हैं और इसे संबंधित स्वास्थ्य केंद्र तक पहुंचा सकते हैं ताकि एक रिकॉर्ड रखा जा सके और बिजली की तेजी से निदान किया जा सके।
आपदा प्रबंधन
जलवायु और आपदा के आंकड़े आने वाले तूफानों की भविष्यवाणी में मदद कर सकते हैं। यहां तक कि बिग डेटा एनालिटिक्स की मदद से वे कब और कहां हड़ताल कर सकते हैं, इसका खुलासा किया जा सकता है। ऐसी आपदा की स्थिति में पूरी आबादी को निकाला या आश्रय दिया जा सकता है।
व्यावसायिक क्षेत्र
तालाबंदी लागू होने के बाद, पश्चिम की प्रमुख आर्थिक शक्तियाँ इसके भारी दबाव में नष्ट हो गईं। व्यवसायों और वाणिज्यिक संगठनों को केवल जीवित रहने के लिए स्वयं के अधिक कुशल संस्करण में विकसित होना था। वाणिज्य के कई पहलुओं में बड़े डेटा के उपयोग ने आगे बढ़ने और परीक्षा से गुजरने का विश्वास दिलाया।
विपणन
एक आबादी की खरीद और भेजने की आदतों का विश्लेषण करके एक कंपनी अपने उत्पादों को डिजाइन और शुरू कर सकती है। और पूरी आबादी की खरीदारी की आदतों का विश्लेषण करके वे तय कर सकते हैं कि निकट भविष्य में उनके उत्पाद की आवश्यकता किसे हो सकती है। इस प्रकार विज्ञापन केवल सर्वाधिक प्रासंगिक व्यक्तियों को ही दिखाए जा सकते हैं। ताकि बड़े पैमाने पर सफलता दर हासिल की जा सके।
निष्कर्ष
यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि आईटी और सीएस इंजीनियरों के एक अनुभवी समूह के बीच बिग डेटा शिक्षा लोकप्रियता प्राप्त कर रही है। इस अशांत समय में आईटी और सीएस के क्षेत्र में नौकरी छूटना कोई नई बात नहीं है, और एक बड़ा डेटा कोर्स जाहिर तौर पर करियर को खत्म होने से बचा सकता है। इसके अतिरिक्त, दिन-प्रतिदिन के मामलों में बड़े डेटा एनालिटिक्स के बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन पेशेवर ध्यान देने योग्य है। इस प्रकार पूर्वनिर्धारित और कुशल व्यक्तियों को पारस्परिक लाभ की संभावनाओं को ध्यान में रखते हुए बड़े डेटा में स्विच करने पर विचार करना चाहिए।
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