5 कारण टॉप आईटी हायरिंग फर्म वैल्यू डेटा साइंस | topgovjobs.com
इस लेख में उन 5 कारणों को सूचीबद्ध किया गया है, जिनकी वजह से शीर्ष आईटी भर्ती करने वाली कंपनियां डेटा विज्ञान कौशल को महत्व देती हैं।
डेटा साइंस के क्षेत्र में बड़ी मात्रा में जानकारी से ज्ञान के महत्वपूर्ण अंश निकालने के लिए तथ्यात्मक, कम्प्यूटेशनल और वैज्ञानिक तकनीकों का उपयोग शामिल है। जैसा कि कंपनियां डेटा-संचालित निर्णय लेने का उपयोग करके प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने का प्रयास करती हैं, हाल के वर्षों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग में वृद्धि हुई है। इस लेख में, हम उन 5 कारणों पर नज़र डालेंगे जिनकी वजह से शीर्ष आईटी भर्ती कंपनियाँ डेटा विज्ञान कौशल को महत्व देती हैं।
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बिग डेटा का उदय
उत्पादित सूचना इतनी विशाल हो गई है कि सामान्य सूचना प्रबंधन तकनीकें इसे संभाल नहीं सकतीं। इसके परिणामस्वरूप बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए नई तकनीकों और उपकरणों का निर्माण हुआ है, साथ ही ऐसे पेशेवरों की मांग हुई है जो इन विशाल डेटा सेटों का प्रबंधन और संचालन कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक पूर्वानुमानित मॉडल और एल्गोरिदम बना सकते हैं, साथ ही डेटा एकत्र, साफ और विश्लेषण कर सकते हैं, जो व्यवसायों को उनके डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
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डेटा-संचालित निर्णय लेने की अपरिहार्यता
एसोसिएशन ग्राहकों के व्यवहार, बाजार के पैटर्न और अन्य व्यावसायिक उपायों को समझने के लिए जानकारी का उपयोग करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं। सिग्मा सर्वेक्षण रिपोर्ट के अनुसार, 63% कंपनियाँ संगठनात्मक डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त नहीं कर सकती हैं। डेटा-चालित निर्णय लेने के रूप में जानी जाने वाली रणनीति डेटा से अंतर्दृष्टि का उपयोग निर्णय लेने के लिए करती है जो कि बेहतर, बेहतर जानकारी वाली और अंततः व्यावसायिक सफलता की ओर ले जाती है। डेटा विज्ञान उन अनुभवों को अनलॉक करने का मार्ग प्रशस्त करता है, आधुनिक संगणनाओं के माध्यम से जो कच्ची जानकारी को ज्ञान के उल्लेखनीय टुकड़ों में बदल देता है। इसमें कंपनियों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देने, उनके परिणाम बढ़ाने और उनके संचालन को अनुकूलित करने में मदद करने की क्षमता है।
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उदय
मशीन लर्निंग (एमएल) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकी के दो सबसे तेजी से विकसित होने वाले क्षेत्र हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर सिस्टम की वृद्धि को संदर्भित करता है जो काम कर सकता है, जिसके लिए अक्सर मानव दृष्टि की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए, भाषण को समझना या डेटा के प्रकाश में निर्णय लेना। इसके विपरीत, मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबसेट है जिसमें एल्गोरिदम बनाना शामिल है जो डेटा से सीख सकता है और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।
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भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का लाभ उठाना
भविष्यवाणिय परीक्षण भविष्य के परिणामों की संभावना को पहचानने के लिए सूचना, तथ्यात्मक गणना और एआई विधियों का उपयोग है, जो सत्यापन योग्य जानकारी दी गई है। यह संघों को भविष्य के पैटर्न का अनुमान लगाने में मदद कर सकता है और ग्राहक व्यवहार, बाजार पैटर्न और व्यवसाय निष्पादन में अनुभव प्राप्त करने के संभावित नुकसानों को अलग कर सकता है। मैकिन्से ने डेटा मुद्रीकरण पर एक सर्वेक्षण साझा किया। कुछ 47% उत्तरदाताओं ने कहा कि डेटा विज्ञान ने उन्हें प्रतिस्पर्धी लाभ हासिल करने में मदद की है क्योंकि डेटा एनालिटिक्स ने उनके उद्योग में प्रतिस्पर्धा को कैसे बदल दिया है।
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वास्तविक समय डेटा विश्लेषण की आवश्यकता
आज के तेज गति वाले कारोबारी माहौल में तेजी से निर्णय लेने में सक्षम होना जरूरी है। वास्तविक समय में उत्पन्न होने वाले डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया कंपनियों को सटीक जानकारी के आधार पर तुरंत निर्णय लेने की अनुमति देती है। सूचना विज्ञान सूचना की सतत परीक्षा का एक महत्वपूर्ण अंग है।