डेटा वैज्ञानिक का भारत में कमाई| Data Scientist Salary In India In Hindi

Data Scientist Salary In India In Hindi डेटा वैज्ञानिक की मांग आज के समय में सबसे अधिक है. इस जॉब को आज हॉटेस्ट जॉब कहा जाता है. डेटा वैज्ञानिक आजकल सीए एवं इंजिनियर की तुलना में बहुत अधिक कमा रहे है. एक मैगजीन के अनुसार इसे 21वीं शताब्दी की सबसे अच्छी जॉब कहा गया है. इसके साथ ही इसे 2016 की बेस्ट जॉब बताया गया है. डेटा विज्ञान एक ऐसा काम है, जिसमें डेटा की प्रक्रिया एवं प्रणाली का अच्छे से ज्ञान होना चाहिए, साथ ही डेटा का अलग अलग तरीके से संरचित एवं असंचरित दोनों रूप में ज्ञान होना चाहिए. डाटा एनालिस्ट और डेटा वैज्ञानिक का काम बहुत मिलता जुलता है.

सीए, इंजिनियर की आजकल भेड़ चाल है. बहुत अधिक मात्रा में इनके होने से जॉब की कमी होती जा रही है. जॉब रहती भी है तो, विकल्प अधिक होने से इन्हें कम पैसे ऑफर होते है, जिससे अच्छी पढाई, और डिग्री के बावजूद इन्हें कम में ही गुजारा करना पड़ता है. डेटा वैज्ञानिक आज के समय करियर के लिए बहुत अच्छा विकल्प है. डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आजकल कई लोग कदम उठा रहे है, इस ओर ही वे अपना करियर बनाना चाहते है.

डेटा वैज्ञानिक का भारत में  कमाई (Data Scientist Salary In India In Hindi)

1. जॉब डाटा वैज्ञानिक (Data scientists)
2. सैलेरी 60 लाख से 75 लाख सालाना
3. स्किल्स (Skills)
  • मास्टर डिग्री
  • पीएचडी
  • कम्युनिकेशन स्किल
  • व्यावसायिक कौशल

कौन होते है डेटा वैज्ञानिक (Who is a Data Scientist) –

डेटा वैज्ञानिक वो होते है, जो कम्पनी के लिए ऐसा डेटा तैयार करते है, जो अधिक व्यवसाय जुटाने में मदद करते है. डेटा वैज्ञानिक अपने डेटा और विश्लेषणात्मक क्षमता का उपयोग कर एक डेटा सोर्स निकालते है, जिससे वे बड़े तौर के डाटा हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर को मेनेज करते है. साथ ही दो डाटा सोर्स को जोड़ते है, और डेटा का उपयोग कर गणितीय मॉडल तैयार करते है. ये अपनी क्षमता से महीनों की बजाय, कुछ दिनों में ही उत्तर निकाल देते है. इनका उत्तर सीधे डैशबोर्ड पर आ जाता है, किसी पेपर या रिपोर्ट्स की जरुरत नहीं पड़ती है.

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डेटा एनालिटिक्स शुरुवात में गणितज्ञ, सांख्यिकीविद,  डेटाबेस / डाटा वेयरहाउस इंजीनियर, डाटा माइनर और आईटी प्रोफेशनल होते है. जिनमें डाटा वेयरहाउस स्किल भी होती है. डाटा वैज्ञानिक एक विशेष कौशल की जरुरत होती है, उनकी प्रतिभा को जानने के लिए, आजकल कंपनियां स्पेशल प्रोग्राम करवाती है. डाटा साइंस की पढाई करने के बाद एनालिस्ट अलग अलग डोमेन जैसे मशीन ट्रांसलेशन, स्पीच रिकग्निशन, रोबोटिक्स, सर्च इंजन, डिजिटल इकॉनमी में भी रिसर्च करते है, इसके साथ ही वे जैविक विज्ञान, चिकित्सा सूचना विज्ञान, स्वास्थ्य, सामाजिक विज्ञान में भी कार्य कर सकते है. एक डेटा एनालिस्ट इकनोमिक, व्यापार एवं फाइनेंस तीनों को प्रभावित करता है. व्यापार के नजरिये से डेटा विज्ञान, एक नए उभरते क्षेत्र का एक अभिन्न हिस्सा है, जिससे व्यापार को बढ़ाने में बहुत सहायता मिलती है. डाटा माइनिंग, डाटा एनालिसिस के काम में डेटा वैज्ञानिक की बहुत जरूरत होती है.

डेटा वैज्ञानिक कौशल एवं योग्यता (Data scientist skills) –

टेक्निकल स्किल (एनालिटिक्स) (Technical Skills) –

  • पढाई (Education) – डेटा वैज्ञानिक की पढाई बहुत उच्च होती है. डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए मास्टर डिग्री में कम से कम 88% और पीएचडी में 46% जरुरी होते है. एक बहुत मजबूत शैक्षिक पृष्ठभूमि के साथ साथ डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए गहरे ज्ञान की भी जरुरत होती है. इसके लिए गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर साइंस और इंजीनियरिंग की आवश्कता होती है.
  • SAS (सांख्यिकीय विश्लेषण प्रणाली) – ये एनालिटिकल टूल है, जिसका गहराई से ज्ञान बहुत जरुरी होता है.

टेक्निकल स्किल (कंप्यूटर साइंस) –

  • पाइथन कोडिंग (Python Coding) – पाइथन बहुत कॉमन कोडिंग लैंग्वेज है. डेटा साइंस में इसका ज्ञान बहुत जरुरी है, इसके साथ जावा, पर्ल, c/c++ भी जरुरी होती है.
  • हडूप प्लेटफार्म (Hadoop Platform) – ये हमेशा जरुरी नहीं होता है, लेकिन कुछ केस में इसकी जरूरत पड़ती है. क्लाउड टूल्स जैसे अमेज़न s3 अगर आपको आता है, तो भी आप इस प्लेटफार्म में काम कर सकते है.
  • SQL डेटाबेस/कोडिंग – हडूप के होते हुए, SQL की डाटा साइंस में जरूरत नहीं पड़ती है, लेकिन कंपनी के द्वारा डाटा वैज्ञानिक से फिर भी उम्मीद लगाई जाती है कि वे SQL में लिख व् समझ सकें.
  • असंरचित डेटा (Unstructured data) – यह महत्वपूर्ण है कि एक डेटा वैज्ञानिक असंरचित डेटा के साथ काम करना जानता हो, चाहे वो इसके लिए सोशल मीडिया, विडियो या ऑडियो की मदद ले.

गैर तकनीकी कौशल (Non-Technical Skills) –

  • बौद्धिक जिज्ञासा (Intellectual curiosity) – डेटा वैज्ञानिक को हमेशा कुछ नया सीखने की चाह होनी चाहिए. कोई कम्पनी जो डेटा वैज्ञानिक को अपने यहाँ रखती है, वो उसे अपनी कम्पनी का प्रोब्लम सॉल्वर समझती है. उसे लगता है, उसके पास हर बात का हल होगा. इसके लिए जरुरी है कि डेटा वैज्ञानिक मानसिक तौर पर उस बात के लिए तैयार रहे.
  • व्यावसायिक कौशल – डेटा वैज्ञानिक को इंडस्ट्री का अच्छा ज्ञान होना चाहिए, उसे सभी तरह की व्यावसायिक परेशानीयों का अच्छे से पता होना चाहिए, ताकि वो उनको हल भी निकाल सके. डेटा वैज्ञानिक को यह ज्ञात होना चाहिए, कौनसी परेशानी का पहले हल निकालना ज्यादा जरुरी है.
  • कम्युनिकेशन स्किल (Communication skills) – कंपनी ऐसे डेटा वैज्ञानिक की तलाश करती है, जो अपनी टेक्निकल बातों को नॉन टेक्निकल डिपार्टमेंट जैसे मार्केटिंग एवं सेल्स डिपार्टमेंट को अच्छे से समझा सकें. डेटा वैज्ञानिक को अपने नॉन टेक्निकल साथियों की बातों और उनकी जरुरतों को समझते हुए, ऐसा काम करना चाहिए जो कंपनी के लिए फायदेमंद हो.

कंपनियों में डेटा वैज्ञानिकों की जरुरत –

आजकल बड़ी बड़ी कंपनियां अपने व्यापार को बढ़ाने के लिए रिसर्च एवं एनालिसिस (R&A) डिपार्टमेंट को तेजी से बढ़ा रही है, जिसके बाद अच्छे, योग्य डेटा वैज्ञानिकों के लिए मांग बढ़ रही है. कहते है अगले तीन साल में भारत में 2 लाख एनालिटिकल प्रोफेशनल की जरुरत पड़ेगी. अभी अमेरिका में भी एनालिटिकल प्रोफेशनल की 100 में से 40 पोजीशन ही भरी हुई है. अमेरिका में डेटा वैज्ञानिक को अभी साल के 2 लाख डॉलर मिलते है.

अमेरिका के बाद भारत ही है जहाँ एनालिटिकल, डाटा साइंस प्रोफेशनल की सबसे ज्यादा डिमांड है. भारत में इनकी बढ़ती डिमांड के कारण अब नौजवान इसी दिशा में करियर बनाना चाहते है. लेकिन अभी भी उनके मन में बहुत सी बातें है, जो इस जॉब के बारे में क्लियर नहीं है. इस आर्टिकल को पढने के बाद आपको बहुत से सवालों के जबाब मिल जायेंगें.

  • जिस किसी उम्मीदवार के पास R कोडिंग का ज्ञान है, उसे सालाना20 लाख आय मिलेगी, जबकि को पाइथन कोडिंग में काम करता है उसे सालाना 9.36 लाख मिलेंगें. R एनालिटिक्स इंडस्ट्री में बहुत उपयोगी टूल है. इसमें कोई दोराहें नहीं है कि पाइथन बहुत तेजी से काम करती है. लेकिन इस इंडस्ट्री में माना जाता है कि अगर आपको एक टूल का अच्छे से ज्ञान हो गया है तो आपको आगे दुसरे टूल के बारे में भी ज्ञान हासिल करना चाहिए. इस समय बड़ी बड़ी कंपनियां प्रतिभा और कौशल दोनों को देखती है.
  • अगर कोई उम्मीदवार डाटा विज्ञान और बिग डेटा का ज्ञान रखता है तो वो डेटा वैज्ञानिक के मुकाबले 8% अधिक कमाई करता है. बिग डेटा और डाटा विज्ञान की जानकारी रखने वाले को 10 लाख सालाना मिलता है, जबकि सिर्फ बिग डेटा के जानकर को 9.80 लाख सालाना मिलता है.
  • भारत के मुंबई शहर में डेटा वैज्ञानिक को बाकि शहरों के मुकाबले अधिक आय दी जाती है. अगर को डेटा वैज्ञानिक का काम करना चाहता है, तो वो मुंबई शहर में प्रयास करे, वहां सालाना आय 19 लाख है, जो बाकि शहरों के मुकाबले अधिक है.
मुंबई बैंगलोर दिल्ली पुणे चेन्नई हैदराबाद कोलकत्ता
12.19 लाख 10.48 लाख 10.4 लाख 9.81 लाख 9.45 लाख 9.42 लाख 9.35 लाख

डेटा वैज्ञानिक की आय (Data scientist salary) –

एक स्टाफिंग सलूशन कम्पनी के अनुसार डेटा वैज्ञानिक जिसके पास 5 साल का अनुभव है, वो एक साल में लगभग 75 लाख रूपए कमा लेता है, जबकि 5 साल के अनुभव के साथ सीए (CA) 8-15 लाख सालाना और इंजिनियर 5-8 लाख ही कमा पाता है.

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Vibhuti

विभूति अग्रवाल मध्यप्रदेश के छोटे से शहर से है. ये पोस्ट ग्रेजुएट है, जिनको डांस, कुकिंग, घुमने एवम लिखने का शौक है. लिखने की कला को इन्होने अपना प्रोफेशन बनाया और घर बैठे काम करना शुरू किया. ये ज्यादातर कुकिंग, मोटिवेशनल कहानी, करंट अफेयर्स, फेमस लोगों के बारे में लिखती है.
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One comment

  1. You are just like a demigod for me, I have found my passion. Thanking you from bottom of my heart!

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