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इस घटना के लिए तकनीकी शब्द है बिग डेटा। डेटा साइंस एक शब्द है जो इन क्षेत्रों को कवर करता है - डेटा एनालिटिक्स, बिग डेटा, बिजनेस एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग। इस विशाल क्षेत्र ने व्यवसायों को डेटा में बदल दिया है और उन्हें प्रयोग करने योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित कर दिया है। प्रौद्योगिकियों और डेटा विज्ञान उपकरणों में प्रगति ने उन तरीकों को बदल दिया है जिनके द्वारा संगठन काम करते हैं और बढ़ते हैं।
डेटा साइंस अत्यधिक असंरचित डेटा से जानकारी निकालने और इसे सरल संरचित डेटा में बदलने के लिए सूचना प्रौद्योगिकी में एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है। डेटा साइंस में करियर वह सब है जो एक आकांक्षी चाहता है। लेकिन कुछ भी मुफ्त नहीं मिलता है, उम्मीदवारों को समर्पित होना चाहिए और संचार कौशल, प्रोग्रामिंग ज्ञान, मशीन और गहरी सीखने की तकनीक आदि का ज्ञान होना चाहिए। संगठन के बीच बहुत बड़ी प्रतिस्पर्धा है। बहुत सारे विकल्प उपलब्ध हैं लेकिन सबसे अच्छी कंपनी चुनना जीवन बदलने वाला हो सकता है।
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डेटा विज्ञान के ‘की कॉम्पोनेंट’-
डेटा साइंस प्रोजेक्ट में आगे बढ़ने के लिए अधिकांश शीर्ष डेटा साइंस कंपनियां एक समान पैटर्न का पालन करती हैं। किसी भी डेटा विज्ञान परियोजना में प्रमुख घटक हैं:
शीर्ष 5 डेटा साइंस कंपनियां इस प्रकार है-
चरण 1: डेटा अन्वेषण- डेटा एक्सप्लोरेशन सबसे महत्वपूर्ण चरण है क्योंकि इसमें सभी डेटा साइंस कंपनियों के लिए सबसे अधिक समय लगता है। डेटा एक्सप्लोरेशन परियोजना की पूरी अवधि का लगभग 70% हिस्सा लेता है। चूंकि डेटा डेटा साइंस का सबसे महत्वपूर्ण घटक है, डेटा शायद ही कभी एक अच्छी तरह से स्वरूपित तरीके से उपलब्ध होता है।
चरण 2: डेटा मॉडलिंग-
अब तक, डेटा तैयार किया गया है और जाने के लिए तैयार है। डेटा साइंस कंपनियों द्वारा उठाया गया यह दूसरा कदम है, जिसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तस्वीर में आते हैं। यह वह जगह है जहां डेटा को मॉडल में फिट किया जाता है। मॉडल को चयनित डेटा के प्रकार और व्यवसाय की आवश्यकता को पूरा करने के आधार पर चुना जाता है।
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चरण 3: मॉडल का परीक्षण-
यह अगला कदम है, और यह मॉडल की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण डेटा के साथ मॉडल का परीक्षण किया जाता है कि यह सटीक है और इसमें अन्य वांछनीय गुण हैं, और इच्छित परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल में आवश्यक परिवर्तन किए गए हैं। यदि हम अपेक्षित सटीकता प्राप्त नहीं करते हैं, तो हम चरण 2 (डेटा मॉडलिंग) पर लौट सकते हैं, एक वैकल्पिक मॉडल चुन सकते हैं, और फिर चरण 3 को दोहरा सकते हैं और फिर उस मॉडल का चयन कर सकते हैं जो व्यवसाय के लिए सर्वोत्तम परिणाम देता है।
चरण 4: मॉडल तैयार करना-
मॉडल जो परीक्षण निष्कर्षों के आधार पर सर्वोत्तम परिणाम प्रदान करता है, व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार उचित परीक्षण के माध्यम से वांछित परिणाम प्राप्त होने पर उत्पादन वातावरण में पूरा किया जाता है और तैनात किया जाता है।
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आईबीएम-
IBM एक अमेरिकी आधारित बहुराष्ट्रीय प्रौद्योगिकी निगम है जिसका मुख्यालय Armonk, न्यूयॉर्क में है। इसका संचालन 171 से अधिक देशों में है और यह दुनिया की सबसे बड़ी नियोक्ता कंपनी है। IBM में औसत वेतन US$134,179 प्रति वर्ष है। यह अपने नवाचारों और फ्लॉपी डिस्क, हार्ड ड्राइव, यूपीसी बारकोड, एसक्यूएल प्रोग्रामिंग भाषा, रिलेशनल डेटाबेस और कई अन्य आविष्कारों के लिए जाना जाता है
एब्सोल्यूटडेटा-
एब्सोल्यूटडेटा की अत्याधुनिक एआई-सशक्त सेवाएं और समाधान उन्नत एनालिटिक्स के साथ 15 साल की विशेषज्ञता पर आधारित हैं। एब्सोल्यूटडेटा का डेटा साइंस सेंटर ऑफ एक्सीलेंस शक्तिशाली एआई सेवाओं, समाधानों और एकांत भागों का निर्माण और वितरण करता है ताकि ग्राहक अपनी एआई गतिविधियों के साथ स्केलेबल व्यवसायों को रास्ता बना सकें।
Absolutdata बाजार में विभिन्न कंपनियों की तुलना में प्रभावशाली सीखने और विकास वक्र प्रदान करता है। विशिष्ट विषयों पर स्पष्ट, भूमिका-आधारित शिक्षा के साथ, डेटा वैज्ञानिक मूल सिद्धांतों को मजबूत करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इसके अलावा, उनसे नई नौकरियों और जिम्मेदारियों को लेने का आग्रह किया जाता है जो उन्हें प्रभावशाली पदों पर बढ़ने की अनुमति देते हुए उनमें से सर्वश्रेष्ठ को आकर्षित करती हैं।
स्प्लंक-
स्प्लंक सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया में स्थित एक अमेरिकी आधारित सॉफ्टवेयर कंपनी है जिसकी स्थापना वर्ष 2003 में की गई थी। यह दुनिया का पहला प्लेटफॉर्म है जो वेब-स्टाइल इंटरफेस के माध्यम से मशीन से उत्पन्न डेटा की निगरानी, खोज और विश्लेषण करने के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करता है। दुनिया भर में इसके 23 कार्यालय हैं। स्प्लंक में एक डेटा वैज्ञानिक का औसत वेतन US$165,773 प्रति वर्ष है। इसे अब 8 वर्षों के लिए 2021 में सिएम में व्यापक पहचान मिली है।
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क्लाउडेरा-
क्लौडेरा एक प्रसिद्ध सॉफ्टवेयर विकास कंपनी है जिसका मुख्यालय कैलिफोर्निया, यूएस में है। इसकी स्थापना वर्ष 2008 में हुई थी। यह एक ओपन-सोर्स तकनीक है जो डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती है। क्लौडेरा को सबसे तेजी से बढ़ने वाली क्लाउड कंपनियों में से एक माना जाता है जो डिजिटल परिवर्तन का मार्ग प्रशस्त करती है। Cloudera में एक डेटा वैज्ञानिक का औसत वेतन US$132,308 प्रति वर्ष है।
म्यू सिग्मा-
म्यू सिग्मा एक भारतीय निर्णय विज्ञान और डेटा विश्लेषण सेवा कंपनी है। यह 3500 डेटा वैज्ञानिकों और उनके अधीन काम करने वाले श्रमिकों की एक बड़ी संख्या के साथ शीर्ष डेटा विज्ञान कंपनियों में से एक है। वे 140 से अधिक फॉर्च्यून और 500 फर्मों के साथ सहयोग करते हैं। 2012 में म्यू सिग्मा को अमेरिका की सबसे तेजी से बढ़ती निजी कंपनी के रूप में 5000 में से 907 वें स्थान पर रखा गया था। म्यू सिग्मा में डेटा वैज्ञानिकों के लिए वेतन पैकेज बहुत अच्छा है।
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निष्कर्ष-
ऊपर दी गई सूची में 2022 में शीर्ष 5 सफल डेटा साइंस कंपनियां शामिल हैं। डेटा साइंस में पेशेवरों की मांग बढ़ रही है क्योंकि डेटा आज की कारोबारी दुनिया में एक प्रमुख निर्णय लेने वाला प्रभावक बन गया है। किसी भी डेटा साइंस एल्गोरिथम को लागू करने में पहला कदम सभी स्रोतों से डेटा को एकीकृत करना है।