नई दिल्ली, 09 अगस्त, 2022: जैसे-जैसे डेटा साइंस एप्लिकेशन सभी क्षेत्रों में तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं, बायजूस ग्रुप की ग्रेट लर्निंग जो कि प्रोफेशनल और हायर एजुकेशन में अग्रणी हैं , ने डेटा साइंस स्किल्स सर्वे 2022 जारी किया है, जिसका उद्देश्य विभिन्न टूल्स , टेक्नोलॉजीज, और सभी श्रेणियों में स्किल्स का पता लगाना है,जो छात्रों और प्रोफेशनल्स के लिए और डेटा साइंस डोमेन में एक उन्नत कैरियर के लिए अनिवार्य हैं।
डेटा साइंटिस्ट और अग्रणी एआई/एमएल प्रैक्टिशनरों के बीच किए गए सर्वेक्षण के माध्यम से प्राथमिक शोध के बाद रिपोर्ट विकसित की गई है। इस क्षेत्र में इन-डिमांड स्किल्स पर उनके दृष्टिकोण को समझने और उनका आकलन करने के लिए नौकरी चाहने वालों के साथ सीधी चर्चा के द्वारा इसे पूरक बनाया गया था। प्रतिभागियों को भर्ती के दौरान सभी अनुभव स्तरों के प्रोफेशनल्स से भर्ती करने वालों द्वारा अपेक्षित महत्वपूर्ण स्किल्स पर भी साक्षात्कार दिया गया था।
84.4% प्रोफेशनल्स ने उल्लेख किया कि नियोक्ता मशीन लर्निंग को सबसे महत्वपूर्ण स्किल्स के रूप में देखते हैं, जब डेटा साइंटिस्ट को नियुक्त किया जाता है, इसके बाद स्टेटिस्टिक्स 78.9% होती है। 0-3 साल के अनुभव वाले 3 में से 2 प्रोफेशनल्स ने कहा कि रिक्रूटर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को एक आवश्यक स्किल्स मानते हैं। अधिक वर्षों के अनुभव वाले उत्तरदाताओं के लिए यह संख्या कम हो जाती है।
चूंकि डेटा साइंस कंपनी के विकास को सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण दक्षता साबित होती है, 98.6% उत्तरदाता इस क्षेत्र में निरंतर अपस्किलिंग की आवश्यकता से सहमत हैं। लगभग 4 में से 3 डेटा साइंस प्रोफेशनल जिनके पास तीन साल से कम के कार्य अनुभव है, हर सप्ताह , अपस्किल करके कुछ नया सीखने में समय निवेश करते हैं, वहीँ 3 से 6 साल के अनुभव ब्रैकेट में 50% से अधिक प्रोफेशनल साप्ताहिक अपस्किल करते हैं। 6-10 वर्षों के अनुभव वाले प्रोफेशनल अपने स्किल्स को त्रैमासिक रूप से उन्नत करना पसंद करते हैं।
प्रासंगिक बने रहने के लिए डेटा साइंटिस्ट क्लाउड, एमएलओपीएस और ट्रांसफॉर्मर में स्किल्स विकसित कर रहे हैं
5 में से 3 से अधिक (61.7%) डेटा साइंटिस्ट का मानना है कि उद्योग की मौजूदा जरूरतों के लिए प्रासंगिक बने रहने के लिए क्लाउड टेक्नोलॉजीज में स्किल्स बढ़ाना महत्वपूर्ण है, इसके बाद मशीन लर्निंग ऑपरेशन्स (56.1%) और ट्रांसफॉर्मर (55.0%) हैं। 10+ वर्षों के अनुभव वाले 4 में से 3 प्रोफेशनल अपने स्किल्स सेट को अपग्रेड करने के लिए एमएलओप्स सीख रहे हैं। 3-6 वर्षों के अनुभव वाले मध्य-कैरियर प्रोफेशनल क्लाउड टेक्नोलॉजीज (71.7%) को एक नए स्किल्स के रूप में सीख रहे हैं, इसके बाद एमएलओपीएस (62.3%), ट्रांसफॉर्मर (60.4%), और अन्य आते हैं।
सेक्टर- अनुरूप, रिटेल, सीपीजी और ईकामर्स के प्रोफेशनल नए स्किल्स के रूप में क्लाउड टेक्नोलॉजीज (73.7%) सीखने के लिए अधिक इच्छुक हैं। बीएफएसआई में काम करने वाले 70.0% प्रोफेशनल मशीन लर्निंग ऑपरेशन्स सीखने के इच्छुक हैं।, फार्मा और स्वास्थ्य क्षेत्र के 70% और 60% प्रोफेशनल मुख्य स्किल्स के रूप में ट्रांसफॉर्मर और कंप्यूटर विज़न सीखने में रुचि रखते हैं
सर्वेक्षण के अनुसार, 10 में से 9 डेटा साइंस प्रोफेशनल्स ने उल्लेख किया कि प्रोग्रामिंग भाषा (आर, पायथन, एसएएस) का ज्ञान डेटा साइंस में करियर शुरू करने के लिए सबसे बेसिक स्किल्स है। इसके बाद स्टेटिस्टिक्स (उत्तरदाताओं का 80.6%) और बेसिक एमएल (उत्तरदाताओं का 75.6%) का ज्ञान है। 4 में से 3 से अधिक प्रोफेशनल्स ने दावा किया कि डेटा साइंस में करियर के लिए बेसिक मशीन लर्निंग समझ एक आवश्यक स्किल्स है और यह इस बात का संकेत है कि हमने इस क्षेत्र में कितनी प्रगति की है
प्रोग्रामिंग भाषाओं में से, 90% डेटा साइंस प्रोफेशनल स्टैटिस्टिकल मॉडलिंग के लिए पायथन का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, उत्तरदाताओं के क्रमशः 52.8% और 38.3% द्वारा SQL और R को प्राथमिकता दी जाती है। SQL (68.4%) का सबसे अधिक उपयोग रिटेल, CPG और ईकामर्स में है, इसके बाद IT में 62.9% है। R फार्मा और हेल्थकेयर सेक्टर में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है, जिसमें 5 में से 3 (60.0%) प्रोफेशनल दावा करते हैं कि वे इसका इस्तेमाल स्टैटिस्टिकल मॉडलिंग के लिए करते हैं।
डेटा साइंस में सभी तकनीकी प्रगति के बावजूद, एमएस एक्सेल का उपयोग सबसे अधिक है, लगभग 3 में से 2 (63.3%) प्रोफेशनल्स द्वारा नियमित रूप से इसका उपयोग किया जाता है। इसके बाद टाबलु (56.7%), पावर बीआई (43.9%), और QlikView (12.2%) आते है। जब अनुभव की बात आती है, तो एमएस एक्सेल (84.6%) का उपयोग ज्यादातर 10 से अधिक वर्षों के अनुभव वाले प्रोफेशनल्स द्वारा किया जाता है। 6-10 वर्षों के अनुभव के साथ मध्य-वरिष्ठ कैरियर डेटा साइंटिस्ट के लिए टाबलु पसंदीदा विकल्प है। सेक्टर- अनुसार, टाबलु फार्मा और हेल्थकेयर और आईटी में सबसे लोकप्रिय टूल है। इसके अलावा, सर्वेक्षण किए गए अन्य सभी क्षेत्रों में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एमएस एक्सेल सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला टूल बना हुआ है।
हाल ही में, ग्रेट लर्निंग ने अपस्किलिंग फाइनेंशियल इंपैक्ट रिपोर्ट भी प्रकाशित की, जो एक प्रोफेशनल के वेतन में अंतर को उजागर करती है जो अपस्किल करता है और जो नहीं करता है।
ग्रेट लर्निंग के को – फाउंडर हरि कृष्णन नायर ने कहा, “डेटा साइंस डोमेन अभी और भविष्य में नौकरियों की प्रकृति को बदलने की राह पर है। डिजिटल-संचालित भविष्य में आगे बढ़ने की चाहत रखने वाले प्रोफेशनल्स के लिए, आने वाले परिवर्तनों के लिए सही डेटा साइंस स्किल्स की नींव अभी से शुरू करने की आवश्यकता है। इस डोमेन ने कंपनियों और व्यवसायों के कार्य करने के तरीके को प्रभावित किया है और इस क्षेत्र में कुशल प्रोफेशनल्स के पास आकर्षक उद्योगों में प्रमुख उम्मीदवार बनने का मौका है। इस सर्वेक्षण के माध्यम से, हमारा उद्देश्य नियोक्ताओं, इंडस्ट्री लीडर्स, नीति निर्माताओं, कंपनियों और डेटा साइंस एक्सपर्ट्स / उम्मीदवारों को सबसे प्रभावशाली भाषाओं, मॉडलों, टूल्स , स्किल्स, अपस्किलिंग दृष्टिकोण और भर्ती के परिप्रेक्ष्य की गहन समझ हासिल करने में मदद करना है, जो कि संरचित और सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक है।