AI और Data Science क्या है? इसमें करियर बनाने के लिए 10 Free Courses

AI और Data Science क्या है? इसमें करियर बनाने के लिए 10 Free Courses
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AI के क्षेत्र में लाखों की नौकरी मिलने वाला एक सफल करियर AI और Data Science है, इसमें क्या होता हैं? और इसके लिए कौन से कोर्स करने चाहिए जैसे आपके सभी सवालों के जवाब इस आर्टिकल में आपको मिलेंगे। 

 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मतलब AI जो मशीनों की मानव बुद्धि की नकल करने की क्षमता रखता है। यह एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें कई अलग-अलग तकनीकें शामिल हैं, जैसे मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न।

 

Data Science, डेटा से ज्ञान निकालने का क्षेत्र है। यह डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए सांख्यिकी, गणित और कंप्यूटर विज्ञान की तकनीकों का उपयोग करता है।

AI और Data Science का आपस में गहरा सम्बन्ध हैं क्योंकि AI अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने और सुधारने के लिए Data Science पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, भविष्यवाणी करना सीखने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा के बड़े डेटा सेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है।

AI और Data Science का उपयोग कहाँ किया जाता है?

 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और Data Science का दायरा असीमित है और तेजी से बढ़ रहा है। इन तकनीकों का उपयोग स्वास्थ्य सेवा और वित्त से लेकर रिटेल और परिवहन तक उद्योगों और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में किया जा रहा है।

यहां कुछ प्रमुख क्षेत्र हैं जहां AI और Data Science का बड़ा प्रभाव देखने को मिल रहा है:

हेल्थ केयर: AI का उपयोग नए चिकित्सा उपचार विकसित करने, बीमारियों का निदान करने और देखभाल को वैयक्तिकृत करने के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, मानव डॉक्टरों की तुलना में कैंसर कोशिकाओं की अधिक सटीक पहचान करने और नई दवाओं को विकसित करने के लिए AI -संचालित प्रणालियों का उपयोग किया जा रहा है जो अधिक प्रभावी हैं और जिनके दुष्प्रभाव कम हैं।

फाइनेंस: AI का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम प्रबंधन और निवेश निर्णय लेने के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी के संकेतों के लिए वित्तीय लेनदेन की निगरानी करने और ऋण पर डिफ़ॉल्ट के जोखिम की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल विकसित करने के लिए AI -संचालित सिस्टम का उपयोग किया जा रहा है।

रिटेल:AI का उपयोग खरीदारी के अनुभवों को निजीकृत करने, उत्पादों की अनुशंसा करने और इन्वेंट्री को अनुकूलित करने के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, AI -संचालित सिस्टम का उपयोग ग्राहकों के व्यवहार को ट्रैक करने और उन उत्पादों की सिफारिश करने के लिए किया जा रहा है जो रुचिकर हो सकते हैं, साथ ही इसका उपयोग वेस्ट को कम करने के लिए एवं इन्वेंट्री स्तर को अनुकूलित करने के लिए भी किया जा रहा है।

उत्पादन: AI का उपयोग कार्यों को स्वचालित करने, दक्षता में सुधार और लागत कम करने के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, कारखानों में उत्पादों को इकट्ठा करने के लिए AI -संचालित रोबोट का उपयोग किया जा रहा है, और उत्पादन कार्यक्रम को अनुकूलित करने के लिए AI -संचालित सिस्टम का उपयोग किया जा रहा है।

ट्रांसपोर्ट: AI का उपयोग स्वचालित कारों को विकसित करने, यातायात प्रवाह को अनुकूलित करने और सुरक्षा में सुधार करने के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, AI -संचालित प्रणालियों का उपयोग सेल्फ-ड्राइविंग कारों को विकसित करने के लिए किया जा रहा है जो सड़कों पर सुरक्षित और कुशलता से नेविगेट कर सकती हैं, और भीड़भाड़ को कम करने और वायु गुणवत्ता में सुधार करने के लिए यातायात प्रवाह को अनुकूलित कर सकती हैं।

एजुकेशन: यहाँ AI का उपयोग सीखने को निजीकृत करने, फीडबैक प्रदान करने और छात्र प्रगति का आकलन करने के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक छात्र के लिए वैयक्तिकृत शिक्षण योजनाएँ बनाने और उनकी व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप छात्र के काम पर फीडबैक प्रदान करने के लिए AI -संचालित प्रणालियों का उपयोग किया जा रहा है।

ये कुछ उदाहरण मात्र हैं जिनका उपयोग आज AI और Data Science में किया जा रहा है। AI और Data Science का दायरा विशाल है और तेजी से बढ़ रहा है, जिसका मतलब है कि इन क्षेत्रों में प्रोफेशनल्स के लिए कई अवसर हैं। मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट की एक रिपोर्ट के अनुसार, 2025 तक 1.5 मिलियन AI और Data Science प्रोफेशनल्स की कमी होगी। इसका मतलब है कि इन क्षेत्रों में कुशल श्रमिकों की उच्च मांग है, और AI और Data Science प्रोफेशनल्स के लिए वेतन भी बढ़ रहे हैं.

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AI और Data Science प्रोफेशनल्स की डिमांड और स्किल्स

यह कुछ सबसे अधिक डिमांड वाली AI और Data Science नौकरियों के उदाहरण हैं:

  • डेटा वैज्ञानिक
  • मशीन लर्निंग इंजीनियर
  • डाटा इंजीनियर
  • आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर
  • डेटा विश्लेषक
  • बिजनेस इंटेलिजेंस विश्लेषक
  • सॉफ्टवेयर इंजीनियर
  • अनुसंधान वैज्ञानिक
  • उत्पाद प्रबंधक
  • तकनीकी लेखक

इन नौकरियों के लिए आवश्यक स्किल्स और योग्यताएं विशिष्ट भूमिका के आधार पर अलग-अलग होती हैं, लेकिन आम तौर पर इसमें शामिल हैं:

  • मजबूत प्रोग्रामिंग स्किल्स
  • मशीन लर्निंग और सांख्यिकी का ज्ञान
  • गंभीर रूप से सोचने और समस्याओं को हल करने की क्षमता
  • प्रभावी ढंग से संवाद करने की क्षमता
  • स्वतंत्र रूप से और एक टीम के हिस्से के रूप में काम करने की क्षमता

AI और Data Science में ऑनलाइन कोर्सेस

Introduction to Artificial Intelligence: यह पाठ्यक्रम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक सिंहावलोकन प्रदान करता है, जिसमें इसका इतिहास, विभिन्न दृष्टिकोण और अनुप्रयोग शामिल हैं।

Machine Learning: यह पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग की मूल बातें शामिल करता है, जिसमें supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning शामिल है।

Deep Learning: यह पाठ्यक्रम गहन शिक्षण की मूल बातें शामिल करता है, जिसमें neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks आदि शामिल हैं।

Data Science : यह पाठ्यक्रम Data Science की मूल बातें शामिल करता है, जिसमें data wrangling, data mining, and machine learning शामिल है।

Natural Language Processing: यह पाठ्यक्रम पाठ वर्गीकरण, पाठ सारांश और मशीनी अनुवाद सहित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की मूल बातें शामिल करता है।

Computer Vision: यह पाठ्यक्रम कंप्यूटर विज़न की मूल बातें शामिल करता है, जिसमें छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और चेहरे की पहचान आदि शामिल है।

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AI और Data Science में UG और PG कोर्सेस

 

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी): आईआईटी भारत के कुछ शीर्ष इंजीनियरिंग संस्थानों में शामिल है। यहाँ AI और Data Science में बी.टेक जैसे UG और PG कोर्स शामिल हैं। AI और Data Science में विशेषज्ञता के साथ कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग, एवं एम.टेक. AI और Data Science में विशेषज्ञता के साथ कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में कोर्स किये जा सकते हैं।

भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी): आईआईएससी भारत का एक प्रमुख शोध संस्थान है। यह AI और Data Science में बी.टेक जैसे UG और PG कोर्स प्रदान करता है। AI और Data Science में विशेषज्ञता के साथ कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग, एवं एम.एस. AI और Data Science में विशेषज्ञता के साथ कंप्यूटर साइंस जैसे विकल्प आपको यहाँ मिलते हैं।

भारतीय सूचना प्रौद्योगिकी संस्थान (IIITs): IIIT भारत के अग्रणी इंजीनियरिंग कॉलेजों का एक समूह है। यहाँ आप AI और Data Science में बी.टेक जैसे UG और PG कोर्स कर सकते हैं। साथ ही AI और Data Science में विशेषज्ञता के साथ कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग, और AI और Data Science में एम.टेक. भी कर सकते हैं।

राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईटी): एनआईटी भारत सरकार द्वारा संचालित इंजीनियरिंग कॉलेजों का एक समूह है। यहाँ भी AI और Data Science में बी.टेक जैसे UG और PG कोर्स आपको मिल जायेंगे।

श्री माता वैष्णो देवी विश्वविद्यालय (एसएमवीडीयू): SMVDU भारत में एक निजी विश्वविद्यालय है। यह AI और Data Science में बी.टेक जैसे UG और PG कोर्स प्रदान करता है।

ये ऐसे संस्थानों के कुछ उदाहरण मात्र हैं जो AI और Data Science में UG और PG कोर्स प्रदान करते हैं। ध्यान रहे ऊपर दिए गए कोर्सेस हर कॉलेज में अलग-अलग हो सकते हैं इसलिए आप सभी संस्थानों के लिंक पर जाकर अपनी ज़रूरत अनुसार कोर्स का चयन करें।

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AI और Data Science फील्ड में नौकरियां एवं सैलरी 

 

डेटा वैज्ञानिक: डेटा वैज्ञानिक इनसाइट्स निकालने के लिए डेटा एकत्र करने, साफ़ करने और विश्लेषण करने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। उनके पास आमतौर पर गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान का बैकग्राउंड होना चाहिये। भारत में एक डेटा वैज्ञानिक का औसत वेतन ₹6 लाख प्रति वर्ष हो सकता है।

मशीन लर्निंग इंजीनियर: मशीन लर्निंग इंजीनियर मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित करने और डेप्लॉय करने के लिए जिम्मेदार हैं। उनके पास आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान और मशीन लर्निंग का बैकग्राउंड  होना चाहिए। भारत में मशीन लर्निंग इंजीनियर का औसत वेतन ₹10 लाख प्रति वर्ष हो सकता है।

डेटा इंजीनियर: डेटा इंजीनियर डेटा पाइपलाइनों के निर्माण और रखरखाव के लिए जिम्मेदार हैं। उनके पास आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग का बैकग्राउंड होना चाहिए। भारत में एक डेटा इंजीनियर का औसत वेतन ₹7.5 लाख प्रति वर्ष हो सकता है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर: ये AI सिस्टम को विकसित करने और डेप्लॉय करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। उनके पास आमतौर पर कंप्यूटर साइंस और AI का बैकग्राउंड होना चाहिए। भारत में एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर का औसत वेतन ₹10 लाख प्रति वर्ष हो सकता है। 

AI रिसर्च साइंटिस्ट: AI रिसर्च साइंटिस्ट AI में रिसर्च करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। उनके पास आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित क्षेत्र में पीएचडी होना चाहिए। भारत में एक AI रिसर्च साइंटिस्ट का औसत वेतन ₹12 लाख प्रति वर्ष हो सकता है।

ये भारत में उपलब्ध कई नौकरियों के कुछ उदाहरण मात्र हैं। विशिष्ट नौकरी के अवसर और वेतन कंपनी, स्थान और अनुभव के स्तर के आधार पर अलग-अलग हो सकते हैं।

यदि आप AI और Data Science की फील्ड में अपना करियर बनाने में रुचि रखते हैं, तो तैयारी के लिए आप कुछ चीजें कर सकते हैं जैसे। सबसे पहले सुनिश्चित करें कि आपके पास गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान में एक मजबूत आधार हो। आपको नवीनतम मशीन लर्निंग और गहन शिक्षण तकनीकों से भी परिचित होना चाहिए। इसके अलावा, अपनी समस्या-समाधान और आलोचनात्मक सोच स्किल्स विकसित करना भी महत्वपूर्ण होगा।

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AI और Data Science से जुड़े कुछ संभावित जोखिम

नौकरी विस्थापन: जैसे-जैसे AI और Data Science अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, वे कुछ नौकरियों को विस्थापित कर सकते हैं, विशेष रूप से दोहराए जाने वाले और मैन्युअल कार्यों में।

पूर्वाग्रह: AI सिस्टम पक्षपाती हो सकते हैं, यदि उन्हें पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है तो। इससे लोगों के कुछ समूहों के खिलाफ भेदभाव हो सकता है।

गोपनीयता: AI सिस्टम लोगों के बारे में बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र और विश्लेषण कर सकता है। इससे गोपनीयता और सुरक्षा को लेकर चिंताएं पैदा हो सकती हैं।

सुरक्षा: AI सिस्टम का उपयोग स्वायत्त हथियार सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है जो मानव सुरक्षा के लिए खतरा पैदा कर सकता है।

हमारे लिए इन जोखिमों से अवगत होना और उन्हें कम करने के लिए कदम उठाना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि AI सिस्टम को उस डेटा पर प्रशिक्षित किया जाये जो जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है, और उन्हें निष्पक्ष और निष्पक्ष बनाया जाए। हमें लोगों के डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत गोपनीयता और सुरक्षा उपाय करने की भी आवश्यकता होगी।


इस आर्टिकल का निष्कर्ष 

कुल मिलाकर, AI और Data Science का भविष्य आशाजनक है, आज देश के युवाओं के सामने AI ने अनेकों करियर विकल्प उत्पन्न कर दिए हैं और अच्छी बात यह है की यह सिर्फ बड़े शहरों या अमीर घरों के बच्चों तक सिमित नहीं रह गया है। 

इस बात से इंकार नहीं किया जा सकता की इन तकनीकों में हमारे जीवन को कई मायनों में बेहतर बनाने की क्षमता है। और वैसे भी हर नयी तकनीक कुछ अच्छे और कुछ बुरे नतीजे दे सकती है यह हमारे ऊपर है की हम अपने बुद्धि और विवेक का इस्तेमाल करते हुए उसे कैसे समाज की बेहतरी के लिए इस्तेमाल करते हैं। 

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