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प्रतिभा, अनुभव दोनों की आवश्यकता डेटा विज्ञान को विकसित करने के लिए कठिन विशेषज्ञता बनाती है: सिद्धार्थ दास, यूनिव.एआई

डेटा साइंस, डेटा साइंस जॉब्स एंड करियर, एआई, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसएक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सरलता और अनुभव दोनों की आवश्यकता होती है

इंडिया स्किल्स रिपोर्ट 2021 के अनुसार, COVID-19 के दौरान सबसे ज्यादा स्किल गैप डेटा साइंस, AI और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) के क्षेत्रों में था। कुछ खातों के अनुसार, २०२५ तक ७५०,००० डेटा वैज्ञानिकों की कमी हो जाएगी, जिसकी तुलना में दुनिया को २०२५ तक आवश्यकता होगी। प्रशिक्षित संसाधनों की बढ़ती संख्या को समायोजित करने के लिए पारंपरिक सीखने के तरीके बड़े पैमाने पर नहीं हो पाएंगे। समस्या का एक हिस्सा शिक्षण संसाधनों की कमी है। दूसरी ओर, एक प्रभावी डेटा वैज्ञानिक बनने की कठिनाई – असंख्य पाठ्यक्रमों के बावजूद, जो उम्मीदवारों को सफल डेटा वैज्ञानिकों में बदलने का दावा करते हैं, प्रशिक्षक की कमी और उद्योग के लिए तैयार डेटा विज्ञान पेशेवरों को मंथन करने में असमर्थता में योगदान दे रहे हैं। बड़ी संख्या में इच्छुक शिक्षार्थियों के लिए इसे उपलब्ध कराने के लिए डेटा विज्ञान और एआई में गंभीर शिक्षा में तेजी लाने की आवश्यकता है। एक बिखरे हुए वातावरण में, प्रतिभा को स्थापित करने और नियोक्ताओं और प्रतिभा को एक दूसरे को खोजने में सक्षम बनाने की अतिरिक्त चुनौती है। फाइनेंशियल एक्सप्रेस ऑनलाइन से खास बातचीत में, सिद्धार्थ दास, संस्थापक और सीईओ, Univ.AI भारत में डेटा साइंस की स्थिति और इससे जुड़े करियर के दायरे के बारे में बात की। अंश:

डेटा साइंस इकोसिस्टम में वर्तमान में मौजूद टैलेंट गैप के बारे में कुछ बताएं?

डेटा साइंस एक बहुत ही दिलचस्प क्षेत्र है। एक ओर, सीखने में बाधाएं कम हैं। आरंभ करने के लिए आपको केवल हाई-स्कूल गणित और कुछ अजगर की आवश्यकता है। यह क्षेत्र विविधता का भी स्वागत कर रहा है। विभिन्न क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए डेटा विज्ञान को लागू करने के लिए ऐसे लोगों की आवश्यकता होती है जो डेटा विज्ञान के साथ-साथ अपने स्वयं के डोमेन दोनों में कुशल हों। आम धारणा के विपरीत, हालांकि, एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सरलता और अनुभव दोनों की आवश्यकता होती है। ये ऐसे कौशल हैं जिन्हें हासिल करने में समय लगता है। प्रतिभा और अनुभव दोनों की आवश्यकता डेटा विज्ञान को विकसित करने के लिए एक कठिन विशेषज्ञता बनाती है। निहितार्थ से, शिक्षक स्वयं दुर्लभ हैं, और इसलिए प्रशिक्षित संसाधन हैं। मुझे लगता है कि भारत में वास्तव में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा वैज्ञानिकों की संख्या लगभग सौ है। इससे नियोक्ताओं के लिए काम पर रखने की योजना बनाना भी मुश्किल हो जाता है। नियोक्ताओं को किराए पर लेने और फिर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।

डेटा साइंस और एआई पर एक सफल सामुदायिक संसाधन बनाने का रोडमैप क्या है?

हमारा लक्ष्य एक बहुत ही उच्च गुणवत्ता वाला सामुदायिक अनुभव बनाना है जो आपको खुद को मापने के लिए सीखने और नौकरियों और इंटर्नशिप की तलाश करने देता है। हम इसे “सीखें। हैक। कमाएं” कहते हैं।

1. जानें – हम अपने लाइव पाठ्यक्रमों के सामुदायिक संस्करणों को “कोहोर्ट-आधारित” फ़्लिप प्रारूप में जारी कर रहे हैं – यानी रिकॉर्ड किए गए व्याख्यान, और लाइव लैब और अभ्यास। नवंबर 2021 की शुरुआत से, सामुदायिक शिक्षार्थी छोटे, दो-सप्ताह के पाठ्यक्रमों और एक दिवसीय कार्यशालाओं की एक श्रृंखला लेने में सक्षम होंगे जो उन्हें शून्य-से-कुशल से डेटा विज्ञान के मूल तत्वों तक ले जाएंगे। प्रत्येक दो सप्ताह की अवधि के लिए, शिक्षार्थियों को एक साथ सीखने के लिए समूहों में आवंटित किया जाएगा। कोर्स कम्युनिटी-ग्रेडेड या ऑटो-ग्रेडेड होंगे।

2. हैक – हैकथॉन हर 6 सप्ताह में शिक्षार्थियों को उनके कौशल का परीक्षण करने और संभावित नियोक्ताओं द्वारा विचार के लिए अपने स्कोर प्रकाशित करने देगा। यह एक शॉट की बात नहीं है। हम भागीदारी और प्रगति को देखते हैं। अगर आप ये हैक्स करते रहें, तो हम एक शिक्षार्थी के सबसे हाल के प्रदर्शन को देखते हैं। यह हमें समय के साथ प्रगति का आकलन करने की सुविधा भी देता है। हैकाथॉन विजेताओं के लिए नकद पुरस्कार प्रदान करता है, शीर्ष रैंकर को जेफ्री हिंटन फेलो (जीएचएफ) का नाम दिया गया है। इसी से पूरी पहल का नाम मिलता है।

3. कमाएँ – हम नौकरी चाहने वालों के लिए अपने डेटा विज्ञान कार्यक्रमों को उजागर करने, करियर मेलों में भाग लेने और इस समुदाय से इंटर्न और पूर्णकालिक किराए पर लेने के लिए प्रमुख नियोक्ताओं का आयोजन कर रहे हैं। ये सभी कार्यक्रम निरंतर और चालू रहेंगे, ताकि सामुदायिक प्रतिभागी अपनी गति से पाइप के माध्यम से प्रगति कर सकें। उस ने कहा, दुनिया में कहीं भी इसके समानांतर नहीं है, और हम इसे वैश्विक सहारा बनाने का इरादा रखते हैं। हम शुरू में सब कुछ मुफ्त कर देंगे।

कुछ उभरते हुए डेटा विज्ञान और एआई रुझानों और अवसरों पर प्रकाश डालें जिनकी निकट भविष्य में देखने की उम्मीद की जा सकती है?

एक तो किसी भी क्षेत्र को बख्शा नहीं जाएगा। हर डोमेन को धीरे-धीरे ऊपर उठाया जा रहा है। उदाहरण के लिए, एआई प्रक्रिया संयंत्रों में नियंत्रण प्रणालियों को पूरी तरह से बदल सकता है और करेगा। हम पहले से ही डायग्नोस्टिक्स से लेकर ड्रग डेवलपमेंट तक मेडिसिन में डेटा साइंस के असंख्य अनुप्रयोगों के बारे में जानते हैं। खरीदारी की सिफारिशों, और निजीकरण से लेकर तेल की खोज और ड्रोन ऑप्स तक, हम हर जगह एआई देखेंगे, कहीं न कहीं मानवीय क्षमता को बढ़ाएंगे और दूसरों में इसे बदल देंगे। एआई और डेटा साइंस में प्रशिक्षित लोगों को खाद्य श्रृंखला के शीर्ष पर बढ़ते अवसर मिलेंगे। दूसरी ओर, कुछ सफेदपोश नौकरियां, जैसे कि प्रवेश स्तर की प्रोग्रामिंग, एआई द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने का जोखिम हो सकता है।

कृपया जेफ्री हिंटन फैलोशिप (जीएचएफ) के आगामी लॉन्च और सफल रोजगार के लिए एक प्रतिभागी की यात्रा के बारे में कुछ विवरण साझा करें?

छुट्टियों के मौसम के ठीक बाद अक्टूबर 20, 2021 के आसपास एक लॉन्च की योजना है। हम नवंबर की शुरुआत में पाठ्यक्रमों का पहला सेट जारी करेंगे, सिस्टम के माध्यम से एक प्रतिभागी की यात्रा रैखिक नहीं होनी चाहिए। बेशक, अगर वे क्षेत्र में पूरी तरह से नए हैं, तो वे पहले कोर्स से शुरुआत कर सकते हैं। अन्यथा, पाठ्यक्रम की पेशकश पूरी तरह से मॉड्यूलर हो जाएगी और वे जो चाहें ले सकते हैं। समय के साथ हम निदान जोड़ेंगे ताकि लोगों को यह तय करने में मदद मिल सके कि उन्हें क्या सीखना है। हैकथॉन खुले हैं और लोग कभी भी भाग ले सकते हैं और स्वयं का आकलन कर सकते हैं, और स्कोर के आधार पर रोजगार के अवसरों के लिए आवेदन कर सकते हैं। यदि वे शुरुआत में अर्हता प्राप्त नहीं करते हैं, तो हम उम्मीद करते हैं कि जैसे-जैसे वे आगे बढ़ेंगे और अपने प्रदर्शन में सुधार करेंगे, वे अंततः इंटर्नशिप और रोजगार के अवसरों के लिए अर्हता प्राप्त करेंगे।

GHF के लिए नामांकन के लिए कौन पात्र है और क्या लाभ की उम्मीद की जा सकती है?

कोई भी नामांकन कर सकता है। मुख्य लाभ इस तरह से प्रशिक्षित करने और रोजगार तलाशने का एक स्व-गतिशील अवसर है जो पूरी तरह से पारदर्शी है। जीएचएफ डेटा विज्ञान सीखने वालों के बीच 3 प्रमुख प्रश्नों को संबोधित करता है – नौकरियां कहां हैं?, मैं उन्हें कैसे प्राप्त कर सकता हूं? और मैं उनके लिए कैसे तैयारी करूं? सीखने के अनुभव कई प्रमुख विशेषताओं को ले जाते हैं। लाइव प्रश्नोत्तर, प्रयोगशालाएं और कार्यालय समय हर सप्ताह – उनमें से कई हार्वर्ड और यूसीएलए संकाय के साथ; वीडियो व्याख्यानों की कोहोर्ट आधारित समीक्षा, और Univ.AI के प्रमुख कार्यक्रमों से प्राप्त शोध कार्य। इसके अलावा शुरुआती लोगों के लिए ऑनबोर्डिंग वर्कशॉप और अनुभवी लोगों के लिए एडवांस वर्कशॉप भी होंगे। अपने डेटा विज्ञान और एआई यात्रा के विभिन्न चरणों में हर कोई जीएचएफ में कुछ मूल्य की उम्मीद कर सकता है। जिनमें से कम से कम एक स्व-चयनित सामूहिक नहीं है, जो अन्य सामूहिकों के विपरीत, अत्यधिक व्यस्त है और अपने पेशेवर लक्ष्यों की सक्रिय खोज में है।

आप एक साथ Univ.ai में एक परामर्श शाखा का निर्माण कर रहे हैं। इसके पीछे की विचार प्रक्रिया क्या है और आप किन क्षेत्रों को प्रभावित करने की कल्पना करते हैं?

हमारे पास एक संसाधन आधार है जो समृद्ध रूप से कुशल और उच्च मात्रा में है, हम देखते हैं कि एआई क्रांति में भाग लेने के लिए न केवल शिक्षकों के रूप में बल्कि एआई पेशेवरों के रूप में भी एक अद्वितीय और अद्वितीय अवसर के रूप में। ऐसा करने के लिए परामर्श एक दिलचस्प प्रारूप है क्योंकि यह विविध प्रकार के संसाधनों को बहुत विविध और दिलचस्प परियोजनाओं पर काम करने की अनुमति देता है। जैसा कि यह पता चला है, उद्योग भी इसकी सराहना करेगा, क्योंकि आज के शीर्ष डेटा विज्ञान संसाधनों को तकनीकी दिग्गजों द्वारा किराए पर लिया जाता है। हमारी संरचना अन्य सभी के लिए उच्च स्तरीय संसाधन उपलब्ध कराएगी।

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