एक डेटा वैज्ञानिक को केवल मॉडल सटीकता पर ही नहीं, बल्कि सामाजिक प्रभाव पर भी विचार करना चाहिए। | फोटो क्रेडिट: गेटी इमेजेज/आईस्टॉकफोटो
मैंडेटा साइंस के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में, प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग जैसे तकनीकी कौशल को अक्सर सफलता की नींव के रूप में महत्व दिया जाता है। हालाँकि, हालाँकि ये आवश्यक हैं, फिर भी ये अपने आप में पर्याप्त नहीं हैं। डेटा साइंस में एक सफल करियर के लिए मजबूत सॉफ्ट स्किल्स, बिजनेस कौशल, संचार क्षमताओं और नैतिक विचारों की भी आवश्यकता होती है।
प्रभावी संचार: एक डेटा वैज्ञानिक के लिए सबसे महत्वपूर्ण गैर-तकनीकी कौशल में से एक संचार है। डेटा वैज्ञानिकों को जटिल विश्लेषणात्मक निष्कर्षों को उन हितधारकों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में अनुवाद करना चाहिए जिनके पास तकनीकी पृष्ठभूमि नहीं हो सकती है। एक डेटा वैज्ञानिक को डेटा को समझने योग्य बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन और कहानी कहने की तकनीकों का उपयोग करके परिणामों को सरल शब्दों में समझाना चाहिए। उन्हें अपनी टीमों, बिजनेस लीडर्स, इंजीनियरों और विपणक के साथ सहयोग करना और काम करना चाहिए, जिसके लिए बिना किसी शब्दजाल के तकनीकी विवरण बताने की क्षमता की आवश्यकता होती है। फिर भी एक और उपयोगी कौशल रिपोर्ट लिखने और चीजों को स्पष्ट रूप से दस्तावेज़ित करने में सक्षम होना है। इससे यह सुनिश्चित होगा कि विश्लेषण भविष्य की परियोजनाओं के लिए प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और उपयोगी हैं।
व्यावसायिक कौशल: जब तक कोई डेटा वैज्ञानिक उद्योग, कंपनी के उद्देश्यों और प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPIs) को नहीं समझता है, तब तक केवल तकनीकी कौशल ही व्यावसायिक मूल्य नहीं बढ़ा सकता है। उन्हें यह पहचानना होगा कि कौन सी समस्याएं हल करने लायक हैं और डेटा कैसे समाधान प्रदान कर सकता है; आकलन करें कि क्या मशीन लर्निंग मॉडल या डेटा विश्लेषण कम्प्यूटेशनल और वित्तीय लागत के लायक है; और डेटा समस्याओं को प्रभावी ढंग से तैयार करने के लिए स्वास्थ्य देखभाल, वित्त या ई-कॉमर्स जैसे क्षेत्रों में डोमेन ज्ञान होना चाहिए। एक डेटा वैज्ञानिक जिसके पास व्यावसायिक जागरूकता का अभाव है, वह तकनीकी रूप से प्रभावशाली मॉडल बना सकता है जो कंपनी के रणनीतिक लक्ष्यों के साथ संरेखित नहीं होता है।
महत्वपूर्ण सोच: डेटा विज्ञान केवल एल्गोरिदम लागू करने के बारे में नहीं है। इसके लिए तार्किक तर्क, रचनात्मकता और अनुकूलन क्षमता की भी आवश्यकता होती है। हर समस्या के लिए गहन शिक्षा की आवश्यकता नहीं होती। कभी-कभी एक साधारण प्रतिगमन या अनुमान बेहतर काम करता है। इसलिए इष्टतम दृष्टिकोण चुनने की क्षमता महत्वपूर्ण है। इसके बाद, जब कोई मॉडल खराब प्रदर्शन करता है, तो डेटा वैज्ञानिक को इसका कारण जानने में सक्षम होना चाहिए। क्या यह डेटा गुणवत्ता, सुविधा चयन या पूर्वाग्रह था? एक अन्य प्रमुख आवश्यकता अस्पष्टता को संभालने की क्षमता है। वास्तविक दुनिया का डेटा गड़बड़ है और धारणाओं पर लगातार सवाल उठाए जाने चाहिए। आलोचनात्मक सोच यह सुनिश्चित करती है कि डेटा वैज्ञानिक उपकरणों पर आंख मूंदकर भरोसा न करें बल्कि उन्हें सोच-समझकर लागू करें।
टीम वर्क: डेटा विज्ञान परियोजनाएं शायद ही कभी एकल प्रयास होती हैं। पेशेवरों को इंजीनियरों, उत्पाद प्रबंधकों, डिजाइनरों, व्यावसायिक अधिकारियों और अन्य लोगों के साथ काम करना चाहिए। सहयोग के लिए सहानुभूति, संघर्ष समाधान और अनुकूलन क्षमता की आवश्यकता होती है… ऐसे कौशल जो कोडिंग से परे हों।
नैतिक विचार: चूंकि डेटा साइंस स्वास्थ्य सेवा, वित्त और कानून प्रवर्तन जैसे उद्योगों को प्रभावित करता है, इसलिए नैतिक निहितार्थ महत्वपूर्ण हो जाते हैं। पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल भेदभाव को कायम रख सकते हैं। संवेदनशील डेटा को संभालने के लिए नियमों और जीडीपीआर का अनुपालन और गोपनीयता संबंधी चिंताओं के प्रति जागरूक होना आवश्यक है। पारदर्शी होना महत्वपूर्ण है, क्योंकि हितधारकों को यह समझना चाहिए कि मॉडल कैसे निर्णय लेते हैं।
एक डेटा वैज्ञानिक को केवल मॉडल सटीकता पर ही नहीं, बल्कि सामाजिक प्रभाव पर भी विचार करना चाहिए। सर्वोत्तम डेटा वैज्ञानिक सार्थक, जिम्मेदार और प्रभावशाली निर्णय लेने के लिए इन व्यापक कौशलों के साथ तकनीकी विशेषज्ञता को जोड़ते हैं। डेटा विज्ञान केवल मॉडल बनाने के बारे में नहीं है; यह वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के बारे में है। इसे प्रभावी ढंग से करने के लिए, व्यक्ति को केवल एक तकनीशियन ही नहीं, बल्कि एक रणनीतिकार, संचारक और नैतिक विचारक होना चाहिए।
लेखक एसपी जैन स्कूल ऑफ ग्लोबल मैनेजमेंट में बैचलर ऑफ डेटा साइंस प्रोग्राम के निदेशक हैं।
प्रकाशित – 30 नवंबर, 2025 08:00 पूर्वाह्न IST