भारत में AI जॉब्स के लिए 15 सबसे जरूरी स्किल्स: 15 most wanted skills for AI jobs in India

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) तेजी से विकसित होता हुआ क्षेत्र है, और भारत में यह तेजी से रफ्तार पकड़ रहा है। इस तेजी से बढ़ते क्षेत्र में कई तरह के करियर के अवसर पैदा हो रहे हैं। यदि आप AI डोमेन में काम करना चाहते हैं, तो आपके पास कुछ महत्वपूर्ण कौशल होने चाहिए।

Table of Contents

भारत में AI जॉब्स के लिए 15 सबसे जरूरी स्किल्स: 15 most wanted skills for AI jobs in India

यहां भारत में AI नौकरियों के लिए 15 सबसे वांछित कौशल दिए गए हैं:

1. मशीन लर्निंग (Machine Learning) (42%) Click Here

मशीन लर्निंग AI का एक सबसेट है जो कंप्यूटरों को डेटा से सीखने और स्वचालित रूप से सुधारने में सक्षम बनाता है। यह AI उद्योग की रीढ़ है, इसलिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन की समझ आवश्यक है।

2. पायथन (Python) (40%) Click Here

पायथन एक बहुमुखी प्रोग्रामिंग भाषा है जो AI अनुप्रयोगों के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। इसकी सरल वाक्य रचना और व्यापक लाइब्रेरी इसे AI विकास के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बनाती है।

3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) (36%) Click Here

यह व्यापक कौशल सेट AI के मूल सिद्धांतों, अवधारणाओं और अनुप्रयोगों को समझने को शामिल करता है। इसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आदि जैसे उप-क्षेत्रों की बुनियादी समझ शामिल है।

4. संचार कौशल (Communication Skills) (23%) Click Here

मजबूत संचार कौशल किसी भी क्षेत्र में सफल होने के लिए महत्वपूर्ण हैं, और AI कोई अपवाद नहीं है। आपको तकनीकी अवधारणाओं को स्पष्ट रूप से संप्रेषित करने और गैर-तकनीकी हितधारकों के साथ सहयोग करने में सक्षम होना चाहिए।

5. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing) (20%) Click Here

कंप्यूटरों को मानवीय भाषा को समझने और जवाब देने में सक्षम बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आवश्यक है। यह चैटबॉट, मशीन ट्रांसलेशन और टेक्स्ट एनालिसिस जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

6. टेंसरफ्लो (TensorFlow) (19%) Click Here

टेंसरफ्लो एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो Google द्वारा विकसित की गई है। यह बड़े पैमाने पर, जटिल मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए लोकप्रिय है।

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7. डेटा साइंस (Data Science) (17%) Click Here

AI मॉडल डेटा पर चलते हैं, इसलिए डेटा विज्ञान का एक मजबूत आधार आवश्यक है। इसमें डेटा सफाई, डेटा विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइजेशन जैसे कौशल शामिल हैं।

8. AWS (अमेज़ॅन वेब सर्विसेज) (14%) Click Here

AWS क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का एक व्यापक सुइट प्रदान करता है जिसका उपयोग बड़े डेटासेट और जटिल AI मॉडल को संभालने के लिए किया जा सकता है। अन्य क्लाउड प्लेटफॉर्म जैसे Microsoft Azure को भी माना जा सकता है।

9. गहन शिक्षण (Deep Learning) (14%) Click Here

गहन शिक्षा कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके जटिल पैटर्न सीखने के लिए मशीन लर्निंग का एक उप-क्षेत्र है। यह छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और भाषण मान्यता जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

10. जावा (Java) (11%) Click Here

जावा एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज अनुप्रयोगों के विकास के लिए किया जाता है। कुछ AI अनुप्रयोगों में जावा का भी उपयोग

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11. एज़ूर (Azure):

एज़ूर माइक्रोसॉफ्ट की क्लाउड कंप्यूटिंग सेवा है। AWS की तरह, इसका उपयोग AI अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।

12. इमेज प्रोसेसिंग (Image Processing): Click Here

इमेज प्रोसेसिंग कौशल कंप्यूटर को छवियों से डेटा निकालने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। यह चेहरे की पहचान, स्वायत्त वाहनों और चिकित्सा निदान अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है।

13. SQL: Click Here

SQL एक स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज है जिसका उपयोग डेटाबेस से डेटा को क्वेरी करने के लिए किया जाता है। AI अनुप्रयोगों को अक्सर बड़े डेटासेट तक पहुंचने की आवश्यकता होती है, इसलिए SQL कौशल आवश्यक है।

14. पाइटॉर्च (PyTorch): Click Here

एक और ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जो अनुसंधान और प्रोटोटाइपिंग के लिए लोकप्रिय है।

15. Agile: Click Here

परियोजना प्रबंधन पद्धति जो तेजी से विकास और परिवर्तन को अपनाती है। AI परियोजनाएं अक्सर प्रारंभिक चरणों में अनिश्चितता से ग्रस्त होती हैं, इसलिए Agile पद्धतियाँ उपयुक्त होती हैं।

इन कौशलों में महारत हासिल करने के लिए आप क्या कर सकते हैं?