डेटा इंजीनियर बोले बदलते परिवेश में डेटा साइंस की अह्म भूमिका, तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र

-अमेरिका की फोर्ड मोटर्स कंपनी में डेटा इंजीनियर के पद तैनात भुवनेश साझा किए अपने अनुभव, बोले बदलते परिवेश में डेटा साइंस की होगी अह्म भूमिका

भुवनेश सिंह एक डेटा साइंस उत्साही हैं, जिन्होंने अमेरिका से डेटा साइंस में एमएस और मशीन लर्निंग में पीएचडी की है। वर्तमान में वे फोर्ड मोटर कंपनी में काम कर रहे हैं, जहाँ वे डेटा का उपयोग करके वाहन प्रदर्शन को अनुकूलित करने और फ्लीट मैनेजमेंट डैशबोर्ड को बेहतर बनाने का कार्य करते हैं। उनका अनुभव ऑटोमोटिव, कृषि और एफएमसीजी क्षेत्रों में फैला हुआ है, और उन्होंने ब्लॉकचेन, खाद्य प्रौद्योगिकी और गलत जानकारी की पहचान में भी योगदान दिया है, जिससे विभिन्न उद्योगों में नवाचार और स्थिरता को बढ़ावा मिल रहा है।

डेटा साइंस के भविष्य की दिशा में कदम
आज हमारे साथ जुड़ने के लिए आपका धन्यवाद, भुवनेश। चलिए आपके वर्तमान कार्यों से शुरुआत करते हैं। क्या आप हमें अपनी वर्तमान भूमिका और जिम्मेदारियों के बारे में बता सकते हैं?
’’भुवनेश सिंह’’ आपका धन्यवाद मुझे अपने आप से मुखातिब कराने के लिए। वर्तमान में, मैं फोर्ड मोटर्स में एक डेटा इंजीनियर के रूप में प्रो-इंटेलीजेंस समूह में काम कर रहा हूं। मेरा मुख्य ध्यान वाहन टेलीमेट्रिक डेटा का उपयोग करके फ्लीट प्रबंधन और ड्राइवर की सुरक्षा में सुधार करने पर है। हम उन्नत एनालिटिक्स टूल और डैशबोर्ड विकसित करते हैं जो फ्लीट मैनेजर्स को डेटा-आधारित निर्णय लेने में मदद करते हैं। ये टूल न केवल वाहन के प्रदर्शन को अनुकूलित करते हैं, बल्कि हमारे फ्लीट संचालन के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने में भी योगदान देते हैं। यह एक चुनौतीपूर्ण है, लेकिन पुरस्कृत भूमिका है, खासकर जब आप देखते हैं कि डेटा वास्तविक दुनियां के परिणामों को कैसे प्रभावित कर सकता है।

यह बहुत दिलचस्प है। आपका डेटा साइंस में सफर कैसे शुरू हुआ? इस क्षेत्र में आपकी रुचि कैसे जागी?

’’भुवनेश सिंह’’ डेटा साइंस में मेरा सफर थोड़ा देर से शुरू हुआ। मैं हमेशा डेटा की क्षमता से मोहित था, जो पैटर्न को उजागर कर सकता है और ऐसी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है जो तुरंत स्पष्ट नहीं होती। फेक न्यूज डिटेक्शन पर एक रिसर्च प्रोजेक्ट पर काम करने से मेरी डेटा साइंस में दिलचस्पी बढ़ी। इस रुचि ने मुझे डेटा साइंस में मास्टर ऑफ साइंस करने के लिए प्रेरित किया, जहां मैंने मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और अन्य तकनीकों पर हाथ से काम किया। बाद में, मैंने मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विजन में पीएचडी पूरी की, जिसने मुझे इन तकनीकों को जटिल समस्याओं को हल करने में लागू करने की गहरी समझ दी। यह एक निरंतर सीखने की प्रक्रिया रही है, लेकिन मेरी जिज्ञासा और वास्तविक दुनियां की समस्याओं को हल करने की इच्छा मेरे करियर के दौरान प्रेरक शक्ति रही है।

आपने फेक न्यूज डिटेक्शन पर राज्य सरकार द्वारा वित्त पोषित एक प्रोजेक्ट पर काम किया है। क्या आप उस अनुभव के बारे में और उस काम के महत्व के बारे में बता सकते हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ बिल्कुल! यह प्रोजेक्ट भारत में राज्य सरकार की एक पहल का हिस्सा था, जिसका उद्देश्य सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर फेक न्यूज के प्रसार से निपटना था। मेरी भूमिका में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (छस्च्) और कंप्यूटर विजन तकनीकों को मिलाकर एक मल्टी-मोडल फ्रेमवर्क विकसित करना शामिल था, जो हेरफेर की गई छवियों और भ्रामक जानकारी का पता लगाता है। यह प्रोजेक्ट काफी नवाचारी था, और हमने अपनी पद्धति के लिए एक पेटेंट भी दायर किया, जिसमें एक कस्टम कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया गया था, जिसमें एक सेल्फ-अटेंशन मॉड्यूल था, जिससे अत्याधुनिक सटीकता हासिल हुई। यह काम महत्वपूर्ण है क्योंकि फेक न्यूज लाखों लोगों को गुमराह कर सकती है, जिससे सामाजिक अशांति और गलत जानकारी का तेजी से प्रसार हो सकता है।

आज के समय में सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर फेक न्यूज का क्या प्रभाव है?

’’भुवनेश सिंह’’ सोशल मीडिया पर फेक न्यूज का प्रभाव गहरा और व्यापक है। यह जनमत को प्रभावित कर सकता है, चुनावों को प्रभावित कर सकता है, हिंसा भड़का सकता है, और समाज में असंतोष फैला सकता है। सोशल मीडिया प्लेटफार्मों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को सगाई को प्राथमिकता देने के लिए डिजाइन किया गया है, जिसका अर्थ अक्सर यह होता है कि सनसनीखेज सामग्री – चाहे वह सच हो या नहीं – बढ़ जाती है। इससे फेक न्यूज के प्रसार को नियंत्रित करना बेहद चुनौतीपूर्ण हो जाता है। परिणाम न केवल गलत सूचना हैं, बल्कि उस जानकारी पर विश्वास का मूलभूत क्षरण है जो हम उपभोग करते हैं।

आपको क्यों लगता है कि सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म इस समस्या को कुशलता से हल नहीं कर पा रहे हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ इसके कुछ कारण हैं। सबसे पहले, हर सेकंड पोस्ट की जाने वाली सामग्री की विशाल मात्रा को रियल-टाइम में मॉनिटर करना मुश्किल होता है। दूसरा, सही और गलत जानकारी के बीच अंतर करना हमेशां सीधा नहीं होता, खासकर जब फेक न्यूज को विश्वसनीय दिखने के लिए डिजाइन किया गया हो। इसके अलावा, फ्री स्पीच और सामग्री मॉडरेशन के बीच संतुलन बनाने का मुद्दा भी है, जो एक विवादास्पद और जटिल विषय है। अंत में, इन प्लेटफॉर्म के आर्थिक मॉडल पर भी ध्यान देना चाहिए, जो सगाई पर आधारित होता है। गलत सूचना को ठीक करना हमेशा उतनी उपयोगकर्ता सगाई नहीं उत्पन्न करता जितना कि सनसनीखेज सामग्री का प्रसार करता है, जिससे हितों का टकराव हो सकता है।

आपका फेक न्यूज डिटेक्शन पर किया गया काम इस समस्या को हल करने में कैसे योगदान दे सकता है?

’’भुवनेश सिंह’’ मेरा मानना है कि मेरा काम इस समस्या को हल करने में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है, क्योंकि यह फेक न्यूज की पहचान और उसके प्रसार को कम करने के लिए अधिक प्रभावी उपकरण प्रदान करता है। हमने जो मल्टी-मोडल फ्रेमवर्क विकसित किया है, वह विशेष रूप से शक्तिशाली है क्योंकि यह पाठ और दृश्य विश्लेषण दोनों को जोड़ता है, जिससे नकली सामग्री को पहचानना कठिन हो जाता है। इसके अलावा, हम एक मोबाइल ऐप और एक ब्राउजर एक्सटेंशन विकसित कर रहे हैं, जिसमें इस पेटेंट किए गए एल्गोरिदम को शामिल किया जाएगा। ये उपकरण उपयोगकर्ताओं को ऑनलाइन मिलने वाली छवियों की प्रामाणिकता को तुरंत सत्यापित करने की अनुमति देंगे, जिससे वे जो सामग्री उपभोग करते हैं, उसके बारे में सूचित निर्णय ले सकें।

आप और किस तरह के शोध कार्य में शामिल हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ अपने मुख्य काम के अलावा, मैं अमेरिका की एक छोटी स्टार्टअप के रिसर्च विंग के साथ भी सहयोग कर रहा हूँ, जो रिटेल बिजनेस में काम करती है। मैं उनकी खाद्य प्रौद्योगिकी पहलों में समर्थन कर रहा हूँ, जिसमें मैंने सेब के रासायनिक गुणों के आधार पर उनके इष्टतम उपयोग को वर्गीकृत करने के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल डिजाइन और लागू किया है। इस पहल का उद्देश्य कृषि चुनौतियों का समाधान करना और सेब की बर्बादी को काफी हद तक कम करना है, जिससे अधिक स्थायी खेती के अभ्यासों में योगदान हो।

आपने ‘स्प्रिंगर और एल्विअर‘ जैसे प्रतिष्ठित जर्नल्स में शोध लेख प्रकाशित किए हैं और उनके लिए समीक्षा भी की है। क्या आप अपने शैक्षिक शोध में योगदान के बारे में और बता सकते हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ शोध हमेशां मेरे काम का एक मुख्य हिस्सा रहा है। जैसे शीर्ष स्तरीय जर्नल्स में कई लेख प्रकाशित किए हैं, जिनमें फेक न्यूज डिटेक्शन से लेकर विभिन्न उद्योगों में मशीन लर्निंग एप्लिकेशन तक के विषय शामिल हैं। मेरे शोध का उद्देश्य डेटा साइंस के क्षेत्र को आगे बढ़ाना और वास्तविक दुनिया की समस्याओं के व्यावहारिक समाधान प्रदान करना है। प्रकाशन के अलावा, मैं इन जर्नल्स के लिए शोध पत्रों की समीक्षा भी करता हूं। इससे मुझे अन्य शोधकर्ताओं को उनके काम में मार्गदर्शन और समर्थन देने का मौका मिलता है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि इस क्षेत्र में शोध की गुणवत्ता में सुधार होता रहे। यह मेरे लिए समुदाय को वापस देने का एक तरीका है और डेटा साइंस के नवीनतम विकासों से जुड़े रहने का अवसर है।

भविष्य में वैश्विक स्तर पर डेटा साइंस का क्या भविष्य देखते हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ डेटा साइंस का भविष्य वैश्विक स्तर पर बेहद आशाजनक है। हम देख रहे हैं कि डेटा साइंस हर उद्योग में प्रवेश कर रही है, चाहे वह स्वास्थ्य देखभाल हो, वित्त हो, या ऑटोमोटिव हो, और संभावनाएँ असीम हैं। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ रही है, विशेष रूप से ।प् और मशीन लर्निंग के साथ, डेटा साइंस निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में और भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। हम अधिक स्वचालन देखेंगे, जहां डेटा-आधारित मॉडल व्यवसायों को अधिक कुशलतापूर्वक संचालित करने और परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करने में मदद करेंगे। सामाजिक स्तर पर, डेटा साइंस जलवायु परिवर्तन, सार्वजनिक स्वास्थ्य, और आर्थिक असमानता जैसी वैश्विक चुनौतियों के समाधान में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती रहेगी।

भारत में डेटा साइंस का भविष्य कैसा देखते हैं? यह कैसे विकसित होगा?

’’भुवनेश सिंह’’ भारत के पास डेटा साइंस परिदृश्य में एक अनूठी स्थिति है। यहां प्रतिभा का विशाल भंडार, बढ़ता हुआ तकनीकी उद्योग, और डिजिटल ट्रांसफाॅर्मेशन

ट्रांसफाॅर्मेशन पर बढ़ती फोकस है, जिससे संभावनाएं अपार हैं। मुझे लगता है कि हम देखेंगे कि भारत हेल्थकेयर, एग्रीकल्चर और फाइनेंस जैसे क्षेत्रों में डेटा साइंस इनोवेशन का एक वैश्विक हब बनता जा रहा है। इसके साथ ही, डेटा एथिक्स और प्राइवेसी के महत्व को लेकर भी जागरूकता बढ़ रही है, जो देश में डेटा साइंस के अभ्यास को आकार देगी। सरकार की डिजिटल पहलों के प्रति प्रतिबद्धता विभिन्न उद्योगों में डेटा-संचालित प्रथाओं के तेजी से अपनाने में भी तेजी लाएगी।

आप अपनी क्षमताओं का उपयोग करके आने वाली पीढ़ी को कैसे योगदान दे सकते हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ मैं नई पीढ़ी के डेटा वैज्ञानिकों के साथ मेंटरिंग और ज्ञान साझा करने के बारे में बेहद जुनूनी हूँ। मेरा मानना है कि जो कुछ मैंने सीखा है, उसे साझा करके, मैं दूसरों को कुछ चुनौतियों से बचने और उनके सीखने की गति को तेज करने में मदद कर सकता हूँ। मैं शैक्षिक पहलों में योगदान करने में भी रुचि रखता हूँ जो डेटा साइंस को अधिक सुलभ बनाती हैं, विशेष रूप से भारत में। वहाँ इतनी अव्यक्त क्षमता है, और अगर हम अधिक लोगों को इस क्षेत्र में आवश्यक कौशल से लैस कर सकते हैं, तो हम नवाचार को प्रेरित कर सकते हैं और दुनिया की कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण समस्याओं का समाधान कर सकते हैं। इसके अलावा, मैं अपने शोध और विकास के माध्यम से भी योगदान देने की योजना बना रहा हूँ, विशेष रूप से गलत सूचना से निपटने और उद्योगों की स्थिरता में सुधार के क्षेत्रों में। एक व्यावहारिक स्तर पर, मैं एक मोबाइल ऐप और एक ब्राउजर एक्सटेंशन विकसित कर रहा हूँ जिसमें मेरी पेटेंट की गई एल्गोरिदम शामिल होगी, जो नकली छवियों का पता लगाने के लिए होगी। ये उपकरण लोगों को जटिल डिजिटल परिदृश्य में अधिक आत्मविश्वास के साथ नेविगेट करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।

अंत में, उन लोगों को आप क्या सलाह देंगे जो अपने करियर की शुरुआत डेटा साइंस में कर रहे हैं?

’’भुवनेश सिंह’’ मेरी सलाह होगी कि आप जिज्ञासु बने रहें और सीखना कभी बंद न करें। डेटा साइंस एक तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है, और जो आज सबसे उन्नत है, वह कल पुराना हो सकता है। बुनियादी बातों में मजबूत नींव बनाने पर ध्यान केंद्रित करें। आंकड़े, प्रोग्रामिंग, और डोमेन नॉलेज, क्योंकि ये वे कौशल हैं जो आपको नए उपकरणों और प्रौद्योगिकियों को अपनाने में मदद करेंगे जैसे-जैसे वे उभरेंगे। इसके अलावा, वास्तविक दुनिया की समस्याओं से निपटने से मत डरें, भले ही वे पहली बार में कठिन लगें। सीखने का सबसे अच्छा तरीका है करके सीखना, और जितना अधिक अनुभव आप हासिल करेंगे, उतने अधिक मूल्यवान बनेंगे। अंत में, अपने काम के प्रभाव को हमेशा ध्यान में रखें। डेटा साइंस एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह सबसे प्रभावी तब होता है जब इसे सकारात्मक परिवर्तन लाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है।
धन्यवाद, भुवनेश, हमारे साथ अपने विचार और अनुभव साझा करने के लिए। आपसे बात करके बहुत खुशी हुई।

’’भुवनेश सिंह’’ धन्यवाद, यह मेरा भी सौभाग्य था। मुझे अपनी यात्रा साझा करके खुशी हुई, और मुझे उम्मीद है कि यह दूसरों को डेटा साइंस की रोमांचक दुनिया का अन्वेषण करने के लिए प्रेरित करेगा।