डाटा साइंस
डेटा साइंस क्या है?
डेटा विज्ञान बड़ी मात्रा में जटिल डेटा या बड़े डेटा के आधार पर सार्थक जानकारी प्रदान करता है । डेटा विज्ञान, या डेटा-चालित विज्ञान, निर्णय लेने के उद्देश्यों के लिए डेटा की व्याख्या करने के लिए सांख्यिकी और गणना में काम के विभिन्न क्षेत्रों को जोड़ता है।
डाटा साइंस को समझना
डेटा सेल फोन, सोशल मीडिया, ई-कॉमर्स साइटों, हेल्थकेयर सर्वेक्षण और इंटरनेट खोजों सहित विभिन्न क्षेत्रों, चैनलों और प्लेटफार्मों से तैयार किया गया है। उपलब्ध डेटा की मात्रा में वृद्धि ने बड़े डेटा के आधार पर अध्ययन के एक नए क्षेत्र का द्वार खोल दिया- बड़े पैमाने पर डेटा सेट जो सभी क्षेत्रों में बेहतर परिचालन टूल के निर्माण में योगदान करते हैं ।
प्रौद्योगिकी और संग्रह तकनीकों में प्रगति के कारण डेटा की लगातार बढ़ती पहुंच संभव है। पैटर्न और व्यवहार खरीदने वाले व्यक्तियों की निगरानी की जा सकती है और एकत्रित जानकारी के आधार पर भविष्यवाणियां की जा सकती हैं।
हालाँकि, लगातार बढ़ता हुआ डेटा असंरचित है और प्रभावी निर्णय लेने के लिए इसे पार्स करने की आवश्यकता है। यह प्रक्रिया कंपनियों के लिए जटिल और समय लेने वाली है – इसलिए, डेटा विज्ञान का उद्भव।
डेटा विज्ञान, या डेटा-संचालित विज्ञान, निर्णय लेने के उद्देश्यों के लिए डेटा की व्याख्या करने के लिए बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
डेटा विज्ञान का एक संक्षिप्त इतिहास
डेटा विज्ञान शब्द पिछले 30 वर्षों के बेहतर हिस्से के लिए अस्तित्व में है और मूल रूप से 1960 में “कंप्यूटर विज्ञान” के विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया गया था। लगभग 15 साल बाद, इस शब्द का इस्तेमाल विभिन्न डेटा प्रोसेसिंग विधियों के सर्वेक्षण को परिभाषित करने के लिए किया गया था। अनुप्रयोग। 2001 में, डेटा विज्ञान को एक स्वतंत्र अनुशासन के रूप में पेश किया गया था। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने 2012 में डेटा वैज्ञानिक की भूमिका को “21 वीं सदी की सबसे कामुक नौकरी” के रूप में वर्णित करते हुए एक लेख प्रकाशित किया था।
चाबी छीन लेना
- प्रौद्योगिकी में प्रगति, इंटरनेट, सोशल मीडिया और प्रौद्योगिकी के उपयोग से सभी बड़े डेटा तक पहुंच बढ़ गई है।
- डेटा विज्ञान सार्थक जानकारी निकालने और भविष्य के पैटर्न और व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी तकनीकों का उपयोग करता है।
- डेटा विज्ञान का क्षेत्र प्रौद्योगिकी विकास के रूप में बढ़ रहा है और बड़े डेटा संग्रह और विश्लेषण तकनीक अधिक परिष्कृत हो जाते हैं।
डेटा साइंस कैसे लागू होता है
डेटा विज्ञान एक डेटा सेट को इकट्ठा करने के लिए कई विषयों से उपकरण शामिल करता है, प्रक्रिया करता है, और डेटा सेट से अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है, सेट से सार्थक डेटा निकालता है, और निर्णय लेने के उद्देश्यों के लिए इसकी व्याख्या करता है। डेटा विज्ञान क्षेत्र को बनाने वाले अनुशासनात्मक क्षेत्रों में खनन, सांख्यिकी, मशीन सीखने, विश्लेषण और प्रोग्रामिंग शामिल हैं।
डेटा माइनिंग, सेट से उपयोगी और प्रासंगिक डेटा निकालने के लिए उपयोग किए जाने वाले पैटर्न को प्रकट करने के लिए सेट किए गए जटिल डेटा पर एल्गोरिदम लागू होता है। सांख्यिकीय उपाय या भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी इस निकाले गए डेटा का उपयोग उन घटनाओं को गेज करने के लिए करते हैं जो भविष्य में होने वाले डेटा शो के आधार पर होने की संभावना है।
मशीन लर्निंग एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण है जो बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करता है जो एक मानव जीवन भर में संसाधित करने में असमर्थ होगा। मशीन लर्निंग ने निर्णय लेने वाले मॉडल को भविष्य के पूर्वानुमानित समय पर होने वाली घटना की संभावना से मेल करके भविष्यवाणिय विश्लेषण के तहत प्रस्तुत किया।
एनालिटिक्स का उपयोग करते हुए, डेटा विश्लेषक एल्गोरिदम का उपयोग करके मशीन लर्निंग चरण से संरचित डेटा एकत्र करता है और संसाधित करता है । विश्लेषक डेटा को एक सुसंगत भाषा में व्याख्या करता है, परिवर्तित करता है, और सारांशित करता है जिसे निर्णय लेने वाली टीम समझ सकती है। डेटा विज्ञान व्यावहारिक रूप से सभी संदर्भों पर लागू होता है और, जैसा कि डेटा वैज्ञानिक की भूमिका विकसित होती है, डेटा डेटा आर्किटेक्चर, डेटा इंजीनियरिंग और डेटा प्रशासन को शामिल करने के लिए फ़ील्ड का विस्तार होगा।
तेजी से तथ्य
आईबीएम के अनुसार, 2020 तक डेटा वैज्ञानिकों की मांग 28% बढ़ने की उम्मीद है।
डेटा साइंटिस्ट ने परिभाषित किया
एक डेटा वैज्ञानिक कंपनी के संचालन को बेहतर बनाने के लिए कई मामलों में, डेटा के बड़े संस्करणों को इकट्ठा, विश्लेषण और व्याख्या करता है। डेटा वैज्ञानिक पेशेवर सांख्यिकीय मॉडल विकसित करते हैं जो डेटा का विश्लेषण करते हैं और डेटा सेट में पैटर्न, प्रवृत्तियों और संबंधों का पता लगाते हैं। इस जानकारी का उपयोग उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करने या व्यापार और परिचालन जोखिमों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। डेटा वैज्ञानिक अक्सर कहानीकारों को निर्णय लेने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करने वाला एक कहानीकार होता है जो समझने योग्य और समस्या-समाधान पर लागू होता है।
डेटा साइंस टुडे
उपभोक्ताओं के लिए मूल्य लाने के लिए कंपनियां हर रोज़ गतिविधियों के लिए बड़ा डेटा और डेटा विज्ञान लागू कर रही हैं। बैंकिंग संस्थान अपनी धोखाधड़ी का पता लगाने की सफलताओं को बढ़ाने के लिए बड़े आंकड़ों पर पूंजी लगा रहे हैं। एसेट मैनेजमेंट फर्म एक निश्चित समय में किसी सुरक्षा की कीमत के ऊपर या नीचे जाने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग कर रहे हैं।
नेटफ्लिक्स जैसी कंपनियां बड़ा डेटा निर्धारित करती हैं कि अपने उपयोगकर्ताओं को क्या उत्पाद वितरित किए जाएं। नेटफ्लिक्स अपने देखने के इतिहास के आधार पर उपयोगकर्ताओं के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें बनाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा विज्ञान तीव्र गति से विकसित हो रहा है, और इसके अनुप्रयोग भविष्य में जीवन बदलते रहेंगे।