डेटा साइंस क्या है?
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डेटा साइंस क्या है?
डेटा विज्ञान व्यवसाय के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा का अध्ययन है। यह एक बहु-विषयक दृष्टिकोण है जो बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए गणित, सांख्यिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के क्षेत्रों के सिद्धांतों और प्रथाओं को जोड़ता है। यह विश्लेषण डेटा वैज्ञानिकों को यह पूछने और उत्तर देने में मदद करता है कि क्या हुआ, क्यों हुआ, क्या होगा और परिणामों के साथ क्या किया जा सकता है
डेटा विज्ञान क्यों महत्वपूर्ण है?
डेटा विज्ञान महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा से अर्थ उत्पन्न करने के लिए उपकरण, विधियों और प्रौद्योगिकी को जोड़ता है। आधुनिक संगठनों में डेटा की भरमार है; ऐसे उपकरणों का प्रसार हो रहा है जो स्वचालित रूप से जानकारी एकत्र और संग्रहीत कर सकते हैं। ऑनलाइन सिस्टम और भुगतान पोर्टल ई-कॉमर्स, चिकित्सा, वित्त और मानव जीवन के हर दूसरे पहलू के क्षेत्र में अधिक डेटा एकत्र करते हैं। हमारे पास टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो और छवि डेटा बड़ी मात्रा में उपलब्ध है
डेटा विज्ञान का इतिहास?
हालाँकि डेटा साइंस शब्द नया नहीं है, लेकिन समय के साथ इसके अर्थ और अर्थ बदल गए हैं। यह शब्द पहली बार 60 के दशक में सांख्यिकी के वैकल्पिक नाम के रूप में सामने आया। 90 के दशक के उत्तरार्ध में, कंप्यूटर विज्ञान पेशेवरों ने इस शब्द को औपचारिक रूप दिया। डेटा विज्ञान के लिए एक प्रस्तावित परिभाषा में इसे तीन पहलुओं के साथ एक अलग क्षेत्र के रूप में देखा गया: डेटा डिज़ाइन, संग्रह और विश्लेषण। शिक्षा क्षेत्र के बाहर इस शब्द का प्रयोग होने में अभी भी एक दशक और लग गया
डेटा विज्ञान का भविष्य
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग नवाचारों ने डेटा प्रोसेसिंग को तेज़ और अधिक कुशल बना दिया है। उद्योग की मांग ने डेटा विज्ञान के क्षेत्र में पाठ्यक्रमों, डिग्री और नौकरी की स्थिति का एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाया है। आवश्यक क्रॉस-फ़ंक्शनल कौशल और विशेषज्ञता के कारण, डेटा विज्ञान आने वाले दशकों में मजबूत अनुमानित वृद्धि दर्शाता है
डेटा विज्ञान का उपयोग किस लिए किया जाता है?
डेटा विज्ञान का उपयोग चार मुख्य तरीकों से डेटा का अध्ययन करने के लिए किया जाता है:
- वर्णनात्मक विश्लेषण
वर्णनात्मक विश्लेषण डेटा वातावरण में क्या हुआ या क्या हो रहा है, इसकी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा की जांच करता है। इसकी विशेषता डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे पाई चार्ट, बार चार्ट, लाइन ग्राफ़, टेबल या जेनरेटेड नैरेटिव हैं। उदाहरण के लिए, एक उड़ान बुकिंग सेवा प्रत्येक दिन बुक किए गए टिकटों की संख्या जैसे डेटा को रिकॉर्ड कर सकती है। वर्णनात्मक विश्लेषण से इस सेवा के लिए बुकिंग में बढ़ोतरी, बुकिंग में गिरावट और उच्च प्रदर्शन वाले महीनों का पता चलेगा
- नैदानिक विश्लेषण
डायग्नोस्टिक विश्लेषण यह समझने के लिए गहनता से या विस्तृत डेटा परीक्षण है कि कुछ क्यों हुआ। इसकी विशेषता ड्रिल-डाउन, डेटा डिस्कवरी, डेटा माइनिंग और सहसंबंध जैसी तकनीकें हैं। इनमें से प्रत्येक तकनीक में अद्वितीय पैटर्न खोजने के लिए दिए गए डेटा सेट पर एकाधिक डेटा संचालन और परिवर्तन किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, बुकिंग स्पाइक को बेहतर ढंग से समझने के लिए उड़ान सेवा विशेष रूप से उच्च प्रदर्शन वाले महीने में ड्रिल-डाउन कर सकती है। इससे यह पता चल सकता है कि कई ग्राहक मासिक खेल आयोजन में भाग लेने के लिए किसी विशेष शहर में जाते हैं
- पूर्वानुमानित विश्लेषण
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य में घटित होने वाले डेटा पैटर्न के बारे में सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। इसकी विशेषता मशीन लर्निंग, पूर्वानुमान, पैटर्न मिलान और पूर्वानुमानित मॉडलिंग जैसी तकनीकें हैं। इनमें से प्रत्येक तकनीक में, कंप्यूटर को डेटा में इंजीनियर कारणता कनेक्शन को उलटने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, उड़ान सेवा टीम प्रत्येक वर्ष की शुरुआत में आने वाले वर्ष के लिए उड़ान बुकिंग पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग कर सकती है। कंप्यूटर प्रोग्राम या एल्गोरिदम पिछले डेटा को देख सकता है और मई में कुछ गंतव्यों के लिए बुकिंग स्पाइक्स की भविष्यवाणी कर सकता है। अपने ग्राहकों की भविष्य की यात्रा आवश्यकताओं का अनुमान लगाते हुए, कंपनी फरवरी से उन शहरों के लिए लक्षित विज्ञापन शुरू कर सकती है
- अनुदेशात्मक विश्लेषण
प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स पूर्वानुमानित डेटा को अगले स्तर पर ले जाता है। यह न केवल भविष्यवाणी करता है कि क्या होने की संभावना है बल्कि उस परिणाम के लिए इष्टतम प्रतिक्रिया भी सुझाता है। यह विभिन्न विकल्पों के संभावित निहितार्थों का विश्लेषण कर सकता है और सर्वोत्तम कार्रवाई की सिफारिश कर सकता है। यह ग्राफ़ विश्लेषण, सिमुलेशन, जटिल घटना प्रसंस्करण, तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग से अनुशंसा इंजन का उपयोग करता है
उड़ान बुकिंग उदाहरण पर वापस जाएं, आगामी बुकिंग स्पाइक के लाभ को अधिकतम करने के लिए अनुदेशात्मक विश्लेषण ऐतिहासिक विपणन अभियानों को देख सकता है। एक डेटा वैज्ञानिक विभिन्न विपणन चैनलों पर विपणन खर्च के विभिन्न स्तरों के लिए बुकिंग परिणामों का अनुमान लगा सकता है। ये डेटा पूर्वानुमान उड़ान बुकिंग कंपनी को उनके विपणन निर्णयों में अधिक आत्मविश्वास देंगे
व्यवसाय के लिए डेटा विज्ञान के क्या लाभ हैं?
डेटा विज्ञान कंपनियों के संचालन के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। कई व्यवसायों को, आकार की परवाह किए बिना, विकास को बढ़ावा देने और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए एक मजबूत डेटा विज्ञान रणनीति की आवश्यकता होती है। कुछ प्रमुख लाभों में शामिल हैं:
अज्ञात परिवर्तनकारी पैटर्न की खोज करें
Data science व्यवसायों को नए पैटर्न और रिश्तों को उजागर करने की अनुमति देता है जिनमें संगठन को बदलने की क्षमता होती है। यह लाभ मार्जिन पर अधिकतम प्रभाव के लिए संसाधन प्रबंधन में कम लागत वाले बदलावों को प्रकट कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी यह पता लगाने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करती है कि व्यावसायिक घंटों के बाद बहुत अधिक ग्राहक प्रश्न उत्पन्न हो रहे हैं। जांच से पता चला है कि अगर ग्राहकों को अगले कारोबारी दिन उत्तर के बजाय त्वरित प्रतिक्रिया मिलती है तो खरीदारी करने की संभावना अधिक होती है। 24/7 ग्राहक सेवा लागू करने से, व्यवसाय का राजस्व 30% बढ़ जाता है
नए उत्पादों और समाधानों का आविष्कार करें
डेटा विज्ञान उन कमियों और समस्याओं को उजागर कर सकता है जिन पर अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जाता। खरीद निर्णयों, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और व्यावसायिक प्रक्रियाओं में बेहतर अंतर्दृष्टि आंतरिक संचालन और बाहरी समाधानों में नवाचार को बढ़ावा दे सकती है। उदाहरण के लिए, एक ऑनलाइन भुगतान समाधान सोशल मीडिया पर कंपनी के बारे में ग्राहकों की टिप्पणियों को एकत्रित करने और उनका विश्लेषण करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करता है। विश्लेषण से पता चलता है कि ग्राहक चरम खरीद अवधि के दौरान पासवर्ड भूल जाते हैं और वर्तमान पासवर्ड पुनर्प्राप्ति प्रणाली से नाखुश हैं। कंपनी बेहतर समाधान खोज सकती है और ग्राहक संतुष्टि में उल्लेखनीय वृद्धि देख सकती है
वास्तविक समय अनुकूलन
व्यवसायों, विशेषकर बड़े पैमाने के उद्यमों के लिए, वास्तविक समय में बदलती परिस्थितियों पर प्रतिक्रिया देना बहुत चुनौतीपूर्ण है। इससे व्यावसायिक गतिविधि में महत्वपूर्ण नुकसान या व्यवधान हो सकता है। डेटा विज्ञान कंपनियों को बदलाव की भविष्यवाणी करने और विभिन्न परिस्थितियों में बेहतर प्रतिक्रिया देने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक ट्रक-आधारित शिपिंग कंपनी ट्रक खराब होने पर डाउनटाइम को कम करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करती है। वे उन मार्गों और बदलाव पैटर्न की पहचान करते हैं जो तेजी से ब्रेकडाउन का कारण बनते हैं और ट्रक शेड्यूल में बदलाव करते हैं। उन्होंने सामान्य स्पेयर पार्ट्स की एक सूची भी स्थापित की है जिन्हें बार-बार बदलने की आवश्यकता होती है ताकि ट्रकों की तेजी से मरम्मत की जा सके।
डेटा विज्ञान प्रक्रिया क्या है?
एक व्यावसायिक समस्या आम तौर पर डेटा विज्ञान प्रक्रिया शुरू करती है। एक डेटा वैज्ञानिक यह समझने के लिए व्यावसायिक हितधारकों के साथ काम करेगा कि व्यवसाय को क्या चाहिए। एक बार समस्या परिभाषित हो जाने के बाद, डेटा वैज्ञानिक OSEMN डेटा विज्ञान प्रक्रिया का उपयोग करके इसे हल कर सकता है:
डेटा प्राप्त करें
डेटा पहले से मौजूद हो सकता है, नया प्राप्त किया जा सकता है, या इंटरनेट से डाउनलोड किया जा सकने वाला डेटा भंडार हो सकता है। डेटा वैज्ञानिक आंतरिक या बाहरी डेटाबेस, कंपनी सीआरएम सॉफ़्टवेयर, वेब सर्वर लॉग और सोशल मीडिया से डेटा निकाल सकते हैं या इसे विश्वसनीय तृतीय-पक्ष स्रोतों से खरीद सकते हैं।
डेटा साफ़ करें
डेटा स्क्रबिंग, या डेटा क्लीनिंग, एक पूर्व निर्धारित प्रारूप के अनुसार डेटा को मानकीकृत करने की प्रक्रिया है। इसमें गुम डेटा को संभालना, डेटा त्रुटियों को ठीक करना और किसी भी डेटा आउटलेर को हटाना शामिल है। डेटा स्क्रबिंग के कुछ उदाहरण हैं: ·
• सभी दिनांक मानों को एक सामान्य मानक प्रारूप में बदलना
• वर्तनी की गलतियाँ या अतिरिक्त रिक्त स्थान ठीक करें
• गणितीय अशुद्धियों को ठीक करना या बड़ी संख्याओं से अल्पविराम हटाना
डेटा का अन्वेषण करें
डेटा अन्वेषण प्रारंभिक डेटा विश्लेषण है जिसका उपयोग आगे की डेटा मॉडलिंग रणनीतियों की योजना बनाने के लिए किया जाता है। डेटा वैज्ञानिक वर्णनात्मक सांख्यिकी और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके डेटा की प्रारंभिक समझ हासिल करते हैं। फिर वे दिलचस्प पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा का पता लगाते हैं जिनका अध्ययन या कार्रवाई की जा सकती है।
मॉडल डेटा
सॉफ़्टवेयर और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, परिणामों की भविष्यवाणी करने और कार्रवाई का सर्वोत्तम तरीका निर्धारित करने के लिए किया जाता है। एसोसिएशन, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग जैसी मशीन लर्निंग तकनीकों को प्रशिक्षण डेटा सेट पर लागू किया जाता है। परिणाम की सटीकता का आकलन करने के लिए मॉडल का परीक्षण पूर्व निर्धारित परीक्षण डेटा के विरुद्ध किया जा सकता है। परिणाम परिणामों को बेहतर बनाने के लिए डेटा मॉडल को कई बार ठीक किया जा सकता है
परिणामों की व्याख्या करें
डेटा वैज्ञानिक डेटा अंतर्दृष्टि को कार्रवाई में बदलने के लिए विश्लेषकों और व्यवसायों के साथ मिलकर काम करते हैं। वे रुझानों और भविष्यवाणियों को दर्शाने के लिए आरेख, ग्राफ़ और चार्ट बनाते हैं। डेटा सारांशीकरण हितधारकों को परिणामों को प्रभावी ढंग से समझने और लागू करने में मदद करता है
डेटा विज्ञान तकनीकें क्या हैं?
डेटा विज्ञान पेशेवर डेटा विज्ञान प्रक्रिया का पालन करने के लिए कंप्यूटिंग सिस्टम का उपयोग करते हैं। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली शीर्ष तकनीकें हैं:
वर्गीकरण
वर्गीकरण डेटा को विशिष्ट समूहों या श्रेणियों में क्रमबद्ध करना है। कंप्यूटर को डेटा को पहचानने और क्रमबद्ध करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। ज्ञात डेटा सेट का उपयोग कंप्यूटर में निर्णय एल्गोरिदम बनाने के लिए किया जाता है जो डेटा को तुरंत संसाधित और वर्गीकृत करता है। उदाहरण के लिए
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- उत्पादों को लोकप्रिय या गैर-लोकप्रिय के रूप में क्रमबद्ध करें
- बीमा आवेदनों को उच्च जोखिम या कम जोखिम के रूप में क्रमबद्ध करें
- सोशल मीडिया टिप्पणियों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ में क्रमबद्ध करें
डेटा विज्ञान पेशेवर डेटा विज्ञान प्रक्रिया का पालन करने के लिए कंप्यूटिंग सिस्टम का उपयोग करते हैं।
वापसी
प्रतिगमन दो असंबद्ध प्रतीत होने वाले डेटा बिंदुओं के बीच संबंध खोजने की विधि है। कनेक्शन आमतौर पर एक गणितीय सूत्र के आसपास तैयार किया जाता है और एक ग्राफ या वक्र के रूप में दर्शाया जाता है। जब एक डेटा बिंदु का मूल्य ज्ञात होता है, तो दूसरे डेटा बिंदु की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन का उपयोग किया जाता है उदाहरण के लिए: ·
• वायु-जनित रोगों के फैलने की दर
• ग्राहकों की संतुष्टि और कर्मचारियों की संख्या के बीच संबंध
• किसी विशेष स्थान पर आग लगने के कारण अग्निशमन केंद्रों की संख्या और चोटों की संख्या के बीच संबंध
क्लस्टरिंग
क्लस्टरिंग पैटर्न और विसंगतियों को देखने के लिए निकट से संबंधित डेटा को एक साथ समूहीकृत करने की विधि है। क्लस्टरिंग सॉर्टिंग से अलग है क्योंकि डेटा को निश्चित श्रेणियों में सटीक रूप से वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है। इसलिए डेटा को सबसे अधिक संभावित संबंधों में समूहीकृत किया गया है। क्लस्टरिंग से नए पैटर्न और रिश्ते खोजे जा सकते हैं। उदाहरण के लिए: ·
•बेहतर ग्राहक सेवा के लिए समान खरीद व्यवहार वाले ग्राहकों का समूह बनाएं
• दैनिक उपयोग पैटर्न की पहचान करने और नेटवर्क हमले की तेजी से पहचान करने के लिए समूह नेटवर्क ट्रैफ़िक
• लेखों को कई अलग-अलग समाचार श्रेणियों में क्लस्टर करें और नकली समाचार सामग्री खोजने के लिए इस जानकारी का उपयोग करें
डेटा विज्ञान तकनीकों के पीछे मूल सिद्धांत
हालाँकि विवरण अलग-अलग हैं, इन तकनीकों के पीछे अंतर्निहित सिद्धांत हैं:
• किसी मशीन को ज्ञात डेटा सेट के आधार पर डेटा को सॉर्ट करना सिखाएं। उदाहरण के लिए, नमूना कीवर्ड कंप्यूटर को उनके सॉर्ट मान के साथ दिए जाते हैं। "खुशी" सकारात्मक है, जबकि "नफरत" नकारात्मक है।
• मशीन को अज्ञात डेटा दें और डिवाइस को डेटासेट को स्वतंत्र रूप से सॉर्ट करने की अनुमति दें।
• परिणाम की अशुद्धियों की अनुमति दें और परिणाम की संभाव्यता कारक को संभालें।
विभिन्न डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियाँ क्या हैं?
डेटा विज्ञान व्यवसायी जटिल प्रौद्योगिकियों के साथ काम करते हैं जैसे:
1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता: मशीन लर्निंग मॉडल और संबंधित सॉफ़्टवेयर का उपयोग पूर्वानुमानित और निर्देशात्मक विश्लेषण के लिए किया जाता है।
2. क्लाउड कंप्यूटिंग: क्लाउड प्रौद्योगिकियों ने डेटा वैज्ञानिकों को उन्नत डेटा एनालिटिक्स के लिए आवश्यक लचीलापन और प्रसंस्करण शक्ति प्रदान की है।
3. इंटरनेट ऑफ थिंग्स: IoT विभिन्न उपकरणों को संदर्भित करता है जो स्वचालित रूप से इंटरनेट से जुड़ सकते हैं। ये उपकरण डेटा विज्ञान पहल के लिए डेटा एकत्र करते हैं। वे बड़े पैमाने पर डेटा उत्पन्न करते हैं जिसका उपयोग डेटा खनन और डेटा निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है।
4. क्वांटम कंप्यूटिंग: क्वांटम कंप्यूटर जटिल गणनाएं तेज गति से कर सकते हैं। कुशल डेटा वैज्ञानिक जटिल मात्रात्मक एल्गोरिदम के निर्माण के लिए उनका उपयोग करते हैं।
डेटा विज्ञान की तुलना अन्य संबंधित डेटा क्षेत्रों से कैसे की जाती है?
डेटा विज्ञान अन्य डेटा-संबंधित भूमिकाओं और क्षेत्रों के लिए एक सर्वव्यापी शब्द है। आइए उनमें से कुछ को यहां देखें:
डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स के बीच क्या अंतर है?
हालाँकि शब्दों का उपयोग परस्पर उपयोग किया जा सकता है, डेटा एनालिटिक्स डेटा विज्ञान का एक उपसमूह है। डेटा विज्ञान डेटा प्रोसेसिंग के सभी पहलुओं के लिए एक व्यापक शब्द है - संग्रह से लेकर मॉडलिंग से लेकर अंतर्दृष्टि तक। दूसरी ओर, डेटा एनालिटिक्स मुख्य रूप से सांख्यिकी, गणित और सांख्यिकीय विश्लेषण से संबंधित है। यह केवल डेटा विश्लेषण पर केंद्रित है, जबकि डेटा विज्ञान संगठनात्मक डेटा के आसपास की बड़ी तस्वीर से संबंधित है। अधिकांश कार्यस्थलों में, डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक सामान्य व्यावसायिक लक्ष्यों के लिए मिलकर काम करते हैं। एक डेटा विश्लेषक नियमित रिपोर्ट प्रदान करने, नियमित विश्लेषण पर अधिक समय व्यतीत कर सकता है। एक डेटा वैज्ञानिक डेटा को संग्रहीत, हेरफेर और विश्लेषण करने के तरीके को डिज़ाइन कर सकता है। सीधे शब्दों में कहें तो, एक डेटा विश्लेषक मौजूदा डेटा से अर्थ निकालता है, जबकि एक डेटा वैज्ञानिक विश्लेषकों द्वारा उपयोग के लिए डेटा को संसाधित करने के लिए नए तरीके और उपकरण बनाता है।
डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स के बीच क्या अंतर है?
जबकि डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स के बीच एक ओवरलैप है, मुख्य अंतर प्रत्येक क्षेत्र में प्रौद्योगिकी का उपयोग है। डेटा वैज्ञानिक व्यवसाय विश्लेषकों की तुलना में डेटा प्रौद्योगिकी के साथ अधिक निकटता से काम करते हैं। व्यवसाय विश्लेषक व्यवसाय और आईटी के बीच अंतर को पाटते हैं। वे व्यावसायिक मामलों को परिभाषित करते हैं, हितधारकों से जानकारी एकत्र करते हैं, या समाधानों को मान्य करते हैं। दूसरी ओर, डेटा वैज्ञानिक व्यावसायिक डेटा के साथ काम करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं। वे प्रोग्राम लिख सकते हैं, मॉडल बनाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक लागू कर सकते हैं और नए एल्गोरिदम विकसित कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक न केवल समस्या को समझते हैं बल्कि एक उपकरण भी बना सकते हैं जो समस्या का समाधान प्रदान करता है। व्यवसाय विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों को एक ही टीम में काम करते हुए देखना असामान्य नहीं है। व्यवसाय विश्लेषक डेटा वैज्ञानिकों से आउटपुट लेते हैं और इसका उपयोग एक ऐसी कहानी बताने के लिए करते हैं जिसे व्यापक व्यवसाय समझ सके।
डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग में क्या अंतर है?
डेटा इंजीनियर उन प्रणालियों का निर्माण और रखरखाव करते हैं जो डेटा वैज्ञानिकों को डेटा तक पहुंचने और उसकी व्याख्या करने की अनुमति देते हैं। वे एक डेटा वैज्ञानिक की तुलना में अंतर्निहित प्रौद्योगिकी के साथ अधिक निकटता से काम करते हैं। भूमिका में आम तौर पर डेटा मॉडल बनाना, डेटा पाइपलाइन बनाना और एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड की देखरेख करना शामिल है। संगठन के सेटअप और आकार के आधार पर, डेटा इंजीनियर बड़े डेटा स्टोरेज, स्ट्रीमिंग और प्रोसेसिंग प्लेटफॉर्म जैसे संबंधित बुनियादी ढांचे का प्रबंधन भी कर सकता है।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?
मशीन लर्निंग, इंसानों की तरह डेटा का विश्लेषण करने और सीखने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करने का विज्ञान है। यह डेटा से स्वचालित अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा विज्ञान परियोजनाओं में उपयोग की जाने वाली विधियों में से एक है। मशीन लर्निंग इंजीनियर मशीन लर्निंग विधियों के लिए विशिष्ट कंप्यूटिंग, एल्गोरिदम और कोडिंग कौशल में विशेषज्ञ होते हैं। डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग विधियों को एक उपकरण के रूप में उपयोग कर सकते हैं या डेटा को संसाधित करने के लिए अन्य मशीन लर्निंग इंजीनियरों के साथ मिलकर काम कर सकते हैं।
डेटा विज्ञान और सांख्यिकी के बीच क्या अंतर है?
सांख्यिकी एक गणितीय-आधारित क्षेत्र है जो मात्रात्मक डेटा एकत्र करने और व्याख्या करने का प्रयास करता है। इसके विपरीत, डेटा विज्ञान एक बहु-विषयक क्षेत्र है जो विभिन्न रूपों में डेटा से ज्ञान निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं और प्रणालियों का उपयोग करता है। डेटा वैज्ञानिक सांख्यिकी सहित कई विषयों के तरीकों का उपयोग करते हैं। हालाँकि, क्षेत्र अपनी प्रक्रियाओं और अध्ययन की जाने वाली समस्याओं में भिन्न होते हैं.
एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?
एक डेटा वैज्ञानिक डेटा विज्ञान प्रक्रिया के हिस्से के रूप में विभिन्न तकनीकों, उपकरणों और प्रौद्योगिकियों की एक श्रृंखला का उपयोग कर सकता है। समस्या के आधार पर, वे तेज़ और अधिक सटीक परिणामों के लिए सर्वोत्तम संयोजन चुनते हैं।
एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और दिन-प्रतिदिन का कार्य संगठन के आकार और आवश्यकताओं के आधार पर भिन्न होता है। हालाँकि वे आम तौर पर डेटा विज्ञान प्रक्रिया का पालन करते हैं, विवरण भिन्न हो सकते हैं। बड़ी डेटा विज्ञान टीमों में, एक डेटा वैज्ञानिक अन्य विश्लेषकों, इंजीनियरों, मशीन लर्निंग विशेषज्ञों और सांख्यिकीविदों के साथ काम कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा विज्ञान प्रक्रिया का अंत-से-अंत तक पालन किया जाए और व्यावसायिक लक्ष्य हासिल किए जाएं।
हालाँकि, छोटी टीमों में, एक डेटा वैज्ञानिक कई भूमिकाएँ निभा सकता है। अनुभव, कौशल और शैक्षिक पृष्ठभूमि के आधार पर, वे कई भूमिकाएँ या अतिव्यापी भूमिकाएँ निभा सकते हैं। इस मामले में, उनकी दैनिक जिम्मेदारियों में कोर डेटा विज्ञान पद्धतियों के साथ-साथ इंजीनियरिंग, विश्लेषण और मशीन लर्निंग शामिल हो सकते हैं।
डेटा वैज्ञानिकों के सामने क्या चुनौतियाँ हैं?
एकाधिक डेटा स्रोत
विभिन्न प्रकार के ऐप्स और टूल विभिन्न स्वरूपों में डेटा उत्पन्न करते हैं। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा को सुसंगत बनाने के लिए उसे साफ और तैयार करना होगा। यह थकाऊ और समय लेने वाला हो सकता है।
व्यवसायिक समस्या को समझना
हल की जाने वाली समस्या को परिभाषित करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को कई हितधारकों और व्यवसाय प्रबंधकों के साथ काम करना पड़ता है। यह चुनौतीपूर्ण हो सकता है-खासकर कई टीमों वाली बड़ी कंपनियों में जिनकी अलग-अलग आवश्यकताएं होती हैं।
पूर्वाग्रह का उन्मूलन
मशीन लर्निंग उपकरण पूरी तरह से सटीक नहीं हैं, और परिणामस्वरूप कुछ अनिश्चितता या पूर्वाग्रह मौजूद हो सकते हैं। पूर्वाग्रह विभिन्न समूहों, जैसे आयु या आय वर्ग, में मॉडल के प्रशिक्षण डेटा या पूर्वानुमान व्यवहार में असंतुलन हैं। उदाहरण के लिए, यदि उपकरण को मुख्य रूप से मध्यम आयु वर्ग के व्यक्तियों के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो युवा और वृद्ध लोगों से संबंधित भविष्यवाणियां करते समय यह कम सटीक हो सकता है। मशीन लर्निंग का क्षेत्र पूर्वाग्रहों का पता लगाकर और उन्हें डेटा और मॉडल में मापकर उन्हें संबोधित करने का अवसर प्रदान करता है।
डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें? डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आमतौर पर तीन चरण होते हैं:
1. आईटी, कंप्यूटर विज्ञान, गणित, भौतिकी, या किसी अन्य संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री अर्जित करें।
2. डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री हासिल करें।
3. रुचि के क्षेत्र में अनुभव प्राप्त करें