डेटा साइंस क्या है? परिचय Concepts & प्रक्रिया

डेटा साइंस क्या है?

डाटा विज्ञान यह अध्ययन का वह क्षेत्र है जिसमें पूर्व अध्ययन शामिल है।tracडेटा साइंस विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं का उपयोग करके विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है। यह आपको कच्चे डेटा में छिपे पैटर्न को खोजने में मदद करता है। गणितीय सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और अन्य तकनीकों के विकास के कारण डेटा साइंस शब्द का उदय हुआ है। बड़ा डेटा.

डेटा साइंस एक अंतःविषयक क्षेत्र है जो आपको कई पहलुओं को समझने और उनका अनुभव करने की अनुमति देता है।tracडेटा साइंस संरचित या असंरचित डेटा से ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम है। डेटा साइंस आपको एक व्यावसायिक समस्या को अनुसंधान परियोजना में बदलने और फिर उसे व्यावहारिक समाधान में परिवर्तित करने में सक्षम बनाता है।

डेटा साइंस क्यों?

डेटा एनालिटिक्स प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के महत्वपूर्ण लाभ इस प्रकार हैं:

• आज की दुनिया में डेटा तेल के समान है। सही उपकरणों, तकनीकों और एल्गोरिदम की मदद से हम डेटा का उपयोग करके उसे एक विशिष्ट व्यावसायिक लाभ में परिवर्तित कर सकते हैं।
• डेटा साइंस आपको उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद कर सकता है
• यह आपको किसी भी महत्वपूर्ण मौद्रिक नुकसान को रोकने में मदद करता है
• यह आपको मशीनों में बुद्धिमत्ता विकसित करने की अनुमति देता है।
• आप ग्राहक की ब्रांड निष्ठा का आकलन करने के लिए भावना विश्लेषण कर सकते हैं
• यह आपको बेहतर और तेज़ निर्णय लेने में सक्षम बनाता है
• यह आपके व्यवसाय को बढ़ाने के लिए सही ग्राहक को सही उत्पाद की सिफारिश करने में आपकी मदद करता है

नीचे दी गई समयरेखा दर्शाती है कि सांख्यिकी और विश्लेषण से यह विषय कैसे विकसित हुआ।

डेटा विज्ञान घटक

नीचे दिया गया आरेख चार मूलभूत घटकों का सारांश प्रस्तुत करता है।

सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स)

सांख्यिकी डेटा विज्ञान की मूल बातों की सबसे महत्वपूर्ण इकाई है, और यह उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए बड़ी मात्रा में संख्यात्मक डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने की विधि या विज्ञान है।

विज़ुअलाइज़ेशन

विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक आपको आसानी से समझने योग्य और सुपाच्य दृश्यों में भारी मात्रा में डेटा तक पहुंचने में मदद करती है।

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग यह अप्रत्याशित या भविष्य के डेटा के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए सीखने वाले एल्गोरिदम के निर्माण और अध्ययन की पड़ताल करता है। इसे मोटे तौर पर विभाजित किया जा सकता है। देखरेख और के चलते किसी तकनीक।

गहरी सीख

गहरी सीख यह मशीन लर्निंग का एक ऐसा दृष्टिकोण है जिसमें स्तरित न्यूरल नेटवर्क स्वयं ही विशेषताओं को सीखते हैं, इसलिए एल्गोरिदम विश्लेषण मॉडल का चयन करता है जिसका अनुसरण करना है।

डेटा विज्ञान प्रक्रिया

अब इसमें डेटा विज्ञान ट्यूटोरियलहम डेटा साइंस प्रक्रिया सीखेंगे। नीचे दिए गए छह चरण दिखाए गए क्रम में चलते हैं:

1. खोज

डिस्कवरी चरण में सभी पहचाने गए आंतरिक और बाहरी स्रोतों से डेटा प्राप्त करना शामिल है, जो आपको व्यावसायिक प्रश्न का उत्तर देने में मदद करता है।

डेटा निम्न हो सकता है:

• वेबसर्वर से लॉग
• सोशल मीडिया से एकत्रित डेटा
• जनगणना डेटासेट
• API का उपयोग करके ऑनलाइन स्रोतों से स्ट्रीम किया गया डेटा

2. तैयारी

डेटा में कई तरह की विसंगतियाँ हो सकती हैं, जैसे कि गुमशुदा मान, खाली कॉलम और गलत डेटा प्रारूप, जिन्हें साफ करना आवश्यक है। मॉडलिंग से पहले आपको डेटा को प्रोसेस, एक्सप्लोर और कंडीशन करना होगा। आपका डेटा जितना साफ होगा, आपकी भविष्यवाणियाँ उतनी ही बेहतर होंगी।

3. मॉडल योजना

इस चरण में, आपको इनपुट चर के बीच संबंध बनाने के लिए विधि और तकनीक निर्धारित करने की आवश्यकता है। मॉडल के लिए योजना विभिन्न सांख्यिकीय सूत्रों और तकनीकों का उपयोग करके बनाई जाती है। विज़ुअलाइज़ेशन उपकरणइस उद्देश्य के लिए SQL एनालिसिस सर्विसेज, R और SAS/ACCESS जैसे उपकरणों का उपयोग किया जाता है।

4. मॉडल बिल्डिंग

इस चरण में, मॉडल निर्माण की वास्तविक प्रक्रिया शुरू होती है। यहाँ, डेटा साइंटिस्ट डेटा सेट को प्रशिक्षण और परीक्षण उपसमूहों में विभाजित करता है। प्रशिक्षण डेटा सेट पर एसोसिएशन, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग जैसी तकनीकें लागू की जाती हैं। मॉडल तैयार होने के बाद, इसे परीक्षण डेटासेट पर परखा जाता है।

5. Operaराष्ट्रीयकरण करना

इस चरण में आप रिपोर्ट, कोड और तकनीकी दस्तावेज़ों के साथ अंतिम आधारभूत मॉडल प्रस्तुत करते हैं। पूरी तरह से परीक्षण के बाद मॉडल को वास्तविक उत्पादन वातावरण में तैनात किया जाता है।

6. परिणाम संप्रेषित करें

इस चरण में, सभी हितधारकों को मुख्य निष्कर्ष बताए जाते हैं। इससे आपको यह तय करने में मदद मिलती है कि मॉडल से मिले इनपुट के आधार पर परियोजना के नतीजे सफल हैं या असफल।

डेटा साइंस नौकरियां भूमिकाएं

डेटा साइंटिस्ट के सबसे प्रमुख पद निम्नलिखित हैं:

• डाटा वैज्ञानिक
• डाटा अभियंता
• डाटा विश्लेषक
• सांख्यिकीविद्
• जानकारी Architect
• डेटा एडमिन
• व्यापार विश्लेषक
• डेटा/एनालिटिक्स प्रबंधक

आइए विस्तार से जानें कि प्रत्येक भूमिका में क्या-क्या शामिल है:

डाटा वैज्ञानिक

भूमिका: डेटा वैज्ञानिक एक पेशेवर होता है जो विभिन्न उपकरणों, तकनीकों, पद्धतियों, एल्गोरिदम आदि का उपयोग करके आकर्षक व्यावसायिक दृष्टिकोण तैयार करने के लिए भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करता है।

भाषाऐं: आर, एसएएस, Python, SQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

डाटा अभियंता

भूमिका: एक की भूमिका डेटा इंजीनियर वे बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते हैं। वे बड़े पैमाने पर प्रोसेसिंग सिस्टम और डेटाबेस जैसी संरचनाओं का विकास, निर्माण, परीक्षण और रखरखाव करते हैं।

भाषाऐं: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Javaमाणिक, C++और पर्ल

डाटा विश्लेषक

भूमिकाएक डेटा विश्लेषक विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार होता है। वे डेटा में संबंधों, पैटर्न और रुझानों की खोज करते हैं। Later वे डेटा का विश्लेषण करने और सबसे व्यवहार्य व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए आकर्षक रिपोर्टिंग और विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करेंगे।

भाषाऐं: आर, Pythonएचटीएमएल, जेएस, सी C++, एसक्यूएल

सांख्यिकीविद्

भूमिकासांख्यिकीविद् सांख्यिकीय सिद्धांतों और विधियों का उपयोग करके गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा एकत्रित, विश्लेषण और समझता है।

भाषाऐं: SQL, R, MATLAB, Tableau, Python, पर्ल, Spark, और हाइव

डेटा प्रशासक

भूमिका: डेटा एडमिन को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटाबेस यह सभी संबंधित उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ है। वे यह भी सुनिश्चित करते हैं कि यह सही ढंग से काम कर रहा है और इसे सुरक्षित रखते हैं। हैकिंग.

भाषाऐं: रूबी ऑन रेल्स, एसक्यूएल, Java, सी#, और Python

व्यापार विश्लेषक

भूमिका: इस पेशेवर को व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार करने की आवश्यकता है। वह व्यवसाय कार्यकारी टीम और आईटी विभाग के बीच मध्यस्थ है।

भाषाऐं: SQL, Tableau, Power BI, और Python

साथ ही, हमारा पढ़ें डेटा साइंस इंटरव्यू प्रश्न और उत्तर साक्षात्कार से पहले अभ्यास के लिए।

डेटा विज्ञान के लिए उपकरण

नीचे दिखाए गए अनुसार, उपकरणों को चार समूहों में विभाजित किया गया है।

डेटा विश्लेषण	विवरण भण्डारण	Data Visualization	मशीन लर्निंग
R, Spark, Python और एसएएस	Hadoop, एसक्यूएल, करंड	R, झाँकी, कच्चा	Spark, Azure एमएल स्टूडियो, महौत

डेटा साइंस और BI (बिजनेस इंटेलिजेंस) के बीच अंतर

नीचे दी गई तालिका दर्शाती है कि दोनों में क्या अंतर है।

पैरामीटर्स	व्यवसाय ज्ञान	डाटा विज्ञान
अनुभूति	पीछे की ओर देखना	इंतजार कर रही
डाटा के स्रोत	संरचित डेटा, मुख्यतः SQL, और कभी-कभी डेटा वेयरहाउस	संरचित और असंरचित डेटा. जैसे लॉग, SQL, NoSQL, या टेक्स्ट
दृष्टिकोण	सांख्यिकी और दृश्यीकरण	सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और ग्राफ़
ज़ोर	अतीत वर्तमान	विश्लेषण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
टूल्स	पेंटाहो, Microsoft बीआई, क्लिकव्यू	R, TensorFlow

इसके अलावा, इनके बीच का अंतर भी पढ़ें। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग.

डेटा साइंस के अनुप्रयोग

डेटा साइंस के कुछ अनुप्रयोग इस प्रकार हैं:

इंटरनेट खोज

गूगल सर्च डेटा साइंस तकनीक का उपयोग करके कुछ ही सेकंड में किसी विशिष्ट परिणाम को खोज लेता है।

सिफारिश प्रणाली

एक अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए। उदाहरण के लिए, फेसबुक पर "सुझाए गए मित्र" या इंटरनेट पर "सुझाए गए वीडियो"। YouTube, सब कुछ डेटा साइंस की मदद से किया जाता है।

छवि और वाक् पहचान

सिरी, गूगल असिस्टेंट और एलेक्सा जैसे वाक् पहचान तंत्र डेटा साइंस तकनीक पर काम करते हैं। इसके अलावा, फेसबुक भी डेटा साइंस की मदद से आपके दोस्त के साथ फोटो अपलोड करने पर उसे पहचान लेता है।

गेमिंग की दुनिया

EA स्पोर्ट्स, सोनी, निनटेंडो डेटा साइंस तकनीक का उपयोग कर रहे हैं। यह आपके गेमिंग अनुभव को बेहतर बनाता है। गेम अब मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके विकसित किए जाते हैं, और जब आप उच्च स्तर पर जाते हैं तो वे खुद को अपडेट कर सकते हैं।

ऑनलाइन मूल्य तुलना

प्राइसरनर, जंगली, शॉपज़िला डेटा साइंस मैकेनिज्म पर काम करते हैं। यहाँ, API का उपयोग करके प्रासंगिक वेबसाइटों से डेटा प्राप्त किया जाता है।

डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकी की चुनौतियाँ

• सटीक विश्लेषण के लिए उच्च किस्म की जानकारी और डेटा की आवश्यकता होती है
• डेटा साइंस के क्षेत्र में पर्याप्त प्रतिभाओं का भंडार उपलब्ध नहीं है।
• प्रबंधन डेटा विज्ञान टीम के लिए वित्तीय सहायता प्रदान नहीं करता है
• डेटा की अनुपलब्धता या डेटा तक पहुँचने में कठिनाई
• व्यावसायिक निर्णय लेने वाले लोग डेटा साइंस के परिणामों का प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं करते हैं।
• दूसरों को डेटा विज्ञान समझाना कठिन है
• गोपनीयता समस्या
• किसी महत्वपूर्ण क्षेत्र विशेषज्ञ का अभाव
• यदि कोई संगठन बहुत छोटा है, तो उसमें डेटा साइंस टीम नहीं हो सकती।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न