डेटा साइंस क्या है? परिचय, मूल बातें Concepts & प्रक्रिया
डेटा साइंस क्या है?
डाटा विज्ञान अध्ययन का वह क्षेत्र है जिसमें विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं का उपयोग करके विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। यह आपको कच्चे डेटा से छिपे हुए पैटर्न की खोज करने में मदद करता है। डेटा साइंस शब्द गणितीय सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और के विकास के कारण उभरा है। बड़ा डेटा.
डेटा साइंस एक अंतःविषय क्षेत्र है जो आपको संरचित या असंरचित डेटा से ज्ञान निकालने की अनुमति देता है। डेटा साइंस आपको किसी व्यावसायिक समस्या को एक शोध परियोजना में बदलने और फिर उसे व्यावहारिक समाधान में बदलने में सक्षम बनाता है।
डेटा साइंस क्यों?
डेटा एनालिटिक्स प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के महत्वपूर्ण लाभ इस प्रकार हैं:
- डेटा आज की दुनिया के लिए तेल है। सही उपकरणों, तकनीकों, एल्गोरिदम के साथ, हम डेटा का उपयोग कर सकते हैं और इसे एक विशिष्ट व्यावसायिक लाभ में बदल 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
- मशीनों में बुद्धिमत्ता क्षमता का निर्माण 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
डेटा विज्ञान घटक
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 उन एल्गोरिदम के निर्माण और अध्ययन पर प्रकाश डालता है जो अप्रत्याशित/भविष्य के डेटा के बारे में पूर्वानुमान लगाना सीखते हैं।
गहरी सीख
गहरी सीख यह विधि नई मशीन लर्निंग अनुसंधान है, जहां एल्गोरिदम अनुसरण करने के लिए विश्लेषण मॉडल का चयन करता है।
डेटा विज्ञान प्रक्रिया
अब इसमें डेटा विज्ञान ट्यूटोरियल, हम डेटा विज्ञान प्रक्रिया सीखेंगे:
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 विसंगतियां हो सकती हैं जैसे कि गायब मान, खाली कॉलम, गलत डेटा प्रारूप, जिन्हें साफ करने की आवश्यकता होती है। मॉडलिंग से पहले आपको डेटा को प्रोसेस, एक्सप्लोर और कंडीशन करना होगा। आपका डेटा जितना साफ होगा, आपकी भविष्यवाणियां 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 उपकरणएसक्यूएल विश्लेषण सेवाएं, आर, और एसएएस/एक्सेस इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ उपकरण हैं।
4. मॉडल बिल्डिंग
इस चरण में, वास्तविक मॉडल निर्माण प्रक्रिया शुरू होती है। यहाँ, डेटा वैज्ञानिक प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए डेटासेट वितरित करता है। एसोसिएशन, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग जैसी तकनीकों को प्रशिक्षण डेटा सेट पर लागू किया जाता है। एक बार मॉडल तैयार हो जाने के बाद, "परीक्षण" डेटासेट के विरुद्ध उसका परीक्षण किया जाता है।
5. Operaराष्ट्रीयकरण करना
इस चरण में आप रिपोर्ट, कोड और तकनीकी दस्तावेजों के साथ अंतिम बेसलाइन मॉडल वितरित करते हैं। मॉडल को पूरी तरह से परीक्षण के बाद वास्तविक समय के 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, एसक्यूएल, हाइव, मैटलैब, पिग, Spark
डाटा अभियंता
भूमिका: एक की भूमिका डेटा इंजीनियर वह बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने में माहिर है। वह बड़े पैमाने पर प्रोसेसिंग सिस्टम और डेटाबेस जैसी आर्किटेक्चर का विकास, निर्माण, परीक्षण और रखरखाव करता है।
भाषाऐं: एसक्यूएल, हाइव, आर, एसएएस, मैटलैब, Python, Java, रूबी, सी++, और पर्ल
डाटा विश्लेषक
भूमिकाडेटा विश्लेषक बहुत ज़्यादा मात्रा में डेटा माइन करने के लिए ज़िम्मेदार होता है। वे डेटा में रिश्तों, पैटर्न और रुझानों की तलाश करेंगे। Later वह सबसे व्यवहार्य व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा का विश्लेषण करने हेतु सम्मोहक रिपोर्टिंग और विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करेगा।
भाषाऐं: आर, Python, एचटीएमएल, जेएस, सी, सी++ , एसक्यूएल
सांख्यिकीविद्
भूमिकासांख्यिकीविद् सांख्यिकीय सिद्धांतों और विधियों का उपयोग करके गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा एकत्रित, विश्लेषण और समझता है।
भाषाऐं: एसक्यूएल, आर, मैटलैब, टेबल्यू, Python, पर्ल, Spark, और हाइव
डेटा प्रशासक
भूमिका: डेटा एडमिन को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटाबेस सभी प्रासंगिक उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ है। वह यह भी सुनिश्चित करता है कि यह सही ढंग से काम कर रहा है और इसे सुरक्षित रखता है 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: एसक्यूएल, टेबलो, पावर बीआई और, Python
इसके अलावा, डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर पढ़ें: यहाँ क्लिक करें
डेटा विज्ञान के लिए उपकरण
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
पैरामीटर्स | व्यवसाय ज्ञान | डाटा विज्ञान |
---|---|---|
अनुभूति | पीछे की ओर देखना | इंतजार कर रही |
डाटा के स्रोत | संरचित डेटा। अधिकतर SQL, लेकिन कभी-कभी डेटा वेयरहाउस) | संरचित और असंरचित डेटा. जैसे लॉग, SQL, NoSQL, या टेक्स्ट |
दृष्टिकोण | सांख्यिकी और विज़ुअलाइज़ेशन | सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और ग्राफ़ |
ज़ोर | अतीत वर्तमान | विश्लेषण और न्यूरो-भाषाई प्रोग्रामिंग |
टूल्स | पेन्टाहो. Microsoft बीएल, क्विकव्यू, | R, TensorFlow |
इसके अलावा, डेटा साइंस बनाम मशीन साइंस के बीच अंतर पढ़ें: यहाँ क्लिक करें
डेटा साइंस के अनुप्रयोग
डेटा विज्ञान के कुछ अनुप्रयोग इस प्रकार हैं:
इंटरनेट खोज
गूगल सर्च डेटा साइंस तकनीक का उपयोग करके एक सेकंड के कुछ अंश के भीतर एक विशिष्ट परिणाम की खोज करता है
सिफारिश प्रणाली
एक अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए। उदाहरण के लिए, Facebook पर “सुझाए गए मित्र” या Facebook 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 स्पीच रिकग्निशन सिस्टम डेटा साइंस तकनीक पर चलते हैं। इसके अलावा, जब आप डेटा साइंस की मदद से किसी मित्र के साथ फोटो अपलोड करते हैं, तो फेसबुक 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 विज्ञान में पर्याप्त प्रतिभा उपलब्ध नहीं है
- प्रबंधन डेटा विज्ञान टीम के लिए वित्तीय सहायता प्रदान नहीं करता है
- डेटा की अनुपलब्धता/पहुंच में कठिनाई
- व्यावसायिक निर्णयकर्ता डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं करते हैं विज्ञान के परिणाम
- दूसरों को डेटा विज्ञान समझाना कठिन है
- गोपनीयता समस्या
- महत्वपूर्ण डोमेन विशेषज्ञ का अभाव
- यदि कोई संगठन बहुत छोटा है, तो उसके पास डेटा साइंस टीम नहीं हो सकती
सारांश
- डेटा विज्ञान अध्ययन का वह क्षेत्र है जिसमें विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं का उपयोग करके विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है।
- सांख्यिकी, विज़ुअलाइज़ेशन, डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान अवधारणाएँ हैं।
- डेटा विज्ञान प्रक्रिया डिस्कवरी, डेटा तैयारी, मॉडल योजना, मॉडल निर्माण से गुजरती है, Operaपरिणामों का क्रियान्वयन, संप्रेषण।
- डेटा साइंटिस्ट की महत्वपूर्ण नौकरी भूमिकाएँ हैं: 1) डेटा साइंटिस्ट 2) डेटा इंजीनियर 3) डेटा विश्लेषक 4) सांख्यिकीविद् 5) डेटा Archiटेक्ट 6) डेटा एडमिन 7) बिजनेस एनालिस्ट 8) डेटा/एनालिटिक्स मैनेजर।
- आर, एसक्यूएल, Python, SaS आवश्यक डेटा विज्ञान उपकरण हैं।
- बिजनेस इंटेलिजेंस की भविष्यवाणियां पीछे की ओर देख रही हैं, जबकि डेटा साइंस के लिए यह आगे की ओर देख रही हैं।
- डेटा विज्ञान के महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं 1) इंटरनेट खोज 2) अनुशंसा प्रणाली 3) छवि और भाषण पहचान 4) गेमिंग दुनिया 5) ऑनलाइन मूल्य तुलना।
- सूचना एवं डेटा की उच्च विविधता डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकी की सबसे बड़ी चुनौती है।