تعارف:
ڈیٹا سائنس اکیسویں صدی کی ایک انقلابی ٹیکنالوجی بن چکی ہے۔ بہت سے لوگ ڈیٹا سائنٹسٹ بننے کی خواہش رکھتے ہیں کیونکہ یہ اچھے معاوضے والی اور مشکل ملازمت ہے۔ خام ڈیٹا کا مطالعہ ڈیٹا سائنس کے لیے اہم ہے۔ یہ تاثرات پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا کو نکالنے، جانچنے، ظاہر کرنے، منظم کرنے اور محفوظ کرنے کا عمل ہے۔ یہ نقطہ ہائے نظر کاروباروں کو ڈیٹا پر مبنی باخبر فیصلے کرنے میں مدد دیتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس میں غیر ساختہ اور منظم دونوں طرح کے ڈیٹا کا استعمال ضروری ہے۔
ڈیٹا سائنس کا مطلب کیا ہے؟
ڈیٹا سائنس جدید تجزیاتی ٹولز یا تکنیکوں کے ساتھ ساتھ سائنسی تصورات کا اطلاق ہے تاکہ خام ڈیٹا سے بامعنی معلومات حاصل کی جا سکیں جو کاروباری فیصلوں، حکمتِ عملی کی منصوبہ بندی اور دیگر مختلف مقاصد میں استعمال ہوں۔
ڈیٹا سائنس کئی مضامین کا مرکب ہے جیسے شماریات، مصنوعی ذہانت (AI)، سائنسی طریقے اور ڈیٹا تجزیہ۔ ڈیٹا سائنس میں ان تمام شعبوں کو استعمال کرتے ہوئے خام ڈیٹا سے بامعنی ڈیٹا حاصل کیا جاتا ہے۔
ڈیٹا سائنٹسٹ کون ہے؟
جو شخص ڈیٹا سائنس کی مشق کرتا ہے اسے ڈیٹا سائنٹسٹ کہا جاتا ہے۔
ڈیٹا سائنس کی پسِ پردہ کہانی کیا ہے؟
1962 میں امریکی ریاضی دان جان ڈبلیو ٹوکی نے پہلی بار ڈیٹا سائنس کا مقصد بیان کیا۔ 1974 میں پیٹر ناور نے اسے کمپیوٹر سائنس کے نام کے طور پر پیش کیا۔
1980 اور 1990 کی دہائیوں میں علم کی دریافت برائے ڈیٹا بیسز (KDD) کی افتتاحی ورکشاپ اور انٹرنیشنل فیڈریشن آف کلاسیفیکیشن سوسائٹیز (IFCS) کے قیام کے ساتھ ڈیٹا سائنس نے قابلِ ذکر ترقی کرنا شروع کی۔
ڈیٹا سائنس کا مقصد کیا ہے؟
ڈیٹا سائنس کا بنیادی مقصد ڈیٹا کے اندر ڈیزائنز اور پیٹرنز تلاش کرنا ہے۔ یہ ڈیٹا کا معائنہ، تجزیہ اور اس سے بصیرتیں اخذ کرنے کے لیے مختلف شماریاتی تکنیکیں استعمال کرتی ہے۔ ڈیٹا نکالنے، ترتیب دینے اور پری پروسیسنگ سے لے کر، ڈیٹا سائنٹسٹ کو ڈیٹا کا بغور معائنہ کرنا ہوتا ہے۔
پھر، اس کی ذمہ داری ہے کہ ڈیٹا سے پیش گوئیاں تیار کرے۔ ڈیٹا سائنٹسٹ کا مقصد ڈیٹا سے نتائج اخذ کرنا ہے۔ [1]
ڈیٹا سائنس کیسے کام کرتی ہے؟
ڈیٹا کی جانچ اور اس پر عمل کا عمل خطی کے بجائے تکراری ہے، لیکن ڈیٹا ماڈلنگ کے کسی پروجیکٹ میں ڈیٹا سائنس کی ترقی عموماً اسی طرح آگے بڑھتی ہے:
منصوبہ بندی: منصوبہ بندی کے مرحلے میں ہم پروجیکٹ کی تعریف کرتے ہیں اور اس کے مختلف پہلوؤں پر بات کرتے ہیں۔
ڈیٹا ماڈل بنانا: ڈیٹا سائنٹسٹ عموماً مشین لرننگ ماڈل بنانے کے لیے مختلف اوپن سورس لائبریریاں اور ڈیٹا ٹولز استعمال کرتا ہے۔ ان کی مدد سے ڈیٹا سائنٹسٹ نے ماڈل تیار کیا۔
ماڈل کی جانچ: ڈیٹا سائنٹسٹس کو 100% اطمینان اور کافی اعتماد درکار ہوتا ہے تاکہ وہ ماڈل کو تعینات کرنے سے پہلے مختلف پہلوؤں سے جانچ سکیں۔
ماڈلز کی وضاحت: مشین لرننگ ماڈل کے نتائج کے بنیادی میکانزم کو انسانی الفاظ میں بیان کرنا ہمیشہ آسان نہیں رہا لیکن یہ تیزی سے ضروری ہوتا جا رہا ہے۔ ڈیٹا سائنٹسٹس چاہتے ہیں کہ ان کا کام خودکار ہو۔
ماڈل کی تعیناتی: تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل کو متعلقہ سسٹمز میں شامل کرنا ایک مشکل اور وقت طلب عمل ہو سکتا ہے۔ ماڈلز کو قابلِ توسیع اور محفوظ APIs کے طور پر نافذ کر کے، یا ڈیٹا بیس کے اندر مشین لرننگ ماڈلز استعمال کر کے اسے آسان بنایا جا سکتا ہے۔
ماڈلز کی نگرانی: بدقسمتی سے، صرف ماڈل انسٹال کر دینا کہانی کا اختتام نہیں ہے۔ تعیناتی کے بعد ماڈلز کی مسلسل جانچ ضروری ہے تاکہ تصدیق ہو کہ وہ مؤثر طریقے سے کام کر رہے ہیں۔[2]
ڈیٹا سائنس کے کیا فوائد ہیں؟
- یہ واقعی بہت مقبول ہے۔
- عہدوں کی بہتات
- اچھے معاوضے والی ملازمت
- ڈیٹا سائنس ایک لچکدار سائنس ہے۔
- ڈیٹا سائنس ڈیٹا کو بہتر بناتی ہے۔
- ڈیٹا سائنٹسٹس کو بہت عزت دی جاتی ہے۔
ڈیٹا سائنس کے نقصانات کیا ہیں؟
- ڈیٹا سائنس ایک مبہم اصطلاح ہے۔
- ڈیٹا سائنس کو سمجھنا تقریباً مشکل ہے۔
- ڈومین کے خاطر خواہ علم کی ضرورت ہوتی ہے۔
- من مانے ڈیٹا کے نتیجے میں غیر متوقع نتائج سامنے آ سکتے ہیں۔
- ڈیٹا پرائیویسی کا مسئلہ
- ڈیٹا سائنس کا مقصد کیا ہے؟ اس کی اہمیت جانیں۔ دستیاب از: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/۔
- ڈیٹا سائنس کیا ہے؟؛ دستیاب از: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/۔
ڈیٹا سائنس کا عمل
- کاروباری اصطلاحات میں سوال کی تعریف کریں۔
- ڈیٹا اکٹھا اور صاف کریں، جو عموماً سب سے طویل مرحلہ ہوتا ہے۔
- چارٹس اور شماریات کے ذریعے ڈیٹا کو دریافت کریں۔
- ماڈل: مشین لرننگ ماڈل منتخب کریں اور ٹرین کریں؛ دیکھیں مشین لرننگ کیا ہے۔
- ماڈل کو ایسے ڈیٹا پر جانچیں جو اس نے پہلے نہ دیکھا ہو۔
- تعینات اور نگرانی کریں تاکہ نتائج مسلسل مفید رہیں۔
مہارتیں اور ٹولز
شماریات، پروگرامنگ (Python یا R)، SQL، ڈیٹا ویژولائزیشن اور ڈومین کا علم۔ عام ٹولز میں pandas، scikit-learn، Jupyter نوٹ بکس اور BI ڈیش بورڈز شامل ہیں۔
کاروباری مثالیں
پروڈکٹ کی طلب کی پیش گوئی، لیڈز کی اسکورنگ، فراڈ کی نشاندہی، صارفین کی گروپ بندی اور مارکیٹنگ کے منافع کی پیمائش۔ ریٹیلرز کے لیے، ہماری AI تجزیات اور طلب کی پیش گوئی کی سروس یہ طریقے سیلز ڈیٹا پر لاگو کرتی ہے۔
فوری جوابات
کیا ڈیٹا سائنس اور AI ایک ہی چیز ہیں؟
یہ ایک دوسرے سے ملتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس ڈیٹا سے بصیرت نکالنے پر توجہ دیتی ہے؛ AI ایسے سسٹمز بنانے پر توجہ دیتی ہے جو کام ذہانت سے انجام دیں۔ مشین لرننگ دونوں میں شامل ہے۔
