डेटा साइंस और इसके बढ़ते महत्व – एक अंतःविषय क्षेत्र, डेटा साइंस प्रक्रियाओं और प्रणालियों से संबंधित है, जिसका उपयोग ज्ञान की बड़ी मात्रा से ज्ञान या अंतर्दृष्टि निकालने के लिए किया जाता है।
निकाला गया डेटा या तो संरचित या असंगठित हो सकता है। डेटा साइंस डाटा खनन , आंकड़े, भविष्यवाणी विश्लेषण जैसे डेटा विश्लेषण क्षेत्रों की एक निरंतरता है ।
एक विशाल क्षेत्र, डेटा साइंस कई सिद्धांतों और तकनीकों का उपयोग करता है जो सूचना विज्ञान, गणित, सांख्यिकी, केमेट्रिक्स और कंप्यूटर विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों का हिस्सा हैं ।
डेटा साइंस में उपयोग की जाने वाली कुछ विधियों में संभाव्यता मॉडल, मशीन लर्निंग , सिग्नल प्रोसेसिंग, डेटा खनन, सांख्यिकीय शिक्षण, डेटाबेस , डेटा इंजीनियरिंग, विज़ुअलाइज़ेशन , पैटर्न मान्यता और सीखना, अनिश्चितता मॉडलिंग, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग शामिल हैं।
इतने सारे डेटा की प्रगति के साथ, डेटा साइंस के कई पहलुओं को बहुत महत्व मिल रहा है, खासकर बड़ा डेटा।
डेटा साइंस बड़े डेटा तक ही सीमित नहीं है, जो स्वयं में एक बड़ा क्षेत्र है क्योंकि डेटा का विश्लेषण करने के बजाए बड़े डेटा समाधान डेटा को व्यवस्थित करने और पूर्व-प्रोसेस करने पर अधिक केंद्रित होते हैं।
इसके अलावा, मशीन सीखने ने पिछले कुछ वर्षों में डेटा साइंस के विकास और महत्व को बढ़ाया है।
नोट: डेटा वैज्ञानिक बनें
जानें कच्चे डेटा से मूल्य कैसे बनाएं। समझें कि व्यवसाय स्वचालित प्रक्रियाओं को कैसे करता है। सांख्यिकीय विश्लेषण प्रभावी ढंग से करें।
डेटा साइंस की उत्पत्ति क्या है?
वर्षों से, डेटा साइंस कृषि, विपणन अनुकूलन, जोखिम प्रबंधन , धोखाधड़ी का पता लगाने, विपणन विश्लेषण और सार्वजनिक नीति जैसे कई उद्योगों का एक अभिन्न अंग बन गया है।
डेटा तैयार करने, आंकड़ों, भविष्यवाणी मॉडलिंग और मशीन सीखने का उपयोग करके , डेटा साइंस अलग-अलग क्षेत्रों और अर्थव्यवस्था के भीतर कई मुद्दों को हल करने का प्रयास करता है।
डेटा साइंस डोमेन के बावजूद, अपने आवेदन को बदले बिना सामान्य तरीकों के उपयोग पर जोर देता है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक आंकड़ों से अलग है जो विशेष क्षेत्रों या डोमेन के लिए विशिष्ट समाधान प्रदान करने पर केंद्रित है।
पारंपरिक तरीके मानक समाधान को लागू करने के बजाय प्रत्येक समस्या के अनुरूप समाधान वाले समाधान प्रदान करने पर निर्भर करती हैं।
आज, डेटा साइंस में कई क्षेत्रों में बहुत से प्रभाव पड़ते हैं, दोनों अकादमिक और लागू अनुसंधान डोमेन जैसे मशीन अनुवाद, भाषण मान्यता, डिजिटल अर्थव्यवस्था एक तरफ और स्वास्थ्य देखभाल, सामाजिक विज्ञान, चिकित्सा सूचना विज्ञान जैसे क्षेत्रों में।
यह डेटा खनन और डेटा विश्लेषण जैसी तकनीकों के माध्यम से उपभोक्ताओं और अभियानों के बारे में बहुत सारी खुफिया जानकारी प्रदान करके ब्रांड के विकास और विकास को प्रभावित करता है ।
डेटा साइंस का इतिहास पचास साल पहले पता लगाया जा सकता है और 1 9 60 में पीटर नौर द्वारा कंप्यूटर विज्ञान के विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया गया था।
वर्ष 1 9 74 में, पीटर ने कंप्यूटर पद्धतियों के संक्षिप्त सर्वेक्षण प्रकाशित किया, जहां उन्होंने समकालीन डेटा प्रोसेसिंग विधियों के अपने सर्वेक्षण में डेटा साइंस शब्द का उपयोग किया।
इन तरीकों का उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जाता था। लगभग बीस साल बाद 1 99 6 में, इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ क्लासिफिकेशन सोसाइटी के सदस्यों ने कोबे से अपने द्विवार्षिक सम्मेलन के लिए मुलाकात की, जहां डेटा साइंस का इस्तेमाल पहली बार किया गया था, सम्मेलन के शीर्षक में जिसे डेटा साइंस, वर्गीकरण और संबंधित कहा जाता था तरीकों। 1 99 7 में सीएफ जेफ वू ने इस विषय पर एक उद्घाटन व्याख्यान दिया जहां उन्होंने आंकड़ों के बारे में डेटा साइंस का एक रूप बताया।
बाद में 2001 में, विलियम एस क्लीवलैंड ने डेटा साइंस को एक स्वतंत्र अनुशासन के रूप में पेश किया। अपने लेख में, डेटा साइंस: सांख्यिकी के तकनीकी क्षेत्रों का विस्तार करने के लिए एक कार्य योजना, उन्होंने आंकड़ों के साथ कंप्यूटिंग में प्रगति को शामिल किया, जो अप्रैल 2001 में अंतर्राष्ट्रीय सांख्यिकीय समीक्षा में प्रकाशित हुआ था।
अपनी रिपोर्ट में, विलियम ने छह क्षेत्रों का उल्लेख किया, जिन्हें उन्होंने डेटा साइंस का आधार बनाया: इनमें डेटा, शिक्षा, डेटा, सिद्धांत और उपकरण मूल्यांकन के साथ कंप्यूटिंग के लिए बहुआयामी जांच, मॉडल और विधियां शामिल हैं।
अगले वर्ष 2002 में, विज्ञान के लिए अंतर्राष्ट्रीय परिषद: सांख्यिकी और प्रौद्योगिकी के लिए डेटा समिति ने डेटा साइंस जर्नल का प्रकाशन शुरू किया जो डेटा साइंस से संबंधित मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करता है जैसे डेटा सिस्टम का विवरण, इंटरनेट पर उनके प्रकाशन, आवेदन और कानूनी मुद्दे।
बहुत जल्द, जनवरी 2003 में, कोलंबिया विश्वविद्यालय ने जर्नल ऑफ डेटा साइंस के प्रकाशन को भी शुरू किया जो डाटा श्रमिकों के लिए अपनी राय साझा करने और डेटा साइंस के उपयोग और लाभों के बारे में विचारों का आदान-प्रदान करने के लिए एक मंच था।
एक पत्रिका जो सांख्यिकीय विधियों और गुणात्मक शोध के आवेदन के लिए समर्पित थी, यह पत्रिका एक मंच था जिसने डाटा साइंस को डेटा साइंस के क्षेत्र में अपनी आवाज के साथ प्रदान किया।
2005 में, राष्ट्रीय विज्ञान बोर्ड ने लंबे समय तक डिजिटल डेटा संग्रह प्रकाशित किया: 21 वीं शताब्दी में अनुसंधान और शिक्षा सक्षम करना।
इस आलेख में डेटा वैज्ञानिक को सूचना और कंप्यूटर वैज्ञानिक, डेटाबेस और सॉफ्टवेयर प्रोग्रामर, अनुशासनात्मक विशेषज्ञ, क्यूरेटर और विशेषज्ञ एनोटेटर्स, लाइब्रेरियन जो डिजिटल डेटा संग्रह के सफल प्रबंधन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं, के रूप में परिभाषित करते हैं।
उनकी प्राथमिक गतिविधि रचनात्मक जांच और विश्लेषण करने के लिए है ताकि सभी क्षेत्रों में संगठनों द्वारा डेटा को उचित और प्रभावी तरीके से उपयोग किया जा सके।
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डेटा साइंस के बढ़ते महत्व ने बदले में डेटा वैज्ञानिकों के विकास और महत्व को जन्म दिया है। ये डेटा वैज्ञानिक पेशेवर अब ब्रांड , व्यवसाय, सार्वजनिक एजेंसियों और गैर-लाभकारी संगठनों का एक अभिन्न अंग हैं।
ये डेटा वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में डेटा को समझने के लिए अथक रूप से काम करते हैं और उनमें प्रासंगिक पैटर्न और डिज़ाइन खोजते हैं, ताकि भविष्य के लक्ष्यों और उद्देश्यों को समझने के लिए उनका प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सके।
इसका मतलब यह है कि डेटा वैज्ञानिकों को मुख्य महत्व प्राप्त हो रहा है और उचित तरीके से डेटा को समझना उनके बढ़ते वेतन में भी दिखाई देता है।
मैककिंसे ग्लोबल इंस्टीट्यूट के हालिया एक अध्ययन के मुताबिक, विश्लेषणात्मक और प्रबंधकीय प्रतिभा की कमी है, खासकर जब उन्हें दुनिया में बड़ी मात्रा में डेटा उपलब्ध कराने की आवश्यकता है।
यह वर्तमान समय में सबसे अधिक चुनौतीपूर्ण चुनौतियों में से एक है। इसके अलावा, इस रिपोर्ट का अनुमान है कि 2018 तक, चार से पांच मिलियन डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता होगी।
करीब दस लाख प्रबंधकों और विश्लेषकों की भी आवश्यकता है जो बड़े डेटा के परिणामों को इस तरह से उपभोग करने में मदद कर सकते हैं, जो संगठनों को अपने लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद कर सकते हैं जो संसाधनों को रणनीतिक और सहायक तरीके से उपयोग करते हैं।
इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
पिछले कुछ सालों में डेटा साइंस एक बहुत लंबा रास्ता आ गया है। यही कारण है कि वे कई उद्योगों के काम को समझने के अभिन्न अंग हैं, हालांकि जटिल और जटिल हैं।
यहां दस कारण हैं कि डेटा साइंस हमेशा वैश्विक दुनिया की संस्कृति और अर्थव्यवस्था का एक अभिन्न अंग क्यों रहेगा:
- डेटा साइंस ब्रांडों को अपने ग्राहकों को बहुत अधिक उन्नत और सशक्त तरीके से समझने में सहायता करता है।ग्राहक किसी भी ब्रांड की आत्मा और आधार हैं और उनकी सफलता और विफलता में खेलने के लिए एक महान भूमिका है। डेटा साइंस के उपयोग के साथ, ब्रांड अपने ग्राहकों के साथ व्यक्तिगत तरीके से जुड़ सकते हैं, जिससे बेहतर ब्रांड पावर और सगाई सुनिश्चित हो सके।
- डेटा साइंस इतने अधिक ध्यान देने के कारणों में से एक कारण है क्योंकि यह ब्रांड्स को अपनी कहानी को इस तरह के आकर्षक और शक्तिशाली तरीके से संवाद करने की अनुमति देता है।जब ब्रांड और कंपनियां इस डेटा का व्यापक तरीके से उपयोग करती हैं, तो वे अपनी कहानी अपने लक्षित दर्शकों के साथ साझा कर सकते हैं, जिससे बेहतर ब्रांड कनेक्ट बना सकते हैं। आखिरकार, उपभोक्ताओं के साथ एक प्रभावी और शक्तिशाली कहानी की तरह कुछ भी कनेक्ट नहीं होता है, जो सभी मानवीय भावनाओं को जन्म दे सकता है।
- बिग डेटा एक नया क्षेत्र है जो लगातार बढ़ रहा है और विकसित हो रहा है। लगभग कई औजार विकसित किए जा रहे हैं, लगभग नियमित आधार पर, बड़ा डेटा ब्रांड और संगठनों को आईटी, मानव संसाधन , और संसाधन प्रबंधन में जटिल समस्याओं को हल करने में प्रभावी और रणनीतिक तरीके से मदद कर रहा है। इसका अर्थ संसाधनों और गैर-सामग्री दोनों संसाधनों का प्रभावी उपयोग है।
- डेटा साइंस का सबसे महत्वपूर्ण पहलू यह है कि इसके निष्कर्ष और परिणाम लगभग किसी भी क्षेत्र में यात्रा, स्वास्थ्य देखभाल और शिक्षा जैसे अन्य क्षेत्रों में लागू किए जा सकते हैं।डेटा साइंस के प्रभावों को समझना, क्षेत्रों को उनकी चुनौतियों का विश्लेषण करने और उन्हें प्रभावी तरीके से संबोधित करने में मदद करने में एक लंबा सफर तय कर सकता है।
- डेटा साइंस लगभग सभी क्षेत्रों तक पहुंच योग्य है।आज दुनिया में बड़ी मात्रा में डेटा उपलब्ध है और उन्हें उचित तरीके से उपयोग करने से ब्रांड और संगठनों के लिए सफलता और विफलता का जादू हो सकता है। उचित तरीके से डेटा का उपयोग ब्रांडों के लिए लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण होगा, खासकर आने वाले समय में।
ऐसा कहा जा रहा है कि, डेटा साइंस ब्रांडों के कामकाज और विकास प्रक्रिया में एक बड़ी और प्रमुख भूमिका निभा रहा है। इसलिए डेटा वैज्ञानिक होने के नाते किसी भी व्यक्ति के लिए एक प्रमुख स्थिति है क्योंकि उनके पास डेटा के प्रबंधन और संगठन के भीतर और बाहर दोनों समस्याओं के समाधान प्रदान करने का बड़ा कार्य है।
आज, डेटा वैज्ञानिक प्रयोग और शोध के मामले में नए आधार खोल रहे हैं। वे खुफिया एकत्रित प्रौद्योगिकियों के साथ प्रयोग कर रहे हैं और परिष्कृत मॉडल और एल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं ताकि ब्रांडों को उनकी सबसे बड़ी चुनौतियों का सामना करने में मदद मिल सके। एक डेटा वैज्ञानिक प्रमुख कार्यों और भूमिकाओं का प्रदर्शन करेगा, उनमें से कुछ में निम्नलिखित शामिल हैं:
- अपने लक्षित ग्राहकों की आकांक्षाओं और लक्ष्यों को पूरा करने वाले उत्पादों की पेशकश करने के लिए नए और अलग डेटा को लिंक करें
- मौसम की स्थिति का पता लगाने और आपूर्ति श्रृंखलाओं को फिर से शुरू करने के लिए सीनेर डेटा का उपयोग करें
- बाजार में धोखाधड़ी और विसंगतियों को उजागर करें
- उस गति को आगे बढ़ाएं जिस पर डेटा सेट का उपयोग किया जा सके और एकीकृत किया जा सके
- इंटरनेट का उपयोग करने के लिए सबसे अच्छे और अभिनव तरीके की पहचान करें ताकि ब्रांड व्यापक तरीके से उपयोग के अवसर बना सकें
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जबकि खुदरा एक ऐसा क्षेत्र है जहां डेटा साइंस के बड़े प्रभाव हो सकते हैं। उदाहरण के लिए उस मामले को लें जहां पुरानी पीढ़ी को स्थानीय दुकानदार के साथ एक अद्भुत बातचीत की याद आती है।
यह दुकानदार व्यक्तिगत रूप से ग्राहक की सभी आवश्यकताओं को पूरा करने में सक्षम था। समय के साथ, उभरते हुए और सुपरमार्केट के विकास में यह व्यक्तिगत ध्यान खो गया।
हालांकि, डेटा एनालिटिक्स ब्रांडों को अपने ग्राहकों के साथ यह व्यक्तिगत कनेक्ट बनाने में मदद कर सकता है। डेटा साइंस का उपयोग करके, ब्रांडों को अपने उत्पादों का उपयोग करने के बारे में बेहतर और गहरी समझ विकसित करनी होगी।
इसका मतलब है, प्रतिस्पर्धी प्रतिस्पर्धी खुदरा विक्रेताओं को गहन समझ बनाना होगा कि ग्राहक अपने उत्पादों का उपयोग कैसे करते हैं। दक्षता का मतलब है कि खुदरा विक्रेताओं को सही उत्पाद के साथ सही उत्पाद से मेल खाना पड़ेगा, इस तथ्य के बावजूद कि ये दोनों वस्तुएं लगातार विकसित हो रही हैं।
डेटा साइंस और डेटा वैज्ञानिक का भविष्य क्या है?
इसलिए जब खुदरा एक वास्तविक क्षेत्र है जहां डेटा साइंस के प्रभाव स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं, तो डेटा साइंस के अन्य क्षेत्रों में भी बहुत अधिक प्रभाव पड़ सकता है। इनमें स्वास्थ्य देखभाल, ऊर्जा और शिक्षा शामिल है।
चूंकि ये क्षेत्र लगातार विकसित होते जा रहे हैं, इसलिए डेटा साइंस का महत्व भी तेजी से बढ़ रहा है।
हेल्थकेयर के क्षेत्र में, नई दवाओं को लगातार एक हाथ की खोज की जा रही है और दूसरी ओर मरीजों के लिए बेहतर देखभाल करने की आवश्यकता है।
विधियों और तकनीकों के उपयोग के साथ डेटा साइंस हेल्थकेयर सेक्टर को उन समाधानों को ढूंढने में मदद कर सकता है जो रोगी की देखभाल और संतुष्टि को अगले स्तर तक ले जाने में मदद करते हैं।
हेल्थकेयर उद्योग लगातार विकसित हो रहा है और डेटा साइंस उन्हें सभी चरणों में रोगियों के लिए बेहतर देखभाल करने में मदद कर सकता है। एक और क्षेत्र जो डेटा साइंस से वास्तव में लाभ उठा सकता है वह शिक्षा है।
स्मार्टफोन और लैपटॉप जैसी तकनीक शिक्षा प्रणाली का एक अभिन्न हिस्सा बनने के साथ, डेटा साइंस रचनात्मक तरीके से छात्रों को सीखने और बढ़ाने में मदद करने के लिए बेहतर अवसर बनाने में मदद कर सकता है।
डेटा साइंस कैसे समाज की मदद कर सकता है इसका एक और उदाहरण है अपने आवेदन और ऊर्जा में उपयोग के माध्यम से। ऊर्जा क्षेत्र आज कट्टरपंथी परिवर्तन और परिवर्तन के केंद्र में है। तेल से गैस तक नवीकरणीय ऊर्जा तक, हमें ऊर्जा का उपयोग करने के लिए नए और अभिनव तरीके खोजने की जरूरत है।
सर्वोत्तम समाधान सुनिश्चित करते समय डेटा साइंस बढ़ती मांग और टिकाऊ भविष्य की चुनौतियों का सामना करने में हमारी सहायता कर सकता है। इसका मतलब है कि डेटा वैज्ञानिकों को सभी क्षेत्रों में चुनौतियों का सामना करने के लिए समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ आना होगा।
यह एक आसान काम नहीं है और यही कारण है कि उन्हें उन संसाधनों और प्रणालियों की आवश्यकता है जो उन्हें इस लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करेंगी। क्षेत्रों और अर्थव्यवस्थाओं में, डेटा वैज्ञानिकों को रचनात्मक विचारक बनना होगा जो समाधान बनाने के लिए उच्च अंत उपकरण का उपयोग करते हैं जिन्हें सभी लंबवत में अपनाया जा सकता है।
सब कुछ, डेटा वैज्ञानिक आज दुनिया का भविष्य हैं। वे जल्द ही संगठन का एक अभिन्न हिस्सा बन जाएंगे और दुनिया को प्रमुख वैश्विक चुनौतियों का समाधान करने में मदद करेंगे, जिससे बदले में देश भर में बहुत अधिक प्रभाव पड़ सकता है।
यही कारण है कि समय की आवश्यकता दुनिया भर में डेटा वैज्ञानिकों की कौशल और रचनात्मकता को विकसित करना है ताकि वे लोगों को जीवन, उत्पादों और सेवाओं को नए तरीके से अनुभव करने में मदद कर सकें।
