डेटा विज्ञान क्या है ?(What is Data Science)

आज इस पोस्ट में हम जानेगे डेटा विज्ञान क्या है ? आजकल डेटा विज्ञान कई व्यवसायों का एक अनिवार्य हिस्सा बन चुका है, जो कि भारी मात्रा में डेटा का उत्पादन किया जाता है, और आईटी सर्किलों में सबसे अधिक बहस वाले विषयों में से एक है। इसकी लोकप्रियता पिछले कुछ वर्षों में बढ़ी है, और कंपनियों ने अपने व्यवसाय को बढ़ाने और ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू करना शुरू कर दिया है।

डेटा विज्ञान लाइफस्टाइल

डेटा विज्ञान के लाइफस्टाइल में पाँच अलग-अलग स्टेजेस होते हैं, जिनमें से प्रत्येक स्टेज या चरण का अपना एक काम होता है :

कैप्चर (Capture): डेटा अधिग्रहण(Data Acquisition), डेटा एंट्री, सिग्नल रिसेप्शन, डेटा एक्सट्रैक्शन। इस स्टेज में कच्चे संरचित (structure) और असंरचित (Unstructured) डेटा एकत्र करना शामिल है।
उपयोग में लाना या मेन्टेन रखना : डेटा वेयरहाउसिंग, डेटा क्लींजिंग, डेटा स्टेजिंग, डेटा प्रोसेसिंग, डेटा आर्किटेक्चर। इस चरण में कच्चे डेटा को लेना और उसे एक ऐसे रूप में रखना शामिल है जिसका उपयोग किसी काम में किया जा सकता है।
प्रक्रिया (Process): डेटा माइनिंग, क्लस्टरिंग / वर्गीकरण, डेटा मॉडलिंग, डेटा सारांश। डेटा वैज्ञानिक तैयार डेटा लेते हैं और यह निर्धारित करने के लिए इसके पैटर्न, रेंज और पूर्वाग्रहों की जांच करते हैं कि यह भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में कितना उपयोगी होगा।
विश्लेषण (Analze): खोजपूर्ण/पुष्टिकरण, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण। यह लाइफस्टाइल का मह्त्वपूर्ण भाग है इस चरण में डेटा पर विभिन्न विश्लेषण करना शामिल है।
संचार (Communicate): डेटा रिपोर्टिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, बिजनेस इंटेलिजेंस, निर्णय लेना। इस अंतिम चरण में, विश्लेषक आसानी से पढ़ने योग्य रूपों जैसे चार्ट, ग्राफ़ और रिपोर्ट में विश्लेषण तैयार करते हैं।

डेटा विज्ञान के लिए आवश्यकताएँ (Requirement for Data Science)

यहां कुछ तकनीकी कांसेप्ट दिए गई हैं जिनके बारे में आपको डेटा विज्ञान क्या है, यह जानने से पहले पता होना चाहिए।

1. मशीन लर्निंग (Machine Learning)

मशीन लर्निंग डेटा साइंस की रीढ़ है। आंकड़ों के बुनियादी ज्ञान के अलावा डेटा वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग में अच्छी खासी कमांड होनी चाहिए ।

2. मॉडलिंग (Modeling)

गणितीय मॉडल आपको डेटा के बारे में जो पहले से जानते हैं, उसके आधार पर आपको त्वरित गणना और भविष्यवाणियां करने में सक्षम बनाता है। मॉडलिंग भी मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है। इसमें अल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है। इसमें यह पहचानना शामिल है कि किसी समस्या को हल करने के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे उपयुक्त है और इन मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित किया जाए।

3. सांख्यिकी (Statistics)

सांख्यिकी डेटा विज्ञान के मूल में हैं। आंकड़ों पर एक मजबूत संभाल आपको अधिक बुद्धिमत्ता निकालने और अधिक सार्थक परिणाम प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

4. प्रोग्रामिंग (Programming)

एक सफल डेटा साइंस प्रोजेक्ट को करने के लिए प्रोग्रामिंग के कुछ स्तर की आवश्यकता होती है। सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाएं पायथन हैं, और आर पायथन विशेष रूप से लोकप्रिय है क्योंकि इसे सीखना आसान है, और यह डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के लिए कई पुस्तकालयों का समर्थन करता है।

5. डेटाबेस (Database)

एक सक्षम डेटा वैज्ञानिक को यह समझने की आवश्यकता है कि डेटाबेस कैसे काम करते हैं, उन्हें कैसे प्रबंधित करें और उनसे डेटा कैसे निकालें।

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

एक डेटा वैज्ञानिक व्यापार में डाटा को अच्छी तरह से समझकर उसका कोई मतलब निकालकर काम करने में सक्षम होता है। दूसरे शब्दों में, एक डेटा वैज्ञानिक कई चरणों के माध्यम से व्यावसायिक समस्याओं को हल करता है, जिनमें शामिल हैं:

डेटा संग्रह और विश्लेषण से निपटने से पहले, डेटा वैज्ञानिक सही प्रश्न पूछकर और समझ हासिल करके समस्या का समाधान करता है।
डेटा वैज्ञानिक कई अलग-अलग स्रोतों-उद्यम डेटा, सार्वजनिक डेटा, आदि से संरचित(Structure ) और असंरचित (Unstructured) डेटा इकट्ठा करता है।
डेटा एकत्र करने के बाद, डेटा वैज्ञानिक डेटा को संसाधित करता है और इसे विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करता है। इसमें एकरूपता, पूर्णता और सटीकता की गारंटी के लिए डेटा की सफाई और सत्यापन शामिल है।
डेटा को प्रयोग करने योग्य रूप में प्रस्तुत करने के बाद, इसे विश्लेषणात्मक प्रणाली- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम या एक सांख्यिकीय मॉडल में फीड किया जाता है ।
जब डेटा पूरी तरह से प्रस्तुत किया गया है, तो डेटा वैज्ञानिक अवसरों और समाधान खोजने के लिए डेटा की व्याख्या करता है।
डेटा वैज्ञानिक अपना काम ख़तम करने के बाद उसका परिणाम तैयार करते है। उसके बाद वह उस परिणाम को जरुरत होने साझा करते हैं।

डेटा साइंस के अनुप्रयोग (Applications of Data Science)

आजकल डेटा साइंस अपना लगभग हर उद्योग में योगदान दे रहा है।

1. हेल्थकेयर (Healthcare)

हेल्थकेयर कंपनियां बीमारियों का पता लगाने और उनका इलाज करने के लिए चिकित्सा उपकरणों के बनाने के लिए डेटा साइंस का उपयोग कर रही हैं।

2. गेमिंग (Gaming)

वीडियो और कंप्यूटर गेम अब डेटा साइंस की मदद से बनाए जा रहे हैं और इसने गेमिंग के अनुभव को अगले स्तर पर पहुंचा दिया है।

3. छवि पहचान (Image Recognition)

छवियों में पैटर्न की पहचान करना और छवि में वस्तुओं का पता लगाना सबसे लोकप्रिय डेटा विज्ञान उपयोगो में से एक है।

4. सिफारिश प्रणाली ( Recommendation Systems)

नेटफ्लिक्स और अमेज़ॅन मूवी और उत्पाद की जरुरत इस आधार पर देते हैं कि आप उनके प्लेटफॉर्म पर क्या देखना, खरीदना या ब्राउज़ करना पसंद करते हैं।

5. प्रोडक्ट डिलीवर में (Product deliver)

डेटा साइंस का उपयोग Logistics कंपनियों द्वारा उत्पादों की तेजी से वितरण सुनिश्चित करने और परिचालन दक्षता बढ़ाने के लिए मार्गों को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है।

6. धोखाधड़ी का पता लगाना (Fraud Detection)

धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने के लिए बैंकिंग और वित्तीय संस्थान डेटा विज्ञान और संबंधित एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

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