ڈیٹا سائنس: ہر وہ چیز جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔

ڈیٹا سائنس وہ شعبہ ہے جو قیمتی بصیرت حاصل کرنے کے لیے چیزوں کے بارے میں معلومات اکٹھا، ذخیرہ اور تجزیہ کرتا ہے۔

کمپنیاں ایک طویل عرصے سے ڈیٹا سائنس کی سرگرمیوں میں مصروف ہیں، لیکن انٹرنیٹ صارف کے ڈیٹا اور سستے کلاؤڈ انفراسٹرکچر میں حالیہ دھماکے نے صنعت میں ایک تیزی پیدا کر دی ہے۔

اسی طرح کے مضامین کے مقابلے میں، ڈیٹا سائنس نسبتاً نیا ہے اور اب بھی تیار ہو رہا ہے۔ لہذا، یہ مستقبل کے لیے کیریئر کے راستے کے طور پر یکساں طور پر بہت سی امیدیں پیش کرتا ہے۔

اس پوسٹ میں ڈیٹا سائنس کے بارے میں جاننے کے لیے درکار ہر چیز کی فہرست دی گئی ہے اور یہ آپ کو یا آپ کی کمپنی کو کیسے فائدہ پہنچا سکتا ہے۔

ڈیٹا سائنس کیوں؟

ڈیٹا سائنسدانوں کی مانگ مسلسل بڑھ رہی ہے، لہذا میدان میں آنے کی یہ ایک اچھی وجہ ہے۔ ایک اور اچھی وجہ یہ ہے کہ ڈیٹا سائنس نسبتاً اچھی ادائیگی کرتی ہے، لہذا آپ کو اپنی آمدنی کے بارے میں زیادہ پریشان ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔

مزید برآں، آپ کئی شعبوں میں ڈیٹا سائنسدان کے طور پر کام کر سکتے ہیں، لہذا آپ صرف ایک صنعت تک محدود نہیں ہیں۔ پیٹرن تلاش کرنے اور مالیاتی خدمات سے لے کر لاجسٹکس، مینوفیکچرنگ، ٹیلی کمیونیکیشن، صحت کی دیکھ بھال وغیرہ تک کارکردگی کو جانچنے کے لیے بس اپنی تجزیاتی مہارتوں کا اطلاق کریں۔

ڈیٹا سائنس کی درخواستیں

ڈیٹا سائنس ایک وسیع میدان ہے جو بہت سی صنعتوں پر لاگو ہوتا ہے، اس لیے اس کے ممکنہ اطلاقات وسیع ہیں۔

درج ذیل ان ڈیٹا سائنس ایپلی کیشنز میں سب سے زیادہ مقبول ہیں:

• فراڈ اور رسک کا پتہ لگانا - یہ ڈیٹا سائنس کی ابتدائی ایپلی کیشنز میں سے ایک تھی۔ مختلف ڈیٹاسیٹس کے جمع اور تجزیہ نے اسے ممکن بنایا کی مالی اعانت کمپنیاں خراب قرضوں اور نقصانات سے بہتر طریقے سے بچنے اور ان کا انتظام کریں۔ ایسے لین دین کو آسانی سے تلاش کرنا بھی ممکن ہو گیا جن میں دھوکہ دہی کا زیادہ امکان تھا۔
  
• صحت کی دیکھ بھال - طبی تحقیق میں ڈیٹا سائنس کو بھی استعمال کیا جاتا ہے تاکہ جینیات، بعض بیماریوں اور ان کے منشیات کے ردعمل کے درمیان تعلق کو حاصل کیا جا سکے۔ یہ منشیات کے مستقبل کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ماڈل کی نقلوں کا استعمال کرتے ہوئے منشیات تیار کرنے میں بھی استعمال ہوتا ہے۔
  
• تصویری شناخت - یہ ڈیٹا سائنس کی ایک اور بہت مشہور ایپلی کیشن ہے۔ تصویر کی شناخت سے مراد تصویری ڈیٹا سیٹس میں نمونوں کی شناخت ہے جیسے کہ تصاویر اور ویڈیوز، اور یہ مستقبل کی بہت سی امید افزا ایپلی کیشنز پیش کرتا ہے۔
  
• تلاش کے انجن - گوگل اور بنگ جیسے سرچ انجنوں سے آپ جو نتائج دیکھتے ہیں اسے پیش کرنے میں ڈیٹا سائنس بھی بڑا کردار ادا کرتی ہے۔ یہاں استعمال ہونے والے الگورتھم ہر تلاش کی اصطلاح کے لیے بہترین نتائج تلاش کرنے کے لیے اربوں صفحات کا موازنہ کرتے ہیں۔ وہ وقت کے ساتھ نتائج کو بہتر طور پر ذاتی بنانے کے لیے صارف کے کلکس کو بھی ٹریک کر سکتے ہیں۔
  
• لاجسٹک - ڈیٹا سائنس کا استعمال کرتے ہوئے روٹ کو بہتر بنانے سے کمپنیوں کو بہت زیادہ رقم بچانے اور آپریشنل اخراجات کو کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
  
• سفارشی نظام - یہ آپ کی تمام ماضی کی سرگرمیوں کے ڈیٹا پر بناتا ہے تاکہ اگلی بہترین چیزوں کو آزمایا جا سکے اور ان کی پیشن گوئی کی جا سکے جو آپ سے متعلقہ ہو سکتی ہیں۔ Netflix سے لے کر Spotify، Amazon، Twitter، وغیرہ تک سفارشی نظام ہر جگہ موجود ہیں۔
  
• تقریر کی شناخت - تصویر کی شناخت کے نظام کی طرح، تقریر کی شناخت مشینوں کو انسانی تقریر کو سمجھنے کے قابل بنانے کے لیے ڈیٹا سائنس کا استعمال کرتی ہے۔
  
• اشتہار. - ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ صرف ڈیٹا سائنس کے ذریعے ممکن ہوئی ہے، کیونکہ یہ بڑی مقدار میں صارف کے ڈیموگرافک اور سائیکوگرافک ڈیٹا پر مبنی ہے۔

ڈیٹا سائنس بمقابلہ شماریات

ڈیٹا سائنس اور شماریات میں بہت کچھ مشترک ہے، تاہم، دونوں شعبوں کے درمیان کافی فرق ہیں۔

شروع کرنے والوں کے لیے، شماریات زیادہ تر ریاضیاتی ڈسپلن ہے، جس کا مقصد مقداری ڈیٹا کو جمع کرنا اور اس کی تشریح کرنا ہے۔ دوسری طرف، ڈیٹا سائنس، ریاضی سے لے کر کمپیوٹر سائنس، ڈیٹا بینکنگ، اور اسی طرح کے مضامین کی ایک وسیع رینج پر انحصار کرتا ہے۔

ڈیٹا سائنس اعداد و شمار سے کہیں زیادہ بڑے ڈیٹا سیٹوں سے بھی نمٹتی ہے۔ زیادہ تر شماریاتی ماڈلنگ نسبتاً کم مقدار میں ڈیٹا کے ساتھ ہوتی ہے، جبکہ ڈیٹا سائنسدانوں کو اکثر ایسے ڈیٹا کی بڑی مقدار سے نمٹنا پڑتا ہے جو متعدد کمپیوٹرز پر فٹ ہوتے ہیں۔

آخر میں، جبکہ اعداد و شمار زیادہ تر ہاتھ میں موجود ڈیٹا سے دنیا کے بارے میں نتیجہ اخذ کرنے پر مرکوز ہیں، ڈیٹا سائنس زیادہ تر پیشین گوئی کے معنی اخذ کرنے اور دستیاب ڈیٹا سے اصلاح پر مرکوز ہے۔

ڈیٹا سائنس بمقابلہ مصنوعی ذہانت

ڈیٹا سائنس اور مصنوعی ذہانت دو اصطلاحات ہیں جو اکثر اوورلیپ ہوتی ہیں۔ لیکن جب وہ متعلقہ ہیں، وہ ایک جیسے نہیں ہیں۔

ڈیٹا سائنس ڈیٹا اکٹھا کرنے، تیاری اور تجزیہ کرنے کے لیے ایک جامع نقطہ نظر ہے جب کہ بصیرت حاصل کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت بصیرت حاصل کرنے کے لیے پیشین گوئی الگورتھم کا نفاذ ہے۔

مصنوعی ذہانت ڈیٹا سائنس کا حصہ ہے، بڑے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے تمام متعلقہ طریقوں اور ماڈلز کے لیے چھتری کی اصطلاح۔

ڈیٹا سائنسدان کیسے کام کرتا ہے۔

ڈیٹا سائنسدان کے کام کو چار بڑے حصوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، وہ یہ ہیں:

• ڈیٹا اکٹھا کرنا اور ذخیرہ کرنا
• ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح
• ڈیٹا سے پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ٹولز اور ماڈلز کی تعمیر
• ڈیٹا ویژولائزیشن اور رپورٹنگ

ڈیٹا سائنس کے لیے درکار ہنر

• علم ریاضی - خود وضاحتی نظم و ضبط۔
  
• مشین لرننگ - پیٹرن کی تلاش میں بڑے ڈیٹاسیٹس پر سیکھنے کے موڈ میں الگورتھم کا اطلاق، اکثر ازگر کی زبان میں کیا جاتا ہے۔
  
• ڈیٹا ماڈلنگ - اس سے بصیرت حاصل کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کو منظم اور منظم کرنے کا طریقہ۔
  
• سافٹ ویئر انجینئرنگ - الگورتھم بنانے کا عمل جو بصیرت پیدا کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کو منتشر کرتا ہے۔ مشہور ٹولز میں Python اور R شامل ہیں۔
  
• اعداد و شمار - ڈیٹا سیٹ سے بامعنی بصیرت پیدا کرنے کی آپ کی صلاحیت۔
  
• ڈیٹا بینکنگ - ایکسل اسپریڈ شیٹس جیسے سادہ سسٹمز سے ڈیٹا کو زیادہ پیچیدہ SQL ڈیٹا بیس میں اسٹور کرنے اور بازیافت کرنے کی صلاحیت۔

ڈیٹا سائنسدان کیسے بنیں۔

ڈیٹا سائنٹسٹ بننے کا سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ پہلے کسی متعلقہ شعبے میں بیچلر کی ڈگری حاصل کی جائے، جیسے کہ ڈیٹا سائنس، کمپیوٹر سائنس، ریاضی، یا شماریات، اور پھر اس میں نان ڈگری ہولڈرز کے لیے مرحلہ وار گائیڈ کی پیروی کرنا۔ اگلا پیراگراف

بغیر کسی ڈگری کے ڈیٹا سائنس کی نوکری کیسے حاصل کی جائے۔

بغیر ڈگری کے ڈیٹا سائنس کی نوکری حاصل کرنا اتنا ہی ممکن ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ آپ جانتے ہیں کہ آپ کیا کر رہے ہیں اور جب آپ کو ملازمت پر رکھا جائے تو ایک اچھی نوکری فراہم کر سکتے ہیں۔

درج ذیل اقدامات ہیں جن کی آپ کو ڈگری کے بغیر ڈیٹا سائنس کی نوکری حاصل کرنے کی ضرورت ہوگی۔

1. بنیادی مہارتوں میں مہارت حاصل کریں۔ - اس میں ریاضی، شماریات، امکان، ڈیٹا کا تجزیہ، IT، اور پروگرامنگ کے بنیادی اصول جیسے Git شامل ہیں۔
   
2. ماسٹر ڈیٹا سائنس کی بنیادی باتیں - اس کے بعد، آپ کو ڈیٹا سائنس سے متعلق مخصوص مہارتوں میں مہارت حاصل کرنے کی ضرورت ہوگی، جیسے کہ R اور Python زبانیں، Excel، SQL، Spark، Hadoop وغیرہ۔
   
3. بوٹ کیمپ یا کورس میں اندراج کریں۔ - ڈیٹا سائنس انڈسٹری میں پیشہ ورانہ سرٹیفیکیشن کا ہونا کسی بھی ممکنہ آجر کے لیے آپ کی لگن کو ثابت کرے گا۔ لہذا IBM، DASCA، Open CDS، یا Microsoft Azure سرٹیفیکیشن حاصل کرنے پر غور کریں۔
   
4. اپنا پورٹ فولیو بنائیں - جبکہ سرٹیفکیٹس آپ کی ڈیلیور کرنے کی صلاحیت کا 100% ثبوت نہیں ہیں، پچھلے کا ایک پورٹ فولیو روزگار کے مواقع ہے لہذا، آپ کو یہ ظاہر کرنے کی ضرورت ہوگی کہ آپ ایک پورٹ فولیو بنا کر، ترجیحا آن لائن اور GitHub جیسے پلیٹ فارم پر کیا کرنے کے قابل ہیں۔ اس میں ذاتی پراجیکٹس سے لے کر پرو بونو کام، انٹرنشپ اور متعلقہ ملازمتیں شامل ہو سکتی ہیں۔
   
5. اپنے انٹرویو کی مہارت کو بہتر بنائیں - یہ وہ آخری مہارت ہے جس کی آپ کو ضرورت ہے جب آپ کا CV متاثر کن ہو جائے اور آپ کو انٹرویوز حاصل ہو جائیں۔
   
6. نوکریوں کی تلاش - پہیلی کا آخری حصہ۔ آپ کو فعال طور پر وہاں سے نکلنے اور چیزوں کو انجام دینے کی ضرورت ہے۔

ڈیٹا سائنس کی نوکریوں کی فہرست

ڈیٹا سائنسدان صنعتوں کی ایک رینج میں اور مختلف مقاصد کے ساتھ کام کرتے ہیں، اس کا مطلب ہے کہ ان کے پاس اکثر کام کے کردار قدرے مختلف ہوتے ہیں۔ ملازمت کی تفصیل، تاہم، اکثر ڈیٹا سائنسدان سے متوقع فرائض کی تفصیل کے ساتھ فہرست بنائے گی۔

یہاں سب سے زیادہ مقبول میں سے کچھ ہیں:

• ڈیٹا تجزیہ
• ڈیٹا آرکیٹیکٹ
• ڈیٹا انجینئر۔
• ڈیٹا سائنسدان
• ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر
• کاروباری تجزیہ
• مقداری تجزیہ کار
• ڈیٹا اور تجزیات کا مینیجر
• مشین سیکھنا انجینئر
• شماریات دان

ڈیٹا سائنس ٹولز کی فہرست

وہاں ڈیٹا سائنس کے بہت سارے ٹولز موجود ہیں، لیکن یہاں سب سے زیادہ مقبول ہیں۔

• ٹینسر فلو - مقبول مشین لرننگ پلیٹ فارم۔
• مشتری - ویب پر مبنی مربوط ترقیاتی ماحول 40+ زبانوں کے لیے۔
• R - ایک شماریاتی کمپیوٹنگ اور گرافکس پروگرامنگ زبان۔
• پوزیشن آر اسٹوڈیو - R کے لیے مربوط ترقیاتی ماحول۔
• ازگر - مقبول ڈیٹا تجزیہ اور آٹومیشن پروگرامنگ زبان۔
• ریپڈ مائنر - انٹرپرائزز کے لیے ڈیٹا سائنس پلیٹ فارم۔
• بگ ایم ایل - سادہ مشین لرننگ پلیٹ فارم۔
• سکیٹ سیکھنا - مشین لرننگ اور پیشن گوئی ڈیٹا تجزیہ کا آلہ۔
• کمپیوٹر - ڈیٹا انٹیگریشن ٹول۔
• AWS ریڈ شفٹ - کلاؤڈ کے لیے قابل توسیع ڈیٹا گودام
• کونگوس - IBM سے تجزیاتی رپورٹنگ ٹول۔
• میٹپلوٹلیب - ازگر پروگرامنگ زبان کے لیے ویژولائزیشن لائبریری۔
• اپاچی چمک - تجزیات اور مشین لرننگ کے لیے بڑے پیمانے پر ڈیٹا بینکنگ انجن۔
• اپاچی ہیدوپ - بڑے ڈیٹا سیٹس کی تقسیم شدہ پروسیسنگ کے لیے فریم ورک۔
• مہوت - اپاچی سے مشین لرننگ پلیٹ فارم
• Azure ML اسٹوڈیو - ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ویب پر مبنی IDE
• جھانکی - ڈیٹا تجزیہ اور تصور کا آلہ۔
• ایکسل - مائیکرو سافٹ سے اسپریڈ شیٹ سافٹ ویئر۔
• چالاکی سے - مفت اور آزاد مصدر Python کے لیے گرافنگ لائبریری
• گوگل چارٹس - مفت اور طاقتور ڈیٹا ویژولائزیشن ٹول۔
• انفجرم - بدیہی تصور اور رپورٹنگ ٹول۔

اکثر پوچھے گئے سوالات (عمومی سوالنامہ)

نتیجہ

ڈیٹا سائنس پر اس پوسٹ کے آخر تک پہنچنے اور آپ اور آپ کے کاروبار کے لیے اس کا کیا مطلب ہے، آپ کو ایک یا دو مددگار بصیرت حاصل کرنی چاہیے تھی۔

ڈیٹا سائنس ترقی کرتی رہے گی اور اس میں اس کی ایپلی کیشنز، ملازمت کے مواقع اور معاشی اثرات شامل ہیں۔ لہذا، اگر آپ نے پہلے سے ایسا نہیں کیا ہے تو، اب اپنانا بہتر ہے۔