डेटा साइंस क्या है? यह व्यवसाय को बेहतर बनाने में कैसे मदद करता है

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जैसे-जैसे दुनिया बड़े डेटा के युग में प्रवेश करती गई, इसके भंडारण की आवश्यकता भी बढ़ती गई। यह 2010 तक उद्यम उद्योगों के लिए मुख्य चुनौती और चिंता थी। मुख्य ध्यान डेटा स्टोर करने के लिए एक रूपरेखा और समाधान बनाने पर था। अब जब Hadoop और अन्य फ्रेमवर्क ने स्टोरेज की समस्या को सफलतापूर्वक हल कर लिया है, तो फोकस इस डेटा के प्रसंस्करण में स्थानांतरित हो गया है। डेटा साइंस यहाँ गुप्त चटनी है। वे सभी विचार जो आप हॉलीवुड की साई-फाई फिल्मों में देखते हैं, वास्तव में डेटा साइंस द्वारा वास्तविकता में बदल सकते हैं। डाटा साइंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य है। इसलिए, यह समझना बहुत महत्वपूर्ण है कि डेटा साइंस क्या है और यह आपके व्यवसाय के लिए मूल्य कैसे जोड़ सकता है।

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इस ब्लॉग में, मैं निम्नलिखित विषयों को शामिल करूंगा।

डाटा साइंस की जरूरत।
डेटा साइंस क्या है?
यह बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) और डेटा विश्लेषण से कैसे अलग है?
उपयोग के मामले की मदद से डेटा साइंस का जीवनचक्र।
इस ब्लॉग के अंत तक, आप यह समझ पाएंगे कि डेटा विज्ञान क्या है और हमारे चारों ओर डेटा के जटिल और बड़े सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने में इसकी भूमिका क्या है। डेटा साइंस पर गहराई से ज्ञान प्राप्त करने के लिए, आप 24/7 समर्थन और आजीवन पहुंच के साथ एडुर्का द्वारा लाइव डेटा साइंस ऑनलाइन पाठ्यक्रम के लिए नामांकन कर सकते हैं।

आइए समझें कि हमें डेटा साइंस की आवश्यकता क्यों है
परंपरागत रूप से, हमारे पास मौजूद डेटा ज्यादातर संरचित और आकार में छोटा था, जिसका विश्लेषण सरल बीआई उपकरण का उपयोग करके किया जा सकता है। पारंपरिक प्रणालियों में डेटा के विपरीत जो ज्यादातर संरचित था, आज अधिकांश डेटा असंरचित या अर्ध-संरचित है। आइए नीचे दी गई छवि में डेटा रुझानों पर एक नज़र डालें जो दर्शाता है कि 2020 तक 80% से अधिक डेटा असंरचित हो जाएगा।
असंरचित डेटा का प्रवाह – यूरेका
यह डेटा विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न होता है जैसे वित्तीय लॉग, टेक्स्ट फ़ाइल, मल्टीमीडिया फॉर्म, सेंसर और इंस्ट्रूमेंट्स। सरल बीआई उपकरण इस विशाल मात्रा और डेटा की विविधता को संसाधित करने में सक्षम नहीं हैं। यही कारण है कि हमें अधिक जटिल और उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरणों और प्रसंस्करण के लिए एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है, इसके बारे में सार्थक अंतर्दृष्टि का विश्लेषण और ड्राइंग करना।
यही एकमात्र कारण नहीं है कि डेटा विज्ञान इतना लोकप्रिय हो गया है। आइए गहराई से देखें और देखें कि विभिन्न डोमेन में डेटा साइंस का उपयोग कैसे किया जा रहा है।

यदि आप मौजूदा डेटा से अपने ग्राहकों की सटीक आवश्यकताओं को समझ सकते हैं जैसे कि ग्राहक के पिछले ब्राउज़िंग इतिहास, खरीद इतिहास, आयु और आय। इसमें कोई संदेह नहीं है कि आपके पास यह सब डेटा पहले भी था, लेकिन अब बड़ी मात्रा और डेटा की विविधता के साथ, आप मॉडल को अधिक प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित कर सकते हैं और अपने ग्राहकों को अधिक सटीकता के साथ उत्पाद की सिफारिश कर सकते हैं। क्या यह आश्चर्यजनक नहीं होगा क्योंकि यह आपके संगठन में अधिक व्यवसाय लाएगा?
निर्णय लेने में डेटा विज्ञान की भूमिका को समझने के लिए एक अलग परिदृश्य लें। कैसे के बारे में अगर आपकी कार में आपको घर चलाने की बुद्धि थी? सेल्फ-ड्राइविंग कारें अपने आसपास का नक्शा बनाने के लिए सेंसरों से लाइव डेटा एकत्र करती हैं, जिसमें रडार, कैमरा और लेजर शामिल हैं। इस डेटा के आधार पर, यह निर्णय लेता है कि कब तेज करना है, कब गति करना है, कब ओवरटेक करना है, कहां मोड़ लेना है – उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना।
आइए देखें कि डेटा साइंस का पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण में कैसे उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के रूप में मौसम के पूर्वानुमान को बताएं। मॉडल बनाने के लिए जहाजों, विमानों, रडार, उपग्रहों से डेटा एकत्र किया जा सकता है और उनका विश्लेषण किया जा सकता है। ये मॉडल न केवल मौसम की भविष्यवाणी करेंगे, बल्कि किसी भी प्राकृतिक आपदा की घटना की भविष्यवाणी करने में भी मदद करेंगे। यह आपको पहले से उचित उपाय करने में मदद करेगा और कई कीमती जीवन को बचाएगा।
आइए उन सभी डोमेन को देखने के लिए नीचे के इन्फोग्राफिक पर एक नज़र डालें जहां डेटा साइंस अपनी छाप बना रहा है।

डेटा साइंस यूज़ केस – यूरेका

अब जब आप डेटा साइंस की आवश्यकता को समझ गए हैं, तो आइए समझते हैं कि डेटा साइंस क्या है।

डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस शब्द का इस्तेमाल आम होता जा रहा है, लेकिन इसका क्या मतलब है? डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको किन स्किल्स की जरूरत है? BI और Data Science में क्या अंतर है? डेटा साइंस में निर्णय और भविष्यवाणियां कैसे की जाती हैं? ये कुछ ऐसे सवाल हैं जिनका जवाब आगे दिया जाएगा।

सबसे पहले, आइए देखें कि डेटा साइंस क्या है। डेटा साइंस विभिन्न टूल्स, एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग सिद्धांतों का एक मिश्रण है, जिसमें कच्चे डेटा से छिपे हुए पैटर्न की खोज करना लक्ष्य है। यह कैसा है जो कुछ वर्षों से सांख्यिकीविद् कर रहे हैं?

इसका उत्तर समझाने और भविष्यवाणी करने के अंतर में है।

डेटा विश्लेषक v / s डेटा विज्ञान – यूरेका

जैसा कि आप ऊपर की छवि से देख सकते हैं, डेटा विश्लेषक आमतौर पर बताते हैं कि डेटा के इतिहास को संसाधित करके क्या हो रहा है। दूसरी ओर, डेटा साइंटिस्ट न केवल इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए खोजपूर्ण विश्लेषण करता है, बल्कि भविष्य में किसी विशेष घटना की पहचान के लिए विभिन्न उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का भी उपयोग करता है।

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