What is the Data Science

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प्रत्येक मिनट में उत्पन्न होने वाले फैकट की भारी मात्रा के साथ उपयोगी एकसटैक्ट करने की आवष्यकता है ताकि बिजनेस भीड़ से बाहर खड़ा हो सके। डेटा इंजीनियर्स , डेटा माइनिंग, डेटा मंगिंग और अन्य प्रोसेस को सुविधाजनक बनाने के लिए डेटाबेस और डेटा सटोरेज सेट अप करते है। हर दूसरा आर्गेनाइजेशन प्राॅफिट एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? के पिछे भाग रहा है। लेकिन ताजा और उपयोगी अतं के आधार पर कुषल रणनीतियों को तैयार करने वाली कंपनियां एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? हमेशा लबेें समय तक खेल जीतती है।

डेटा वैज्ञानिक कौषल सेट में सांख्यिकी, विष्लेषणात्मक,प्रोग्रमिंग कौशल और व्यावसायिक कौशल के बराबर माप शामिल है। अधिकांष डेटा वैज्ञानिकों के पास गणित या विज्ञान के अन्य डोमेन में एक मजबूत बैकग्राउंड है और कि एक अलग संभावना है। डेटा वैज्ञानिक की भूमिका के बिना बडे़ डेटा के मूल्य का उपयोग नहीं किया जा सकता है। तो आज के डेटा से संचालित विश्व में डेटा वैज्ञानिकों की भारी मांग है जो डेटा को मूल्यवान व्यावसायिक अंत में बदलते है। डेटा विज्ञान की डेटा मूल बातों का ज्ञान विज्ञान की आज की डेटा संचालित दुनिया में काफी उपयोगी है।

डेटा सांइस अध्ययन का क्षेत्र है जो डेटा से सार्थक अंत निकालने के लिए डोमेन विषेषज्ञता , प्रोग्रामिंग कौषल और गणित और सांख्यिकी के ज्ञान को जोड़ता है डेटा सांइस प्रैक्टिषनर्स मषीन लर्निंग एल्गोरिदम को संख्याओं ,टेक्स्ट , इमेज , वीडियों , ऑडिओ, और बहुत कुछ के लिए आर्टिफिषियल इंटेलिजेसं सिस्टम का उत्पादन करने के लिए लागू करते है। जो आमतौर पर मानव बुद्धि की आवष्यकता वाले कार्यो को करने के लिए करते है। बदले में ये सिस्टम अतं उत्पन्न करती है जिन्हें विश्लेषक और व्यावसायिक उपयोगकर्ता मूर्त व्यावसायिक मूल्य में ट्रांसलेट कर सकते है।

मोटे तौर पर डेटा सांइस को डेटा के अध्ययन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जहां से यह आता है यह क्या दर्षाता है और जिस एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? तरीके से इसे व्यवसाय और आईटी रणनीतियों को बनानेे के लिए मूल्यवान इनपुट और संसाधनों मे परिवर्तित किया जा सकता है

Why We Need Data Science

परंपरागत रूप् से हमारे पास जो डेटा था वह अधिकतर स्ट्रक्चर्ड और आकार में छोटा था, जिसे सरल टूल का उपयोग करके विष्लेष्ण किया जा सकता था। परंपरागत प्रणालियों में डेटा के विपरीत जो ज्यादातर स्ट्रक्चर्ड था, आज अधिकांष डेटा अनस्ट्रक्चर्ड या सेमी-स्ट्रचर्ड है।

यह डेटा वित्तीय स्त्रोतों, टेक्स्ट फाइल,मल्टीमीडिया फाॅर्म, सेंसर एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? और उपकरणों जैसे विभिन्न स्त्रोतों से उत्पन्न होता है। सरल टूल डेटा की इस विषाल मात्रा और विविधता को प्रोससिंग करने में सक्षम नहीं है यही कारण है कि हमें इसके बारे में अर्थपूर्ण अंत प्रसंस्करण, विष्लेष्ण और ड्राइंग के लिए अधिक जटिल और उन्नत विष्लेषणात्मक टूलस और एल्गोरिदम की आवष्यकता है।

यह एकमात्र कारण नहीं है कि डेटा सांइस इतना लोकप्रिय क्यों हो गया हैं आइये गइराई से समझे। और देखें कि विभिन्न डोमेन में डेटा सांइस का उपयोग कैसे किया जा रहा है।

अगर आप अपने ग्राहकों के पिछले डेटा जैसे ब्राउजिंग हिसट्री, खरीद इतिहास , आयु और आय से उनकी सटीक आवष्यकताओं को समझ सकते है। तो क्या होगा। इसमें कोई संदेह नहीं है कि आपके पास पहले भी यह सब डेटा था लेकिन अब विषाल एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? मात्रा डेटा के साथ, आप माॅडल को अधिक प्रभावी ढंग से प्रषिक्षित कर सकते है। और अपने ग्राहकों को प्राॅडक्ट अधिक सटीकता के साथ रेकमेंड कर सकते है। क्या यह आष्चर्यजनक नहीं होगा क्योंकि यह आपके आर्गेनाइजेशन के लिए अधिक व्यवसाय लाएगा।

आइये निर्णय लेने में डेटा विज्ञान की भूमिका को समझने के लिए एक अलग परिचय लें। अगर आपके कार में आपको घर ले जाने की खूफिया जानकारी है तो कैसा रहेगा। सेलफ-ड्राइविगं कारें अपने आसपास के मैप बनाने के लिए रडार कैमरे और लेजर समेत सेंसर से लाइव डेटा एकत्र करती है। इस डेटा के आधार पर यह निर्णय लेती है कि कब सपीड तेज हो और कब सपीड कम होनी चाहिए कब आगे बढ़ना है। और कब टर्न लेना है आदि। इसके लिए वे एंडवास मषीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है।

आइए देखते है कि भविष्यसूचक विष्लेषिकी में डेटा साइंस का उपयोग कैसे किया जा सकता है। चलिए एक उदाहरण के रूप में मौसम पूर्वानुमान लेते है। जहाजों, एयरक्राफ्ट, रडार, उपग्रहों से एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? डेटा एकत्रित किया जा सकता है और माॅडल बनाने एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? के लिए विष्लेष्ण किया जा सकता है। ये माॅडल न केवल मौसम का पूर्वानुमान करेगें बल्कि किसी भी प्राकृतिक आपदा की घटना की भविष्यवाणी करने में भी मदद करेंगें। एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? यह आपको पहले से उचित उपाय करने और कई कीमती जान बचाने में मदद करेगा।

डेटा सांइस कैसे काम करता है?

डेटा सांइस में कच्चे डेटा में एक समग्र, सपंूर्ण और परिष्कृत रूप तैयार करने के लिए विषयों और विषेषज्ञता क्षेत्रों की अधिकता शामिल है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा इंजीनियरिंग, गणित , संाख्यिकी, उन्नत कंप्यूटिंग और विजुअलाइजेषन से लेकर हर चीज में कुषल होना चाहिए ताकि वे सूचनाओं के उलझे हुए जानकारी के माध्यम से प्रभावी ढ़ग से छाट सकें और केवल सबसे महत्वपूर्ण बिटस को संप्रेषित कर सकें एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? जो नवाचार और दक्षता को चलाने में मदद करेंगे।

डेटा सांइस के उपयोग क्या है?

डेटा साइसं हमें कुछ प्रमुख लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करता है जो या तो संभव नहीं थें या कुछ साल पहले बहुत अधिक समय और ऊर्जा की आवष्यकता थी जैसे

विसंगति का पता लगाना ( धोखाधड़ी , बीमारी, अपराध , आदि।)

स्वचालन और निर्णय लेना( पृष्ठभूमि की जाँच, क्रेडिट योग्यता आदि।)

वर्गीकरण ( ईमेल सर्वर में इसका अर्थ ईमल को महत्वपूर्ण या जकं के रूप में वर्गीकृत करना हो सकता है।

पूर्वानुमान ( बिक्री , राजस्व और ग्राहक प्रमिधारण)

पैटर्न का पता लगाना ( मौसम पैटर्न, वित्तीय बाजार पैटर्न आदि)

पहचान ( चेहरे आवाज पाठ आदि।)

सिफारिषें ( सीखने की प्राथमिकताओं एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है? के आधार पर अनुषंसा इंजन आपको फिल्मों, रेस्तरां और पुस्तकों के बारे में बता सकते है। जिन्हें आप पसंद कर सकते है।

सिलेबस

डाटा सांइस कोर्स के सिलेबस में तीन मुख्य घटक शामिल है यानि बिग डेटा मषीन लंर्निग और डेटा सांइस में माॅडलिंग। इन तीन मुख्य घटकों के पार विषय इस मांग के बाद के अनुषासन के विभिन्न क्षेत्रों को कवर करते है। यहाँ डाटा सांइस सिलेबस दिया गया है।

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