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डेटा साइंस के बारे में रोचक तथ्य

डेटा साइंस के बारे में रोचक तथ्य

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अभी इंटरनेट से जुड़े ६ अरब से अधिक उपकरणों के साथ, २.५ मिलियन टेराबाइट डेटा हर एक दिन में उत्पन्न होता है। 2020 तक, लाखों और उपकरणों के जुड़ने की उम्मीद है, हर दिन लगभग 30 मिलियन टेराबाइट डेटा का अनुमान है।

सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटा साइंस, या एनालिटिक्स – आप इसे जो भी कहते हैं, यह अनुशासन मुख्य रूप से डेटा संग्रह क्षमताओं में वृद्धि और कम्प्यूटेशनल शक्ति में एक घातीय वृद्धि के कारण सदी की अंतिम तिमाही में बढ़ रहा है। यह क्षेत्र इंजीनियरों, गणितज्ञों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और सांख्यिकीविदों के पूल से आकर्षित हो रहा है, और तेजी से सफल निष्पादन के लिए बहुआयामी दृष्टिकोण की मांग कर रहा है। वास्तव में, इंजीनियरिंग, विज्ञान या व्यवसाय की कोई भी शाखा किसी भी उद्योग में एनालिटिक्स के स्पर्श से दूर नहीं है। शायद आप भी डेटा साइंटिस्ट होने में रुचि रखते हैं या पहले से ही हैं।

डेटा साइंस क्या है?

डेटा विज्ञान डेटा से मूल्य निकालने के लिए सांख्यिकी, वैज्ञानिक विधियों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), और डेटा विश्लेषण सहित कई क्षेत्रों को जोड़ता है। जो लोग डेटा विज्ञान का अभ्यास करते हैं उन्हें डेटा वैज्ञानिक कहा जाता है, और वे वेब, स्मार्टफोन, ग्राहकों, सेंसर और अन्य स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए कौशल की एक श्रृंखला को जोड़ते हैं ताकि कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सके।

डेटा विज्ञान में विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना शामिल है, जिसमें उन्नत डेटा विश्लेषण करने के लिए डेटा को साफ करना, एकत्र करना और हेरफेर करना शामिल है। विश्लेषणात्मक अनुप्रयोग और डेटा वैज्ञानिक तब पैटर्न को उजागर करने के लिए परिणामों की समीक्षा कर सकते हैं और व्यावसायिक नेताओं को सूचित अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बना सकते हैं।

डेटा साइंस के बारे में रोचक तथ्य

डेटा साइंस के बारे में अभी भी बहुत सी बातें लोगों को पता हैं, और भी कई चीजें हो सकती हैं जो आपको आश्चर्यचकित कर सकती हैं।

1. डेटा कभी साफ नहीं होता

डेटा वैज्ञानिकों के एक नए सर्वेक्षण में पाया गया कि वे अपना अधिकांश समय खनन या मॉडलिंग डेटा के बजाय उसे साफ़ करने में बिताते हैं। डेटा वैज्ञानिकों के काम का लगभग 80% डेटा तैयार करना है। डेटा वैज्ञानिक अपना 60% समय डेटा को साफ करने और व्यवस्थित करने में लगाते हैं। डेटा सेट एकत्र करना अपने समय के 19% पर दूसरे स्थान पर आता है, जिसका अर्थ है कि डेटा वैज्ञानिक अपना लगभग 80% समय विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने और प्रबंधित करने में लगाते हैं।

वास्तविक डेटा के बिना विश्लेषिकी केवल परिकल्पनाओं और सिद्धांतों का संग्रह है। डेटा उनका परीक्षण करने में मदद करता है और हाथ में अंतिम उपयोग के संदर्भ में उपयुक्त एक को ढूंढता है। हालांकि, वास्तविक दुनिया में डेटा कभी साफ नहीं होता है। यहां तक कि उन संगठनों में भी जिनके पास दशकों से सुस्थापित डेटा विज्ञान केंद्र हैं, डेटा साफ नहीं है। लापता या गलत मूल्यों के अलावा, सबसे बड़ी समस्याओं में से एक कई डेटासेट को एक सुसंगत पूरे में शामिल करना है। और यह जानबूझकर नहीं है। डेटा भंडारण उद्यमों को फ्रंट-एंड सॉफ़्टवेयर और डेटा उत्पन्न करने वाले उपयोगकर्ता के साथ डिज़ाइन और कसकर एकीकृत किया जाता है, और अक्सर स्वतंत्र रूप से बनाया जाता है। डेटा वैज्ञानिक काफी देर से दृश्य में प्रवेश करता है और अक्सर डेटा के “लेने वाला” होता है और डिज़ाइन का हिस्सा नहीं होता है।

Interesting Facts About Data Science

गंदा डेटा निम्नलिखित रूपों में से एक या अधिक है –

  • अधूरा
  • डुप्लिकेट
  • अप्रासंगिक
  • ग़लत
  • गलत वर्तनी

2. कोई पूर्ण स्वचालित डेटा विज्ञान नहीं है

चूंकि डेटा साफ नहीं है और इसके लिए बहुत अधिक डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, इसलिए विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करने के लिए स्क्रिप्ट या बटन का कोई तैयार सेट नहीं है। प्रत्येक डेटा और समस्या अलग है। डेटा की खोज, परीक्षण मॉडल, और व्यावसायिक ज्ञान और डोमेन विशेषज्ञों के खिलाफ सत्यापन के लिए कोई विकल्प नहीं है। समस्या और आपके पिछले अनुभव के आधार पर, आप अपने हाथों को कम गंदा कर सकते हैं, लेकिन आप गंदे होंगे। एकमात्र अपवाद यह है कि यदि आप एक विशिष्ट प्रारूप में डेटा प्राप्त करते हैं और एक ही काम को बार-बार करते हैं, लेकिन यह पहले से ही उबाऊ लगता है।

3. बिग डेटा सिर्फ एक उपकरण है

बिग डेटा के बारे में हर दिन जोर से प्रचार के साथ, मैं इस विचार के प्रति आसक्त होने के लिए आपको दोष नहीं दूंगा। हालांकि, याद रखने वाली महत्वपूर्ण बात यह है कि बिग डेटा उचित समय में बड़ी मात्रा में डेटा और कमोडिटी-ग्रेड कंप्यूटर हार्डवेयर के साथ काम करने के लिए उपकरणों का एक संग्रह है। अंतर्निहित विश्लेषणात्मक समस्या डिजाइन, सर्वोत्तम प्रथाओं की मॉडलिंग, और चतुर विश्लेषकों की आंखों की जांच करना बिग डेटा के साथ प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।

इसका मतलब यह नहीं है कि बिग डेटा तकनीकों में योग्यता आसान नहीं है – ऐसा इसलिए है क्योंकि दुनिया बिग डेटा की ओर बढ़ रही है और कुछ वर्षों में “छोटा” डेटा नहीं हो सकता है। लेकिन उपकरण आएंगे और जाएंगे; आपका मशीन सीखने का अनुभव केवल बना रहेगा। बिग डेटा फ्लिंटलॉक कार्बाइन राइफल के बजाय पुलिसकर्मियों के लिए AK47 राइफल के समान है। ज़रूर, एक बेहतर उपकरण एक अवर से बेहतर है, लेकिन पुलिस में प्रशिक्षित होना राइफल से ज्यादा महत्वपूर्ण है।

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4. डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक समान नहीं हैं

डेटा विज्ञान के बारे में सतही विचार रखने वाले लोगों के बीच यह एक आम मिथक है। हकीकत यह है कि डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट का काम बिल्कुल अलग होता है। जबकि डेटा विश्लेषक रुझानों को खोजने और डेटा का विश्लेषण करने पर काम करते हैं, डेटा वैज्ञानिक एक प्रवृत्ति का कारण खोजने और आने वाले रुझानों की भविष्यवाणी करने पर काम करते हैं। चूंकि डेटा साइंस एक नया क्षेत्र है, इसलिए कुछ गलतफहमियों को सामने लाना अनिवार्य है।

हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि दोनों मिलकर काम करते हैं। वे एक दूसरे के पूरक हैं और एक समान लक्ष्य के लिए काम करते हैं। आइए अब हम दोनों के बीच कुछ बुनियादी अंतरों की जाँच करें।

डेटा साइंटिस्ट डेटा विश्लेषक
बेरोज़गार प्रश्नों की खोज करता है जिनके उत्तर की आवश्यकता हो सकती है। मौजूदा प्रश्नों पर व्यावहारिक डेटा प्राप्त करने के लिए मौजूदा जानकारी का उपयोग करता है
स्किलसेट: एल्गोरिदम, डेटा माइनिंग, प्रोग्रामिंग, डेटाबेस मैनेजमेंट, डेटा एनालिसिस, मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिसिस स्किलसेट: डेटा माइनिंग, मॉडलिंग, प्रोग्रामिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटाबेस प्रबंधन, डेटा विश्लेषण
वे अज्ञात डेटा का अनुमान लगाते हैं वे ज्ञात डेटा सेट के साथ काम करते हैं
वे व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करना चुनते हैं जिनका अधिकतम प्रभाव होगा वे उन्हें सौंपी गई व्यावसायिक समस्या का समाधान करते हैं
वे वृहद स्तर पर काम करते हैं वे सूक्ष्म स्तर पर काम करते हैं

5. डेटा साइंस सिर्फ एक्सेल शीट नहीं है

उपरोक्त धारणा के विपरीत, यह आश्चर्यजनक लग सकता है लेकिन कई लोगों का मानना है कि एक डेटा वैज्ञानिक का जीवन एक्सेल शीट के इर्द-गिर्द घूमता है।

यह सच के अलावा कुछ भी है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, डेटा विज्ञान सही और इच्छित परिणाम पर मूल ध्यान देने वाला एक विशाल क्षेत्र है। और उस परिणाम को प्राप्त करने के लिए, डेटा विज्ञान पेशेवर दांत और नाखून से लड़ते हैं। वे विभिन्न डेटा एनालिटिक्स तकनीकों, SQL क्वेरी, सांख्यिकीय विश्लेषण, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और क्या नहीं का उपयोग करते हैं।

वे एक्सेल शीट पर काम करते हैं, लेकिन यह उनकी कार्य परिधि के भीतर सिर्फ एक छोटी इकाई है।

एक समय था जब एक्सेल शीट ने किसी निष्कर्ष पर पहुंचने और सूत्रों और गणनाओं का उपयोग करके विश्लेषण करने में प्रमुख भूमिका निभाई थी। वर्तमान में पायथन और आर जैसे प्रोग्रामिंग टूल की आसान उपलब्धता के साथ, अधिकांश डेटा वैज्ञानिक अपने समय का एक बड़ा हिस्सा एक्सेल शीट पर कोडिंग के बजाय खर्च करते हैं।

6. अधिक डेटा का मतलब हमेशा अधिक सटीकता नहीं होता है

अधिक डेटा का मतलब अधिक अंतर्दृष्टि या अधिक मूल्यवर्धन नहीं है। स्मार्ट डेटा का उपयोग करना महत्वपूर्ण है।

मान लीजिए कि हमारे पास सही विश्लेषण करने के लिए आवश्यक न्यूनतम डेटा की सटीक संख्या वाला डेटासेट है। यह एक आदर्श डेटासेट होगा। अब अगर हम कुछ और डेटा जोड़ते हैं, तो डेटा के नए सेट को भी ध्यान में रखते हुए पूरे डेटासेट को फिर से बनाना होगा। पुनर्निर्माण करते समय, नए डेटा को साफ करने और मौजूदा सेट से उनके विचलन को समझने के लिए समय बिताने की आवश्यकता होगी, यदि कोई हो।

अब नए डेटा को साफ करने और मौजूदा आदर्श डेटासेट में विलय करने के बाद भी, संभावना है कि कुछ नया तत्व अभी भी गंदा है लेकिन अज्ञात है। इससे अंतिम परिणाम या विश्लेषण का समग्र क्षरण होगा।

इस मामले में, कम डेटा निश्चित रूप से अधिक डेटा से बेहतर था।

7. डेटा साइंस फील्ड की अलग-अलग भूमिका होती है, न कि सिर्फ डेटा साइंटिस्ट की

बहुत से लोग डेटा विज्ञान को केवल डेटा वैज्ञानिकों के साथ जोड़ते हैं, इस क्षेत्र से संबंधित अन्य प्रमुख भूमिकाओं की अनदेखी करते हैं।

डेटा साइंस में ये सभी शामिल हैं –

  • डेटा इंजीनियर्स – वे डेटा विज्ञान जीवनचक्र के दौरान डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। बुनियादी कौशल में शामिल हैं – पायथन जैसे प्रोग्रामिंग टूल, NoSQL जैसे डेटाबेस टूल और Hadoop जैसे बड़े डेटा टूल।
  • डेटा एनालिस्ट – वे उपलब्ध डेटा के माध्यम से काम करके, उपयुक्त टूल का उपयोग करके सवालों के जवाब ढूंढते हैं। बुनियादी कौशल में शामिल हैं – प्रोग्रामिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकी, गणित और निश्चित रूप से डेटा विश्लेषण।
  • डेटा साइंटिस्ट – डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा पर काम करते हैं, उसका विश्लेषण करते हैं और फिर रिपोर्ट और प्रस्तुतियों के माध्यम से खोज को संप्रेषित करते हैं। बुनियादी कौशल में शामिल हैं – सांख्यिकी, गणित, प्रोग्रामिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, SQL, Hadoop, मशीन लर्निंग।

8. डेटा साइंस केवल बड़े संगठनों के लिए नहीं है

कई व्यवसायों का मानना है कि डेटा विज्ञान केवल उच्च श्रेणी के बुनियादी ढांचे वाले बड़े संगठनों के लिए है।

ऐसा विश्वास डेटा विज्ञान के बारे में गलत धारणा से निकलता है। डेटा साइंस मशीनों, भारी उपकरणों या काम करने वाले संसाधनों के आकार से नहीं बना है। यह शायद बड़े डेटा, सांख्यिकी, विश्लेषण, प्रोग्रामिंग, प्रस्तुति, और कुछ स्मार्ट लोगों से बना है जो जानते हैं कि डेटा का सर्वोत्तम उपयोग कैसे करें और संगठन में मूल्य जोड़ें। इसका बड़े या छोटे संगठनों से कोई लेना-देना नहीं है।

एक डेटा साइंटिस्ट को ऐसे नतीजे पर पहुंचने की जरूरत है जिससे कंपनी को फायदा हो। और कोई भी वास्तव में परवाह नहीं करता है कि उस परिणाम को प्राप्त करने के लिए किन उपकरणों और तकनीकों का उपयोग किया गया है।

बुनियादी ढांचे के लिए, केवल एक कंप्यूटिंग डिवाइस, इंटरनेट और कुछ उपकरण हैं जो डेटा विज्ञान जीवन चक्र के माध्यम से मदद करते हैं। ऑनलाइन कई ओपन-सोर्स टूल उपलब्ध हैं जिन्हें बॉल रोलिंग प्राप्त करने के लिए डाउनलोड किया जा सकता है।

9. लोकप्रिय डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग भाषाएँ

सर्वेक्षण के उत्तरदाताओं में से अधिकांश 75% डेटा विज्ञान से संबंधित कार्य के लिए हमेशा या बहुत बार पायथन का उपयोग करते हैं। यह आँकड़ा उस लोकप्रियता के अनुरूप है जो हाल के वर्षों में पायथन ने हासिल की है और यह प्रवृत्ति निश्चित रूप से 2020 और 2021 में डेटा विज्ञान के क्षेत्र में जारी रहेगी।

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दूसरी ओर, R इस सीढ़ी पर 27% उपयोगकर्ताओं के साथ दूसरे स्थान पर है। R एक स्क्रिप्टिंग भाषा है जो शक्तिशाली लेकिन सरल है और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि से नहीं आने वाले डेटा वैज्ञानिकों को अपने मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के काम के लिए R भाषा को अपनाना आसान लगता है।

आश्चर्यजनक रूप से, पेशेवरों का एक वर्ग है जो डेटा विज्ञान से संबंधित कार्यों के लिए C#, JavaScript, Java और C/C++ जैसी भाषाओं का उपयोग कर रहा है। हालाँकि ये भाषाएँ अपने आप में शक्तिशाली हैं, लेकिन वे डेटा साइंस या एमएल के लिए पसंदीदा भाषा नहीं हैं। ऐसा लगता है कि या तो प्रतिवादी को इन भाषाओं का पूर्व ज्ञान था और वह डेटा विज्ञान और मशीन सीखने के काम के लिए इसका उपयोग करना चाहता था, अन्यथा कुछ भाषा-विशिष्ट उपयोग के मामले होंगे।

लगभग हर क्षेत्र में डेटा विस्फोट के साथ डेटा विज्ञान अपरिहार्य होता जा रहा है। यह एक अच्छा करियर अवसर प्रदान करता है। डेटा साइंस को करियर विकल्प के रूप में सोचना किसी के लिए भी एक बुद्धिमान निर्णय हो सकता है जो समस्या-समाधान का आनंद लेता है और डेटा सहानुभूति रखता है।

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