ڈیٹا سائنس(Data Science) کیا ہے ؟

ڈیٹا سائنس پروگرامنگ اور دیگر تکنیکوں کے استعمال سے پیچیدہ معلومات سے بصیرت نکالنے کے بارے میں ہے ۔
ڈیٹا سائنس مطالعہ کا ایک کثیر الضابطہ شعبہ ہے جو شور والے اعداد و شمار سے بامعنی معلومات اور قابل عمل بصیرت حاصل کرنے کے لیے تکنیکوں اور آلات کا اطلاق کرتا ہے ۔  ریاضی ، شماریات ، کمپیوٹر سائنس اور مصنوعی ذہانت جیسے مضامین کو شامل کرتے ہوئے ، ڈیٹا سائنس کو ہوشیار منصوبہ بندی اور فیصلہ سازی کے لیے مختلف صنعتوں میں استعمال کیا جاتا ہے ۔

Also Read: ذیابیطس کے بارے میں آپ کو اردو میں جاننے کی ضرورت ہے

ڈیٹا سائنس کیا ہے ؟

ڈیٹا سائنس ایک ایسا شعبہ ہے جو ریاضی ، شماریات ، مصنوعی ذہانت اور کمپیوٹر سائنس کو یکجا کرتا ہے تاکہ اعداد و شمار کی بڑی مقدار پر کارروائی کی جا سکے اور نمونوں اور رجحانات کا تعین کیا جا سکے ۔  ان بصیرتوں کے ساتھ ، تنظیمیں بہتر طور پر سمجھ سکتی ہیں کہ بعض واقعات کیوں ہوتے ہیں اور فیصلہ سازی کے زیادہ باخبر عمل کو فروغ دے سکتی ہیں ۔
ڈیٹا سائنس ڈیٹا سائنسدانوں کا دائرہ ہے ، جو الگورتھم اور دیگر تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل بنانے اور پیش گوئیاں کرنے کے لیے اکثر مصنوعی ذہانت ، خاص طور پر مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے اس کے ذیلی شعبوں پر انحصار کرتے ہیں ۔

Also Read: چاکلیٹ چپ کوکی Chocolate Chip Cookie کی ترکیب

ڈیٹا سائنس کیوں اہم ہے ؟

ڈیٹا سائنس ڈیٹا ویژوئلائزیشن اور پیشن گوئی کرنے والے ماڈلز جیسے فارمیٹس کے ذریعے بڑی مقدار میں ڈیٹا اور اسپاٹ رجحانات کا تجزیہ کرنا ممکن بناتی ہے ۔  فعال اقدامات کرنے کی صلاحیت کو دیکھتے ہوئے ، کاروبار پھر ہوشیار فیصلے کر سکتے ہیں ، زیادہ موثر کارروائیوں کو ڈیزائن کر سکتے ہیں ، اپنے سائبرسیکیوریٹی کے طریقوں کو بہتر بنا سکتے ہیں اور اس کے نتیجے میں صارفین کو بہتر تجربات فراہم کر سکتے ہیں ۔  ٹیمیں پہلے سے ہی بیماریوں کی تشخیص ، میلویئر کا پتہ لگانے اور نقل و حمل کے راستوں کو بہتر بنانے جیسے مختلف منظرناموں میں ڈیٹا سائنس کا اطلاق کر رہی ہیں ۔

ڈیٹا سائنس کس مقصد کے لیے استعمال ہوتی ہے ؟
ڈیٹا سائنس کا استعمال پیچیدہ معلومات کے اندر رابطوں اور نمونوں کو تلاش کرنے کے لیے کیا جاتا ہے ، جس سے بصیرت پیدا ہوتی ہے جسے کاروبار پھر بہتر فیصلے کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں ۔  مزید خاص طور پر ، ڈیٹا سائنس کا استعمال پیچیدہ ڈیٹا تجزیہ ، پیشن گوئی ماڈلنگ ، سفارشات تیار کرنے اور ڈیٹا ویژوئلائزیشن کے لیے کیا جاتا ہے ۔

Also Read: بٹر چکن کی ترکیب butter chicken recipe

پیچیدہ اعداد و شمار کا تجزیہ

ڈیٹا سائنس فوری اور درست تجزیہ کی اجازت دیتا ہے ۔  مختلف سافٹ ویئر ٹولز اور تکنیکوں کے ساتھ ، ڈیٹا تجزیہ کار آسانی سے رجحانات کی شناخت کر سکتے ہیں اور یہاں تک کہ سب سے بڑے اور انتہائی پیچیدہ ڈیٹا سیٹوں میں بھی نمونوں کا پتہ لگا سکتے ہیں ۔  یہ کاروباری اداروں کو بہتر فیصلے کرنے کے قابل بناتا ہے ، چاہے وہ گاہکوں کے بہترین حصے کے بارے میں ہو یا مارکیٹ کا مکمل تجزیہ کرنے کے بارے میں ہو ۔
پیشن گوئی ماڈلنگ
ڈیٹا سائنس کو پیشن گوئی ماڈلنگ کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے ۔  مختصرا ، مشین لرننگ کے استعمال کے ذریعے اعداد و شمار میں نمونے تلاش کرکے ، تجزیہ کار کچھ حد تک درستگی کے ساتھ مستقبل کے ممکنہ نتائج کی پیش گوئی کر سکتے ہیں ۔  یہ ماڈل خاص طور پر انشورنس ، مارکیٹنگ ، صحت کی دیکھ بھال اور مالیات جیسی صنعتوں میں مفید ہیں ، جہاں کچھ واقعات کے ہونے کے امکان کا اندازہ لگانا کاروبار کی کامیابی کا مرکز ہے ۔

سفارش کی نسل
کچھ کمپنیاں-جیسے نیٹ فلکس ، ایمیزون اور اسپاٹائف-اپنے صارفین کے لیے ان کے ماضی کے رویے کی بنیاد پر سفارشات تیار کرنے کے لیے ڈیٹا سائنس اور بگ ڈیٹا پر انحصار کرتی ہیں ۔  یہ ڈیٹا سائنس کی بدولت ہے کہ ان اور اسی طرح کے پلیٹ فارمز کے صارفین کو ان کی ترجیحات اور دلچسپیوں کے مطابق مواد پیش کیا جا سکتا ہے ۔
ڈیٹا ویژولائزیشن
ڈیٹا سائنس کو ڈیٹا ویژوئلائزیشن بنانے کے لیے بھی استعمال کیا جاتا ہے-گراف ، چارٹ ، ڈیش بورڈز-اور رپورٹنگ کے بارے میں سوچیں ، جو غیر تکنیکی کاروباری رہنماؤں اور مصروف ایگزیکٹوز کو اپنے کاروبار کی حالت کے بارے میں دوسری صورت میں پیچیدہ معلومات کو آسانی سے سمجھنے میں مدد کرتا ہے ۔
ڈیٹا سائنس کے فوائد کیا ہیں ؟
صنعتیں ان مشترکہ فوائد سمیت ڈیٹا سائنس کو استعمال کرنے کے فوائد کو محسوس کر رہی ہیں ۔
بہتر فیصلہ سازی
بڑے پیمانے پر اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے اور ان سے بصیرت حاصل کرنے کے قابل ہونے سے قائدین کو ماضی کی پیشرفتوں کی درست تفہیم اور آگے بڑھتے ہوئے اپنے فیصلوں کو جواز پیش کرنے کے لیے ٹھوس ثبوت ملتے ہیں ۔  اس کے بعد کمپنیاں ٹھوس ، ڈیٹا پر مبنی فیصلے کر سکتی ہیں جو ملازمین اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے لیے بھی زیادہ شفاف ہوتے ہیں ۔
کارکردگی میں اضافہ
تاریخی اعداد و شمار جمع کرکے ، کاروبار ورک فلو کی ناکارہیوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں اور پیداوار کو تیز کرنے کے لیے حل وضع کر سکتے ہیں ۔  وہ مختلف خیالات کی جانچ بھی کر سکتے ہیں اور یہ دیکھنے کے لیے ڈیٹا مرتب کر سکتے ہیں کہ کیا کام کر رہا ہے اور کیا نہیں ۔  ڈیٹا فرسٹ اپروچ کے ساتھ ، کمپنیاں پھر ایسے عمل کو ڈیزائن کر سکتی ہیں جو پیداواری صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ بنائے اور غیر ضروری کام اور اخراجات کو کم سے کم کرے ۔
پیچیدہ ڈیٹا کی تشریح
ڈیٹا سائنس پیچیدہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو سنبھالنے کی اجازت دیتی ہے ، جسے کاروبار پھر گاہکوں کے رویے کی پیش گوئی سے لے کر مارکیٹ کے رجحانات کی پیش گوئی تک کسی بھی چیز کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں ۔  اگر دوسری تنظیمیں پیچیدہ اعداد و شمار سے بصیرت نہیں نکال سکتی ہیں ، تو ایسی کمپنیاں جو آنے والے واقعات کی پیش گوئی کرنے اور اس کے مطابق تیاری کرنے والی پہلی کمپنیاں ہونے کا واضح فائدہ رکھتی ہیں ۔

Also Read: پیاز کے 9 متاثر کن صحت سے متعلق فوائد اردو میں

کسٹمر کا بہتر تجربہ

گاہکوں کے رویے پر ڈیٹا اکٹھا کرنے سے کمپنیوں کو گاہکوں کی خریداری کی عادات اور مصنوعات کی ترجیحات کا تعین کرنے میں مدد ملتی ہے ۔  اس کے بعد ٹیمیں ذاتی صارفین کے تجربات کو ڈیزائن کرنے کے لیے اس ڈیٹا کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں ۔  مثال کے طور پر ، کاروبار کچھ آبادی کے مطابق مارکیٹنگ کی مہمات بنا سکتے ہیں ، گاہک کی ماضی کی خریداریوں کی بنیاد پر مصنوعات کی سفارشات پیش کر سکتے ہیں اور گاہکوں کے استعمال اور تاثرات کے مطابق مصنوعات کو تبدیل کر سکتے ہیں ۔
سائبر سیکیورٹی میں اضافہ
ڈیٹا سائنس ٹولز ٹیموں کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کی نگرانی کرنے کی صلاحیت دیتے ہیں ، جس سے بے ضابطگیوں کا پتہ لگانا آسان ہوجاتا ہے ۔  مثال کے طور پر مالیاتی ادارے مشکوک سرگرمی اور دھوکہ دہی کا تعین کرنے کے لیے لین دین کے اعداد و شمار کا جائزہ لے سکتے ہیں ۔  سیکورٹی ٹیمیں اپنے ابتدائی مراحل میں غیر معمولی رویے کا پتہ لگانے اور سائبر حملوں کو پکڑنے کے لیے نیٹ ورک سسٹمز سے ڈیٹا بھی اکٹھا کر سکتی ہیں ۔

ڈیٹا سائنس کا عمل کیا ہے ؟
ڈیٹا سائنس کو عام طور پر پانچ مراحل کے عمل ، یا لائف سائیکل کے طور پر سمجھا جاتا ہے:
1. پکڑو
یہ مرحلہ اس وقت ہوتا ہے جب ڈیٹا سائنسدان خام اور غیر ساختہ ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں ۔  کیپچر مرحلے میں عام طور پر ڈیٹا کا حصول ، ڈیٹا انٹری ، سگنل کا استقبال اور ڈیٹا نکالنا شامل ہوتا ہے ۔
2. برقرار رکھیں ۔
یہ مرحلہ اس وقت ہوتا ہے جب ڈیٹا کو ایک ایسی شکل میں رکھا جاتا ہے جسے استعمال کیا جا سکتا ہے ۔  دیکھ بھال کے مرحلے میں ڈیٹا گودام ، ڈیٹا کی صفائی ، ڈیٹا اسٹیجنگ ، ڈیٹا پروسیسنگ اور ڈیٹا فن تعمیر شامل ہیں ۔
3. عمل
یہ مرحلہ تب ہوتا ہے جب اعداد و شمار کی جانچ پیٹرن اور تعصبات کے لیے کی جاتی ہے تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ یہ پیشن گوئی کے تجزیے کے آلے کے طور پر کیسے کام کرے گا ۔  عمل کے مرحلے میں ڈیٹا مائننگ ، کلسٹرنگ اور درجہ بندی ، ڈیٹا ماڈلنگ اور ڈیٹا کا خلاصہ شامل ہے ۔
4. تجزیہ کریں
یہ مرحلہ تب ہوتا ہے جب اعداد و شمار پر متعدد قسم کے تجزیے کیے جاتے ہیں ۔  تجزیہ کے مرحلے میں ڈیٹا رپورٹنگ ، ڈیٹا ویژوئلائزیشن ، کاروباری ذہانت اور فیصلہ سازی شامل ہے ۔
5. بات چیت کریں
یہ مرحلہ اس وقت ہوتا ہے جب ڈیٹا سائنسدان اور تجزیہ کار رپورٹس ، چارٹس اور گراف کے ذریعے ڈیٹا کی نمائش کرتے ہیں ۔  مواصلات کے مرحلے میں عام طور پر ایکسپلوریٹری اور تصدیق کا تجزیہ ، پیشن گوئی کا تجزیہ ، رجعت ، ٹیکسٹ مائننگ اور کوالٹی تجزیہ شامل ہیں ۔

Also Read: 7 فروری 2025 کے لئےآپ کا یومیہ زائچہ

ڈیٹا سائنس کی تکنیکیں کیا ہیں ؟

ڈیٹا سائنس کی بہت سی تکنیکیں ہیں جن سے ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد کو اپنا کام کرنے کے لیے واقف ہونا ضروری ہے ۔  یہ کچھ مقبول ترین تکنیک ہیں:
رجعت پسندی
رجعت تجزیہ آپ کو متعدد متغیرات کی بنیاد پر نتائج کی پیش گوئی کرنے کی اجازت دیتا ہے اور یہ کہ وہ متغیرات ایک دوسرے کو کس طرح متاثر کرتے ہیں ۔  لکیری رجعت سب سے زیادہ استعمال ہونے والی رجعت تجزیہ تکنیک ہے ۔  رجعت زیر نگرانی سیکھنے کی ایک قسم ہے ۔
درجہ بندی
ڈیٹا سائنس میں درجہ بندی سے مراد مختلف ڈیٹا پوائنٹس کے زمرے یا لیبل کی پیش گوئی کرنے کا عمل ہے ۔  رجعت کی طرح ، درجہ بندی زیر نگرانی سیکھنے کا ایک ذیلی زمرہ ہے ۔  یہ ای میل سپیم فلٹرز اور جذبات کے تجزیے جیسی ایپلی کیشنز کے لیے استعمال ہوتا ہے ۔
کلسٹرنگ
کلسٹرنگ ، یا کلسٹر تجزیہ ، ڈیٹا سائنس کی ایک تکنیک ہے جو غیر نگرانی شدہ سیکھنے میں استعمال ہوتی ہے ۔  کلسٹر تجزیہ کے دوران ، ڈیٹا سیٹ کے اندر قریب سے وابستہ اشیاء کو ایک ساتھ گروپ کیا جاتا ہے ، اور پھر ہر گروپ کو خصوصیات تفویض کی جاتی ہیں ۔  کلسٹرنگ ڈیٹا کے اندر نمونوں کو ظاہر کرنے کے لیے کی جاتی ہے-عام طور پر بڑے ، غیر ساختہ ڈیٹا سیٹوں کے ساتھ ۔
بے ضابطگی کا پتہ لگانا
بے ضابطگی کا پتہ لگانا ، جسے بعض اوقات آؤٹ لیئر ڈٹیکشن کہا جاتا ہے ، ڈیٹا سائنس کی ایک تکنیک ہے جس میں نسبتا انتہائی اقدار والے ڈیٹا پوائنٹس کی شناخت کی جاتی ہے ۔  بے ضابطگی کا پتہ لگانے کا استعمال مالیات اور سائبر سکیورٹی جیسی صنعتوں میں کیا جاتا ہے ۔

Also Read: 5 طریقے جن سے روبوٹکس Robotics صحت کی دیکھ بھال کو تبدیل کر رہے ہیں

ڈیٹا سائنٹسٹ کیا کرتا ہے ؟

ڈیٹا سائنسدان اعداد و شمار کو جمع کرنے ، منظم کرنے اور تجزیہ کرنے میں مہارت رکھتے ہیں تاکہ اعداد و شمار کو قابل عمل طریقوں کے ساتھ ایک واضح کہانی کے طور پر پیش کیا جا سکے ۔  ڈیٹا سائنسدان اعداد و شمار کی بڑی مقدار میں چھپے ہوئے نمونوں کا پتہ لگانے میں ماہر ہیں ، اور وہ اکثر جدید الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں اور مشین لرننگ ماڈل کو نافذ کرتے ہیں تاکہ تنظیموں کو درست تشخیص اور پیش گوئیاں کرنے میں مدد مل سکے ۔  عام ڈیٹا سائنسدان کو ریاضی اور شماریات کا گہرا علم ہونے کے ساتھ ساتھ پروگرامنگ زبانوں کا استعمال کرنے کا تجربہ بھی ہوتا ہے ۔
ڈیٹا سائنس کے میدان میں ، نوکریاں ڈیٹا سائنسدان کے کردار سے بالاتر مختلف شکلوں میں آسکتی ہیں ۔  ڈیٹا تجزیہ کار ، مثال کے طور پر ، ڈیٹا سیٹوں کے اندر قابل عمل معلومات تلاش کرنے ، اس ڈیٹا کی تشریح کرنے اور پھر ان بصیرت کو تنظیم کے اندر دوسروں اور ممکنہ طور پر صارفین تک پہنچانے کے لیے رپورٹس ، ڈیش بورڈز اور تصورات بنانے کے ذمہ دار ہیں ۔
ایک اور کردار ، ڈیٹا انجینئر کا ، ان نظاموں کو ڈیزائن کرنے ، بنانے اور ان کا انتظام کرنے پر مرکوز ہے جو ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا تک رسائی اور تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں ۔  عام طور پر ، ڈیٹا انجینئر کے کام میں ڈیٹا ماڈل اور ڈیٹا پائپ لائنز کی تعمیر کے ساتھ ساتھ ایکسٹریکٹ ، ٹرانسفارم اور لوڈ (ای ٹی ایل) کی نگرانی شامل ہوتی ہے ۔
ڈیٹا سائنس کے اندر ہر کردار تکنیکی اور نرم دونوں مہارتوں کا استعمال کرتا ہے جنہیں کسی شخص کے پورے کیریئر میں تیار کرنے کی ضرورت ہوگی ۔

Also Read: دل کی بیماری: خطرے کے عوامل ، روک تھام ، اور مزید

ڈیٹا سائنس ٹولز کیا ہیں ؟

ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد کو عام طور پر ڈیٹا سائنس ٹولز اور پروگرامنگ زبانوں کے علم کی ضرورت ہوتی ہے ۔
عام ڈیٹا سائنس پروگرامنگ زبانوں میں شامل ہیں:
ازگر: ازگر ایک آبجیکٹ پر مبنی ، عمومی مقصد کی پروگرامنگ زبان ہے جو سادہ نحو اور استعمال میں آسان ہونے کے لیے جانی جاتی ہے ۔  یہ اکثر ڈیٹا تجزیہ کو انجام دینے ، ویب سائٹس اور سافٹ ویئر بنانے اور مختلف کاموں کو خودکار بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے ۔
R: R ایک پروگرامنگ زبان ہے جو شماریاتی کمپیوٹنگ اور گرافکس کو پورا کرتی ہے ۔  یہ ڈیٹا ویژوئلائزیشن بنانے اور شماریاتی سافٹ ویئر بنانے کے لیے مثالی ہے ۔
مقبول ڈیٹا سائنس ٹولز میں شامل ہیں:
اپاچی اسپارک: اپاچی اسپارک ایک اوپن سورس پروسیسنگ انجن ہے جو آر اور ازگر جیسی مقبول زبانوں کے ساتھ اچھی طرح کام کرتا ہے ۔  یہ بڑے ڈیٹا کے کام کے بوجھ کو سنبھالنے کے لیے استعمال ہوتا ہے ، لہذا ٹیمیں کسی بھی سائز کے ڈیٹا سیٹوں پر تجزیہ اور سوالات کو تیزی سے مکمل کر سکتی ہیں ۔
SQL: SQL ایک ڈومین مخصوص زبان ہے جو رشتہ دار ڈیٹا بیس میں ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور اس کا انتظام کرنے میں مہارت رکھتی ہے ۔  یہ رشتہ دار ڈیٹا بیس کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے ، جس سے ڈیٹا کو بازیافت کرنا ، ڈیٹا کو اپ ڈیٹ کرنا اور دیگر کام انجام دینا ممکن ہو جاتا ہے ۔
جھانکی: جھانکی ایک ایسا پلیٹ فارم ہے جو معلومات کے تجزیے اور اشتراک کو آسان بنانے کے لیے ڈیٹا ویژوئلائزیشن اور کاروباری بصیرت پیدا کرتا ہے ۔  یہ قابل فہم فارمیٹس میں ڈیٹا شیئر کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے ، تاکہ ٹیمیں تیزی سے ، ڈیٹا پر مبنی فیصلے کر سکیں ۔
جپٹر نوٹ بک: جپٹر نوٹ بک ایک ویب ایپلی کیشن ہے جو صارفین کو ڈیٹا ویژوئلائزیشن ، لائیو کوڈ اور دیگر انٹرایکٹو عناصر پر مشتمل دستاویزات کا اشتراک کرنے کے قابل بناتی ہے ۔  دستاویزات چلانے میں تعاون کی حوصلہ افزائی کے لیے اس کا بہترین استعمال کیا جاتا ہے ۔
اپاچی Hadoop: اپاچی Hadoop ایک اوپن سورس فریم ورک ہے جو بڑے ڈیٹا سیٹوں کی پروسیسنگ اور ذخیرہ کرنے میں مدد کرتا ہے ۔  یہ بڑے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کے لیے مقبول ہے ، لہذا ٹیمیں استعمال کے دیگر معاملات کے علاوہ مالی خطرے کا اندازہ لگانے ، صارفین کی مانگ کی پیش گوئی کرنے اور صحت کے ڈیٹا کو تیزی سے تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کر سکتی ہیں ۔
ٹینسر فلو: ٹینسر فلو مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی تعمیر کے لیے ٹولز اور وسائل کی ایک اوپن سورس لائبریری ہے ۔  یہ تربیتی ماڈلز ، کارکردگی کی نگرانی اور دیگر کاموں کو مکمل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے جن پر قدرتی زبان کی پروسیسنگ ، تصویر کی شناخت اور مشین لرننگ ماڈل کی دیگر اقسام کا انحصار ہوتا ہے ۔
پائی ٹورچ: پائی ٹورچ گہری سیکھنے کے ماڈل تیار کرنے کے لیے ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے ۔  یہ کمپیوٹر وژن ، امیج ریکگنیشن اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ جیسے شعبوں میں پاور ایپلی کیشنز کے لیے نیورل نیٹ ورک بنانے کے لیے مثالی ہے ۔
ڈیٹا سائنس ٹول کا انتخاب متعدد متغیرات پر منحصر ہوتا ہے ، بشمول مسئلہ حل کیا جا رہا ہے ، کاروبار کی ضروریات اور اس میں شامل ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت کی سطح ۔

Also Read: متانجن (پاکستانی میٹھا چاول) ترکیب

ڈیٹا سائنس کی مہارتیں کیا ہیں ؟

اگرچہ کچھ مہارتیں اور تکنیکیں موجود ہیں جو ڈیٹا سائنس دانوں کو سیکھنے کی ضرورت ہوگی اگر وہ ڈیٹا سائنس کے اندر مزید خصوصی شعبوں میں داخل ہونا چاہتے ہیں-جیسے گہری سیکھنے ، عصبی نیٹ ورک اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ-کچھ عمومی مہارت اور کچھ کلیدی سافٹ مہارت موجود ہیں جو کامیابی کے خواہاں اور ابتدائی کیریئر کے ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد کو قائم کریں گے ۔
پروگرامنگ: ازگر اور آر جیسی زبانوں کا استعمال ۔
ڈیٹا بیس مینجمنٹ: ڈیٹا بیس کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے ایس کیو ایل سیکھنا اور اس کا اطلاق کرنا ۔
شماریات: مسائل کو حل کرنے کے لیے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کا طریقہ ۔
تجسس: مسائل کا پتہ لگانے اور ہمیشہ نئی چیزیں سیکھنے پر توجہ مرکوز کریں ۔
کہانی سنانا: اعداد و شمار اور ریلے بصیرت کے ساتھ کہانیاں سنانے کی صلاحیت ۔
مواصلات: دوسروں کے ساتھ تعاون کرنا اور مسائل اور حل کو واضح طور پر بات چیت کرنا ۔
اچھی طرح سے گول مہارت کے سیٹوں کے ساتھ ، ڈیٹا سائنس دان مقبول ترین ڈیٹا سائنس ٹولز میں مہارت حاصل کر سکتے ہیں اور اپنی مہارت کو مختلف حالات اور صنعتوں پر لاگو کر سکتے ہیں ۔

Also Read: اے آئی کا مستقبل: مصنوعی ذہانت دنیا کو کس طرح تبدیل کرے گی - The Future of AI

ڈیٹا سائنس کے استعمال کے معاملات

ڈیٹا سائنس ہمیں بہت سے کاموں کو حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے جو یا تو ممکن نہیں تھے یا صرف چند سال پہلے بہت زیادہ وقت اور توانائی کی ضرورت تھی ، جیسے دھوکہ دہی کا پتہ لگانا ، آمدنی کی پیش گوئی کرنا ، رائیڈ شیئر پک اپس کو بہتر بنانا ، سفارش کے انجنوں کو طاقت دینا اور اسپیم ای میل کو فلٹر کرنا ۔
ڈیٹا سائنس کی کچھ اور ایپلی کیشنز یہ ہیں:
حفظان صحت
ڈیٹا سائنس نے صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں کئی کامیابیاں حاصل کی ہیں ۔  ای ایم آر سے لے کر کلینیکل ڈیٹا بیس سے لے کر ذاتی فٹنس ٹریکرز تک ہر چیز کے ذریعے اب دستیاب اعداد و شمار کے وسیع نیٹ ورک کے ساتھ ، طبی پیشہ ور افراد بیماری کو سمجھنے ، احتیاطی ادویات کی مشق کرنے ، بیماریوں کی تیزی سے تشخیص کرنے اور علاج کے نئے اختیارات تلاش کرنے کے نئے طریقے تلاش کر رہے ہیں ۔  مریضوں کے ڈیٹا کی حساسیت صحت کی دیکھ بھال کے شعبے میں ڈیٹا کی حفاظت کو اور بھی بڑا زور دیتی ہے ۔
مالیات
مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس نے مالیاتی صنعت کو لاکھوں ڈالر اور ناقابل قدر وقت کی بچت کی ہے ۔  مثال کے طور پر ، جے پی مورگن کا کنٹریکٹ انٹیلی جنس پلیٹ فارم ایک سال میں ہزاروں تجارتی کریڈٹ معاہدوں سے اہم ڈیٹا کو پروسیس کرنے اور نکالنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا استعمال کرتا ہے ۔  ڈیٹا سائنس کا شکریہ ، جسے مکمل کرنے میں تقریبا لاکھوں دستی مزدوری کے گھنٹے لگیں گے وہ اب چند گھنٹوں میں ختم ہو گیا ہے ۔

Also Read: کیلفروفین: استعمال ، فوائد ، ضمنی اثرات ، اور احتیاطی تدابیر اردو میں

سائبر سیکیورٹی

ڈیٹا سائنس ہر صنعت میں مفید ہے ، لیکن یہ سائبر سیکیورٹی میں سب سے اہم ہو سکتا ہے ۔  مثال کے طور پر ، بین الاقوامی سائبرسیکیوریٹی فرم کاسپرسکی روزانہ کی بنیاد پر میلویئر کے لاکھوں نئے نمونوں کا پتہ لگانے کے لیے سائنس اور مشین لرننگ کا استعمال کرتی ہے ۔  ڈیٹا سائنس کے ذریعے سائبر کرائم کے نئے طریقوں کا فوری طور پر پتہ لگانے اور سیکھنے کے قابل ہونا مستقبل میں ہماری حفاظت اور سلامتی کے لیے ضروری ہے ۔
لاجسٹک
یو پی ایس اندرونی طور پر اور اپنے ترسیل کے راستوں پر زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے ڈیٹا سائنس کی طرف مائل ہوتا ہے ۔  کمپنی کا آن روڈ انٹیگریٹڈ آپٹیمائزیشن اینڈ نیویگیشن (او آر آئی او این) ٹول ڈیٹا سائنس کی حمایت یافتہ شماریاتی ماڈلنگ اور الگورتھم کا استعمال کرتا ہے جو موسم ، ٹریفک اور تعمیر کی بنیاد پر ڈیلیوری ڈرائیوروں کے لیے بہترین راستے بناتے ہیں ۔  یہ اندازہ لگایا گیا ہے کہ ڈیٹا سائنس لاجسٹک کمپنی کو ہر سال لاکھوں گیلن ایندھن اور ڈیلیوری میل بچا رہی ہے ۔
تفریح
کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ اسپاٹائف اس بہترین گانے کی سفارش کیسے کرتا ہے جس کے آپ موڈ میں ہیں ؟  یا نیٹ فلکس کیسے جانتا ہے کہ آپ کون سے شوز کو بینج کرنا پسند کریں گے ؟  ڈیٹا سائنس کا استعمال کرتے ہوئے ، یہ میڈیا اسٹریمنگ کمپنیاں اپنی وسیع لائبریریوں سے مواد کو احتیاط سے ترتیب دینے کے لیے آپ کی ترجیحات سیکھتی ہیں جو ان کے خیال میں آپ کی دلچسپیوں کو درست طریقے سے اپیل کریں گی ۔
پروڈکٹ ، سیلز اور مارکیٹنگ
بہت سے کاروبار ٹائم سیریز پیشن گوئی کے ماڈل بنانے کے لیے ڈیٹا سائنسدانوں پر انحصار کرتے ہیں جو انوینٹری مینجمنٹ اور سپلائی چین کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں ۔  ڈیٹا سائنسدانوں کو بعض اوقات مالیاتی ماڈلز کے ذریعے بجٹ کی پیش گوئیوں کی بنیاد پر فعال سفارشات پیش کرنے کا کام بھی سونپا جاتا ہے ۔  کچھ لوگ ڈیٹا مائننگ کو صارفین کو رویے کے لحاظ سے تقسیم کرنے کے لیے بھی استعمال کرتے ہیں ، مستقبل کے مارکیٹنگ کے پیغامات کو پچھلے برانڈ کے تعاملات کی بنیاد پر کچھ گروپوں کو اپیل کرنے کے لیے تیار کرتے ہیں ۔