برسوں کی ہائپ اور وعدے کے بعد بالآخر مصنوعی ذہانت (AI) آ گئی ہے۔ تمام اقسام اور سائز کی تنظیمیں اپنے کاموں کو زیادہ طاقتور، زیادہ موثر اور زیادہ منافع بخش بنانے کے لیے AI کو اپنے کاروباری عمل میں ضم کرنے کی دوڑ میں لگ گئی ہیں۔ اے ڈیٹا سائنسدان اور مشین لرننگ انجینئر ٹیکنالوجی میں دو انتہائی دلچسپ اور جدید پیشے ہیں۔ اگرچہ دونوں میں کاروبار میں AI کے وعدے کو پورا کرنا شامل ہے، لیکن مشین لرننگ انجینئر بمقابلہ ڈیٹا سائنسدان بننے کے درمیان انتخاب کرنے کے لیے یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ دونوں کردار کیسے مختلف ہیں، اور وہ ایک دوسرے کی تکمیل کیسے کرتے ہیں۔
مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدان کمپنی کے پیچھے ٹیم کے ممبر ہیں۔ مشین لرننگ (ML) پلیٹ فارم. ہر پوزیشن مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی ترقی، نفاذ، اور دیکھ بھال میں اہم فرائض کو پورا کرتی ہے۔
اس کے باوجود مشین لرننگ انجینئر بمقابلہ ڈیٹا سائنسدان کے کردار، مہارت کے سیٹ، اور ذمہ داریاں اہم طریقوں سے مختلف ہیں۔ دونوں پوزیشنوں کے فرق اور مماثلت کو سمجھنے سے آپ کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد ملتی ہے کہ آپ کے کیریئر کے مقاصد کے لیے کون سا کردار بہتر ہے۔
مشین لرننگ انجینئر کا کردار بمقابلہ ڈیٹا سائنسدان
مشین لرننگ اور دیگر AI پر مبنی سرگرمیوں کا مقصد سافٹ ویئر ایپلی کیشنز بنانا ہے جو ہماری زندگیوں کو بہتر بناتے ہیں، چاہے کاروباری ترتیبات میں ہوں یا کام سے باہر ہماری روزمرہ کی سرگرمیوں میں۔ مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدان ذہین نظاموں کے ڈیزائن اور استعمال کے لیے ناگزیر ہیں جو قدرتی طور پر وقت کے ساتھ ساتھ، انسانوں کی مدد کے ساتھ یا اس کے بغیر بہتر ہوتے ہیں۔
ذہین نظام کے ڈیزائن میں مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے کرداروں میں فرق کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں کو ایک ڈھانچے کے معمار اور مشین لرننگ انجینئرز کو بلیو پرنٹس اور ماڈلز کو کام کرنے والے نظام میں تبدیل کرنے والے معمار کے طور پر دیکھنا۔
یہ سب کے درمیان ہیں ڈیٹا سائنسدانوں کے بنیادی فرائض ذہین نظام کی تخلیق میں:
- اس بات کا تعین کریں کہ کون سے کاروباری مسائل ML کے حل کے لیے موزوں ہیں۔
- کے بہت سے مراحل کا تصور کریں۔ ایم ایل لائف سائیکل (ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا رینگلنگ، ڈیٹا کا تجزیہ، ماڈلنگ ٹریننگ، ماڈل ٹیسٹنگ، تعیناتی)
- اپنی مرضی کے مطابق الگورتھم اور ڈیٹا ماڈلز ڈیزائن کریں۔
- تکمیلی ڈیٹا سیٹس کی شناخت کریں اور تیار کریں۔ مصنوعی ڈیٹا ڈیپ لرننگ (DL) ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے۔
- سسٹم کی ڈیٹا تشریح کی ضروریات کا تعین کریں۔
- تمام اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ مسلسل رابطے کو برقرار رکھیں
- ماڈلنگ ورک فلو کو بہتر بنانے کے لیے حسب ضرورت ٹولز بنائیں
اس کے برعکس، مشین لرننگ انجینئرز کا کردار ایم ایل اور ڈی ایل ماڈلز کی تعیناتی اور آپریشن پر زور دیتا ہے:
- پروڈکشن سیٹنگز میں ML اور DL ماڈلز کو تعینات اور بہتر بنائیں
- تاخیر، میموری، تھرو پٹ، اور دیگر آپریشنل پیرامیٹرز کو حل کرنے کے لیے ماڈلز کی کارکردگی کی نگرانی کریں۔
- CPUs، GPUs، ایج ڈیوائسز اور دیگر ہارڈ ویئر پر انفرنس ٹیسٹنگ انجام دیں۔
- ML اور DL ماڈلز کو برقرار رکھیں اور ڈیبگ کریں۔
- ماڈلز، میٹا ڈیٹا اور تجربات کے لیے ورژن کنٹرول کا نظم کریں۔
- حسب ضرورت ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل ورک فلو کو بہتر بنائیں
ڈیٹا سائنسدان اس میں براہ راست ملوث ہیں۔ بصیرت کا تجزیہ اور تشریح اعداد و شمار میں پیٹرن، رجحانات، اور تعلقات کی شناخت کے لیے شماریاتی اور ریاضیاتی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ML اور DL ماڈلز سے اخذ کیا گیا ہے۔
مشین لرننگ انجینئرز ڈیٹا سائنس کے تصورات کو فعال نظاموں میں تبدیل کرنے کے لیے پروگرامنگ اور انجینئرنگ میں اپنے پس منظر پر زیادہ انحصار کرتے ہیں جو لچکدار، توسیع پذیر اور شفاف ہیں۔
مشین لرننگ انجینئر بمقابلہ ڈیٹا سائنٹسٹ: ہنر، تعلیم، اور ذمہ داریاں
مشین لرننگ انجینئرنگ اور ڈیٹا سائنس میں کیریئر کے لیے درکار قابلیت میں کافی حد تک اوورلیپ ہے۔ مثال کے طور پر، دونوں شعبوں میں تکنیکی مہارت، تجزیاتی سوچ، اور مسئلہ حل کرنے کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ پروگرامنگ کے تجربے پر بھی انحصار کرتے ہیں جس میں عام طور پر Python اور R پروگرامنگ، کلاؤڈ سسٹمز (AWS، Microsoft Azure، اور Google Cloud Platform، یا GPC) شامل ہوتے ہیں، اور میٹا ڈیٹا اسٹوریج اور اصلاح
پھر بھی مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کی تعلیم اور مہارت میں مماثلت سے زیادہ اہم ان کے تکنیکی اور تعلیمی پس منظر میں فرق ہیں:
- ڈیٹا سائنسدانوں کو شماریات، ڈیٹا اینالیٹکس، ڈیٹا ویژولائزیشن، تحریری اور زبانی مواصلات، اور پیشکشوں میں ماہر ہونا چاہیے۔
- مشین لرننگ انجینئرز کو ڈیٹا ڈھانچے، ڈیٹا ماڈلنگ، سافٹ ویئر انجینئرنگ، اور ML اور DL ماڈلز کے بنیادی تصورات کے بارے میں گہرائی سے علم ہونا چاہیے۔
ڈیٹا سائنسدانوں کے پاس وسیع تر سیٹ ہوتے ہیں۔ سخت مہارت مشین لرننگ انجینئرز کے مقابلے، بشمول شماریاتی اور ریاضیاتی سافٹ ویئر، استفسار کی زبانیں، ڈیٹا ویژولائزیشن ٹولز، ڈیٹا بیس مینجمنٹ، مائیکروسافٹ ایکسل، اور ڈیٹا رینگلنگ کا تجربہ۔
۔ سب سے اہم معیار مشین لرننگ انجینئرز کے لیے علم شامل ہے۔ ایم ایل فریم ورک اور ایم ایل لائبریریاں، ڈیٹا ڈھانچے، ڈیٹا ماڈلنگ کی تکنیک، اور سافٹ ویئر آرکیٹیکچرز۔
یہ ایک کے لیے ضروری مہارتوں میں سے ہیں۔ مشین لرننگ انجینئر کی حیثیت سے کیریئر:
- لینکس/یونکس آپریٹنگ سسٹم
- جاوا، C، اور C++ پروگرامنگ زبانیں۔
- GPU فن تعمیر اور CUDA پروگرامنگ
- ڈیٹا ماڈلنگ اور تشخیص
- عصبی نیٹ ورک کے فن تعمیرات
- قدرتی زبان پروسیسنگ (NLP)
- تقسیم شدہ کمپیوٹنگ
- کمک سیکھنا
- چنگاری اور حدووپ پروگرامنگ
۔ ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت کا سیٹ ان علاقوں کا احاطہ کریں:
- ایس کیو ایل اور ازگر کوڈنگ
- ڈیٹا بیس ڈیزائن اور پروگرامنگ، بشمول NoSQL اور کلاؤڈ ڈیٹا بیس
- ڈیٹا اکٹھا کرنے اور صفائی کے ٹولز بشمول بزنس انٹیلی جنس (BI) ٹولز
- شماریاتی تجزیہ کے اوزار جیسے SPSS، Matlab، اور SAS
- وضاحتی، تشخیصی، پیشین گوئی، اور نسخہ شماریاتی تجزیہ
- لکیری الجبرا اور کیلکولس
- ایم ایل ماڈل بلڈنگ
- ماڈل کی توثیق اور تعیناتی کے اوزار (SAS، Neptune، Kubeflow، اور Google AI)
- API ڈویلپمنٹ ٹولز جیسے Amazon AWS (Amazon API Gateway) اور IBM Cloud (IBM API Connect)
یو ایس بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس (BLS) بتاتا ہے کہ زیادہ تر ڈیٹا سائنسدان ایک ماسٹر ڈگری کے مالک ہیں یا ریاضی، شماریات، کمپیوٹر سائنس، کاروبار، یا انجینئرنگ میں ڈاکٹریٹ۔ (BLS گروپس مشین لرننگ انجینئرز ڈیٹا سائنسدانوں کے زمرے کے تحت۔) پروگرامنگ کی زبانیں جو ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ضروری سمجھے جاتے ہیں وہ ہیں Python، R، SQL، Git، اور GitHub۔
مشین لرننگ انجینئرز کی توقع ہے۔ Java، R، Python، اور C++ میں ماہر، نیز ML لائبریریوں جیسے کہ Microsoft کی CNTK، Apache Spark کی MLlib، اور Google کی TensorFlow استعمال کرنے میں۔ ان سے یہ بھی توقع کی جاتی ہے کہ وہ ویب APIs اور متحرک اور جامد API لائبریریوں کی مضبوط سمجھ رکھتے ہیں۔
مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے آؤٹ لک
BLS نے پیشن گوئی کی ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں کو دستیاب ملازمتوں کی تعداد ہوگی۔ 36 فیصد اضافہ 2021 اور 2031 کے درمیان، جو تمام پیشوں میں اوسط نمو سے بہت تیز ہے۔
ورلڈ اکنامک فورم "ملازمتوں کی رپورٹ 2023 کا مستقبلAI اور مشین لرننگ کے ماہرین کو سب سے تیزی سے ترقی کرنے والی ملازمتوں میں شامل کرتا ہے، جس میں 30 تک 2027% کی اوسط سالانہ نمو ہوتی ہے۔ رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ سروے میں شامل 42% کمپنیاں اگلے وقت میں AI اور بڑے ڈیٹا کو لاگو کرنے کے لیے تربیتی کارکنوں کو ترجیح دینے کا ارادہ رکھتی ہیں۔ پانچ سال.
ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے تنخواہ کے تخمینے میں BLS رپورٹنگ شامل ہے۔ اوسط سالانہ اجرت $100,910 مئی 2021 تک، اور PayScale کا سروے ڈیٹا سائنسدانوں کی نشاندہی کرتا ہے $99,344 کی اوسط بنیادی تنخواہ 2023 میں، $71,000 اور $138,000 فی سال کی حد کے اندر۔
اس کے برعکس، PayScale رکھتا ہے۔ مشین لرننگ انجینئرز کی اوسط بنیادی تنخواہ تقریباً $115,243 سے $80,000 فی سال کی حد میں $157,000 پر۔
PayScale کے مطابق، مشین لرننگ انجینئرز کی تنخواہوں پر سب سے زیادہ اثر کرنے والی مہارتیں امیج پروسیسنگ (اوسط سے 26% زیادہ)، کمک سیکھنے (22% زیادہ)، DevOps (22% زیادہ) اور Scala (20%) ہیں۔ زیادہ)۔
C++ پروگرامنگ (اوسط سے 42% زیادہ)، سائبر سیکیورٹی (39% زیادہ)، تحقیقی تجزیہ (26% زیادہ)، PyTorch سافٹ ویئر لائبریری (24% زیادہ)، اور پیشن گوئی (22% زیادہ) میں مہارت رکھنے سے ڈیٹا سائنسدان کی تنخواہوں میں اضافہ ہوتا ہے۔ )۔
ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک بڑھتا ہوا میدان کوانٹم کمپیوٹنگ ہے - خاص طور پر کوانٹم انفارمیشن سائنس - جس کے لیے کوانٹم میکانکس کا علم اور مسئلہ حل کرنے والی ایپلی کیشنز میں کوانٹم الگورتھم کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہے۔
اسی طرح، مشین لرننگ انجینئرز کی آمد کے نتیجے میں آنے والے سالوں میں اپنی ملازمت کے امکانات میں اضافے کی توقع کر سکتے ہیں۔ پیدا کرنے والا AI، جس میں شامل ہونے کی توقع ہے۔ زیادہ سے زیادہ $4.4 ٹریلین اقتصادی قدر میں McKinsey کی "Technology Trends Outlook 2023" رپورٹ کے مطابق مجموعی پیداواری صلاحیت میں اضافہ کر کے۔
مشین لرننگ انجینئر اور ڈیٹا سائنٹسٹ: اگلی ٹیک ویو کے کرسٹ پر
AI ٹیکنالوجیز کا آنے والے سالوں میں دنیا بھر کی معیشتوں اور ملازمتوں کی منڈیوں پر زبردست اثر پڑے گا، لیکن ہر گیم کو تبدیل کرنے والی ٹیکنالوجی کی طرح، جیتنے والے اور ہارنے والے ہوں گے۔ سینٹر فار اکنامک پالیسی ریسرچ (CEPR) کا اندازہ ہے کہ AI کرے گا۔ ہر سال عالمی ترقی میں 4% سے 6% اضافہ کریں۔گزشتہ چند دہائیوں میں 4% کے سالانہ اضافے کے اوسط کے مقابلے میں۔
روزگار پر AI کا اثر کم یقینی ہے، لیکن ورلڈ اکنامک فورم کا اندازہ ہے کہ AI 85 اور 2020 کے درمیان دنیا بھر میں 2025 ملین ملازمتوں کی جگہ لے لے گا، یہ بھی 97 ملین ملازمتیں پیدا کریں۔، بنیادی طور پر بڑے ڈیٹا، مشین لرننگ، اور ڈیجیٹل مارکیٹنگ جیسے شعبوں میں۔ جیسا کہ یہ اعداد و شمار بتاتے ہیں، مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کی مانگ آنے والے کئی سالوں تک مضبوط رہے گی۔
شٹر اسٹاک کے لائسنس کے تحت استعمال ہونے والی تصویر
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- : ہے
- : ہے
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- ہمارے بارے میں
- کے مطابق
- سرگرمیوں
- دانت
- پتہ
- ماہر
- آمد
- AI
- کاروبار میں AI
- یلگوردمز
- تمام
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون API گیٹ وے
- کے درمیان
- رقم
- an
- تجزیہ
- تجزیاتی
- تجزیاتی
- اور
- سالانہ
- اپاچی
- اے پی آئی
- APIs
- ایپلی کیشنز
- کا اطلاق کریں
- درخواست دینا
- آرکیٹیکٹس
- کیا
- علاقوں
- ارد گرد
- پہنچے
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- مصنوعی انٹیلی جنس (AI)
- AS
- اسسٹنس
- At
- دستیاب
- اوسط
- AWS
- Azure
- پس منظر
- پس منظر
- بیس
- BE
- بننے
- پیچھے
- بہتر
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- بڑھانے کے
- بڑھا
- دونوں
- وسیع
- بلڈرز
- بیورو
- مزدوری کے اعدادوشمار
- بڑھتی ہوئی
- کاروبار
- کاروبار کی ذہانت
- کاروباری عمل
- لیکن
- by
- C ++
- کر سکتے ہیں
- کیریئر کے
- کیریئرز
- قسم
- سینٹر
- کچھ
- منتخب کریں
- صفائی
- بادل
- کلاؤڈ پلیٹ فارم
- مجموعہ
- کس طرح
- آنے والے
- مواصلات
- کموینیکیشن
- کمپنیاں
- مقابلے میں
- مکمل
- تکمیلی
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر سائنس
- کمپیوٹنگ
- تصورات
- رابطہ قائم کریں
- کافی
- سمجھا
- اس کے برعکس
- کنٹرول
- تبدیل
- تخلیق
- مخلوق
- اہم
- اپنی مرضی کے
- جدید
- سائبر سیکیورٹی
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا تجزیات
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا سائنسدان
- ڈیٹا سیٹ
- اعداد و شمار کی تصور
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹاورسٹی
- دن بہ دن
- دہائیوں
- فیصلہ کرنا
- گہری
- گہری سیکھنے
- ڈیمانڈ
- تعیناتی
- ڈیزائن
- ترقی
- ترقی کے اوزار
- کے الات
- DevOps
- تشخیصی
- مختلف
- اختلافات
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹل مارکیٹنگ
- براہ راست
- ممتاز
- متحرک
- ہر ایک
- اقتصادی
- اکنامک فورم
- اقتصادی پالیسی
- معیشتوں
- ایج
- تعلیم
- تعلیمی
- اثر
- ہنر
- پر زور دیتا ہے
- روزگار
- احاطہ
- انجینئر
- انجنیئرنگ
- انجینئرز
- بڑھانے کے
- ضروری
- اندازوں کے مطابق
- ہر کوئی
- مثال کے طور پر
- ایکسل
- دلچسپ
- توقع ہے
- توقع
- تجربہ
- تیز تر
- چند
- میدان
- قطعات
- اعداد و شمار
- آخر
- پانچ
- لچکدار
- کے لئے
- فوربس
- پیشن گوئی
- فورم
- سے
- فنکشنل
- کام کرنا
- مستقبل
- گیٹ وے
- جمع
- پیدا
- جاؤ
- GitHub کے
- گلوبل
- مقصد
- اہداف
- گوگل
- گوگل عی
- گوگل کلاؤڈ
- گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم
- گوگل
- GPUs
- سب سے بڑا
- ترقی
- ہے
- مدد کرتا ہے
- ہائی
- اعلی
- کس طرح
- HTTPS
- انسان
- ہائپ
- IBM
- آئی بی ایم کلاؤڈ
- شناخت
- تصویر
- اثر
- نفاذ
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- in
- میں گہرائی
- شامل
- شامل ہیں
- سمیت
- اضافہ
- اضافہ
- اشارہ کرتے ہیں
- اشارہ کرتے ہیں
- معلومات
- ضم
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- ارادہ
- تشریح
- میں
- شامل
- ملوث
- IT
- اعلی درجے کا Java
- ایوب
- نوکریاں
- نوکریوں کی رپورٹ
- علم
- کیوب فلو
- لیبر
- زبان
- زبانیں
- تاخیر
- سیکھنے
- انجینئرز سیکھنا
- کم
- لائبریریوں
- لائبریری
- لائسنس
- امکان
- زندگی
- نقصان اٹھانے والے
- مشین
- مشین لرننگ
- دیکھ بھال
- بنا
- انتظام
- بہت سے
- مارکیٹنگ
- Markets
- ماسٹر کی
- میچ
- ریاضیاتی
- ریاضی
- زیادہ سے زیادہ چوڑائی
- مئی..
- میکنسی
- میکینکس
- اراکین
- یاد داشت
- میٹا ڈیٹا
- مائیکروسافٹ
- مائیکروسافٹ Azure
- مائیکروسافٹ ایکسل
- دس لاکھ
- ML
- ماڈل
- ماڈل ٹیسٹنگ
- ماڈلنگ
- ماڈل
- زیادہ
- زیادہ موثر
- سب سے زیادہ
- بہت
- ضروری
- ضروری
- ضرورت
- نےپربیون
- نیٹ ورک
- اگلے
- ویزا
- تعداد
- of
- on
- جاری
- کام
- آپریشن
- آپریشنل
- آپریشنز
- اصلاح کے
- کی اصلاح کریں
- اصلاح
- or
- تنظیمیں
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- آؤٹ لک
- باہر
- پر
- مجموعی طور پر
- گزشتہ
- پیٹرن
- فی
- کارکردگی
- مقامات
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹس
- پالیسی
- پوزیشن
- پوزیشنوں
- قبضہ کرو
- طاقتور
- پیشن گوئی
- تیاری
- پیش پیش
- بنیادی طور پر
- ترجیح دیں
- مسائل کو حل کرنے
- مسائل
- عمل
- پروسیسنگ
- پیداوار
- پیداوری
- منافع بخش
- پروگرامنگ
- وعدہ
- امکانات
- رکھتا ہے
- ازگر
- pytorch
- قابلیت
- کوانٹم
- کوانٹم الگورتھم
- کمانٹم کمپیوٹنگ
- کوانٹم میکینکس
- R
- لوگ دوڑ میں مقابلہ
- رینج
- احساس کرنا
- قابو پانے کی تعلیم
- تعلقات
- انحصار کرو
- رہے
- کی جگہ
- رپورٹ
- رپورٹ
- کی ضرورت
- کی ضرورت ہے
- تحقیق
- ذمہ داریاں
- نتیجہ
- کردار
- کردار
- رن
- s
- تنخواہ
- تنخواہ
- SAS
- بڑے پیمانے پر
- توسیع پذیر
- سائنس
- سائنسدان
- سائنسدانوں
- دیکھ کر
- مقرر
- سیٹ
- ترتیبات
- مماثلت
- سائز
- مہارت
- مہارت
- سافٹ ویئر کی
- سافٹ ویئر انجینئرنگ
- ماہرین
- SQL
- مراحل
- شماریات
- کے اعداد و شمار
- مضبوط
- ساخت
- ڈھانچوں
- اس طرح
- موزوں
- سروے
- سروے
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیم
- ٹیک
- ٹیکنیکل
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- کیا کرتے ہیں
- ٹیسسرور
- ٹیسٹنگ
- سے
- کہ
- ۔
- دنیا
- ان
- وہاں.
- یہ
- وہ
- سوچنا
- کے ذریعے
- تھرو پٹ
- وقت
- کرنے کے لئے
- اوزار
- ٹریننگ
- تبدیل
- شفاف
- زبردست
- رجحانات
- ٹریلین
- ٹورنگ
- دو
- اقسام
- عام طور پر
- ہمیں
- کے تحت
- بنیادی
- افہام و تفہیم
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- کا استعمال کرتے ہوئے
- توثیق
- ورژن
- ورژن کنٹرول
- تصور
- اہم
- vs
- اجرت
- راستہ..
- طریقوں
- ویب
- اچھا ہے
- چاہے
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- گے
- فاتحین
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام
- کارکنوں
- کام کے بہاؤ
- دنیا
- عالمی اقتصادی فورم
- دنیا بھر
- لکھا
- سال
- سال
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ