ڈیٹا سائنس کیا ہے؟ - مکمل گائیڈ

ڈیٹا سائنس ریاضی، شماریات، مشین لرننگ، اور کمپیوٹر سائنس کا مجموعہ ہے۔ ڈیٹا سائنس ڈیٹا میں بصیرت جمع کرنے کے لیے ڈیٹا اکٹھا، تجزیہ اور تشریح کر رہی ہے جو فیصلہ سازوں کو باخبر فیصلے کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔

ڈیٹا سائنس آج کل تقریباً ہر صنعت میں استعمال ہوتی ہے جو گاہک کے رویے اور رجحانات کا اندازہ لگا سکتی ہے اور نئے مواقع کی نشاندہی کر سکتی ہے۔ کاروبار اسے مصنوعات کی ترقی اور مارکیٹنگ کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ اسے دھوکہ دہی کا پتہ لگانے اور عمل کو بہتر بنانے کے لیے ایک ٹول کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ حکومتیں عوامی خدمات کی فراہمی میں کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا سائنس کا بھی استعمال کرتی ہیں۔

ڈیٹا سائنس ایک ابھرتا ہوا شعبہ ہے جس کی اہمیت ہر گزرتے دن کے ساتھ بڑھ رہی ہے۔ یہ آئی ٹی کی دنیا کا تازہ ترین بز ورڈ ہے، اور مارکیٹ میں اس کی مانگ مسلسل بڑھ رہی ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں کی مانگ بڑھ رہی ہے، جس کی وجہ تنظیموں کو ڈیٹا کو بصیرت میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ گوگل، ایمیزون، مائیکروسافٹ، اور ایپل جیسی کمپنیاں ڈیٹا سائنسدانوں کی سب سے بڑی بھرتی کرنے والوں میں شامل ہیں۔ ڈیٹا سائنس بھی IT پیشہ ور افراد کے لیے ایک مطلوبہ میدان بنتا جا رہا ہے۔ 

کی طرف سے ایک حالیہ رپورٹ کے مطابق ترجیحی تحقیق، ڈیٹا سائنس کی مانگ میں 16.43% کی CAGR (کمپاؤنڈ اینول گروتھ ریٹ) سے بڑھنے کی توقع ہے اور پیشن گوئی کی مدت 378.7 سے 2022 کے دوران مجموعی طور پر 2030 بلین کی مارکیٹ ویلیو تک پہنچ جائے گی۔

سادہ الفاظ میں، ڈیٹا سائنس اعداد و شمار اور ریاضی، پروگرامنگ کی مہارت، اور موضوع کی مہارت کو یکجا کرکے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور اس سے بامعنی بصیرت نکالنے میں مدد کرتا ہے۔

ڈیٹا سائنس کی اہمیت

آج کل، تنظیمیں اعداد و شمار سے مغلوب ہیں۔ ڈیٹا سائنس مختلف طریقوں، ٹکنالوجی اور ٹولز کو ملا کر اس سے بامعنی بصیرت حاصل کرنے میں مدد کرے گی۔ ای کامرس، فنانس، میڈیسن، ہیومن ریسورس وغیرہ کے شعبوں میں کاروبار کے پاس بہت زیادہ ڈیٹا آتا ہے۔ ڈیٹا سائنس ٹولز اور ٹیکنالوجیز ان سب پر کارروائی کرنے میں ان کی مدد کرتی ہیں۔

ڈیٹا سائنس کی تاریخ

1960 کی دہائی کے اوائل میں، "ڈیٹا سائنس" کی اصطلاح اس وقت جمع کیے جانے والے ڈیٹا کی بڑی مقدار کو سمجھنے اور تجزیہ کرنے میں مدد کے لیے بنائی گئی تھی۔ ڈیٹا سائنس ایک ایسا شعبہ ہے جو مسلسل ترقی کر رہا ہے، کمپیوٹر سائنس اور شماریاتی طریقوں کو استعمال کرتا ہے تاکہ بصیرت حاصل کی جا سکے اور مختلف صنعتوں میں قیمتی پیشن گوئیاں پیدا کی جا سکیں۔

ڈیٹا سائنس - شرائط

• اعداد و شمار

ڈیٹا سائنس پیچیدہ مشین لرننگ تکنیک کے استعمال کے ذریعے ڈیٹا کے نمونوں کو قابل استعمال ثبوت میں حاصل کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے اعدادوشمار پر انحصار کرتی ہے۔

باہر چیک کریں ڈیٹا سائنس کے اعدادوشمار ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، اور بزنس انٹیلی جنس میں شماریات کے کلیدی تصورات سیکھنے کے لیے۔

• پروگرامنگ

Python، R، اور SQL سب سے عام پروگرامنگ زبانیں ہیں۔ ڈیٹا سائنس پراجیکٹ کو کامیابی کے ساتھ انجام دینے کے لیے، پروگرامنگ کے علم کی کچھ سطح پیدا کرنا ضروری ہے۔ 

مفت چیک کریں آر اسٹوڈیو ٹیوٹوریل کورس خام ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور قیمتی بصیرت حاصل کرنے کے لیے مختلف تکنیکوں اور ٹولز کا استعمال سیکھنے کے لیے۔

• مشین لرننگ

درست پیشین گوئیاں اور تخمینہ لگانا مشین لرننگ سے ممکن ہوا ہے، جو ڈیٹا سائنس کا ایک اہم جزو ہے۔ اگر آپ ڈیٹا سائنس کے میدان میں کامیابی حاصل کرنا چاہتے ہیں تو آپ کو مشین لرننگ کی پختہ سمجھ ہونی چاہیے۔

ڈیٹا بیس کے کام کاج کی واضح سمجھ، اور ڈیٹا کو منظم کرنے اور نکالنے کی مہارت اس ڈومین میں ضروری ہے۔ 

آپ اس ڈیٹا کی بنیاد پر ریاضی کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے تیزی سے حساب لگا سکتے ہیں اور پیش گوئی کر سکتے ہیں جو آپ پہلے سے جانتے ہیں۔ ماڈلنگ اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرتی ہے کہ کسی خاص مسئلے سے نمٹنے کے لیے کون سا الگورتھم بہترین ہے اور ان ماڈلز کو کیسے تربیت دی جائے۔

یہ بھی چیک کریں: ڈیٹا سائنس ریاضی

ڈیٹا سائنس کس کے لیے استعمال ہوتی ہے؟

• تشریح تجزیہ

یہ ایسے نمونوں کے لیے ڈیٹا پوائنٹس کو درست طریقے سے ظاہر کرنے میں مدد کرتا ہے جو ظاہر ہو سکتے ہیں جو ڈیٹا کی تمام ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ دوسرے الفاظ میں، اس میں فراہم کردہ ڈیٹا کے بارے میں بصیرت انگیز معلومات پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا کو ترتیب دینا، ترتیب دینا اور ہیرا پھیری کرنا شامل ہے۔ اس میں خام ڈیٹا کو ایک ایسی شکل میں تبدیل کرنا بھی شامل ہے جو اسے سمجھنا اور تشریح کرنا آسان بنا دے گا۔

• پیش قیاسی تجزیہ

یہ مستقبل کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ڈیٹا مائننگ، شماریاتی ماڈلنگ، اور مشین لرننگ جیسی مختلف تکنیکوں کے ساتھ تاریخی ڈیٹا کو استعمال کرنے کا عمل ہے۔ اس ڈیٹا میں رجحانات کا استعمال کرتے ہوئے، کاروبار خطرات اور مواقع کی نشاندہی کرنے کے لیے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کا استعمال کرتے ہیں۔

• تشخیصی تجزیہ

یہ سمجھنا ایک گہرائی سے جانچ پڑتال ہے کہ کچھ کیوں ہوا۔ اسے بیان کرنے کے لیے ڈرل ڈاؤن، ڈیٹا کی دریافت، ڈیٹا مائننگ، اور ارتباط جیسی تکنیکوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ان تکنیکوں میں سے ہر ایک میں منفرد نمونوں کو دریافت کرنے کے لیے ایک دیئے گئے ڈیٹا سیٹ پر متعدد ڈیٹا آپریشنز اور تبدیلیاں کی جا سکتی ہیں۔ 

• نسخہ تجزیہ

نسخہ کا تجزیہ پیش گوئی کرنے والے ڈیٹا کے استعمال کو آگے بڑھاتا ہے۔ یہ پیش گوئی کرتا ہے کہ کیا ہونے کا سب سے زیادہ امکان ہے اور اس نتیجے سے نمٹنے کے لیے بہترین طریقہ کار پیش کرتا ہے۔ یہ مختلف فیصلوں کے ممکنہ اثرات کا اندازہ لگا سکتا ہے اور بہترین طریقہ کار تجویز کر سکتا ہے۔ یہ مشین لرننگ کی سفارش کے انجن، پیچیدہ ایونٹ پروسیسنگ، نیورل نیٹ ورکس، تخروپن، گراف تجزیہ، اور نقلی استعمال کرتا ہے۔

ڈیٹا سائنس کا عمل کیا ہے؟

• ڈیٹا حاصل کرنا

پہلا قدم یہ شناخت کرنا ہے کہ کس قسم کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے، اور اس ڈیٹا کو ایکسل یا CSV فائل میں ایکسپورٹ کرنے کی ضرورت ہے۔

• ڈیٹا کو صاف کرنا

یہ ضروری ہے کیونکہ اس سے پہلے کہ آپ ڈیٹا کو پڑھ سکیں، آپ کو یہ یقینی بنانا چاہیے کہ یہ بالکل پڑھنے کے قابل حالت میں ہے، بغیر کسی غلطی کے، بغیر کسی گمشدہ یا غلط اقدار کے۔

• تحقیقی تجزیہ

ڈیٹا کا تجزیہ مختلف طریقوں سے ڈیٹا کو دیکھ کر اور عام سے ہٹ کر کسی بھی چیز کو تلاش کرنے کے لیے نمونوں کی نشاندہی کرکے کیا جاتا ہے۔ اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لیے، آپ کو تفصیل پر بہترین توجہ ہونی چاہیے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا کوئی چیز جگہ سے باہر ہے۔

• ماڈلنگ یا مشین لرننگ

ایک ڈیٹا انجینئر یا سائنسدان مشین لرننگ الگورتھم کے لیے ہدایات لکھتا ہے جس کی پیروی کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کیا جانا ہے۔ الگورتھم صحیح آؤٹ پٹ کے ساتھ آنے کے لیے ان ہدایات کو بار بار استعمال کرتا ہے۔

• ڈیٹا کی تشریح۔

اس مرحلے میں، آپ اپنے نتائج کو بے نقاب کرتے ہیں اور انہیں تنظیم کے سامنے پیش کرتے ہیں۔ اس میں سب سے اہم مہارت آپ کے نتائج کی وضاحت کرنے کی آپ کی صلاحیت ہوگی۔

یہاں ٹولز کی چند مثالیں ہیں جو ڈیٹا سائنسدانوں کو ان کے کام کو آسان بنانے میں مدد کریں گی۔

• ڈیٹا انیلیسیز کی - انفارمیٹکا پاور سینٹر، ریپڈ مائنر، ایکسل، ایس اے ایس
• ڈیٹا کی بصیرت - ٹیبلاؤ، کیلک ویو، را، جوپیٹر
• ڈیٹا سٹوریج - اپاچی ہڈوپ، انفارمیٹیکا/ٹیلینڈ، مائیکروسافٹ ایچ ڈی انسائٹس
• ڈیٹا ماڈلنگ - H2O.ai، Datarobot، Azure ML Studio، Mahout

کاروبار میں ڈیٹا سائنس کے فوائد

• کاروباری پیشین گوئیوں کو بہتر بناتا ہے۔
• پیچیدہ ڈیٹا کی تشریح
• بہتر فیصلہ ساز
• پروڈکٹ جدت 
• ڈیٹا سیکیورٹی کو بہتر بناتا ہے۔
• صارف پر مبنی مصنوعات کی ترقی

ڈیٹا سائنس کی درخواستیں

• مصنوعات کی سفارش

مصنوعات کی سفارش کی تکنیک صارفین کو اسی طرح کی مصنوعات خریدنے کے لیے متاثر کر سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، بگ بازار کا ایک سیلز پرسن مصنوعات کو ایک ساتھ باندھ کر اور چھوٹ دے کر اسٹور کی فروخت کو بڑھانے کی کوشش کر رہا ہے۔ چنانچہ اس نے شیمپو اور کنڈیشنر کو ایک ساتھ باندھا اور ان پر رعایت دی۔ مزید برآں، صارفین انہیں رعایتی قیمت پر ایک ساتھ خریدیں گے۔

• مستقبل کی پیشن گوئی

یہ ڈیٹا سائنس میں وسیع پیمانے پر لاگو کی جانے والی تکنیکوں میں سے ایک ہے۔ مختلف ذرائع سے جمع کردہ مختلف قسم کے ڈیٹا کی بنیاد پر موسم کی پیشن گوئی اور مستقبل کی پیشن گوئی کی جاتی ہے۔ 

• فراڈ اور رسک کا پتہ لگانا

یہ ڈیٹا سائنس کی سب سے زیادہ منطقی ایپلی کیشنز میں سے ایک ہے۔ چونکہ آن لائن لین دین عروج پر ہے، اس لیے آپ کا ڈیٹا ضائع ہونا ممکن ہے۔ مثال کے طور پر، کریڈٹ کارڈ فراڈ کا پتہ لگانے کا انحصار رقم، مرچنٹ، مقام، وقت اور دیگر متغیرات پر ہوتا ہے۔ اگر ان میں سے کوئی بھی غیر فطری لگتا ہے، تو لین دین خود بخود منسوخ ہو جائے گا، اور یہ آپ کے کارڈ کو 24 گھنٹے یا اس سے زیادہ کے لیے بلاک کر دے گا۔

• سیلف ڈرائیونگ کار

سیلف ڈرائیونگ کار آج کی دنیا کی کامیاب ترین ایجادات میں سے ایک ہے۔ ہم اپنی کار کو پچھلے ڈیٹا کی بنیاد پر آزادانہ طور پر فیصلے کرنے کی تربیت دیتے ہیں۔ اس عمل میں، ہم اپنے ماڈل کو جرمانہ کر سکتے ہیں اگر یہ اچھی کارکردگی نہیں دکھاتا ہے۔ کار وقت کے ساتھ زیادہ ذہین ہو جاتی ہے جب یہ تمام حقیقی وقت کے تجربات کے ذریعے سیکھنا شروع کر دیتی ہے۔

• تصویری شناخت

جب آپ کچھ تصاویر کو پہچاننا چاہتے ہیں تو ڈیٹا سائنس آبجیکٹ کا پتہ لگا کر اس کی درجہ بندی کر سکتی ہے۔ تصویر کی شناخت کی سب سے مشہور مثال چہرے کی شناخت ہے - اگر آپ اپنے اسمارٹ فون کو اسے غیر مسدود کرنے کو کہتے ہیں، تو یہ آپ کے چہرے کو اسکین کرے گا۔ اس لیے پہلے سسٹم چہرے کا پتہ لگائے گا، پھر آپ کے چہرے کو انسانی چہرے کے طور پر درجہ بندی کرے گا، اور اس کے بعد، یہ فیصلہ کرے گا کہ فون اصل مالک کا ہے یا نہیں۔

• اسپیچ ٹو ٹیکسٹ کنورٹ

تقریر کی شناخت کمپیوٹر کے ذریعہ قدرتی زبان کو سمجھنے کا عمل ہے۔ ہم ورچوئل اسسٹنٹ جیسے سری، الیکسا، اور گوگل اسسٹنٹ سے کافی واقف ہیں۔ 

• صحت کی دیکھ بھال

ڈیٹا سائنس صحت کی دیکھ بھال کی مختلف شاخوں میں مدد کرتا ہے جیسے میڈیکل امیج اینالیسس، نئی ادویات کی ترقی، جینیات اور جینومکس، اور مریضوں کو ورچوئل مدد فراہم کرنا۔ 

• کے تلاش انجن

گوگل، یاہو، بنگ، اسک، وغیرہ ہمیں ایک سیکنڈ کے ایک حصے میں بہت سارے نتائج فراہم کرتے ہیں۔ یہ مختلف ڈیٹا سائنس الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ممکن بنایا گیا ہے۔

اے بننے کا طریقہ ڈیٹا سائنسدان?

ڈیٹا سائنسدان کا کردار

چونکہ کاروبار پہلے سے زیادہ ڈیٹا تیار کرتے ہیں، یہ واضح ہو جاتا ہے کہ ڈیٹا ایک قیمتی اثاثہ ہے۔ تاہم، ڈیٹا سے بامعنی بصیرت نکالنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جہاں ڈیٹا سائنسدان آتے ہیں۔ ڈیٹا سائنٹسٹ رجحانات، نمونوں اور ارتباط کو تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے، ترتیب دینے، تجزیہ کرنے اور اس کی تشریح کرنے کا ماہر ہوتا ہے۔

ڈیٹا سائنسدان اس بات کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں کہ تنظیمیں باخبر فیصلے کرتی ہیں۔ وہ مخصوص مقاصد کی نشاندہی کرنے کے لیے کاروباری رہنماؤں کے ساتھ مل کر کام کرتے ہیں، جیسے کہ گاہک کی تقسیم کی نشاندہی کرنا اور مصنوعات اور خدمات میں بہتری لانا۔ جدید مشین لرننگ الگورتھم اور شماریاتی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹا سائنسدان ایسے نمونوں اور بصیرت کو سامنے لانے کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کی جانچ کر سکتے ہیں جو تنظیموں کو درست فیصلے کرنے میں مدد کرتے ہیں۔

ڈیٹا سائنسدانوں کے پاس عام طور پر تکنیکی مہارتوں اور ڈیٹا کی ترجمانی اور تصور کرنے کے علم کا مجموعہ ہوتا ہے۔ ان کے پاس شماریاتی تجزیہ، پروگرامنگ لینگویجز، مشین لرننگ الگورتھم اور ڈیٹا بیس سسٹم میں مہارت ہونی چاہیے۔ 

آئیے ایک پیشہ ور ڈیٹا سائنٹسٹ کی طرف سے نبھائی جانے والی ذمہ داریوں کا جائزہ لیتے ہیں۔

• پیش گوئی کرنے والے اور نسخے والے ماڈلز میں استعمال ہونے والے ڈیٹا کو جمع کرنا، صاف کرنا اور ترتیب دینا
• رجحانات اور نمونوں کو دریافت کرنے کے لیے وسیع مقدار میں معلومات کا تجزیہ کرنا
• ڈیٹا کی ساخت اور اسے قابل استعمال معلومات میں تبدیل کرنے کے لیے پروگرامنگ زبانوں کا استعمال
• کاروباری مسائل کو سمجھنے اور ڈیٹا پر مبنی حل تیار کرنے کے لیے اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ کام کرنا
• مستقبل کے رجحانات کی پیشن گوئی کے لیے شماریاتی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز تیار کرنا
• مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر، دیکھ بھال اور نگرانی
• ڈیٹا پر مبنی حل تخلیق کرنے کے لیے جدید مشین لرننگ الگورتھم اور دیگر تجزیاتی طریقوں کو تیار کرنا اور استعمال کرنا
• اسٹیک ہولڈرز کو ڈیٹا پر مبنی حل کی بات چیت
• مختلف قسم کے ڈیٹا مائننگ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے بڑے ڈیٹا سیٹس میں پوشیدہ نمونوں اور رجحانات کو دریافت کریں۔
• ڈیٹا ویژولائزیشنز، رپورٹس، ڈیش بورڈز اور پریزنٹیشنز کے ذریعے ڈیٹا حل تیار کرنا اور ان کی توثیق کرنا

آخر میں، ڈیٹا سائنٹسٹ کا کردار ان کاروباروں کے لیے اہم ہے جو ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنا چاہتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدان رجحانات اور ارتباط کی شناخت کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے، ترتیب دینے، تجزیہ کرنے اور اس کی تشریح کرنے کے ذمہ دار ہیں۔ وہ ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز، ڈیزائن رپورٹس، اور ڈیش بورڈز بھی تیار کرتے ہیں، اور مستقبل کے رجحانات کی پیشن گوئی کے لیے ماڈل تیار کرتے ہیں۔ میدان میں کامیاب ہونے کے لیے انہیں کاروباری تناظر اور گاہک کی ضروریات کو سمجھنا ہوگا۔

ڈیٹا سائنسدان بننے کے اقدامات

ڈیٹا سائنس ٹیکنالوجی کی صنعت میں تیزی سے ترقی کرنے والے شعبوں میں سے ایک ہے اور یہ ایک ایسا شعبہ ہے جہاں ہنر مند پیشہ ور افراد کی بہت زیادہ مانگ ہے۔ اگر آپ اس شعبے میں کیریئر کے بارے میں سوچ رہے ہیں تو آپ ڈیٹا سائنٹسٹ بننے کے عمل کے بارے میں متجسس ہو سکتے ہیں۔ یہاں، ہم اس کا ایک جائزہ فراہم کریں گے کہ اس فیلڈ میں شروع کرنے اور کامیاب ہونے کے لیے کیا کرنا پڑتا ہے۔

1. بنیادی باتیں سیکھیں: ڈیٹا سائنٹسٹ بننے کا پہلا قدم ڈیٹا سائنس اور تجزیات کے بنیادی اصولوں کو سمجھنا ہے۔ آپ کو ڈیٹا مینجمنٹ، شماریات، ریاضی اور پروگرامنگ کے موضوعات کو سمجھنے کی ضرورت ہوگی۔ آپ کو بہت سارے آن لائن وسائل اور کورسز مل سکتے ہیں جو ان موضوعات کو سکھاتے ہیں۔

2. عملی مہارتیں تیار کریں: ایک بار جب آپ ڈیٹا سائنس کی بنیادی سمجھ حاصل کر لیتے ہیں، تو آپ کو عملی مہارتیں تیار کرنے کی ضرورت ہوگی جو آپ کے کیریئر میں کام آئیں گی۔ مثال کے طور پر، اپنے آپ کو پروگرامنگ زبانوں، جیسے R اور Python، اور کوڈنگ اور ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹمز سے آشنا کریں۔ آپ مشین لرننگ اور ڈیٹا کے تجزیہ کی تکنیکوں کی مشق بھی کر سکتے ہیں۔

3. پوسٹ گریجویٹ سرٹیفکیٹ یا ڈگری حاصل کریں: زیادہ تر آجر کمپیوٹر سائنس یا اپلائیڈ میتھمیٹکس جیسے متعلقہ شعبے میں پوسٹ گریجویٹ یا ماسٹر ڈگری کے ساتھ ڈیٹا سائنسدانوں کی خدمات حاصل کرنے کو ترجیح دیتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس یا تجزیات کی ڈگری حاصل کرنے سے آپ کو ایک کامیاب ڈیٹا سائنٹسٹ بننے کے لیے ضروری علم، مہارت اور مہارت حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

4. منصوبوں پر کام: اپنی ڈیٹا سائنس کی مہارتوں کو فروغ دینے کے بہترین طریقوں میں سے ایک پروجیکٹس پر کام کرنا ہے۔ آپ آن لائن پراجیکٹس تلاش کر سکتے ہیں یا ڈیٹا سائنسدانوں کو تلاش کرنے والی تنظیموں تک پہنچ سکتے ہیں۔ پروجیکٹس پر کام کرنے سے آپ کو ڈیٹا کے تجزیہ، مشین لرننگ، اور ڈیٹا سائنس کی دیگر سرگرمیوں میں تجربہ حاصل کرنے میں مدد ملے گی۔

5. اپ ٹو ڈیٹ رہیں: منحنی خطوط سے آگے رہنے کے لیے، آپ کو ڈیٹا سائنس کے تازہ ترین رجحانات سے باخبر رہنے کی ضرورت ہوگی۔ انڈسٹری کی خبروں پر نظر رکھیں اور ڈیٹا سائنس کی ممتاز اشاعتوں کو سبسکرائب کریں۔

ڈیٹا سائنٹسٹ بننا مناسب لگن اور محنت کے ساتھ حاصل کیا جا سکتا ہے۔ اوپر بیان کردہ تجاویز پر عمل کرکے، آپ ڈیٹا سائنس کے منافع بخش کیریئر کی طرف گامزن ہوں گے۔

پر مزید پڑھیں 9 کے لیے ڈیٹا سائنس کی دنیا میں ملازمت کے سرفہرست 2023 کردار

نتیجہ

آخر میں، ڈیٹا سائنس ایک متحرک اور تیزی سے ارتقا پذیر فیلڈ ہے جو ہماری ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ یہ وسیع اور پیچیدہ ڈیٹاسیٹس سے قیمتی بصیرتیں نکالنے کے لیے اعداد و شمار، پروگرامنگ، ڈومین کا علم، اور ڈیٹا ویژولائزیشن سمیت متعدد مہارتوں کو یکجا کرتا ہے۔ جیسا کہ ہم نے اس بلاگ میں دریافت کیا ہے، ڈیٹا سائنس صرف تعداد کو کم کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ڈیٹا کو قابل عمل علم میں تبدیل کرنے کے بارے میں ہے جو پوری صنعتوں میں باخبر فیصلہ سازی کو آگے بڑھا سکتا ہے۔ چاہے آپ ایک تجربہ کار ڈیٹا سائنسدان ہو یا کوئی اس دلچسپ فیلڈ کو دریافت کرنا شروع کر رہا ہو، ڈیٹا سائنس کے مواقع اور اثرات بے حد ہیں، اور یہ ہمارے مستقبل کو گہرے طریقوں سے تشکیل دینے کا وعدہ کرتا ہے۔ لہذا، چاہے آپ ڈیٹا سائنس کا استعمال مارکیٹ کے رجحانات کا تجزیہ کرنے، صحت کی دیکھ بھال کے نتائج کو بہتر بنانے، یا صارف کے تجربات کو بڑھانے کے لیے کر رہے ہیں، یہ واضح ہے کہ ڈیٹا سائنس کی طاقت یہاں موجود ہے، اور اس کی صلاحیت صرف ہماری تخیل اور اختراع کے ذریعے محدود ہے۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

• 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.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/