سپانسر شدہ پوسٹ۔

COVID-19 وبائی مرض نے ڈیٹا سائنس کے عروج کو نہیں روکا ہے - تمام صنعتوں میں کاروبار مسابقتی برتری کے لیے ڈیٹا کی طاقت کو استعمال کرنا جاری رکھے ہوئے ہیں۔ یو ایس بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس اگلی دہائی کے دوران ڈیٹا سائنس کے شعبے میں روزگار میں تیزی سے اضافے کا منصوبہ پیش کرتا ہے 31 تک ملازمتوں کی تعداد میں تقریباً 2030 فیصد اضافہ ہوگا۔.

ڈیٹا سائنس بھی ایک ایسا شعبہ ہے جو متعدد صنعتوں پر محیط ہے اور اس میں مقداری اور تخلیقی دونوں مہارتیں شامل ہیں۔ بڑھتی ہوئی دلچسپی اور طلب کے ساتھ، ڈیٹا سائنس اور وسیع تر تجزیاتی شعبوں دونوں میں بڑھتی ہوئی سرمایہ کاری کے ساتھ ساتھ ڈیٹا سائنسدان ہونے کا کیا مطلب ہے اس کا دائرہ کار کافی حد تک تیار ہوا ہے۔ ایک کمپنی جو ڈیٹا سائنٹسٹ کی خدمات حاصل کر رہی ہے یا ڈیٹا سائنس ٹیم بنا رہی ہے وہ متعدد دیگر کرداروں کے درمیان شماریات دان، مشین لرننگ انجینئر، یا ڈیٹا بیس مینیجر کی تلاش کر سکتی ہے۔

ڈیٹا سائنس میں مہارت حاصل کرنا بنیادی مہارتوں کے ایک سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے، جس میں جدید ریاضی سے لے کر کسی بھی مسئلے کو دیکھنے کی صلاحیت اور اس بارے میں سوچنے کی صلاحیت ہوتی ہے کہ کون سے ڈیٹا سیٹ اور شماریاتی طریقہ کار آپ کو حل تلاش کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ تاہم، ڈیٹا سائنسدانوں کو اب بھی ڈومین میں مہارت حاصل کرنے پر غور کرنا چاہیے۔

تخصص آپ کو اپنے ڈومین کے اندر اپنے آپ کو ایک قابل اعتماد وسیلہ کے طور پر قائم کرنے دیتا ہے، جب آپ کو کسی ریزیومے پر اپنی مہارت کو نمایاں کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، یا جب آپ کو کسی تنظیم میں دیگر اسٹیک ہولڈرز کے سامنے اپنے خیالات پیش کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تو آپ کو اپنا اثر و رسوخ بڑھانے میں مدد ملتی ہے۔ سب سے اہم بات، مہارت آپ کو اپنی طاقتوں سے فائدہ اٹھانے اور ان منصوبوں پر کام کرنے کی زیادہ آزادی دیتی ہے جن کے بارے میں آپ خاص طور پر پرجوش ہیں۔

بہت سے ڈیٹا سائنسدانوں کا پیچھا گریجویٹ تعلیم جامع مہارت کے سیٹ حاصل کرنے کے طریقے کے طور پر انہیں فیلڈ میں کامیابی کے ساتھ نیویگیٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ a کے لیے غور کرنے کے لیے سب سے اہم عوامل میں سے ایک ڈیٹا سائنس پروگرام آپ کے انتخابی کورسز کے انتخاب کے ساتھ نصاب کو اپنی منفرد دلچسپیوں کے مطابق بنانے کا اختیار ہے۔ انتخابی کورسز آپ کو ایسے موضوعات پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتے ہیں جو آپ کے کیریئر کے راستے کے مطابق ہوں تاکہ آپ ایک منفرد مہارت تیار کرنا شروع کر سکیں۔

آئیے ڈیٹا سائنس کے اندر مہارت کے کچھ شعبوں پر ایک نظر ڈالتے ہیں۔

ڈیٹا مائننگ اور شماریاتی تجزیہ

 
ڈیٹا مائننگ میں معنی خیز معلومات پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا کے بڑے سیٹوں کا تجزیہ شامل ہے۔ اس تخصص کے ماہرین اعداد و شمار میں نمونوں، رجحانات اور ارتباط کو ظاہر کرنے کے لیے اعداد و شمار اور پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز کا اطلاق کرتے ہیں۔ یہ معلومات مستقبل کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے اور کاروباری حل تیار کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔

ڈیٹا انجینئرنگ

 
آپ ڈیٹا سائنس ٹیم کو ریلے ریس کے طور پر تصویر بنا سکتے ہیں، جہاں ایک ڈیٹا انجینئر ڈیٹا سائنسدان کے حوالے کرتا ہے۔ ڈیٹا انجینئر ایسے فریم ورک بناتے اور برقرار رکھتے ہیں جو ڈیٹا کو ایک ایسی شکل میں تبدیل کرتے ہیں جو تجزیہ کے لیے مفید ہو۔ اس میں ایک ہی گودام میں مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو اکٹھا کرنا، صاف کرنا اور ڈھانچہ بنانا شامل ہے۔

ڈیٹا بیس مینجمنٹ اور فن تعمیر

 
ڈیٹا آرکیٹیکٹس کسی تنظیم کے مکمل ڈیجیٹل فریم ورک کے لیے "بلیو پرنٹ" کا تصور اور ڈیزائن کرتے ہیں۔ اس ڈومین کے ماہرین اکثر کاروباری رہنماؤں اور ڈیٹا سائنس ٹیموں کے ساتھ کام کرتے ہیں تاکہ نئے حل پیدا کیے جا سکیں کہ کس طرح ایک انٹرپرائز کے اندر موجود معلومات کو مختلف اسٹیک ہولڈرز کے ذریعے منظم اور استعمال کیا جائے گا۔ ڈیٹا آرکیٹیکٹس عام طور پر ڈیٹا انجینئرز کے طور پر شروع ہوتے ہیں، اور انفارمیشن مینجمنٹ میں مہارت حاصل کرنے کے بعد پوزیشن میں اوپر جاتے ہیں۔

مشین لرننگ انجینئرنگ

 
آئیے ڈیٹا سائنس ٹیم کے ریلے ریس ہونے کے مشابہت پر واپس آتے ہیں۔ ریس کے آخری مرحلے کے دوران، ایک ڈیٹا سائنسدان مشین لرننگ انجینئر کے حوالے کر رہا ہے۔ ڈیٹا سائنسدان نظریاتی ماڈل تیار کرتے ہیں، جنہیں مشین لرننگ انجینئرز خود سے چلنے والے سافٹ ویئر میں فیڈ کرتے ہیں تاکہ ماڈل کو بڑے پیمانے پر کام کیا جا سکے۔ عام ڈیٹا سائنس دانوں کے مقابلے میں، مشین لرننگ انجینئرز سافٹ ویئر انجینئرنگ کے اصولوں پر مضبوط فوکس رکھتے ہیں۔

کاروباری ذہانت اور حکمت عملی

 
کاروباری ذہانت کے تجزیہ کار ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور ایسی بصیرتیں تیار کرنے کے لیے ڈیٹا سائنسدانوں کے ساتھ مل کر کام کرتے ہیں جو کاروباری کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتی ہیں۔ ڈیٹا ویژولائزیشن، ڈیٹا اینالیٹکس، اور ڈیٹا ماڈلنگ کے استعمال کے ذریعے، کاروباری ذہانت کے تجزیہ کار ایسے نمونوں اور رجحانات کی نشاندہی کرتے ہیں جو کمپنی کی مستقبل کی حکمت عملی کو مطلع کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدان بنیادی طور پر فرضی سوالات کا جواب دینے کے لیے نئے الگورتھم ڈیزائن کرنے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جب کہ کاروباری ذہانت کے تجزیہ کار کاروبار کی کارکردگی کے بارے میں معلومات کو بے نقاب کرنے کے لیے موجودہ الگورتھم کا اطلاق کرتے ہیں۔

ڈیٹا کی نمائش

 
ڈیٹا ویژولائزیشن کے ماہرین انٹرایکٹو بصری ٹولز کے ساتھ ڈیٹا پیش کرتے ہیں، جیسے گراف، چارٹ، اور انفوگرافکس۔ بصری ٹولز ڈیٹا سائنس ٹیموں کو ڈیٹا میں رجحانات، آؤٹ لیرز اور پیٹرن کو بہتر طریقے سے سمجھنے کی اجازت دیتے ہیں تاکہ وہ ڈیٹا سے بامعنی بصیرت حاصل کر سکیں۔ کاروباری اسٹیک ہولڈرز کو معلومات کو مؤثر طریقے سے پہنچانے کے لیے بصری ٹولز کا بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔

آپریشنز ڈیٹا کا تجزیہ

 
آپریشنز کے تجزیہ کار ڈیٹا سائنس ٹیم کے دیگر اراکین کے فراہم کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کاروباری کارروائیوں میں بہتری کے شعبوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ اس کے بعد، وہ شماریاتی سافٹ ویئر استعمال کرتے ہیں تاکہ کاروباری مسائل کے عملی حل کا اندازہ لگایا جا سکے اور مینیجرز کو بہترین عمل کے بارے میں مشورہ دیا جائے۔ آپریشنز تجزیہ کار کی مہارت کے لیے پیچیدہ مسائل حل کرنے کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن یہ ڈیٹا سائنس کے دوسرے ڈومینز کے مقابلے میں کم تکنیکی ہے۔

مارکیٹنگ ڈیٹا تجزیہ

 
مارکیٹنگ کے تجزیات مارکیٹنگ مہموں کی تاثیر کی پیمائش اور بہتری کے لیے ڈیٹا کا مطالعہ کرنے کا عمل ہے۔ تجزیاتی ٹولز مارکیٹنگ کے تجزیہ کاروں کو مارکیٹنگ کی کوششوں کی سرمایہ کاری پر واپسی کا تعین کرنے، بڑی تصویر والی مارکیٹنگ کے رجحانات کو سمجھنے اور ایسے مواقع کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتے ہیں جو گاہک کی ترجیحات کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔

 
پیس یونیورسٹی ڈیٹا سائنس میں آن لائن ماسٹر آف سائنس خصوصیات a STEM کے لیے مقرر کردہ نصاب جو کہ موثر ڈیٹا گورننس کے بارے میں آپ کے علم کو بڑھا سکتا ہے اور آپ کو صنعت کے معیاری ٹولز کو لاگو کرنے کے لیے تیار کر سکتا ہے۔ پیس میں ڈیٹا سائنس کورسز کی قیادت سیڈن برگ فیکلٹی کرتی ہے، بشمول پرائیویٹ سیکٹر میں پس منظر رکھنے والے پریکٹیشنرز اور فیلڈ کی حدود کو فعال طور پر آگے بڑھانے والے محققین۔ آپ ان نظریاتی تصورات اور بہترین طریقوں کو تلاش کریں گے جو روزمرہ کے کاموں کے ساتھ ساتھ تنظیموں کے لیے طویل مدتی اسٹریٹجک منصوبہ بندی کے لیے بھی اہم بن چکے ہیں۔

میں طلباء ڈیٹا سائنس ماسٹر پروگرام مہارتوں کو تیار کریں:

• Spark، Hadoop، MapReduce، MATLAB، اور Weka سمیت ٹولز کو لاگو کریں۔
• ڈیٹا مائننگ اور پیشین گوئی کے تجزیات کے ذریعے اسٹریٹجک بصیرت دریافت کریں۔
• ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے اور اخلاقی طور پر منظم کرنے کے لیے آٹومیشنز کو تعینات کریں۔
• پروگرامنگ زبانیں استعمال کریں جیسے Python، R، اور SQL
• متعدد ایپلی کیشنز کے لیے ڈیٹا کو صاف اور ڈھانچہ بنائیں
• مشین لرننگ الگورتھم کے ساتھ کام کریں۔

مزید جانیں