ڈیٹا سائنٹسٹ بننے کے لیے 19 میں آپ کو 2023 بہترین ہنر جاننے کی ضرورت ہے

مصنف کی طرف سے تصویر
 

زمانہ بدل رہا ہے۔ اگر آپ 2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننا چاہتے ہیں، تو بہت سی نئی مہارتیں ہیں جو آپ کو اپنے روسٹر میں شامل کرنی چاہئیں، ساتھ ہی ساتھ بہت سی موجودہ مہارتیں جن پر آپ کو پہلے ہی عبور حاصل ہونا چاہیے تھا۔

مہارت کا اتنا وسیع مجموعہ کیوں؟ مسئلہ کا ایک حصہ ملازمت کے دائرہ کار میں کمی ہے۔ کوئی بھی نہیں جانتا کہ ڈیٹا سائنسدان کیا ہے، یا کسی کو کیا کرنا چاہیے، کم از کم آپ کے تمام مستقبل کے آجر کو۔ لہذا کوئی بھی چیز جس میں ڈیٹا ہوتا ہے وہ ڈیٹا سائنس کے زمرے میں پھنس جاتا ہے جس سے آپ نمٹنے کے لئے۔

آپ سے توقع کی جاتی ہے کہ ڈیٹا کو صاف کرنے، تبدیل کرنے، شماریاتی طور پر تجزیہ کرنے، تصور کرنے، بات چیت کرنے اور پیشین گوئی کرنے کا طریقہ جانتے ہیں۔ نہ صرف یہ بلکہ نئی ٹیکنالوجی (یا ٹیکنالوجی جو حال ہی میں مرکزی دھارے میں آئی ہے) کو بھی آپ کی ملازمت کی ذمہ داریوں میں شامل کیا جا سکتا ہے۔

اس مضمون میں، میں ان 19 مہارتوں کو توڑوں گا جن کے بارے میں آپ کو 2023 میں ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے جاننے کی ضرورت ہے۔

یہاں دس اہم ترین کا ایک جائزہ ہے۔

 

مصنف کی طرف سے تصویر
 

یہ مہارتیں آپ کو نوکری حاصل کرنے، انٹرویو کو کچلنے، منحنی خطوط سے آگے رہنے اور اس پروموشن کے لیے بات چیت کرنے میں مدد کریں گی۔ ہر سیکشن میں، میں مختصراً یہ بتاؤں گا کہ ہر ہنر کیا ہے، یہ کیوں اہم ہے، اور ان مہارتوں کو سیکھنے کے لیے چند جگہیں پیش کروں گا۔

یہ ہے جبکہ نوٹ ڈیٹا سائنسدان کی 80% ملازمت، ڈیٹا کی صفائی اور جھگڑا اب بھی سب سے اہم مہارتوں میں سے ایک ہے جو ڈیٹا سائنسدان 2023 میں حاصل کر سکتا ہے۔

ڈیٹا کلیننگ اور رینگلنگ کیا ہے؟

ڈیٹا کلیننگ اور رینگلنگ خام ڈیٹا کو ایک فارمیٹ میں تبدیل کرنے کا عمل ہے جسے تجزیہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس میں گمشدہ اقدار کو ہینڈل کرنا، ڈپلیکیٹس کو ہٹانا، متضاد ڈیٹا سے نمٹنا، اور ڈیٹا کو اس طریقے سے فارمیٹ کرنا شامل ہے جو اسے تجزیہ کے لیے تیار کرے۔

ڈیٹا کو صاف کرنے کا مطلب عام طور پر خراب/غلط اقدار سے چھٹکارا حاصل کرنا، کسی بھی خالی جگہ کو پُر کرنا، ڈپلیکیٹس تلاش کرنا، اور بصورت دیگر اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ آپ کا ڈیٹا سیٹ اتنا ہی بے داغ اور قابل اعتماد طور پر درست ہے جیسا کہ توقع کی جا سکتی ہے۔ اس کو جھنجھوڑنے (یا اسے مسح کرنا، اس کی مالش کرنا، یا اس جیسا کوئی اور عجیب فعل) کا مطلب ہے اسے قابل تجزیہ شکل میں لانا۔ آپ اسے تبدیل کرتے ہیں یا اسے کسی اور، دیکھنے میں آسان فارمیٹ میں نقشہ بناتے ہیں۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

کسی بھی ڈیٹا سائنسدان سے پوچھیں کہ وہ کیا کرتے ہیں، اور پہلی چیزوں میں سے ایک جس کا وہ ذکر کرتے ہیں وہ ڈیٹا کی صفائی اور جھگڑا ہوگا۔ ڈیٹا کبھی بھی آپ کے ہاتھ میں اچھی، صاف، قابل تجزیہ شکل میں نہیں آتا، اس لیے یہ جاننا بہت ضروری ہے کہ اسے کیسے صاف کیا جائے۔

ڈیٹا کو صاف کرنے اور جھگڑا کرنے کی صلاحیت اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ آپ کے تجزیہ کے نتائج قابل اعتماد ہیں، اور غلط نتائج اخذ کرنے سے بچنے میں مدد کرتے ہیں۔

آپ یہ کلیدی ہنر کہاں سے سیکھ سکتے ہیں؟

ڈیٹا کی صفائی اور جھگڑا سیکھنے کے لیے بہت سارے بہترین اختیارات موجود ہیں۔ ہارورڈ پیشکش کرتا ہے a کورس EdX پر۔ آپ کامن کرال، 50 بلین سے زیادہ ویب صفحات پر مشتمل ویب کرال ڈیٹا جیسے مفت، خام ڈیٹا سیٹس کی صفائی اور جھگڑا کرکے خود بھی مشق کر سکتے ہیں (یہاں)، یا برازیل کے موسم کا ڈیٹا (یہاں).

نہیں، یہ صرف ایک بزبان لفظ نہیں ہے! مستقبل کے کسی بھی ڈیٹا سائنسدان کے لیے مشین لرننگ ایک بہت اہم ہنر ہے۔

مشین لرننگ کیا ہے؟

مشین لرننگ ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں اور فیصلے کرنے کے لیے الگورتھم اور شماریاتی ماڈلز کا اطلاق ہے۔

یہ مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو کمپیوٹرز کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر ڈیٹا سے سیکھ کر کسی مخصوص کام پر اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔ یہ آٹومیشن میں مدد کرتا ہے۔ آپ اسے کسی بھی صنعت میں تلاش کریں گے۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

آپ کو 2023 میں مشین لرننگ کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے کیونکہ یہ تیزی سے بڑھتا ہوا فیلڈ ہے جو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور مختلف صنعتوں میں پیشین گوئیاں کرنے کا ایک اہم ذریعہ بن گیا ہے۔

مشین لرننگ الگورتھم کو تصاویر کی درجہ بندی کرنے، تقریر کو پہچاننے، قدرتی زبان کی پروسیسنگ کرنے اور سفارشی نظام بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آپ کو ایسی صنعت تلاش کرنے کے لیے سخت دباؤ پڑے گا جو ایم ایل کی مدد سے کیے گئے کام نہیں کرتی (یا کرنا نہیں چاہتی)۔

مشین لرننگ میں ماہر ہونے کی وجہ سے ڈیٹا سائنسدان کو بڑے اور پیچیدہ ڈیٹا سیٹس سے قیمتی بصیرتیں نکالنے اور پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے جو بہتر کاروباری فیصلے لے سکتے ہیں۔

آپ یہ کلیدی ہنر کہاں سے سیکھ سکتے ہیں؟

ہمارے پاس کا ایک ذخیرہ ہے۔ مشین لرننگ کے تیس سے زیادہ منصوبے اس مہارت کو اپنے تجربے کی فہرست میں دکھانے کے لیے ScrataScratch پر۔ TensorFlow بھی ہے مشین لرننگ سیکھنے کے لیے مفت وسائل کا ایک مجموعہ۔

مصنف کی طرف سے تصویر
 

یہ مہارت کافی خود وضاحتی ہے۔ جب آپ نمبرز کا تجزیہ کرتے ہیں، تو کلیدی اسٹیک ہولڈرز آپ کے نتائج کو خوبصورت گرافس اور چارٹس کے ساتھ سمجھنا چاہیں گے۔

ڈیٹا ویژولائزیشن کیا ہے؟

ڈیٹا ویژولائزیشن چارٹس، گرافس اور دیگر گرافکس کی تخلیق ہے تاکہ ڈیٹا کو سمجھنے میں آسانی ہو۔ آپ وہ نمبر لیتے ہیں جنہیں آپ نے ابھی صاف کیا ہے، جھگڑا کیا ہے، یا پیش گوئی کی ہے اور آپ انہیں کسی قسم کی بصری شکل میں ڈالتے ہیں، یا تو رجحانات کو دوسروں کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے یا رجحانات کو تلاش کرنا آسان بنانے کے لیے۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

2023 میں، ڈیٹا کو دیکھنے کے قابل ہونا ڈیٹا سائنسدان کے لیے بہت ضروری ہے۔ یہ ڈیٹا میں چھپے ہوئے نمونوں اور رجحانات کو بے نقاب کرنے کے لیے ایک خفیہ سپر پاور رکھنے جیسا ہے جو شاید پہلی نظر میں واضح نہ ہو۔ اور بہترین حصہ؟ آپ اپنے نتائج کو دوسروں کے ساتھ اس طرح بانٹ سکتے ہیں جو دلکش اور یادگار دونوں ہو۔ ایک ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، آپ تمام مختلف تجربہ کی سطحوں کے گروپوں کے ساتھ کام کریں گے، لیکن ایک تصویر کو اعداد کی قطار سے کہیں زیادہ آسانی سے سمجھا جاتا ہے۔

لہذا، اگر آپ ڈیٹا سائنسدان بننا چاہتے ہیں جو آپ کی بصیرت اور دریافتوں کو مؤثر طریقے سے پہنچا سکے، تو ڈیٹا ویژولائزیشن کے فن میں مہارت حاصل کرنا ضروری ہے۔

آپ یہ کلیدی ہنر کہاں سے سیکھ سکتے ہیں؟

یہاں ایک فہرست ہے۔ ڈیٹا سیکھنے کے لیے مفت جگہوں کا یعنی

ایس کیو ایل ایک سٹرکچرڈ استفسار کی زبان ہے۔ ڈیٹا سائنسدان SQL ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرنے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا بیس کا نظم کرنے اور ڈیٹا اسٹوریج کے کام انجام دینے کے لیے SQL کا استعمال کرتے ہیں۔

ایس کیو ایل اور ڈیٹا بیس مینجمنٹ کیا ہے؟

ایس کیو ایل ایک بہت مشہور زبان ہے جو آپ کو سٹرکچرڈ ڈیٹا تک رسائی اور ہیرا پھیری کرنے دیتی ہے۔ یہ ڈیٹا بیس مینجمنٹ کے ساتھ ہاتھ میں جاتا ہے، جو عام طور پر SQL میں کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا بیس مینجمنٹ بنیادی طور پر یہ ہے کہ آپ کس طرح کسی جگہ سے ڈیٹا کو منظم، اسٹور اور بازیافت کرسکتے ہیں۔ ایس کیو ایل ڈیٹا بیس ان میں سے ایک ہیں۔ ٹاپ بیک اینڈ ٹیکنالوجیز 2023 میں سیکھنا ہے، لہذا یہ صرف ڈیٹا سائنس کے لیے نہیں ہے۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، آپ کو تمام ڈیٹا کو ٹریک کرنا ہوگا، اس بات کو یقینی بنانا ہوگا کہ یہ منظم ہے، اور جب کسی کو ضرورت ہو اسے بازیافت کرنا ہوگا۔ ایس کیو ایل اور ڈیٹا بیس مینجمنٹ آپ کو یہی کرنے دیتی ہے۔

آپ یہ کلیدی ہنر کہاں سے سیکھ سکتے ہیں؟

Coursera ایک ٹن ہے بہترین، اچھی قیمت والے ڈیٹا بیس مینجمنٹ/ایڈمن کورسز کی آپ کوشش کر سکتے ہیں۔ آپ کچھ کا چپکے سے پیش نظارہ بھی حاصل کر سکتے ہیں۔ ایس کیو ایل انٹرویو کے سوالات یہاں، جو آپ کے علم کو جانچنے کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔

بڑا ڈیٹا ایک بز ورڈ ہے، ہاں، لیکن یہ ایک حقیقی تصور بھی ہے - اوریکل بیان کرتا ہے یہ "ڈیٹا جس میں زیادہ ورائٹی ہوتی ہے، بڑھتی ہوئی حجم اور زیادہ رفتار کے ساتھ،" یا تین V کے ساتھ ڈیٹا۔

بگ ڈیٹا پروسیسنگ کیا ہے؟

بگ ڈیٹا پروسیسنگ ہڈوپ اور اسپارک جیسی ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی، ذخیرہ کرنے اور تجزیہ کرنے کی صلاحیت ہے۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

2023 میں، بڑے ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی صلاحیت ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے اہم ہے۔ تیار کیے جانے والے ڈیٹا کا حجم تیزی سے بڑھتا ہی جا رہا ہے، اور اس ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے اور تجزیہ کرنے کے قابل ہونا باخبر فیصلے کرنے اور قیمتی بصیرت حاصل کرنے کے لیے ضروری ہے۔ ڈیٹا سائنسدان جو بڑی ڈیٹا پروسیسنگ تکنیکوں کی گہری سمجھ رکھتے ہیں وہ بڑے ڈیٹا سیٹوں کے ساتھ آسانی کے ساتھ کام کر سکیں گے اور ان میں موجود معلومات سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھا سکیں گے۔

اس کے علاوہ، اس کی بزدلی کی بدولت، آپ کے تجربے کی فہرست میں "بڑے ڈیٹا" کو چھیڑنے سے کبھی تکلیف نہیں ہوتی ہے۔

آپ اسے کہاں سیکھ سکتے ہیں؟

مجھے Simplilearn سے محبت ہے۔ یوٹیوب ٹیوٹوریل سیریز اس تصور پر.

مصنف کی طرف سے تصویر
 
یہ مضحکہ خیز ہے – جیسے جیسے مزید مصنوعات اور خدمات کلاؤڈ میں منتقل ہوتی ہیں، کلاؤڈ کمپیوٹنگ ہر ٹیک کام کے لیے ملازمت کی ضرورت بن جاتی ہے، خواہ وہ کام ہو۔ DevOps یا ڈیٹا سائنسدان۔

کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے؟

کلاؤڈ کمپیوٹنگ کلاؤڈ پر مبنی ٹیکنالوجیز اور پلیٹ فارمز جیسے AWS، Azure، یا Google Cloud کا استعمال ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے ہے۔ یہ ایک ورچوئل اسٹوریج روم کی طرح ہے جس تک آپ کسی بھی وقت کہیں سے بھی رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ مقامی مشینوں یا سرورز پر ڈیٹا اور کمپیوٹنگ کے وسائل کو ذخیرہ کرنے کے بجائے، کلاؤڈ کمپیوٹنگ تنظیموں اور ڈیٹا سائنسدانوں کو انٹرنیٹ کے ذریعے ان وسائل تک رسائی کی اجازت دیتی ہے۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

جیسا کہ میں ہائی لائٹ کرتا رہتا ہوں، ایک ڈیٹا سائنسدان کے طور پر آپ سے جس ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی توقع کی جاتی ہے وہ بڑھ رہی ہے۔ مزید کمپنیاں اسے آن پریم ڈیل کرنے کے بجائے کلاؤڈ میں چپکا رہی ہوں گی۔ اس ڈیٹا کو قابل توسیع اور موثر انداز میں ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کی صلاحیت کا ہونا بہت اہم ہوتا جا رہا ہے۔

کلاؤڈ کمپیوٹنگ اس کے لیے ایک مؤثر حل فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو قیمتی ہارڈ ویئر اور انفراسٹرکچر کی ضرورت کے بغیر کمپیوٹنگ کے وسائل اور ڈیٹا اسٹوریج کی وسیع مقدار تک رسائی حاصل ہوتی ہے۔

آپ اسے کہاں سیکھ سکتے ہیں؟

اچھی خبر یہ ہے کہ کمپنیاں مختلف کلاؤڈز کی مالک ہیں، ان میں سے بہت سے آپ کو اس کے بارے میں مفت سکھانے میں دلچسپی رکھتے ہیں، لہذا آپ ان کا استعمال کرنا سیکھیں۔ گوگل, مائیکروسافٹ، اور ایمیزون سب کے پاس کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے بہترین وسائل ہیں۔

"رکو، کیا ہم نے صرف ڈیٹا بیس کا احاطہ نہیں کیا؟ ڈیٹا گودام کیا ہے؟" میں نے سنا ہے آپ پوچھ رہے ہیں۔

میں آپ کو سمجھتا ہوں۔ کبھی کبھی ایسا محسوس ہوتا ہے کہ ڈیٹا سائنس کی سب سے اہم مہارت تمام مخففات اور اصطلاحات کو سیدھا رکھ رہی ہے۔

ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ اور ای ٹی ایل کیا ہیں؟

سب سے پہلے، آئیے ڈیٹا گوداموں کو ڈیٹا بیس سے الگ کرتے ہیں۔

گودام ایک سے زیادہ سسٹمز کے لیے موجودہ اور تاریخی ڈیٹا کو اسٹور کرتے ہیں، جب کہ ڈیٹا بیس کسی پروجیکٹ کو طاقت دینے کے لیے درکار موجودہ ڈیٹا کو اسٹور کرتے ہیں۔ ایک ڈیٹا بیس کسی ایپلیکیشن کو طاقت دینے کے لیے درکار موجودہ ڈیٹا کو اسٹور کرتا ہے جبکہ ڈیٹا گودام ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ اور فکسڈ اسکیما میں ایک یا زیادہ سسٹمز کے لیے موجودہ اور تاریخی ڈیٹا اسٹور کرتا ہے۔

مختصراً، آپ ایک ساتھ بہت سے مختلف پروجیکٹس کے لیے ڈیٹا کے لیے ڈیٹا گودام استعمال کریں گے، جب کہ ڈیٹا بیس زیادہ تر ایک ہی پروجیکٹ کا ڈیٹا اسٹور کرتا ہے۔

ETL ایک ایسا عمل ہے جس میں ڈیٹا گودام شامل ہوتا ہے، مختصر طور پر نکالنے، تبدیلی اور لوڈ کرنے کے لیے۔ ایک ETL ٹول کسی بھی ڈیٹا سورس سسٹم سے ڈیٹا نکالے گا جو آپ چاہتے ہیں، اسے سٹیجنگ ایریا میں تبدیل کر دے گا (عام طور پر اسے صاف کرنا، ہیرا پھیری کرنا، یا "مننگ" کرنا)، اور پھر اسے ڈیٹا گودام میں لوڈ کر دے گا۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

مجھے لگتا ہے کہ میں نے ہر مہارت میں اس نکتے کو دہرایا ہے، لیکن ڈیٹا بڑھ رہا ہے۔ کمپنیاں اس کے لیے بھوکی ہیں، اور وہ آپ سے اس کا انتظام کرنے کی توقع کریں گی۔ قابل تعمیر پائپ لائنوں میں ڈیٹا کا انتظام کرنے کا طریقہ جاننا ضروری ہے۔

آپ اسے کہاں سیکھ سکتے ہیں؟

میں ایک مخصوص زبان کے ساتھ مناسب ETL کرنے کا طریقہ سیکھنے کی تجویز کرتا ہوں، جیسے SQL یا Python۔ ڈیٹا کیمپ کو ایک مل گیا ہے۔ بہت اعلی ازگر کے ساتھ۔ مائیکروسافٹ ایک اور چلاتا ہے انٹرمیڈیٹ لیول ٹیوٹوریل ایس کیو ایل آپشن سے گزرنا۔

ہر ڈیٹا سائنسدان ماڈل ماہر ہوتا ہے۔ میں Giselle Bundchen کے بارے میں بات نہیں کر رہا ہوں۔ میرا مطلب ہے کہ ایک ماڈل بنانا کہ کس طرح ڈیٹا کو سسٹم میں محفوظ اور منظم کیا جاتا ہے۔

ڈیٹا ماڈلنگ اور مینجمنٹ کیا ہے؟

ڈیٹا ماڈلنگ اور مینجمنٹ ڈیٹا کی نمائندگی کرنے کے لیے ریاضیاتی ماڈلز بنانے کا عمل ہے، نیز اس کے معیار، درستگی اور افادیت کو برقرار رکھنے کے لیے ڈیٹا کا انتظام۔

اس میں ڈیٹا کے اداروں، رشتوں اور صفات کی وضاحت کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کی توثیق، سالمیت اور سلامتی کے لیے عمل کو لاگو کرنا شامل ہے۔

آسان الفاظ میں، ڈیٹا ماڈلنگ کا بنیادی طور پر مطلب یہ ہے کہ آپ ایک بلیو پرنٹ بنا رہے ہیں کہ ڈیٹا کو آپ کے آجر کے سسٹمز میں کیسے منظم اور منسلک کیا جاتا ہے۔ آپ اس کے بارے میں سوچ سکتے ہیں جیسے کسی گھر کا بلیو پرنٹ تیار کرنا۔ بالکل اسی طرح جیسے ایک بلیو پرنٹ مختلف کمروں کو دکھاتا ہے اور وہ کیسے جڑے ہوئے ہیں، ڈیٹا ماڈلنگ سے پتہ چلتا ہے کہ معلومات کے مختلف ٹکڑے کس طرح ایک دوسرے سے منسلک اور جڑے ہوئے ہیں۔

اس سے اس بات کو یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ ڈیٹا کو محفوظ اور مستقل اور مؤثر طریقے سے استعمال کیا جائے۔

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، آپ اس بات کو یقینی بنانے کے ذمہ دار ہوں گے کہ ڈیٹا کو قابل رسائی طریقے سے منظم اور ترتیب دیا گیا ہے۔ ڈیٹا ماڈلنگ اور مینجمنٹ آپ کو ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے، اس کا اشتراک کرنے، اس بات کو یقینی بنانے اور اس کی بنیاد پر فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہے۔

آپ اسے کہاں سیکھ سکتے ہیں؟

مائیکروسافٹ ایک اچھا ہے intro ان کے بلاگ پر، صرف آدھا گھنٹہ طویل اور انتہائی درجہ بند۔ شروع کرنے کے لیے یہ ایک اچھی جگہ ہے۔

تصویر byt مصنف
 

ڈیٹا سائنس کی بہت سی اصطلاحات صرف دوسرے پیشوں سے چھین لی گئی ہیں، جیسے ماڈلنگ اور کان کنی۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ اس کا کیا مطلب ہے اور یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

ڈیٹا مائننگ کیا ہے؟

ڈیٹا مائننگ کلسٹرنگ، درجہ بندی، اور ایسوسی ایشن کے قواعد جیسی تکنیکوں کے ذریعے ڈیٹا سے مفید معلومات نکالنے کا عمل ہے۔ آپ مفید سنہری نگٹس تلاش کرنے کے لیے اعداد و شمار کے حقیقی سیلاب کو چھان رہے ہیں۔ (شاید ڈیٹا پیننگ اس ہنر کا ایک بہتر نام ہوتا!)

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

اس کا تصور کریں: آپ 2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ ہیں۔ آپ کے پاس دس ہزار مختلف ذرائع سے ڈیٹا آرہا ہے۔ ان تمام اعداد و شمار کے چشموں میں پیٹرن کی شناخت کے لیے آپ کس مہارت کا استعمال کرتے ہیں؟

یہ ڈیٹا مائننگ ہے۔

آپ اسے کہاں سیکھ سکتے ہیں؟

ڈیٹا مائننگ کو عام طور پر ایسے کورسز میں شامل کیا جاتا ہے جو بڑے ڈیٹا یا ڈیٹا اینالیٹکس کا احاطہ کرتے ہیں کیونکہ یہ ان دو مہارتوں کا ایک بہت اہم جزو ہے۔ ایڈ ایکس ایک جوڑے کی پیشکش کرتا ہے ڈیٹا مائننگ سیکھنے کے اختیارات۔

گہری تعلیم مشین لرننگ سے بالکل مختلف ہے! ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کا ایک ذیلی فیلڈ ہے۔

ڈیپ لرننگ کیا ہے؟

ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کا ایک پہلو ہے جو الگورتھم بنانے پر مرکوز ہے جو مصنوعی نیورل نیٹ ورکس کی متعدد پرتوں کے ذریعے ڈیٹا میں پیٹرن سیکھ سکتا ہے۔ (مصنوعی عصبی نیٹ ورکس، ویسے، مشین لرننگ الگورتھم کی ایک قسم ہیں جو انسانی دماغ کی ساخت اور کام سے ملتی جلتی ہیں۔)

2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننے میں کیا فرق پڑتا ہے؟

2023 میں مصنوعی ذہانت مزید نفیس ہوتی جا رہی ہے۔ AI اور ML کی بنیادی باتوں کو جاننا کافی نہیں ہے – آپ کو بھی جدید ترین سے واقف ہونا چاہیے، کیونکہ یہ کل کو جدید نہیں ہوگا۔ کچھ سال پہلے گہری تعلیم ناول تھا، اور اب یہ ایک ضرورت ہے۔

ڈیٹا سائنسدانوں سے توقع کی جائے گی کہ وہ گہری سیکھنے کا استعمال کریں گے جب کمپنیوں کو واقعی بہت زیادہ ڈیٹا تک رسائی حاصل ہو گی۔ یہ تصویر اور ویڈیو پروسیسنگ، یا کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز کے لیے استعمال ہوتا ہے۔

آپ اسے کہاں سیکھ سکتے ہیں؟

مجھے پسند ہے Simplilearn کا ٹیوٹوریل ایک نقطہ آغاز کے طور پر.

بہت ساری جدید ترین ٹیکنالوجیز اور تکنیکیں ہیں جن کو جاننا مفید ہے۔ یہ یا تو اس سے بھی زیادہ ترقی یافتہ ہیں، جیسے پیدا کرنے والے مخالف نیٹ ورکس، یا زیادہ نرم مہارتوں پر مبنی، جیسے ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ، یا ٹائم سیریز کی پیشن گوئی جیسے فیلڈ میں مہارت رکھتے ہیں۔ میں یہاں مختصراً ان کا خلاصہ کروں گا:

• قدرتی زبان پروسیسنگ (این ایل پی): AI کا ایک ذیلی فیلڈ جو انسانی زبان کی پروسیسنگ اور سمجھ بوجھ کو سنبھالتا ہے۔ چیٹ بوٹس اسے استعمال کرتے ہیں۔
• ٹائم سیریز تجزیہ اور پیشن گوئی: وقت کے ساتھ ڈیٹا کا مطالعہ اور مستقبل کے واقعات کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے شماریاتی ماڈلز کا استعمال۔ آپ اس مہارت کو سیلز یا ریونیو تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
• تجرباتی ڈیزائن اور A/B ٹیسٹنگ: مفروضوں کو جانچنے اور ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے لیے کنٹرول شدہ تجربات کو ڈیزائن اور کرنے کا عمل۔
• ڈیٹا کہانی سنانے: ڈیٹا کی بصیرت اور نتائج کو غیر تکنیکی اسٹیک ہولڈرز تک مؤثر طریقے سے پہنچانے کی صلاحیت۔ زیادہ سے زیادہ اسٹیک ہولڈرز اس میں دلچسپی لے رہے ہیں۔ کیوں ڈیٹا پر مبنی فیصلوں کے پیچھے، لہذا یہ اہم ہے۔
• جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs): ایک قسم کا ڈیپ لرننگ آرکیٹیکچر جہاں دو نیورل نیٹ ورکس کو ایک ساتھ کام کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے تاکہ وہ نیا ڈیٹا تیار کر سکیں جو کسی دیے گئے ڈیٹاسیٹ سے مشابہ ہو۔
• منتقلی سیکھنا: مشین لرننگ کی ایک تکنیک جہاں ایک ماڈل کو ایک کام پر پہلے سے تربیت دی جاتی ہے اور متعلقہ کام پر ٹھیک ٹھیک کیا جاتا ہے، کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور تربیتی ڈیٹا کی ضرورت کو کم کرتا ہے۔ چھوٹی کمپنیاں جو زیادہ وسائل تک محدود ہیں یہ مفید پائیں گی۔
• خودکار مشین لرننگ (AutoML): مشین لرننگ ماڈلز کے انتخاب، تربیت اور تعیناتی کے عمل کو خودکار کرنے کا طریقہ۔
• ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ: ایک اور ML ذیلی زمرہ۔ یہ ان پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کا عمل ہے جو ڈیٹا سے نہیں سیکھے گئے، جیسے سیکھنے کی شرح یا چھپی ہوئی پرتوں کی تعداد۔
• قابل وضاحت AI (XAI): AI کی ایک شاخ نے الگورتھم اور ماڈل بنانے پر توجہ مرکوز کی جو شفاف اور قابل تشریح ہیں، تاکہ ان کے فیصلہ سازی کے عمل کو انسان سمجھ سکیں۔ ایک بار پھر، اسٹیک ہولڈرز کو یہ سمجھنے میں مدد کرنا کہ کیا ہو رہا ہے۔

اگر آپ 2023 میں ڈیٹا سائنٹسٹ بننا چاہتے ہیں تو یہ 19 مہارتیں بالکل اہم ہیں۔ واقعی بڑی خبر یہ ہے کہ ان میں سے بہت سی مہارتیں خود سکھائی جا سکتی ہیں، جب کہ دیگر کو آپ زیادہ جونیئر سطح کے کردار میں کام کرتے ہوئے اٹھا سکتے ہیں جیسے کہ ڈیٹا یا کاروباری تجزیہ کار.

سیکھنے کے چند طریقے:

• ہمیشہ یوٹیوب چیک کریں۔ بہت سارے مفت، جامع وسائل ہیں۔ میں نے یہاں کچھ کو درج کیا ہے، لیکن وہاں عملی طور پر لامحدود ویڈیوز موجود ہیں۔
• Coursera اور EdX جیسے پلیٹ فارم میں اکثر لیکچر سیریز ہوتے ہیں۔
• ہمارے پاس ایک ہزار سے زیادہ حقیقی انٹرویو کے سوالات ہیں جن پر مشق کرنے کے لیے، دونوں کوڈنگ پر مبنی اور غیر کوڈنگ. ہم بھی پیش کرتے ہیں۔ ڈیٹا پروجیکٹ کی مثالیں.

2023 میں ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے ان مہارتوں کو سیکھنے کے سفر سے لطف اندوز ہوں۔
 
 
نیٹ روزیدی ڈیٹا سائنسدان اور مصنوعات کی حکمت عملی میں ہے۔ وہ تجزیات کی تعلیم دینے والے ایک منسلک پروفیسر بھی ہیں، اور اس کے بانی ہیں۔ StrataScratch، ایک پلیٹ فارم جو ڈیٹا سائنسدانوں کو اعلی کمپنیوں کے حقیقی انٹرویو کے سوالات کے ساتھ ان کے انٹرویوز کی تیاری میں مدد کرتا ہے۔ اس کے ساتھ جڑیں۔ ٹویٹر: StrataScratch or لنکڈ.
 

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist