डेटा सायन्स Data Science
डेटा सायन्स म्हणजे काय?
What is data science?
डेटासायन्स म्हणजे व्यवसायासाठी अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी डेटाचा अभ्यास. हा एक बहुविद्याशाखीयदृष्टीकोन आहे जो मोठ्याप्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी गणित, सांख्यिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि संगणक अभियांत्रिकीया क्षेत्रातील तत्त्वे आणि पद्धती एकत्रकरतो. हे विश्लेषण डेटाशास्त्रज्ञांना काय झाले, तेका झाले, काय होईल आणिपरिणामांसह काय केले जाऊशकते यासारखे प्रश्न विचारण्यास आणि उत्तरे देण्यासमदत करते.
डेटा विज्ञान महत्वाचे का आहे?
Why is data science important?
डेटासायन्स महत्त्वाचे आहे कारण तेडेटामधून अर्थ निर्माण करण्यासाठीसाधने, पद्धती आणि तंत्रज्ञान एकत्रकरते. आधुनिक संस्था डेटासह बुडलेल्या आहेत; आपोआप माहिती गोळा आणि संग्रहितकरू शकणार्‍या उपकरणांचा प्रसार आहे. ऑनलाइन प्रणालीआणि पेमेंट पोर्टल्स ई-कॉमर्स, औषध, वित्त आणि मानवी जीवनाच्याइतर प्रत्येक पैलूच्या क्षेत्रातील अधिक डेटा कॅप्चरकरतात. आमच्याकडे मजकूर, ऑडिओ, व्हिडिओ आणि प्रतिमा डेटामोठ्या प्रमाणात उपलब्ध आहे.
डेटा सायन्सचा इतिहास
History of data science
डेटासायन्स हा शब्द नवीननसला तरी काळानुरूप अर्थआणि अर्थ बदलले आहेत. हा शब्द प्रथम 60 च्यादशकात आकडेवारीसाठी पर्यायी नाव म्हणून दिसला. 90 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात, संगणक विज्ञान व्यावसायिकांनी या शब्दाची औपचारिकताकेली. डेटा सायन्ससाठी प्रस्तावितव्याख्येने ते तीन पैलूंसहस्वतंत्र क्षेत्र म्हणून पाहिले: डेटा डिझाइन, संकलनआणि विश्लेषण.
डेटा सायन्सचे भविष्य
Future of data science
कृत्रिमबुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगनवकल्पनांमुळे डेटा प्रक्रिया जलदआणि अधिक कार्यक्षम झालीआहे. उद्योगाच्या मागणीने डेटा सायन्सच्या क्षेत्रातअभ्यासक्रम, पदव्या आणि नोकरीच्या पदांचीएक परिसंस्था तयार केली आहे. आवश्यक क्रॉस-फंक्शनल कौशल्ये आणि कौशल्यामुळे, डेटासायन्स येत्या दशकांमध्ये मजबूत अंदाजित वाढ दर्शवते.
डेटा सायंटिस्ट काय करतो?
What does a data scientist do?
डेटासायन्स प्रक्रियेचा भाग म्हणून डेटासायंटिस्ट विविध तंत्रे, साधने आणि तंत्रज्ञानाचा वापरकरू शकतो. समस्येवर आधारित, ते जलद आणिअधिक अचूक परिणामांसाठी सर्वोत्तमसंयोजन निवडतात.
डेटासायंटिस्टची भूमिका आणि दैनंदिन कामसंस्थेच्या आकार आणि आवश्यकतांवरअवलंबून असते. ते सामान्यत: डेटाविज्ञान प्रक्रियेचे अनुसरण करत असताना, तपशीलबदलू शकतात. मोठ्या डेटा सायन्स टीम्समध्ये, डेटा सायन्स प्रक्रिया एंड-टू-एंडपाळली जाते आणि व्यावसायिकउद्दिष्टे साध्य केली जातात याचीखात्री करण्यासाठी डेटा सायंटिस्ट इतरविश्लेषक, अभियंते, मशीन लर्निंग तज्ञआणि सांख्यिकीशास्त्रज्ञांसोबत काम करू शकतात.
अनुभव, कौशल्ये आणि शैक्षणिक पार्श्वभूमीच्याआधारावर, ते एकाधिक भूमिकाकिंवा आच्छादित भूमिका पार पाडू शकतात. या प्रकरणात, त्यांच्या दैनंदिन जबाबदाऱ्यांमध्ये मुख्य डेटा विज्ञान पद्धतींसहअभियांत्रिकी, विश्लेषण आणि मशीन लर्निंगचासमावेश असू शकतो.
डेटा वैज्ञानिकांसमोर कोणती आव्हाने आहेत?
What are the challenges faced by data scientists?
एकाधिकडेटा स्रोत: (Multiple data sources )
विविधप्रकारचे अॅप्स आणि टूल्स विविधफॉरमॅटमध्ये डेटा व्युत्पन्न करतात. डेटा वैज्ञानिकांना डेटा सुसंगत करण्यासाठीस्वच्छ आणि तयार करावालागतो. हे कंटाळवाणे आणिवेळ घेणारे असू शकते.
व्यवसायातीलसमस्या समजून घेणे: (Understanding the business problem )
डेटावैज्ञानिकांना समस्येचे निराकरण करण्यासाठी अनेक भागधारक आणिव्यवसाय व्यवस्थापकांसह कार्य करावे लागेल. हे आव्हानात्मक असूशकते—विशेषत: मोठ्या कंपन्यांमध्ये ज्यांच्या वेगवेगळ्या आवश्यकता आहेत.
पक्षपातदूर करणे: (Elimination of bias )
मशीनलर्निंग टूल्स पूर्णपणे अचूक नसतात आणिपरिणामी काही अनिश्चितता किंवापूर्वाग्रह असू शकतात. पूर्वाग्रहम्हणजे वय किंवा उत्पन्नकंस यासारख्या विविध गटांमधील प्रशिक्षण डेटा किंवा मॉडेलच्याअंदाज वर्तनातील असमतोल. उदाहरणार्थ, जर साधन प्रामुख्यानेमध्यमवयीन व्यक्तींच्या डेटावर प्रशिक्षित केले असेल, तरतरुण आणि वृद्ध लोकांचासमावेश असलेल्या अंदाज बांधताना ते कमी अचूकअसू शकते. मशीन लर्निंगचे क्षेत्रपूर्वाग्रह शोधून आणि डेटा आणिमॉडेलमध्ये त्यांचे मोजमाप करून त्यांचे निराकरणकरण्याची संधी प्रदान करते.
डेटा सायंटिस्ट कसे व्हावे?
How to become a data scientist?
डेटासायंटिस्ट होण्यासाठी सामान्यतः तीन पायऱ्या असतात:
-आयटी, कॉम्प्युटर सायन्स, गणित, भौतिकशास्त्र किंवा इतर संबंधित क्षेत्रातबॅचलर डिग्री मिळवा.
- डेटासायन्स किंवा संबंधित क्षेत्रात पदव्युत्तर पदवी मिळवा.
- आवडीच्याक्षेत्रात अनुभव मिळवा.
Comments
Post a Comment