ڈیٹا سائنس کیا ہے؟
ڈیٹا سائنس ڈومین میں ، اعداد و شمار کے تجزیہ کے ذریعہ مسائل کو حل کرنا اور سوالات کا جواب دینا معیاری عمل ہے۔ اکثر ، ڈیٹا سائنسدان نتائج کی پیش گوئی کرنے یا بنیادی نمونوں کو دریافت کرنے کے لئے ایک ماڈل تشکیل دیتے ہیں ، جس کا مقصد بہتر بصیرت حاصل کرنا ہے۔
ادارے ان بصیرت کو عمل کرنے اور مستقبل کے نتائج کو بہتر بنانے کے لئے شامل کرسکتے ہیں۔ اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے اور ماڈل بنانے میں مدد کے لئے بہت ساری تیزی سے ترقی پذیر ٹیکنالوجیز موجود ہیں۔ قابل ذکر طور پر مختصر وقت میں ، ڈیسک ٹاپ سے بڑے پیمانے پر متوازی گوداموں کی میزبانی کرنے تک تیزی سے پیش رفت ہوئی ہے جس میں ڈیٹا کی بڑی مقدار موجود ہے۔ اس طرح ، رشتہ دار ڈیٹا بیس میں ان-ڈیٹا بیس تجزیاتی فعالیت سے غیر منظم بڑے ڈیٹا ٹولز میں واضح تبدیلی آئی ہے۔
غیر منظم یا نیم ساختہ اعداد و شمار پر تجزیات قدرتی زبان میں لکھے گئے جذبات اور دیگر مفید معلومات کو پیشن گوئی کے ماڈل میں شامل کرنے کے لئے تیزی سے اہم ہوتے جارہے ہیں۔ یہ اکثر ماڈل کے معیار اور درستگی میں نمایاں بہتری کا باعث بنتا ہے۔
ابھرتے ہوئے تجزیاتی نقطہ نظر ماڈل بلڈنگ اور ایپلی کیشن میں اقدامات کو خودکار بنانے کی کوشش کرتے ہیں ، جس سے مشین لرننگ (ایم ایل) ٹکنالوجی جدید ڈیٹا سائنس کی طرف ایک ضروری ارتقاء بن جاتی ہے۔
کامیاب ایم ایل منصوبوں کو الگورتھم + ڈیٹا + ٹیم ، اور ایک بہت طاقتور کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کے امتزاج کی ضرورت ہوتی ہے۔
ڈیٹا سائنٹسٹ سرفہرست تین ابھرتی ہوئی ملازمتوں میں شامل ہے
اگرچہ ڈیٹا سائنس ایک شعبے کے طور پر کئی دہائیوں سے موجود ہے ، لیکن پچھلے پانچ سالوں میں کاروبار میں مصنوعی ذہانت (اے آئی) کی تیزی سے ترقی نے ڈیٹا سائنسدانوں کی مانگ پیدا کی ہے جو تربیت یافتہ پیشہ ور افراد کی دستیابی سے کہیں زیادہ ہے۔ آج ، 63٪ ایگزیکٹوز نے ٹیلنٹ کی کمی کو اے آئی ٹکنالوجی کو اپنانے میں ایک اہم رکاوٹ کے طور پر حوالہ دیا ہے۔ ٹیلنٹ کا یہ خلا خواہش مند پیشہ ور افراد کے لئے ایک موقع ہے اور مارکیٹ میں مسابقتی فوائد کے لئے جدوجہد کرنے والی کمپنیوں کے لئے ایک چیلنج ہے۔
لنکڈ ان ایمرجنگ جابز رپورٹ [2]، 2020 کے مطابق، ڈیٹا سائنٹسٹ مسلسل تین سال تک 'ایمرجنگ جابز' کی فہرست میں سرفہرست رہا ہے اور سالانہ 37 فیصد کی شرح سے ترقی کا امکان ہے۔ یہ ایک خصوصیت ہے جو تمام صنعتوں میں نمایاں طور پر بڑھ رہی ہے ، جس کی وجہ پہلے سے موجود ملازمتوں کے ارتقا اور تعلیمی تحقیق میں اعداد و شمار پر زیادہ زور دینا ہے۔
ایک ڈیٹا سائنسدان کو کامیاب ہونے کے لئے کس مہارت کی ضرورت ہے؟
ڈیٹا سائنس اعداد و شمار ، کمپیوٹر پروگرامنگ ، اور ڈومین کی مہارت کے چوراہے پر پائی جانے والی مہارتوں کا ایک کراس ڈسپلنری سیٹ ہے۔ یہ تین مختلف اور اوورلیپنگ علاقوں پر مشتمل ہے:
- اعداد و شمار، اعداد و شمار کے سیٹوں کو ماڈل اور خلاصہ کرنے کے لئے
- کمپیوٹر سائنس، ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے، پروسیس کرنے اور تصور کرنے کے لئے الگورتھم کو ڈیزائن اور استعمال کرنے کے لئے
- ڈومین کی مہارت، صحیح سوالات تیار کرنے اور جوابات کو سیاق و سباق میں رکھنے کے لئے ضروری ہے
- دیگر مہارتیں جو اکثر بھول جاتی ہیں وہ یہ ہیں:
- قیادت
- ٹیم ورک
- ابلاغ
