مرکزی مشمول پر چھوڑیں

ڈیٹا سائنس پریکٹیشنرز کورس

تعارف

ڈیٹا سائنس اعداد و شمار، مشین لرننگ، ڈیٹا مائننگ، اور پیشن گوئی تجزیات جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے بڑے پیمانے پر اعداد و شمار سے علم نکالنے کی مشق ہے.

اکیڈیمیا کے لئے آئی بی ایم اسکلز بلڈ

جائزہ ایس اے ڈی اے پریکٹیشنر

یہ کورس آپ کو ڈیٹا سائنس ٹیم میں شامل مختلف کرداروں کو لینے کے لئے چیلنج کرتا ہے ، مختلف صنعتوں میں اینڈ ٹو اینڈ حقیقی دنیا کے منظرنامے کو حل کرتا ہے۔

مقاصد

ڈیٹا سائنس پریکٹیشنرز

جدید ڈیٹا سائنس کے طریقوں اور ٹولز کا استعمال کریں ، شماریاتی سائنس ، مشین لرننگ ٹیکنالوجیز اور صنعت کے مخصوص ڈیٹا سیٹس کا فائدہ اٹھاتے ہوئے ، منفرد ڈیٹا ماڈل ز کو نافذ کریں جو تمام صنعتوں میں چیلنجنگ مسائل کو حل کرسکتے ہیں۔

سیکھنے کے مقاصد:

  • آج دنیا میں ڈیٹا سائنس کے ارتقا ء اور مطابقت کو سمجھیں
  • ڈیٹا تجزیاتی لائف سائیکل کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا سائنس انڈسٹری کے استعمال کے معاملات کو تلاش کریں
  • منصوبوں میں استعمال ہونے والے سائنسی طریقہ کار اور ڈیٹا سائنس ٹیم کے کلیدی کردار کو سمجھیں
  • مشہور اوپن سورس ڈیٹا سائنس فریم ورک بشمول جوپیٹر نوٹ بک اور پائتھن کا استعمال کرتے ہوئے تکنیکی مہارت حاصل کریں۔
  • ڈیٹا سائنس کے لئے کم کوڈ کلاؤڈ پر مبنی پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے مسابقتی برتری حاصل کریں - آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو
  • مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا انجینئرنگ اور ڈیٹا ماڈلنگ کے طریقوں کو سمجھیں
  • ڈیٹا سائنس انڈسٹری کیس اسٹڈیز کا جائزہ لیں: نقل و حمل، آٹوموٹو، انسانی وسائل، ایرو اسپیس، بینکنگ، اور صحت کی دیکھ بھال
  • ڈیزائن سوچ کا استعمال کرتے ہوئے ٹیم ورک اور متحرک صنعت کے طریقوں کا تجربہ کریں
  • حقیقی دنیا کے حل پیش کرنے کے لئے کردار ادا کرنے والے چیلنج پر مبنی منظرنامے میں مشغول رہیں۔
جائزہ ایس اے ڈی اے پریکٹیشنر معروضی مضمون

ڈیٹا سائنس تنظیموں کے مسائل کو حل کرنے اور مسابقتی فائدہ حاصل کرنے کے طریقے میں انقلاب لا رہی ہے۔

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:
    1. قیادت
    2. ٹیم ورک
    3. ابلاغ

[1] فرانسسکو برینا ، جیورجیو ڈینیسی ، گلین فنچ ، برائن گوہرنگ اور منیش گوئل۔ "انٹرپرائز گریڈ اے آئی کی طرف منتقلی: قدر کا احساس کرنے کے لئے اعداد و شمار اور مہارت کے خلا کو حل کرنا." آئی بی ایم انسٹی ٹیوٹ فار بزنس ویلیو، ستمبر 2018۔ https://ibm.com/downloads/cas/QQ5KZLEL

[2] "لنکڈ ان یو ایس ایمرجنگ جابز رپورٹ"، لنکڈ ان، 2020. https://business.linkedin.com/content/dam/me/business/en-us/talent-solutions/emerging-jobs-report/Emerging_Jobs_Report_U.S._FINAL.pdf

کیس اسٹڈی

ونڈرمین تھامپسن + آئی بی ایم: ڈیٹا اور اے آئی کے ساتھ مشین لرننگ کو بڑھانا

ایڈورٹائزنگ کمپنی ونڈرمین تھامپسن نے آئی بی ایم کو انسانی بصیرت کی بہتر دریافت کے لئے مشین لرننگ کو استعمال کرنے میں مدد کے لئے شامل کیا - بصیرت جو ان کے گاہکوں کے لئے آر او آئی کو بڑھانے میں مدد کرتی ہے۔ آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو اور اوپن سورس ٹولز کی مدد سے کمپنی اور اس کے کلائنٹس اب دریافت اور مفروضے کی تخلیق میں زیادہ وقت گزارتے ہیں اور دنیوی کاموں میں کم وقت گزارتے ہیں۔
ونڈرمین تھامسن + آئی بی ایم

ممکنہ دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے لئے اپنی مرضی کے مطابق الگورتھم

آئی بی ایم کلاؤڈ سے چلنے والے دھوکہ دہی کا پتہ لگانے والے الگورتھم پر مصنوعی ذہانت کی مدد سے فرانس کی ایک انشورنس کمپنی تھیلیم انشورنس پانچ گنا زیادہ ممکنہ فراڈ کا پتہ لگانے میں کامیاب رہی۔ اس کے نتیجے میں اخراجات میں کمی، زیادہ لچک، اور کسی بھی ممکنہ دھوکہ دہی کو روکنے کی صلاحیت پیدا ہوئی. ibm.com/case-studies/thelem-assurances-hybrid-cloud-services

ٹول

یہ کورس مندرجہ ذیل ٹولز کا استعمال کرتا ہے:

  • AutoAI
  • آئی بی ایم کلاؤڈ
  • IBM Data ریفائنری
  • IBM Object Storage
  • آئی بی ایم واٹسن مشین لرننگ
  • آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو
  • آئی بی ایم واٹسن بصری شناخت
  • Jupyter Notebook
  • Matplotlib
  • نوڈ.js
  • NumPy
  • پانڈا
  • PixieDust
  • اژدہا
  • scikit-learn
  • XGBoost

Prerequisites

انسٹرکٹر کی شرائط

اس کورس کو انجام دینے والے سہولت کار پہلے بھی کورس کر چکے ہیں اور کامیابی سے امتحان پاس کر چکے ہیں۔

  • اچھی پریزنٹیشن کی مہارت کے ساتھ ایک پرجوش اسپیکر
  • تعلیمی گروپ مینجمنٹ کی مہارت
  • تنقیدی سوچ اور ڈومین کی تلاش کی حوصلہ افزائی کریں
  • ڈیٹا سیٹس اور آئی پی کاپی رائٹس کو سنبھالنے کا تجربہ

سیکھنے والے کی شرطیں

سائبر سیکورٹی سے متعلق شعبوں میں کام کرنے کے لئے انٹری لیول کی ملازمتوں کے لئے درخواست دینے میں فعال دلچسپی رکھنے والے افراد۔

  • اعداد و شمار سے واقفیت
  • بنیادی آئی ٹی خواندگی کی مہارت *

* بنیادی آئی ٹی خواندگی - صارف کی سطح پر مائیکروسافٹ ونڈوز® یا لینکس اوبنٹو® جیسے گرافیکل آپریٹنگ سسٹم ماحول کو چلانے کے لئے ضروری مہارتوں سے مراد ہے ، جو بنیادی آپریٹنگ کمانڈ ز جیسے ایپلی کیشن لانچ کرنا ، معلومات کاپی کرنا اور پیسٹ کرنا ، مینو ، ونڈوز اور ماؤس اور کی بورڈ جیسے پیریفیرل ڈیوائسز کا استعمال کرتے ہوئے انجام دینا ہے۔ مزید برآں ، صارفین کو انٹرنیٹ براؤزر ، سرچ انجن ، پیج نیویگیشن ، اور فارمسے واقف ہونا چاہئے۔

ڈیجیٹل سند

پریکٹیشنر سرٹیفکیٹ

آئی بی ایم ڈیٹا سائنس پریکٹیشنر سرٹیفکیٹ

آئی بی ایم ڈیٹا سائنس پریکٹیشنر سرٹیفکیٹ

بیج دیکھیں

اس سرٹیفکیٹ کے بارے میں

تصدیق شدہ ڈیٹا سائنس انسٹرکٹر کی زیر قیادت تربیت کے ذریعے ، اس شناختی کمانے والے نے ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات اور ٹکنالوجیوں کی مہارت اور تفہیم حاصل کی ہے۔ انہوں نے ڈیٹا سائنس کے تکنیکی موضوعات اور ڈیزائن سوچ کی مہارت اور تفہیم کا مظاہرہ کیا ہے. کمانے والے نے ڈیٹا سائنس کے تصورات اور ٹکنالوجی کو قابل اطلاق اوپن سورس ٹولز کے ساتھ لاگو کرنے کی صلاحیت حاصل کی ہے جو تعلیمی مقاصد کے لئے موزوں حقیقی دنیا کے ڈیٹا سائنس منظرنامے سے متعلق ہیں۔

مہارت

تعاون، مواصلات، ڈیٹا صفائی، ڈیٹا کلیکشن، ڈیٹا انجینئرنگ، ڈیٹا آپریشنز، ڈیٹا ریفائنری، ڈیٹا سائنس، ڈیٹا سائنس فاؤنڈیشنز، ڈیٹا سائنس کا طریقہ کار، ڈیٹا ویژولائزیشن، ڈیٹا کی کشمکش، ڈیپ لرننگ، ڈیزائن سوچ، ہمدردی، تجربہ ڈیزائن، آئی بی ایم کلاؤڈ، آئی بی ایم واٹسن، آئیڈیالوجی، مشین لرننگ، میٹ پلاٹلیب، ماڈل کی تعیناتی، ماڈل ویژولائزیشن، قدرتی زبان کی تفہیم، پانڈا، شخصیات، مسئلہ حل کرنے، اسٹوری بورڈنگ، ٹیم ورک، استعمال کے معاملات، صارف پر مرکوز ڈیزائن، صارف مرکوز، صارف کا تجربہ، صارف تحقیق، یو ایکس، بصری شناخت، واٹسن دریافت، واٹسن اسٹوڈیو.

کسوٹی

  • آئی بی ایم سکلز اکیڈمی پروگرام کو نافذ کرنے والے اعلی تعلیمی ادارے میں تربیتی سیشن میں شرکت کرنا ضروری ہے۔
  • انسٹرکٹر کی زیر قیادت ڈیٹا سائنس پریکٹیشنرز کی تربیت مکمل کرنا ضروری ہے.
  • ضرور کمایا ہوگا انٹرپرائز ڈیزائن تھنک پریکٹیشنر بیج.
  • ڈیٹا سائنس پریکٹیشنرز کا امتحان پاس کرنا اور گروپ مشق کو اطمینان بخش طریقے سے مکمل کرنا ضروری ہے۔

انسٹرکٹر سرٹیفکیٹ

آئی بی ایم ڈیٹا سائنس پریکٹیشنر سرٹیفکیٹ انسٹرکٹر بیج

آئی بی ایم ڈیٹا سائنس پریکٹیشنر سرٹیفکیٹ: انسٹرکٹر

بیج دیکھیں

اس سرٹیفکیٹ کے بارے میں

آئی بی ایم انسٹرکٹر کی زیر قیادت ورکشاپ کے ذریعے، اس شناختی کمانے والے نے ڈیٹا سائنس کے تصورات، ٹکنالوجی اور استعمال کے معاملات میں مہارت حاصل کی ہے. انہوں نے ان موضوعات میں مہارت کا مظاہرہ کیا ہے: ڈیٹا سائنس کی بنیادیں، ڈیٹا جمع کرنا، ڈیٹا کی تفہیم، ڈیٹا ماڈلنگ اور آپٹیمائزیشن، ڈیٹا سائنس کے لئے ڈیزائن سوچ، اور ڈیٹا سائنس انڈسٹری کے استعمال کے معاملات. کمانے والا چیلنج پر مبنی منظرنامے کا استعمال کرتے ہوئے گروپ ورک کو چلانے کے لئے تعلیمی مہارتوں کو لاگو کرکے ڈیٹا سائنس کورس پڑھانے کی صلاحیت کا مظاہرہ کرتا ہے۔

مہارت

ایڈوائزر، کمیونیکیشن، ڈیٹا کلینزنگ، ڈیٹا کلیکشن، ڈیٹا انجینئرنگ، ڈیٹا آپریشنز، ڈیٹا ریفائنری، ڈیٹا سائنس، ڈیٹا سائنس فاؤنڈیشنز، ڈیٹا سائنس کا طریقہ کار، ڈیٹا ویژولائزیشن، ڈیپ لرننگ، ڈیزائن تھنکنگ، ہمدردی، تجربہ ڈیزائن، آئی بی ایم کلاؤڈ، آئی بی ایم واٹسن، آئیڈیالوجی، لیکچرر، مشین لرننگ، میٹپلوٹلیب، ماڈل کی تعیناتی، ماڈل ویژولائزیشن، نیچرل لینگویج کی تفہیم، پانڈا، شخصیات، مسئلہ حل کرنے، اسٹوری بورڈنگ، ٹیم ورک، ٹرینر، استعمال کے معاملات، صارف پر مرکوز ڈیزائن، صارف مرکوز، صارف کا تجربہ، صارف تحقیق، یو ایکس، بصری شناخت، واٹسن دریافت، واٹسن اسٹوڈیو.

کسوٹی

  • کسی اعلی تعلیمی ادارے سے نامزد انسٹرکٹر ہونا ضروری ہے جس کے پاس آئی بی ایم اسکلز اکیڈمی پروگرام ہے یا اس پر عمل درآمد کر رہا ہے۔
  • آئی بی ایم ڈیٹا سائنس پریکٹیشنرز - انسٹرکٹرز ورکشاپ مکمل کرنا ضروری ہے.
  • ضرور کمایا ہوگا انٹرپرائز ڈیزائن تھنک پریکٹیشنر بیج.
  • آئی بی ایم اسکلز اکیڈمی کی تدریسی توثیق کے عمل کی ضروریات کو پورا کرنا ہوگا۔