What exactly is Data Science in Hindi - दोस्तों आज हम इंटरनेट में बनने वाले सभी Data Science क्या है। डेटा विज्ञान वास्तव में क्या है एक प्रश्न जो कई नौसिखिए पूछते हैं। यह पोस्ट इस सवाल का जवाब देगा और आपको ठीक से सिखाएगा कि आम आदमी की भाषा में डेटा साइंस क्या है।
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Data Science क्या है ?
अगर मैं आपको अक्षांश और देशांतर के अनुसार सभी भारतीय नागरिकों का डेटा प्रदान करता हूं। और अगर मैं आपको बता सकता हूं कि कौन सी दुकान या मॉल या किसी का घर किस अक्षांश और देशांतर पर है। तो आप आंकड़े देखकर कुछ ऐसा बताऊं कि रविवार को 30% लोग बाहर खाना खाने जाते हैं और 10% लोग बुधवार को देखे जाते हैं और 20% लोग शुक्रवार की रात मौज-मस्ती करने और खाने-पीने का आनंद लेने के लिए बाहर जाते हैं। तो आपने मुझे उस कच्चे डेटा से कुछ जानकारी दी है। मेरे पास केवल संख्या में अक्षांश और देशांतर का डेटा था। आपने डेटा को एक अर्थ में बदल दिया है। और यही एक डेटासाइंटिस्ट करता है।
जैसा कि डेटा को अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करता है।
अब इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप इसके लिए कौन सा टूल इस्तेमाल कर रहे हैं। जब तक आप मुझे डेटा प्रदान कर रहे हैं आप एक डेटा वैज्ञानिक हैं। हाल ही में डाटा साइंटिस्ट एक बेहतरीन करियर विकल्प बनता जा रहा है। लेकिन अगर हम 15 से 20 साल पीछे जाएँ जब इंटरनेट अभी आया ही है और अभी- अभी डेटा कलेक्ट होना शुरू हुआ है तब बिग डेटा का कोई वजूद नहीं था उस समय डेटा बहुत कम मात्रा में था। अगर हमें किसी भी कंपनी के कर्मचारियों का डाटा मिलता है। तो हम उस डाटा को एक्सेल शीट जैसे एप्लीकेशन में मेंटेन करते थे। कोई इसे देखकर गणना कर सकता है और अंतर्दृष्टि निकाल सकता है।
बड़ी मात्रा में डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए अधिक प्रयासों की आवश्यकता नहीं थी । क्योंकि उस समय विशाल का अर्थ केवल 100, 200 या 300 पंक्तियों का डेटा था। आजकल हमारे पास डेटा की लाखों, अरबों और यहां तक कि खरबों पंक्तियां हैं। हमारे पास इतनी बड़ी मात्रा में डेटा है। कि 20 मिनट एक मॉक नंबर होगा उस डेटा को पढ़ने में एक व्यक्ति की पूरी जिंदगी लग जाएगी। लेकिन इनसाइट्स डेटा से बाहर नहीं आएंगे। 1990 के दशक में इंटरनेट को अपना अस्तित्व नए सिरे से दिखाया गया था और इंटरनेट में केवल वही लोग थे जिन्हें तकनीक का अच्छा ज्ञान था।
उत्पन्न करने के लिए बहुत कम संख्या में डेटा का उपयोग किया जाता है।
स्मार्टफोन नहीं थे। जैसे-जैसे समय बीतता गया हमें 2005 में YouTube मिला। 2004 में फेसबुक आया। उसके बाद हमें इंस्टाग्राम मिला हमें स्नैपचैट मिला। और लोगों को इसकी लत लग गई। हमारे पास इतने सारे डेटा हैं कि हमने महसूस किया है कि एक व्यक्ति को कंप्यूटर के माध्यम से समर्पित रूप से डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने की आवश्यकता होती है ताकि वह व्यवसाय में मदद कर सके और उस सार्थक अंतर्दृष्टि द्वारा कुछ उत्कृष्ट निर्णय लिए जा सकें । जैसे-जैसे समय विकसित हो रहा है। हमारी मशीनें, कंप्यूटर, कंप्यूटर में रैम और स्टोरेज की मात्रा और जिस तरह से हम प्रौद्योगिकी के दृष्टिकोण से चीजों को प्राप्त कर रहे हैं।
उसमें बहुत सुधार हो रहा है और मशीनों को बहुत शक्तिशाली बना रहा है। और लोगों के लिए करियर के रूप में डेटा साइंस के अवसर व्यापक होते जा रहे हैं। यदि मैं सरल शब्दों में "डेटा साइंटिस्ट क्या है" का उत्तर दे सकता हूं। तो डेटा साइंटिस्ट एक ऐसा व्यक्ति है जो डेटा को एक सार्थक अंतर्दृष्टि में बदल देता है। जिससे आम आदमी को देखकर अच्छा निर्णय लिया जा सकता है । उदाहरण के लिए, अक्षांश और देशांतर का उदाहरण यदि कोई कह सकता है कि रविवार को 30% लोग डेटा को देखकर भोजन करते हैं। तो मालिक रविवार को रेस्तरां की क्षमता बढ़ा सकता है और वह विशेष रूप से रविवार के लिए अधिक कर्मचारियों को रख सकता है ताकि सभी को इसका लाभ मिल सके। वर्तमान में अधिकांश डेटा विज्ञान कार्य उस डेटा से संबंधित हैं।
आज के समय में हम सभी इंटरनेट पर अपनी छाप छोड़ रहे हैं।
आप कोई भी इंस्टाग्राम फीड देखते हैं कोई भी पोस्ट देखते हैं जो आप इंटरनेट पर करते हैं। आप एक पदचिह्न छोड़ रहे हैं आप एक डेटा बिंदु बना रहे हैं इस तरह हर बार जब लोग इंटरनेट, फोन या कंप्यूटर के माध्यम से बातचीत करते हैं। तो वे डेटा उत्पन्न करते हैं। अधिकांश समय वह डेटा एकत्र और संग्रहीत किया जाता है और फिर उसे डेटा वैज्ञानिकों को सौंप दिया जाता है ताकि वे अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें। और उस डेटा की मदद से कंपनी के लिए लाभ कमाना। अब डेटा संग्रह डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक और महत्वपूर्ण काम है। डेटा साइंस में डेटा एकत्र करना डेटा का विश्लेषण करना और बदले में उस डेटा से मॉडल बनाना शामिल है। तीनों चीजें बहुत जरूरी हैं। अब मशीन लर्निंग भी डाटा साइंस के अंतर्गत आता है। मशीन लर्निंग इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट के बीच अंतर यह है कि मशीन लर्निंग इंजीनियर केवल मशीन लर्निंग एल्गोरिथम पर ध्यान केंद्रित करता है। और एक डेटा वैज्ञानिक डेटा की समग्र पाइपलाइन पर ध्यान केंद्रित करता है जिसमें डेटा कहाँ से एकत्र किया जा रहा है और इसका विश्लेषण कैसे किया गया है।
Conclusion
तो इस पोस्ट में मैंने सब कुछ साझा किया है जैसे आप डेटा साइंस सीखने के लिए अपनी यात्रा कैसे शुरू कर सकते हैं । तो कृपया इस पोस्ट को देखें। दोस्तों इस पोस्ट में अभी के लिए बस इतना ही। दोस्तों इस पोस्ट को देखने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद।