डेटा सायन्समध्ये डेटा अभियांत्रिकी, डेटा तयार करणे, डेटा सायन्स म्हणजे काय? विश्लेषण आणि इतरांसह अनेक क्षेत्रांचा समावेश आहे. डेटा खाणआकडेवारी, गणित आणि सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट, प्रेडिक्टिव ॲनालिटिक्स, मशीन लर्निंग आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन व्यतिरिक्त.

याव्यतिरिक्त, बऱ्याच कंपन्या नागरिक डेटा वैज्ञानिकांवर अधिकाधिक अवलंबून आहेत, ज्यात BI तज्ञ, व्यवसाय विश्लेषक, डेटा-जाणकार व्यवसाय वापरकर्ते, डेटा अभियंते आणि औपचारिक डेटा विज्ञान पार्श्वभूमी नसलेल्या इतर व्यक्तींचा समावेश असू शकतो.

डेटा सायन्ससाठी एक अंतिम मार्गदर्शक कालावधी डेटा सायन्स म्हणजे काय, व्यवसायांसाठी ते का महत्त्वाचे आहे, ते कसे कार्य करते, व्यवसायाला कोणते फायदे देतात आणि ते कोणते अडथळे निर्माण करतात हे हँडबुक स्पष्ट करते. हे डेटा वैज्ञानिक काय करतात आणि त्यांना आवश्यक कौशल्ये तसेच डेटा सायन्स ऍप्लिकेशन्स, टूल्स आणि पध्दतींचे विहंगावलोकन देखील स्पष्ट करते.

डेटा सायन्स म्हणजे काय?

डेटा सायन्स हे मौल्यवान व्यावसायिक अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी डेटाचा अभ्यास आहे. डेटा विश्लेषणासाठी हा एक बहुविद्याशाखीय दृष्टीकोन आहे जो गणित, सांख्यिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि संगणक अभियांत्रिकी मधील कल्पना आणि पद्धती एकत्रित करतो.

हे विश्लेषण उपयुक्त आहे डेटा वैज्ञानिक काय झाले, ते का घडले, काय होणार, या माहितीसह काय करता येईल यासारखे प्रश्न विचारणे आणि उत्तरे देणे.

डेटा सायन्सचे महत्त्व काय आहे?

कॉर्पोरेट ऑपरेशन्स आणि धोरणांच्या जवळजवळ सर्व घटकांमध्ये डेटा सायन्स महत्त्वपूर्ण आहे. उदाहरणार्थ, हे ग्राहकांबद्दल माहिती प्रदान करते जे व्यवसायांना अधिक प्रभावी विपणन मोहिमा आणि उत्पादन विक्री वाढवण्यासाठी लक्ष्यित जाहिराती डिझाइन करण्यास सक्षम करते.

हे आर्थिक जोखीम व्यवस्थापन, फसवे व्यवहार शोधणे आणि उत्पादन सुविधा आणि इतर औद्योगिक सेटिंग्जमधील उपकरणातील खराबी रोखण्यात मदत करते. हे सायबर हल्ले रोखण्यासाठी आणि आयटी सिस्टममधील इतर सुरक्षा समस्यांना मदत करते.

डेटा सायन्स प्रकल्प पुरवठा साखळी, उत्पादन यादी, वितरण नेटवर्क आणि ग्राहक समर्थन यांचे परिचालन व्यवस्थापन सुधारू शकतात. अधिक मूलभूत स्तरावर, ते वाढीव कार्यक्षमता आणि खर्च बचतीकडे निर्देश करतात.

डेटा सायन्स व्यवसायांना ग्राहक वर्तन, उद्योग कल आणि स्पर्धेच्या सखोल परीक्षणावर आधारित व्यवसाय योजना आणि धोरणे विकसित करण्यात मदत करते. त्याशिवाय, संस्थांना संधी गमावण्याचा आणि वाईट निर्णय घेण्याचा धोका असतो.

सामान्य व्यवसाय ऑपरेशन्स व्यतिरिक्त इतर क्षेत्रांमध्ये डेटा सायन्स देखील महत्त्वाचे आहे. हेल्थकेअरमधील त्याच्या अनुप्रयोगांमध्ये वैद्यकीय स्थितीचे निदान, प्रतिमा विश्लेषण, उपचारात्मक नियोजन आणि वैद्यकीय संशोधन यांचा समावेश आहे.

शैक्षणिक संस्थांद्वारे डेटा सायन्सचा वापर विद्यार्थ्यांच्या कामगिरीचा मागोवा घेण्यासाठी आणि संभाव्य विद्यार्थ्यांसाठी त्यांचे विपणन वाढविण्यासाठी केला जातो. डेटा सायन्सचा वापर क्रीडा संघांद्वारे खेळाडूंच्या कामगिरीवर नजर ठेवण्यासाठी आणि खेळाची रणनीती तयार करण्यासाठी केला जातो. सरकार आणि सार्वजनिक धोरण गट देखील वारंवार ग्राहक आहेत.

डेटा सायन्स प्रक्रिया आणि जीवनचक्र

डेटा सायन्स उपक्रमांमध्ये डेटा गोळा करणे आणि विश्लेषण करण्याचे अनेक टप्पे असतात. डोनाल्ड फार्मर, विश्लेषण फर्म ट्रीहाइव्ह स्ट्रॅटेजीचे प्राचार्य, डेटा विज्ञान प्रक्रियेचे वर्णन करणाऱ्या निबंधात खालील सहा प्रमुख प्रक्रिया हायलाइट केल्या:

• • चाचणी करण्यासाठी व्यावसायिक गृहीतक निश्चित करा.

• • विश्लेषणासाठी डेटा गोळा करा आणि तयार करा.

• • वेगवेगळ्या विश्लेषणात्मक मॉडेल्ससह प्रयोग करा.

• • सर्वोत्तम मॉडेल निवडा आणि डेटावर त्याची चाचणी करा.

• • कॉर्पोरेट अधिकाऱ्यांना निष्कर्ष कळवा.

• • नवीन डेटासह सतत वापरासाठी मॉडेल तैनात करा.

फार्मरच्या मते, ही पद्धत डेटा सायन्सला वैज्ञानिक शोधात बदलते. तथापि, ते म्हणाले की कॉर्पोरेट कंपन्यांमधील डेटा सायन्सचे प्रयत्न \”नेहमीच मूलभूत व्यावसायिक वास्तवांवर सर्वाधिक उत्पादकपणे केंद्रित असतील\” जे फर्मला मदत करू शकतात.

परिणामी, तो सूचित करतो की डेटा वैज्ञानिक संपूर्ण विश्लेषक जीवनचक्रामध्ये व्यवसाय भागधारकांसह प्रकल्पांवर काम करतात.

डेटा सायन्सचे फायदे

फिडेलिटी इन्व्हेस्टमेंट्सच्या फिडेलिटी लॅबमधील डेटा सायन्सच्या व्यवस्थापकीय संचालक जेसिका स्टॉथ यांनी ऑक्टोबर २०२० च्या वेबिनारमध्ये हार्वर्ड युनिव्हर्सिटीच्या इन्स्टिट्यूट फॉर अप्लाइड कॉम्प्युटेशनल सायन्सने आयोजित केलेल्या वेबिनारमध्ये सांगितले की डेटा विज्ञान प्रयत्न आणि व्यवसाय परिणाम यांच्यात खूप स्पष्ट संबंध आहे.

त्यांनी संभाव्य कंपनी फायद्यांचा उल्लेख केला, जसे की चांगले ROI, अधिक महसूल, अधिक कार्यक्षम ऑपरेशन्स, बाजारपेठेसाठी कमी वेळ आणि वाढलेली ग्राहक प्रतिबद्धता आणि समाधान.

सर्वसाधारणपणे, डेटा सायन्सचा सर्वात महत्त्वाचा फायदा हा आहे की ते अधिक चांगले निर्णय घेण्यास सक्षम आणि सुलभ करते. यामध्ये गुंतवणूक करणाऱ्या कंपन्या त्यांच्या व्यवसायाच्या निवडींमध्ये परिमाणात्मक, डेटा-चालित माहिती समाविष्ट करू शकतात.

अशा डेटा-चालित निर्णयांचा आदर्श परिणाम म्हणजे कंपनीची कामगिरी सुधारणे, खर्च बचत आणि व्यवसाय प्रक्रिया आणि कार्यप्रवाह सुलभ करणे.

डेटा सायन्सचे अनन्य व्यावसायिक फायदे संस्था आणि क्षेत्रानुसार बदलतात. उदाहरणार्थ, डेटा सायन्स ग्राहकांना तोंड देत असलेल्या व्यवसायांना लक्ष्य गट शोधण्यात आणि परिष्कृत करण्यात मदत करते.

ग्राहक डेटा मार्केटिंग आणि विक्री संघांद्वारे रूपांतरण दर वाढविण्यासाठी आणि लक्ष्यित विपणन मोहिमा आणि प्रचारात्मक ऑफर तयार करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो, परिणामी विक्री वाढेल.

इतर फायद्यांमध्ये कमी झालेली फसवणूक, अधिक प्रभावी जोखीम व्यवस्थापन, अधिक फायदेशीर आर्थिक व्यापार, अधिक काळ कारखाना अपटाइम, चांगली पुरवठा साखळी कामगिरी, मजबूत सायबर सुरक्षा आणि चांगले वैद्यकीय परिणाम यांचा समावेश होतो.

डेटा सायन्स डेटा तयार केल्यावर त्याचे रिअल-टाइम विश्लेषण देखील सक्षम करते; इतर शेतकरी पोस्टमध्ये, जलद निर्णय घेणे आणि सुधारित व्यावसायिक चपळता यासह रिअल-टाइम विश्लेषणाच्या फायद्यांबद्दल जाणून घ्या.

डेटा सायन्सचे अनुप्रयोग

डेटा सायन्सचा वापर चार प्रकारे डेटा तपासण्यासाठी केला जातो:

वर्णनात्मक विश्लेषण

डेटाच्या संदर्भात काय घडले किंवा घडत आहे हे समजून घेण्याचा प्रयत्न करण्यासाठी वर्णनात्मक विश्लेषण डेटाकडे पाहते. डेटा व्हिज्युअलायझेशन जसे की पाई चार्ट, बार चार्ट, रेखा आलेख, तक्ते किंवा तयार केलेले वर्णन याला वेगळे स्वरूप देतात.

उदाहरणार्थ, एअरलाइन बुकिंग सेवा दररोज खरेदी केलेल्या तिकिटांच्या संख्येचा मागोवा ठेवू शकते. या सेवेसाठी, वर्णनात्मक विश्लेषण बुकिंग स्पाइक्स, बुकिंग घसरणी आणि उच्च कामगिरी करणारे महिने प्रकट करेल.

क्लिनिकल विश्लेषण

घटना का घडली हे निर्धारित करण्यासाठी निदान विश्लेषण हे तथ्यांचे सखोल मूल्यांकन आहे. ड्रिल-डाउन, डेटा डिस्कवरी, डेटा मायनिंग आणि सहसंबंध या काही पद्धती वापरल्या जातात.

कोणत्याही विशिष्ट डेटा संकलनावर, या प्रत्येक पद्धतीमध्ये भिन्न नमुने ओळखण्यासाठी एकाधिक डेटा ऑपरेशन्स आणि परिवर्तन केले जाऊ शकतात.

उदाहरणार्थ, बुकिंगमधील वाढ चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी फ्लाइट सेवा एखाद्या विशिष्ट महिन्यावर लक्ष केंद्रित करू शकते. हे सूचित करू शकते की मोठ्या संख्येने ग्राहक एखाद्या विशिष्ट शहरात मासिक ऍथलेटिक कार्यक्रमात सहभागी होण्यासाठी येतात.

भविष्यसूचक विश्लेषण

भविष्यात उद्भवू शकणाऱ्या डेटा पॅटर्नबद्दल अचूक अंदाज लावण्यासाठी भविष्यसूचक विश्लेषणे मागील डेटा वापरतात. मशीन लर्निंग, अंदाज, पॅटर्न मॅचिंग आणि प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग या काही पद्धती वापरल्या जातात. यापैकी प्रत्येक प्रकारे डेटामधील कारण-आणि-प्रभाव संबंधांना उलट अभियंता करण्यासाठी संगणकांना प्रशिक्षण दिले जाते.

उदाहरणार्थ, प्रत्येक वर्षाच्या सुरुवातीला, विमान सेवा संघ भविष्यातील वर्षासाठी फ्लाइट बुकिंग पॅटर्नचा अंदाज घेण्यासाठी डेटा सायन्स वापरू शकतो. संगणक सॉफ्टवेअर किंवा अल्गोरिदम मे मध्ये विशिष्ट स्थानांसाठी बुकिंग वाढीचा अंदाज लावण्यासाठी ऐतिहासिक डेटा वापरू शकतात.

कॉर्पोरेशनने आपल्या ग्राहकांच्या भविष्यातील प्रवासाच्या गरजा लक्षात घेतल्यामुळे, ते फेब्रुवारीमध्ये त्या गंतव्यस्थानांसाठी लक्ष्यित जाहिराती सुरू करू शकतात.

प्रिस्क्रिप्टिव्ह विश्लेषण

प्रिस्क्रिप्टिव्ह ॲनालिटिक्स हे प्रेडिक्टिव ॲनॅलिटिक्सपासून पुढील स्तरावर आहे. हे फक्त काय घडणार आहे याचा अंदाज लावत नाही तर त्या घटनेवर प्रतिक्रिया देण्याचा सर्वोत्तम मार्ग देखील सांगते.

हे एकाधिक पर्यायांच्या संभाव्य परिणामांचे मूल्यांकन करू शकते आणि इष्टतम कृती सुचवू शकते. प्रिस्क्रिप्टिव्ह ॲनालिटिक्स आलेख विश्लेषण, मॉडेलिंग, कॉम्प्लेक्स इव्हेंट प्रोसेसिंग, न्यूरल नेटवर्क्स आणि मशीन लर्निंग शिफारस इंजिन्स वापरतात.

फ्लाइट बुकिंगच्या उदाहरणाकडे परत जाताना, प्रिस्क्रिप्टिव्ह विश्लेषण आगामी बुकिंग वाढीचे फायदे जास्तीत जास्त करण्यासाठी मागील मार्केटिंग उपक्रमांचा विचार करू शकतात.

डेटा सायंटिस्ट एकाधिक मार्केटिंग चॅनेलवर वेगवेगळ्या प्रमाणात मार्केटिंग गुंतवणुकीसाठी बुकिंग परिणामांचा अंदाज लावू शकतो. या डेटा अंदाजांमुळे फ्लाइट बुकिंग कंपनीचा त्याच्या मार्केटिंग निवडींवर विश्वास वाढेल.

निष्कर्ष

तरुण विद्यार्थी वास्तविक-जगातील उदाहरणे वापरून वर्गाच्या आत आणि बाहेर दोन्ही अल्गोरिदमिक विचार आणि डिझाइन कौशल्ये विकसित करू शकतात. फिजिक्स वाला ब्लॉगवर तुम्ही डेटा सायन्स आणि अशा विविध विषयांचे चित्रण वाचू शकता.

सतत विचारले जाणारे प्रश्न

प्रश्न 1. डेटा सायंटिस्टसाठी सर्वात महत्त्वाची कौशल्ये कोणती आहेत?

उत्तर: गणित आणि सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग, डेटा व्हिज्युअलायझेशन, टेक्स्ट मायनिंग, प्रोग्रामिंग (पायथन, आर, एसक्यूएल, स्पार्क, हडूप आणि ज्युलियासह) आणि इतर अनेक कौशल्ये डेटा शास्त्रज्ञांद्वारे मोठ्या प्रमाणावर वापरली जातात. डेटा सायंटिस्टना सॉफ्ट स्किल्स, विशेषतः शाब्दिक आणि लिखित संप्रेषण, भागधारकांना अनेकदा जटिल विषय समजावून सांगणे आवश्यक आहे.

प्रश्न 2. यू.एस.डी. पदव्युत्तर पदवी कार्यक्रमासाठी विज्ञान किंवा अभियांत्रिकीची पदवी आवश्यक आहे का?

उत्तर: अप्लाइड डेटा सायन्समधील USD च्या पदव्युत्तर पदवी कार्यक्रमासाठी बहुतेक उमेदवार विज्ञान, गणित, अभियांत्रिकी, माहिती तंत्रज्ञान, संगणक विज्ञान किंवा STEM शाखेतील पदवीधर आहेत.

तथापि, दुसऱ्या विषयात (जसे की व्यवसाय, उदाहरणार्थ) बॅचलर पदवी असलेल्या व्यक्ती देखील अर्ज करू शकतात; अशा अर्जदारांना त्यांची पात्रता आणि कौशल्य कार्यक्रमासाठी कसे योग्य आहेत हे लेखी स्पष्ट करणे आवश्यक आहे.

प्रश्न 3. विविध डेटा विज्ञान तंत्रज्ञान काय आहेत?

उत्तर: डेटा सायन्स प्रॅक्टिशनर्स क्लिष्ट तंत्रज्ञान हाताळतात जसे की:

• • कृत्रिम बुद्धिमत्तामशीन लर्निंग मॉडेल आणि संबंधित सॉफ्टवेअरचा वापर भविष्यसूचक आणि प्रिस्क्रिप्टिव्ह विश्लेषणासाठी केला जातो.

• • क्लाउड संगणन: क्लाउड कॉम्प्युटिंगने डेटा वैज्ञानिकांना प्रगत डेटा विश्लेषणासाठी आवश्यक लवचिकता आणि प्रक्रिया शक्ती प्रदान केली आहे.

• • इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT): हे अनेक गॅझेट्सचा संदर्भ देते जे आपोआप इंटरनेटशी कनेक्ट होऊ शकतात. ही गॅझेट्स डेटा सायन्स प्रकल्पांसाठी माहिती गोळा करतात. ते मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार करतात ज्याचा वापर डेटा खनन आणि काढण्यासाठी केला जाऊ शकतो.

• • क्वांटम संगणनक्वांटम संगणक अत्यंत उच्च वेगाने जटिल गणना करण्यास सक्षम आहेत. कुशल डेटा शास्त्रज्ञ त्यांचा वापर जटिल परिमाणात्मक अल्गोरिदम तयार करण्यासाठी करतात.

you may be interested in this blog here:-

Advanced OOP Concepts in SAP ABAP A Comprehensive Guide

Salesforce Developer Salary in India An In-Depth Analysis

SAP MM Consultant resume 3 years experience

HTML समजून घेणे: इतिहास, विकास आणि मुख्य संकेतस्थळे 2024