డేటా సైన్స్ అంటే ఏమిటి?
డేటా సైన్స్ పెద్ద మొత్తంలో సంక్లిష్ట డేటా లేదా పెద్ద డేటా ఆధారంగా అర్ధవంతమైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. డేటా సైన్స్, లేదా డేటా-ఆధారిత సైన్స్, నిర్ణయాత్మక ప్రయోజనాల కోసం డేటాను వివరించడానికి గణాంకాలు మరియు గణనలో వివిధ రంగాలను మిళితం చేస్తుంది.
డేటా సైన్స్ అర్థం చేసుకోవడం
సెల్ ఫోన్లు, సోషల్ మీడియా, ఇ-కామర్స్ సైట్లు, హెల్త్‌కేర్ సర్వేలు మరియు ఇంటర్నెట్ శోధనలతో సహా వివిధ రంగాలు, ఛానెల్‌లు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల నుండి డేటా తీసుకోబడుతుంది. అందుబాటులో ఉన్న డేటా మొత్తంలో పెరుగుదల పెద్ద డేటా ఆధారంగా కొత్త అధ్యయన రంగానికి తలుపులు తెరిచింది-అన్ని రంగాలలో మెరుగైన కార్యాచరణ సాధనాలను రూపొందించడానికి దోహదపడే భారీ డేటా సెట్లు.
టెక్నాలజీ మరియు సేకరణ పద్ధతుల పురోగతి కారణంగా డేటాకు నిరంతరం పెరుగుతున్న ప్రాప్యత సాధ్యమవుతుంది. నమూనాలను మరియు ప్రవర్తనను కొనుగోలు చేసే వ్యక్తులను పర్యవేక్షించవచ్చు మరియు సేకరించిన సమాచారం ఆధారంగా అంచనాలు చేయవచ్చు.
ఏదేమైనా, ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న డేటా నిర్మాణాత్మకంగా లేదు మరియు సమర్థవంతమైన నిర్ణయం తీసుకోవటానికి పార్సింగ్ అవసరం. ఈ ప్రక్రియ కంపెనీలకు సంక్లిష్టమైనది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది-అందువల్ల డేటా సైన్స్ యొక్క ఆవిర్భావం.
డేటా సైన్స్, లేదా డేటా-ఆధారిత సైన్స్, నిర్ణయాత్మక ప్రయోజనాల కోసం డేటాను వివరించడానికి పెద్ద డేటా మరియు యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
ఎ బ్రీఫ్ హిస్టరీ ఆఫ్ డేటా సైన్స్
డేటా సైన్స్ అనే పదం గత 30 ఏళ్ళలో మంచి భాగం కోసం ఉనికిలో ఉంది మరియు మొదట దీనిని 1960 లో "కంప్యూటర్ సైన్స్" కు ప్రత్యామ్నాయంగా ఉపయోగించారు. సుమారు 15 సంవత్సరాల తరువాత, ఈ పదాన్ని వేర్వేరుగా ఉపయోగించిన డేటా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల సర్వేను నిర్వచించడానికి ఉపయోగించబడింది. అప్లికేషన్లు. 2001 లో, డేటా సైన్స్ ఒక స్వతంత్ర విభాగంగా ప్రవేశపెట్టబడింది. హార్వర్డ్ బిజినెస్ రివ్యూ 2012 లో ఒక కథనాన్ని ప్రచురించింది, డేటా సైంటిస్ట్ పాత్రను "21 వ శతాబ్దపు శృంగార ఉద్యోగం" గా అభివర్ణించింది.
కీ టేకావేస్
- సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, ఇంటర్నెట్, సోషల్ మీడియా మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క పురోగతి అన్నీ పెద్ద డేటాకు ప్రాప్యతను పెంచాయి. డేటా సైన్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వంటి పద్ధతులను అర్ధవంతమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మరియు భవిష్యత్ నమూనాలు మరియు ప్రవర్తనలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది. డేటా ఫీల్డ్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరియు పెద్ద డేటా సేకరణ మరియు విశ్లేషణ పద్ధతులు మరింత అధునాతనంగా మారడంతో సైన్స్ పెరుగుతోంది.
డేటా సైన్స్ ఎలా వర్తించబడుతుంది
డేటా సమితి సేకరించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు డేటా సమితి నుండి అంతర్దృష్టులను పొందటానికి, సమితి నుండి అర్ధవంతమైన డేటాను సంగ్రహించడానికి మరియు నిర్ణయాత్మక ప్రయోజనాల కోసం దానిని వివరించడానికి డేటా సైన్స్ బహుళ విభాగాల నుండి సాధనాలను కలిగి ఉంటుంది. డేటా సైన్స్ రంగాన్ని రూపొందించే క్రమశిక్షణా రంగాలలో మైనింగ్, స్టాటిస్టిక్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్, అనలిటిక్స్ మరియు ప్రోగ్రామింగ్ ఉన్నాయి.
డేటా మైనింగ్ సంక్లిష్ట డేటా సెట్‌కు అల్గారిథమ్‌లను వర్తింపజేస్తుంది, ఆ తర్వాత సెట్ నుండి ఉపయోగకరమైన మరియు సంబంధిత డేటాను సేకరించేందుకు ఉపయోగించే నమూనాలను బహిర్గతం చేస్తుంది. గణాంక చర్యలు లేదా ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ ఈ సేకరించిన డేటాను గతంలో ఏమి జరిగిందో డేటా షోల ఆధారంగా భవిష్యత్తులో జరగబోయే సంఘటనలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక కృత్రిమ మేధస్సు సాధనం, ఇది మానవుడు జీవితకాలంలో ప్రాసెస్ చేయలేకపోయే డేటాను భారీ మొత్తంలో ప్రాసెస్ చేస్తుంది. Machine హాజనిత విశ్లేషణల క్రింద సమర్పించబడిన నిర్ణయాత్మక నమూనాను యంత్ర అభ్యాసం పరిపూర్ణం చేస్తుంది.
విశ్లేషణలను ఉపయోగించి, డేటా విశ్లేషకుడు అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి యంత్ర అభ్యాస దశ నుండి నిర్మాణాత్మక డేటాను సేకరించి ప్రాసెస్ చేస్తాడు. విశ్లేషకుడు నిర్ణయాత్మక బృందం అర్థం చేసుకోగలిగే డేటాను ఒక సమన్వయ భాషగా అర్థం చేసుకుంటుంది, మారుస్తుంది మరియు సంగ్రహిస్తుంది. డేటా సైన్స్ ఆచరణాత్మకంగా అన్ని సందర్భాలకు వర్తించబడుతుంది మరియు డేటా సైంటిస్ట్ పాత్ర అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు, డేటా ఆర్కిటెక్చర్, డేటా ఇంజనీరింగ్ మరియు డేటా అడ్మినిస్ట్రేషన్లను కలిగి ఉండటానికి ఈ క్షేత్రం విస్తరిస్తుంది.
ఫాస్ట్ ఫాక్ట్
ఐబిఎం ప్రకారం, 2020 నాటికి డేటా శాస్త్రవేత్తల డిమాండ్ 28% పెరుగుతుందని అంచనా.
డేటా సైంటిస్ట్ నిర్వచించారు
ఒక డేటా శాస్త్రవేత్త ఒక సంస్థ యొక్క కార్యకలాపాలను మెరుగుపరచడానికి అనేక సందర్భాల్లో పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తాడు, విశ్లేషిస్తాడు మరియు వివరిస్తాడు. డేటా సైంటిస్ట్ నిపుణులు డేటాను విశ్లేషించే మరియు డేటా సెట్లలో నమూనాలు, పోకడలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించే గణాంక నమూనాలను అభివృద్ధి చేస్తారు. వినియోగదారు ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి లేదా వ్యాపారం మరియు కార్యాచరణ నష్టాలను గుర్తించడానికి ఈ సమాచారం ఉపయోగపడుతుంది. డేటా సైంటిస్ట్ తరచుగా ఒక కథకుడు, నిర్ణయాధికారులకు డేటా అంతర్దృష్టులను అర్థమయ్యే విధంగా మరియు సమస్య పరిష్కారానికి వర్తించే విధంగా ప్రదర్శిస్తాడు.
డేటా సైన్స్ టుడే
వినియోగదారులకు విలువను తీసుకురావడానికి కంపెనీలు రోజువారీ కార్యకలాపాలకు పెద్ద డేటా మరియు డేటా సైన్స్ ను వర్తింపజేస్తున్నాయి. బ్యాంకింగ్ సంస్థలు తమ మోసాలను గుర్తించే విజయాలను పెంచడానికి పెద్ద డేటాను పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి. పేర్కొన్న సమయంలో భద్రత యొక్క ధర పైకి లేదా క్రిందికి కదిలే అవకాశాన్ని అంచనా వేయడానికి ఆస్తి నిర్వహణ సంస్థలు పెద్ద డేటాను ఉపయోగిస్తున్నాయి.
నెట్‌ఫ్లిక్స్ వంటి సంస్థలు దాని వినియోగదారులకు ఏ ఉత్పత్తులను బట్వాడా చేయాలో నిర్ణయించడానికి పెద్ద డేటాను గని చేస్తాయి. నెట్‌ఫ్లిక్స్ వారి వీక్షణ చరిత్ర ఆధారంగా వినియోగదారుల కోసం వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్‌లను కూడా ఉపయోగిస్తుంది. డేటా సైన్స్ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు దాని అనువర్తనాలు భవిష్యత్తులో జీవితాలను మారుస్తూనే ఉంటాయి.
