ڈیٹا سائنس میں ماہر کیسے بنیں

ڈیٹا سائنس میں ماہر کیسے بنیں

ڈیٹا سائنس میں ماہر کیسے بنیں: ڈیٹا سائنس میں ماہر بننے کے لیے بہت سی مہارتیں درکار ہیں۔ لیکن جو چیز سب سے اہم ہے وہ تکنیکی تصورات پر عبور ہے۔ ان میں پروگرامنگ، ماڈلنگ، شماریات، مشین لرننگ، اور ڈیٹا بیس جیسے مختلف عوامل شامل ہیں۔

ڈیٹا سائنسدان کیا ہے؟

بنیادی طور پر، ڈیٹا سائنسدان وہ ہوتا ہے جو کسی نتیجے پر پہنچنے کے مقصد کے ساتھ جمع اور تجزیہ کرتا ہے۔ وہ مختلف تکنیکوں کے ذریعے ایسا کرتے ہیں۔

وہ اعداد و شمار کو بصری سیاق و سباق میں پیش کر سکتے ہیں، یا، ڈیٹا ویژولائزیشن، ڈیٹا کے واضح نمونوں کا مشاہدہ کرتے ہوئے جو قابل توجہ نہیں ہوں گے اگر معلومات کو اسپریڈ شیٹ پر سخت تعداد میں پیش کیا گیا ہو۔

ڈیٹا سائنسدان اکثر اعلیٰ درجے کے الگورتھم بناتے ہیں جو پیٹرن کا تعین کرنے، اعداد و شمار اور اعداد و شمار کے گڑبڑ سے ڈیٹا لینے، اور کاروبار یا تنظیم کے لیے کیا کارآمد ہو سکتا ہے اخذ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔

اس کے بنیادی طور پر، ڈیٹا سائنس ڈیٹا کی بڑے پیمانے پر مقدار میں معنی تلاش کرنے کا عمل ہے۔

پروگرامنگ

پروگرامنگ وہ بنیادی تصور ہے جو آپ کو ڈیٹا سائنس اور اس کے مختلف مواقع میں جانے سے پہلے جاننے کی ضرورت ہے۔ کسی بھی پروجیکٹ کو مکمل کرنے یا اس سے متعلق کچھ سرگرمیاں انجام دینے کے لیے پروگرامنگ لینگویج کی بنیادی سطح کی ضرورت ہوتی ہے۔ عام پروگرامنگ زبانیں Python اور R ہیں کیونکہ انہیں آسانی سے سیکھا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے یہ ضروری ہے۔ اس کے لیے استعمال ہونے والے ٹولز RapidMiner، R Studio، SAS وغیرہ ہیں۔

ماڈلنگ

ریاضی کے ماڈل حسابات کو تیزی سے انجام دینے میں مدد کرتے ہیں۔ اس کے نتیجے میں، آپ کو آپ کے سامنے دستیاب خام ڈیٹا کی بنیاد پر تیز تر پیشین گوئیاں کرنے میں مدد ملتی ہے۔ اس میں یہ شناخت کرنا شامل ہے کہ کون سا الگورتھم کس مسئلے کے لیے زیادہ موزوں ہوگا۔ یہ ان ماڈلز کو تربیت دینے کا طریقہ بھی سکھاتا ہے۔ استعمال میں آسانی کے لیے حاصل کردہ ڈیٹا کو ایک مخصوص ماڈل میں منظم طریقے سے ڈالنا ایک عمل ہے۔ یہ بعض تنظیموں یا اداروں کو ڈیٹا کو منظم طریقے سے گروپ کرنے میں بھی مدد کرتا ہے تاکہ وہ ان سے بامعنی بصیرت حاصل کر سکیں۔ ڈیٹا سائنس ماڈلنگ کے تین اہم مراحل ہیں: تصوراتی، جسے ماڈلنگ میں بنیادی قدم سمجھا جاتا ہے، اور منطقی اور جسمانی، جو ڈیٹا کو منقطع کرنے اور آسانی سے رسائی کے لیے اسے ٹیبلز، چارٹس اور کلسٹرز میں ترتیب دینے سے متعلق ہیں۔ ہستی-تعلق کا ماڈل ڈیٹا ماڈلنگ کا سب سے بنیادی ماڈل ہے۔ ڈیٹا ماڈلنگ کے کچھ دوسرے تصورات میں آبجیکٹ رول ماڈلنگ، بچ مین ڈایاگرام، اور زچ مین فریم ورک شامل ہیں۔

شماریات

اعداد و شمار ڈیٹا سائنس کے لیے درکار چار بنیادی مضامین میں سے ایک ہے۔ ڈیٹا سائنس کے مرکز میں شماریات کی یہ شاخ ہے۔ یہ ڈیٹا سائنسدانوں کو بامعنی نتائج حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔

مشین لرننگ

مشین لرننگ کو ڈیٹا سائنس کی ریڑھ کی ہڈی سمجھا جاتا ہے۔ ایک کامیاب ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے آپ کو مشین لرننگ پر اچھی گرفت کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے استعمال ہونے والے ٹولز Azure ML Studio، Spark MLib، Mahout وغیرہ ہیں۔ آپ کو مشین لرننگ کی حدود سے بھی آگاہ ہونا چاہیے۔ مشین لرننگ ایک تکراری عمل ہے۔

ڈیٹا بیس

ایک اچھے ڈیٹا سائنسدان کو بڑے ڈیٹا بیس کو منظم کرنے کے طریقے کا صحیح علم ہونا چاہیے۔ انہیں یہ بھی جاننے کی ضرورت ہے کہ ڈیٹا بیس کیسے کام کرتے ہیں اور ڈیٹا بیس نکالنے کے عمل کو کیسے جاری رکھنا ہے۔ یہ ذخیرہ شدہ ڈیٹا ہے جو کمپیوٹر کی میموری میں ترتیب دیا جاتا ہے تاکہ بعد میں ضرورت کے مطابق مختلف طریقوں سے اس تک رسائی حاصل کی جا سکے۔ ڈیٹا بیس کی بنیادی طور پر دو قسمیں ہیں۔ پہلا رشتہ دار ڈیٹا بیس ہے، جس میں خام ڈیٹا کو ٹیبلز میں ساختی شکل میں محفوظ کیا جاتا ہے اور ضرورت پڑنے پر ایک دوسرے سے منسلک کیا جاتا ہے۔ دوسری قسم غیر متعلقہ ڈیٹا بیس ہے، جسے NoSQL ڈیٹا بیس بھی کہا جاتا ہے۔ یہ متعلقہ ڈیٹا بیس کے برعکس ڈیٹا کو زمروں کے ذریعے جوڑنے کی بنیادی تکنیک کا استعمال کرتے ہیں نہ کہ تعلقات کے۔ کلیدی قدر کے جوڑے غیر متعلقہ یا NoSQL ڈیٹا بیس کی مقبول ترین شکلوں میں سے ایک ہیں۔

ڈیٹا سائنسدان کیسے بنیں۔

ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے تین عمومی اقدامات ہیں:

  • IT، کمپیوٹر سائنس، ریاضی، کاروبار، یا کسی اور متعلقہ شعبے میں بیچلر کی ڈگری حاصل کریں۔
  • ڈیٹا یا متعلقہ فیلڈ میں ماسٹر ڈگری حاصل کریں۔
  • جس شعبے میں آپ کام کرنا چاہتے ہیں اس میں تجربہ حاصل کریں (مثال: صحت کی دیکھ بھال، طبیعیات، کاروبار)۔

ڈیٹا سائنسدان کی تنخواہ

اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کس ذریعہ کو دیکھتے ہیں، ایک چیز یقینی ہے: یہ پیشہ ور افراد کافی آمدنی حاصل کرنے کے لئے کھڑے ہیں۔

کیریئر کی تنخواہوں کے لیے بہترین ذریعہ بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس ہے، جو کہ ریاضی کے سائنس کے پیشوں کے ساتھ ڈیٹا سائنس کیرئیر کی فہرست دیتا ہے۔

BLS کے مطابق، ان مشترکہ شعبوں میں کام کرنے والے لوگوں نے 2020 میں $103,930 کی اوسط سالانہ آمدنی حاصل کی۔ پے اسکیل ڈیٹا سائنسدانوں کی اوسط اوسط تنخواہ کو $96,455 فی سال بتاتا ہے۔

ایسا لگتا ہے کہ یہ تعداد دوسرے ذرائع سے اجرت کی تعداد کے ساتھ بھی تعلق رکھتی ہے۔ Glassdoor کی اوسط تنخواہ $113,450 سے زیادہ بتاتی ہے۔ 9 یا اس سے زیادہ سال کا تجربہ رکھنے والا ڈیٹا سائنٹسٹ تقریباً 150,000 ڈالر کی تنخواہ کی توقع کر سکتا ہے اور دس یا اس سے زیادہ کی مینیج کرنے والی ٹیمیں $232,000 کے قریب کمانے کی توقع کر سکتی ہیں۔

آپ جس بھی ذریعہ کو دیکھتے ہیں، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ان جدید مہارتوں کی بہت زیادہ مانگ ہے۔ اگر آپ کے پاس مہارت، تربیت، اور یہ جاننا ہے کہ ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے کس طرح کی ضرورت ہوتی ہے، تو آپ اپنے کیریئر کی طوالت کے لیے کافی آمدنی حاصل کر سکتے ہیں۔ اس کے ساتھ ساتھ مزید اچھی خبریں بھی ہیں، کیونکہ ان پیشہ ور افراد کی مستقبل قریب میں زیادہ مانگ ہوگی۔

جواب دیں

آپ کا ای میل ایڈریس شائع نہیں کیا جائے گا۔