डेटा सायन्स म्हणजे काय ?

आजच्या डिजिटल युगात अभूतपूर्व दराने डेटा तयार होत आहे. सोशल मीडिया संवाद आणि ऑनलाइन व्यवहारांपासून ते सेन्सर डेटा आणि मशीन लॉगपर्यंत, प्रत्येक सेकंदाला प्रचंड प्रमाणात माहिती अथवा डेटा गोळा केले जात आहे.

तथापि, डेटाचे खरे मूल्य केवळ त्याच्या अस्तित्वात नाही, तर त्यातून मिळवता येणाऱ्या अंतर्दृष्टी आणि ज्ञानामध्ये आहे. इथेच डेटा सायन्सचा उपयोग होतो.

डेटा सायन्स हे बहुविद्याशाखीय क्षेत्र आहे, जे डेटाचे कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टीमध्ये रूपांतर करण्यासाठी सांख्यिकीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग आणि डोमेन कौशल्य एकत्र करते.

सदर लेखात, आपण डेटा सायन्सचे आकर्षक जग, त्याचे अनुप्रयोग आणि त्याचा विविध उद्योगांवर होणारा परिणाम अशा विविध माहितीचा आढावा घेणार आहोत,

अनुक्रमणिका


डेटा सायन्स म्हणजे काय ?

डेटा सायन्स हे एक बहुविद्याशाखीय क्षेत्र आहे, ज्यामध्ये मोठ्या आणि जटिल डेटासेटमधून अंतर्दृष्टी आणि ज्ञान काढणे या कृतींचा समावेश होतो.

माहितीपूर्ण निर्णय आणि भविष्यवाणी करण्यासाठी डेटाचे विश्लेषण आणि अर्थ लावण्यासाठी हे सांख्यिकी, गणित, संगणक विज्ञान आणि डोमेन कौशल्याचे घटक एकत्र करते.

डेटाबेस, सेन्सर्स, सोशल मीडिया आणि इतर डिजिटल प्लॅटफॉर्म यांसारख्या विविध स्त्रोतांकडून डेटा गोळा करण्यासाठी, व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि विश्लेषण करण्यासाठी डेटा वैज्ञानिक विविध तंत्रे आणि साधने वापरतात.

डेटामधील नमुने, ट्रेंड आणि संबंध उघड करण्यासाठी ते सांख्यिकीय मॉडेलिंग, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन तंत्र लागू करतात.

डेटा सायन्समधील उद्योग आणि क्षेत्रांमध्ये विविध अनुप्रयोग आहेत. जे ग्राहक विभाजन, मागणी अंदाज, शिफारस प्रणाली, प्रतिमा ओळख, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि इतर अनेक कार्यांसाठी वापरले जाऊ शकते, ज्यात अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी आणि डेटावर आधारित निर्णय घेण्यासाठी, डेटाचा लाभ घेणे या बाबींचा समावेश होतो.


इतिहास

डेटा सायन्सचा इतिहास विविध शाखांमध्ये आणि तंत्रज्ञानातील प्रगतीमुळे शोधला जाऊ शकतो. डेटा सायन्सच्या इतिहासातील काही महत्त्वाचे टप्पे खालीलप्रमाणे:

संख्याशास्त्राचा उदय

डेटा सायन्समध्ये सांख्यिकी क्षेत्र फार पूर्वीपासून आवश्यक आहे. 18व्या आणि 19व्या शतकात, सर फ्रान्सिस गॅल्टन आणि कार्ल पियर्सन सारख्या सांख्यिकीशास्त्रज्ञांनी डेटा विश्लेषण आणि सांख्यिकीय अनुमानासाठी विविध पद्धती विकसित केल्या, ज्याने डेटा समजून घेण्यासाठी आणि त्याचा अर्थ लावण्यासाठी आधार प्रदान केला.

संगणनाचा जन्म

20 व्या शतकाच्या मध्यात संगणकाच्या शोधामुळे डेटा प्रक्रियेत क्रांती झाली. ENIAC (Electronic Numerical Integrator And Computer) सारख्या सुरुवातीच्या संगणकांनी जलद गणना आणि डेटा हाताळणी सक्षम केली, ज्यामुळे अधिक अत्याधुनिक डेटा विश्लेषण तंत्रांचा मार्ग मोकळा झाला.

डेटाबेसेसचा उदय

1960 आणि 1970 च्या दशकात डेटाबेस मॅनेजमेंट सिस्टम (DBMS) च्या विकासामुळे मोठ्या प्रमाणात डेटाचे स्टोरेज, पुनर्प्राप्ती आणि व्यवस्थापन सुलभ झाले. यामुळे डेटा वेअरहाउसिंग आणि डेटा मायनिंग तंत्रांचा उदय झाला.

माहितीचा शोध

1980 आणि 1990 च्या दशकात, संशोधकांनी मोठ्या डेटासेटमधून ज्ञान प्राप्त करण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास सुरुवात केली. क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, आणि असोसिएशन नियम शोध यासारखी तंत्रे डेटा मायनिंग आणि ज्ञान शोधाचा भाग म्हणून विकसित केली गेली.

वेब आणि बिग डेटा

20 व्या शतकाच्या उत्तरार्धात इंटरनेट आणि डिजिटल तंत्रज्ञानाच्या जलद वाढीमुळे डेटाचा स्फोट झाला. मोठ्या आणि वैविध्यपूर्ण डेटासेटचे विश्लेषण आणि अंतर्दृष्टी मिळवण्याशी संबंधित आव्हाने आणि संधींचे वर्णन करण्यासाठी “बिग डेटा” हा शब्द उदयास आला.

मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स

20 व्या शतकाच्या उत्तरार्धात आणि 21 व्या शतकाच्या सुरुवातीच्या काळात मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि संगणन शक्तीमधील प्रगतीचा डेटा सायन्सवर खूप परिणाम झाला. रीग्रेशन, डिसिजन ट्री, न्यूरल नेटवर्क्स आणि सखोल शिक्षण यांसारख्या तंत्रांनी भविष्यसूचक मॉडेल्स आणि डेटा-चालित प्रणालींचा विकास करण्यास सक्षम केले.

लोकप्रियता

2000 च्या दशकाच्या सुरुवातीला “डेटा सायन्स” या शब्दाला लोकप्रियता मिळाली, कारण संस्थांनी मोठ्या प्रमाणावर डेटा विश्लेषण हाताळू शकणार्‍या व्यावसायिकांची गरज ओळखली आणि कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी प्राप्त केली. डेटा सायन्स हे एक आंतरविद्याशाखीय क्षेत्र म्हणून उदयास आले, ज्यामध्ये सांख्यिकी, संगणक विज्ञान, गणित आणि डोमेन कौशल्य यांचा समावेश आहे.

ओपन डेटा आणि ओपन सोर्स टूल्स

ओपन डेटा, R Language आणि Python सारख्या ओपन-सोर्स सॉफ्टवेअर लायब्ररीची उपलब्धता डेटा सायन्सला अधिक लोकशाही बनवते. ही प्रणाली संशोधक, प्रॅक्टिशनर्स आणि व्यवसायांना अधिक सहजतेने डेटा हाताळण्याची आणि विश्लेषण करण्याची अनुमती देते, ज्यामुळे कामात नाविन्य आणि सहकार्य दिसून येते.

इंडस्ट्रीमधील डेटा सायन्स

गेल्या दशकभरात, डेटा सायन्स अनेक उद्योगांसाठी अविभाज्य बनला आहे, ज्यात वित्त, आरोग्यसेवा, विपणन, ई-कॉमर्स आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. स्पर्धात्मक फायदे मिळविण्यासाठी, ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी आणि डेटा-चलित निर्णय घेण्यासाठी संस्था वाढत्या प्रमाणात डेटाचा लाभ घेत आहेत. 

तंत्रज्ञानातील चालू प्रगती, नवीन पद्धती आणि आपल्या समाजात डेटाचे वाढते महत्त्व, यामुळे डेटा सायन्स हे क्षेत्र कालांतराने विकसित होत आहे.


महत्त्व

आजच्या डेटा-चलित जगात डेटा सायन्सला खूप महत्त्व आहे. डेटा सायन्स महत्वाचे का आहे, याची काही प्रमुख कारणे खालीलप्रमाणे:

1. डेटा-चलित निर्णय घेणे

डेटा सायन्स हे संस्थांना माहितीपूर्ण आणि पुराव्यावर आधारित निर्णय घेण्यास सक्षम करते. मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करून, नमुने ओळखून आणि अंतर्दृष्टी काढून, डेटा सायन्स क्षेत्र विविध व्यवसायांना ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यात, कार्यक्षमता सुधारण्यात, बाजारातील ट्रेंड ओळखण्यात आणि धोरणात्मक निर्णय घेण्यास मदत करते.

2. भविष्यसूचक विश्लेषण

डेटा सायन्स प्रेडिक्टिव मॉडेल्स तयार करण्यासाठी सांख्यिकीय मॉडेलिंग आणि मशीन लर्निंग तंत्र वापरते. हे मॉडेल भविष्यातील परिणामांचा अंदाज लावू शकतात, ग्राहकांच्या वर्तनाचा अंदाज लावू शकतात, संभाव्य धोके ओळखू शकतात आणि सक्रिय निर्णय घेण्यास समर्थन देऊ शकतात. भविष्यसूचक विश्लेषण व्यवसायांना बाजारातील ट्रेंड आणि ग्राहकांच्या गरजांचा अंदाज घेऊन स्पर्धात्मक फायदा मिळवण्यास सक्षम करते.

3. सुधारित कार्यक्षमता आणि उत्पादकता

डेटा सायन्स प्रक्रियांना अनुकूल करण्यात आणि कार्यक्षमता सुधारण्यात मदत करते. डेटाचे विश्लेषण करून, अडथळे ओळखून आणि प्रक्रियेत सुधारणा सुचवून, डेटा सायन्स हे ऑपरेशन्स सुव्यवस्थित करू शकते, खर्च कमी करू शकते आणि उत्पादकता वाढवू शकते, हे विविध व्यवसायांना सुधारणेची क्षेत्रे ओळखण्यास आणि संसाधनांचे प्रभावीपणे वाटप करण्यास सक्षम करते.

4. वैयक्तिकृत अनुभव

डेटा सायन्स हे व्यवसायांना त्यांच्या ग्राहकांना वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करण्यास सक्षम करते. ग्राहक डेटा आणि प्राधान्यांचे विश्लेषण करून, व्यवसाय तयार केलेल्या शिफारसी, सानुकूलित विपणन मोहिमा आणि वैयक्तिक उत्पादने किंवा सेवा देऊ शकतात. हे ग्राहकांचे समाधान, प्रतिबद्धता आणि निष्ठा वाढवते.

5. जोखीम व्यवस्थापन

डेटा सायन्स क्षेत्र जोखीम व्यवस्थापनात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते. डेटामधील नमुने आणि विसंगतींचे विश्लेषण करून, डेटा सायन्स फसव्या क्रियाकलाप ओळखण्यात, जोखीम कमी करण्यात आणि सुरक्षा उपाय वाढविण्यात मदत करते. वित्त, विमा आणि सायबरसुरक्षा उद्योगांमध्ये हे विशेषतः मौल्यवान आहे.

6. असंरचित डेटामधून अंतर्दृष्टी

डेटा सायन्स असंरचित डेटाचे विश्लेषण करण्यास सक्षम आहे, जसे की मजकूर, प्रतिमा आणि व्हिडिओ. हे व्यावसायिकांना सोशल मीडिया, ग्राहक अभिप्राय आणि ऑनलाइन पुनरावलोकने यांसारख्या स्त्रोतांकडून अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यास अनुमती देते. असंरचित डेटा समजून घेणे ग्राहकांच्या भावना, बाजारातील ट्रेंड आणि उदयोन्मुख संधींबद्दल मौल्यवान माहिती प्रदान करते.

7. नवीन संधी

डेटा सायन्स व्यवसायांना नवीन संधी शोधण्यास आणि नवनिर्मिती करण्यास सक्षम करते. बाजार डेटा, ग्राहक वर्तन आणि उद्योग ट्रेंडचे विश्लेषण करून, संस्था अंतर, न वापरलेले बाजार आणि उदयोन्मुख मागण्या ओळखू शकतात. डेटा सायन्स इंधनाच्या नाविन्यास मदत करते आणि नवीन उत्पादने, सेवा आणि व्यवसाय मॉडेल्सच्या विकासास चालना देते.

8. हेल्थकेअर

डेटा सायन्समध्ये हेल्थकेअर आणि लाइफ सायन्सेसमध्ये परिवर्तनशील अनुप्रयोग आहेत. हे निदान, उपचार योजना आणि औषध शोध सुधारण्यासाठी रुग्ण डेटा, वैद्यकीय नोंदी आणि जीनोमिक डेटाचे विश्लेषण करण्यात मदत करते. डेटा सायन्स रोग पाळत ठेवणे, महामारीविज्ञान आणि सार्वजनिक आरोग्य संशोधनामध्ये देखील मदत करते.

9. सामाजिक प्रभाव आणि धोरण तयार करणे

डेटा सायन्स सामाजिक आव्हानांना तोंड देण्यासाठी आणि धोरण-निर्धारणाची माहिती देण्यासाठी योगदान देऊ शकते. सामाजिक डेटाचे विश्लेषण करून, सरकारी संस्था सार्वजनिक कल्याण, शहरी नियोजन आणि संसाधन वाटपाशी संबंधित डेटा-आधारित निर्णय घेऊ शकतात. डेटा सायन्स हवामान बदल, गरिबी आणि आरोग्यसेवा असमानता यासारख्या समस्यांना तोंड देण्यासाठी अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते.

10. सतत सुधारणा आणि नवोपक्रम

डेटा विज्ञान सतत सुधारणा आणि नवकल्पना या संस्कृतीला प्रोत्साहन देते. डेटाचे विश्लेषण करून, परिणामांचे मोजमाप करून आणि अभिप्राय गोळा करून, संस्था सुधारणेसाठी क्षेत्रे ओळखू शकतात, प्रक्रिया परिष्कृत करू शकतात आणि स्पर्धात्मक परिदृष्यात पुढे राहण्यासाठी नाविन्यपूर्ण करू शकतात.

डेटा सायन्सचे महत्त्व वाढीस चालना देण्यासाठी, ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, निर्णय घेण्याची क्षमता वाढविण्यासाठी, उद्योग आणि विविध क्षेत्रांमध्ये मूल्य निर्माण करण्यासाठी डेटाच्या सामर्थ्याचा फायदा घेण्याच्या क्षमतेमध्ये आहे. हे संस्थांना अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी आणि सकारात्मक प्रभावासाठी डेटाची क्षमता अनलॉक करण्यास सक्षम करते.


घटक

डेटा सायन्समध्ये अनेक प्रमुख घटक असतात, जे डेटामधून अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी आणि जटिल समस्या सोडवण्यासाठी एकत्र काम करतात. डेटा सायन्सचे काही मुख्य घटक खालीलप्रमाणे :

1. डेटा संकलन

या घटकामध्ये डेटाबेस, API, वेबसाइट्स, सेन्सर्स, सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्म किंवा इतर डिजिटल प्लॅटफॉर्म यांसारख्या विविध स्त्रोतांकडून संबंधित डेटा गोळा केला जातो. समस्येचे स्वरूप आणि उपलब्ध डेटा स्रोतांवर अवलंबून डेटा संकलन पद्धती बदलत असतात.

2. डेटा क्लीनिंग आणि प्री-प्रोसेसिंग

वेगवेगळ्या स्त्रोतांकडून मिळवलेल्या डेटामध्ये अनेकदा त्रुटी, गहाळ मूल्ये, विसंगती किंवा आउटलायर्स असतात. डेटा क्लीनिंगमध्ये गहाळ मूल्ये हाताळणे, स्वरूपांचे मानकीकरण करणे आणि विश्लेषणापूर्वी डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करणे या चरणांचा समावेश होतो.

3. एक्सप्लोरेटरी डेटा अॅनालिसिस (EDA)

EDA मध्ये डेटाची रचना, वितरण, नमुने आणि नातेसंबंध अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी डेटा विश्लेषण करणे आणि व्हिज्युअलाइज करणे महत्वाचे असते. हे घटक बाहेरील व्यक्ती ओळखण्यात, अंतर्दृष्टी उघड करण्यात आणि पुढील विश्लेषणासाठी गृहीतके निर्माण करण्यात मदत करतात.

4. वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी

वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी ही मॉडेलिंगसाठी वापरल्या जाणार्‍या कच्च्या डेटामधून संबंधित वैशिष्ट्ये निवडण्याची, बदलण्याची किंवा तयार करण्याची प्रक्रिया आहे. या घटकामध्ये वैशिष्ट्यांची निवड, आयाम कमी करणे, स्केलिंग आणि व्युत्पन्न वैशिष्ट्ये तयार करणे यासारख्या तंत्रांचा समावेश होतो.

5. सांख्यिकीय मॉडेलिंग

सांख्यिकीय मॉडेलिंगमध्ये डेटाचे विश्लेषण आणि व्याख्या करण्यासाठी सांख्यिकीय तंत्रांचा वापर समाविष्ट असतो. यात प्रतिगमन विश्लेषण, गृहीतक चाचणी, वेळ मालिका विश्लेषण या पद्धतींचा समावेश होतो. सांख्यिकीय मॉडेलिंग संबंधांचे प्रमाण निश्चित करण्यात, पॅरामीटर्सचा अंदाज लावण्यास आणि डेटाबद्दल निष्कर्ष काढण्यात मदत करते.

6. मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग हा कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा एक उपसंच आहे, जो अल्गोरिदम आणि मॉडेल्सच्या विकासावर लक्ष केंद्रित करतो, जे डेटावरून शिकू शकतात आणि अंदाज किंवा निर्णय घेऊ शकतात. या घटकामध्ये वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, मजबुतीकरण शिक्षण आणि सखोल शिक्षण यासारख्या तंत्रांचा समावेश आहे. मशीन लर्निंग मॉडेल्स ऐतिहासिक डेटावर प्रशिक्षित आहेत.

7. मॉडेल मूल्यमापन आणि प्रमाणीकरण

या घटकामध्ये मॉडेलिंग टप्प्यात तयार केलेल्या मॉडेलच्या कामगिरीचे मूल्यांकन करणे समाविष्ट आहे. मॉडेल मूल्यांकनामध्ये अचूकता, रिकॉल, F1 स्कोअर आणि वक्र अंतर्गत क्षेत्र (AUC) यासारख्या मेट्रिक्सचा समावेश होतो. प्रमाणीकरण तंत्रे, जसे की क्रॉस-व्हॅलिडेशन किंवा ट्रेन-टेस्ट स्प्लिट, न पाहिलेल्या डेटावर मॉडेल किती चांगले कार्य करेल याचा अंदाज लावण्यासाठी वापरला जातो.

8. डेटा व्हिज्युअलायझेशन

डेटा व्हिज्युअलायझेशन ही अंतर्दृष्टी समजून घेणे आणि संप्रेषण सुलभ करण्यासाठी डेटाचे दृश्य प्रतिनिधित्व तयार करण्याची प्रक्रिया आहे. या घटकामध्ये अर्थपूर्ण आणि अंतर्ज्ञानी पद्धतीने डेटा सादर करण्यासाठी चार्ट, आलेख, प्लॉट आणि परस्परसंवादी व्हिज्युअलायझेशनचा वापर या बाबींचा समावेश होतो.

9. डिप्लॉयमेंट आणि इंटिग्रेशन

एकदा मॉडेल्स विकसित आणि मूल्यमापन झाल्यानंतर, ते तैनात केले जाणे आणि वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग किंवा सिस्टममध्ये एकत्रित करणे आवश्यक आहे. या घटकामध्ये मॉडेल्सची उत्पादन वातावरणात अंमलबजावणी करणे आणि विद्यमान सिस्टम किंवा वर्कफ्लोसह त्यांचे अखंड एकीकरण सुनिश्चित करणे समाविष्ट आहे.

10. देखरेख आणि देखभाल

तैनातीनंतर, त्यांची अचूकता आणि विश्वासार्हता सुनिश्चित करण्यासाठी मॉडेल्सचे सतत परीक्षण आणि देखभाल करणे आवश्यक आहे. या घटकामध्ये मॉडेल्सच्या कार्यक्षमतेचे निरीक्षण करणे, त्यांना आवश्यकतेनुसार अद्यतनित करणे आणि बदलत्या नमुन्यांची किंवा गतिशीलतेशी जुळवून घेण्यासाठी त्यांना वेळोवेळी नवीन डेटासह पुन्हा प्रशिक्षण देणे समाविष्ट आहे.


भविष्य

डेटा सायन्सचे भवितव्य गतिमान आणि परिवर्तनशील असणे अपेक्षित आहे, तंत्रज्ञानातील प्रगती, डेटा परदृष्य विकसित करणे आणि डेटा-चालित अंतर्दृष्टीची वाढती मागणी.

1. बिग डेटाची सतत वाढ

डेटाची मात्रा, वेग आणि विविधता वेगाने वाढत राहणे अपेक्षित आहे. संस्था मोठ्या प्रमाणात डेटा व्युत्पन्न आणि संकलित करत असल्याने, डेटा वैज्ञानिक अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टी काढण्यात आणि या माहितीचा अर्थ काढण्यासाठी महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतील.

2. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि ऑटोमेशन

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) सह डेटा सायन्सचे एकत्रीकरण अधिक प्रचलित होईल. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि एआय तंत्र अधिक परिष्कृत कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी, निर्णय घेण्याची प्रक्रिया वाढविण्यासाठी आणि अधिक बुद्धिमान आणि स्वायत्त प्रणाली सक्षम करण्यासाठी केले जातील.

3. नैतिक डेटा वापरावर भर

डेटा-चलित तंत्रज्ञान जसजसे पुढे जाईल तसतसे नैतिक विचारांवर अधिक लक्ष केंद्रित केले जाईल. डेटा संकलन, स्टोरेज आणि विश्लेषणामध्ये गोपनीयता, पारदर्शकता, निष्पक्षता आणि उत्तरदायित्व सर्वोपरि होईल. डेटा वैज्ञानिक नैतिक डेटा पद्धती सुनिश्चित करण्यासाठी आणि पूर्वाग्रह टाळण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतील.

4. डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्स

डीप लर्निंग, मशीन लर्निंगचा एक उपसंच, महत्त्व प्राप्त करत राहील. न्यूरल नेटवर्क्स आणि डीप लर्निंग आर्किटेक्चर्स, प्रतिमा, मजकूर आणि भाषण यासारख्या असंरचित डेटाचे अधिक जटिल आणि अत्याधुनिक विश्लेषण सक्षम करतील, ज्यामुळे संगणक दृष्टी आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया यासारख्या क्षेत्रात प्रगती होईल.

5. इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT) एकत्रीकरण

IoT उपकरणांच्या प्रसारामुळे मोठ्या प्रमाणात डेटा निर्माण होईल. डेटा शास्त्रज्ञांना स्मार्ट शहरे, आरोग्यसेवा, उत्पादन आणि वाहतूक यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये नवकल्पनांना चालना देण्यासाठी या सेन्सर-व्युत्पन्न डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी आणि अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी पद्धती विकसित करणे आवश्यक आहे.

6. सेवा म्हणून डेटा सायन्स

क्लाउड कॉम्प्युटिंग आणि स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चरची उपलब्धता सेवा म्हणून डेटा सायन्सची वाढ सक्षम करेल (DSaaS). संस्था डेटा सायन्स क्षमतांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी क्लाउड-आधारित प्लॅटफॉर्म आणि साधनांचा लाभ घेतील, ज्यामुळे त्यांना महत्त्वपूर्ण पायाभूत गुंतवणूकीशिवाय डेटा-चालित निर्णय घेण्यावर लक्ष केंद्रित करता येईल.

7. आंतरशाखीय सहयोग

डेटा वैज्ञानिक आणि डोमेन तज्ञ यांच्यातील सहयोग अधिकाधिक महत्त्वपूर्ण होईल. डेटा शास्त्रज्ञांना डोमेन-विशिष्ट आव्हाने समजून घेण्यासाठी आणि डेटा विज्ञान तंत्र प्रभावीपणे लागू करण्यासाठी विविध क्षेत्रातील व्यावसायिकांशी जवळून काम करणे आवश्यक ठरेल. हा आंतरविद्याशाखीय दृष्टीकोन क्षेत्रात नावीन्य आणेल आणि जटिल समस्या सोडवेल.

8. स्पष्टीकरणीय एआय आणि मॉडेल इंटरप्रिटेबिलिटी

AI च्या वाढत्या अवलंबनाने, स्पष्ट करण्यायोग्य एआय आणि मॉडेल इंटरप्रिटेबिलिटीची वाढती गरज भासणार आहे. आरोग्यसेवा, वित्त आणि स्वायत्त प्रणाली यासारख्या गंभीर क्षेत्रांमध्ये AI मॉडेल कसे निर्णय घेतात, हे स्पष्ट करण्यासाठी विविध पद्धती आणि तंत्र विकसित करणे आवश्यक आहे,

9. डेटा गव्हर्नन्स आणि सुरक्षा

डेटा अधिक मौल्यवान आणि गंभीर होत असताना, डेटा प्रशासन आणि सुरक्षितता ही महत्त्वाची चिंता असेल. डेटा शास्त्रज्ञांना मजबूत डेटा गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क सुनिश्चित करणे, सुरक्षित डेटा हाताळणी पद्धती लागू करणे आणि संवेदनशील माहितीचे संरक्षण करण्यासाठी गोपनीयता-संरक्षण तंत्र विकसित करण्यासाठी योगदान देणे आवश्यक आहे.

10. आजीवन शिक्षण आणि अपस्किलिंग

डेटा सायन्सचे क्षेत्र वेगाने विकसित होत आहे, आणि डेटा शास्त्रज्ञांना आजीवन शिक्षण आणि सतत अपस्किलिंग स्वीकारणे आवश्यक आहे. स्पर्धात्मक राहण्यासाठी आणि विकसित होणाऱ्या लँडस्केपशी जुळवून घेण्यासाठी नवीनतम तंत्रज्ञान, पद्धती आणि साधनांसह अद्ययावत राहणे आवश्यक आहे.

एकूणच, डेटा सायन्सच्या भविष्यात नावीन्य, समस्या सोडवणे आणि सामाजिक प्रभावासाठी अपार संधी आहेत.


FAQ

 1. डेटा सायन्स आणि डेटा अॅनालिटिक्समध्ये काय फरक आहे ?

उत्तर : डेटा सायन्स आणि डेटा विश्लेषण ही एकमेकांशी संबंधित क्षेत्र आहेत, परंतु त्यांच्या व्याप्तीमध्ये भिन्न आहेत. डेटा सायन्समध्ये डेटा संकलन, साफसफाई, मॉडेलिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन यासह क्रियाकलापांची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट आहे आणि त्यात अधिक जटिल अल्गोरिदम विकास समाविष्ट आहे. डेटा विश्लेषणे वर्णनात्मक आणि निदानात्मक विश्लेषणावर प्राथमिक भर देऊन, सांख्यिकी तंत्र आणि साधने वापरून डेटामधून अंतर्दृष्टी काढण्यावर लक्ष केंद्रित करते.

 2. डेटा सायन्समध्ये सामान्यतः कोणत्या प्रोग्रामिंग भाषा वापरल्या जातात ?

उत्तर : डेटा सायन्समध्ये Python आणि R या सर्वात जास्त वापरल्या जाणार्‍या प्रोग्रामिंग भाषा आहेत.

 3. डेटा सायंटिस्टसाठी कोणती कौशल्ये महत्त्वाची आहेत ?

 उत्तर : डेटा सायंटिस्टसाठी तांत्रिक आणि गैर-तांत्रिक कौशल्यांचे संयोजन आवश्यक आहे. तांत्रिक कौशल्यांमध्ये प्रोग्रामिंग, स्टॅटिस्टिक्स, मशीन लर्निंग, डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि डेटाबेस मॅनेजमेंट यांचा समावेश होतो. गैर-तांत्रिक कौशल्यांमध्ये समस्या सोडवणे, गंभीर विचार, संवाद आणि डोमेन ज्ञान यांचा समावेश होतो.

 4. डेटा सायन्स प्रकल्पाचा विशिष्ट कार्यप्रवाह काय आहे ?

 उत्तर : ठराविक डेटा सायन्स प्रोजेक्टमध्ये समस्या तयार करणे, डेटा संकलन, डेटा क्लीनिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग, एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषण, वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी, मॉडेल विकास आणि प्रशिक्षण, मॉडेल मूल्यमापन आणि उपयोजन यासह अनेक टप्पे समाविष्ट असतात. विशिष्ट समस्या आणि संस्थेच्या आधारावर प्रकल्प कार्यप्रवाह बदलू शकतो.

 5. डेटा सायन्समध्ये मोठा डेटा कसा हाताळला जातो ?

 उत्तर : Apache Hadoop आणि Apache Spark सारख्या वितरित कम्प्युटिंग फ्रेमवर्कचा वापर करून बिग डेटा हाताळला जाऊ शकतो.

6. डेटा सायन्समध्ये डेटा व्हिज्युअलायझेशनचे महत्त्व काय आहे ?

उत्तर : डेटामधील अंतर्दृष्टी आणि नमुने प्रभावीपणे संप्रेषण करण्यासाठी डेटा व्हिज्युअलायझेशन महत्त्वपूर्ण आहे. हे जटिल डेटा संबंध समजून घेण्यात, ट्रेंड ओळखण्यात आणि भागधारकांना दृश्यास्पद आणि अंतर्ज्ञानी पद्धतीने निष्कर्ष सादर करण्यात मदत करते. डेटा व्हिज्युअलायझेशन कथाकथनात मदत करते आणि निर्णय घेण्यास सुलभ करते.

7. डेटा सायन्सचा फायदा कोणत्या उद्योगांना होतो ?

उत्तर : डेटा सायन्समध्ये वित्त, आरोग्यसेवा, ई-कॉमर्स, विपणन, दूरसंचार, उत्पादन, वाहतूक यासह विविध उद्योगांना डेटा सायन्सचा फायदा होतो.

अधिक लेख –

1. एचटीटीपी म्हणजे काय ?

2. URL म्हणजे काय व ते कसे कार्य करते ?

3. क्रिप्टो करेंसी म्हणजे काय ?

Leave a Comment