ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್

Views: 60

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ – ಪರಿಚಯ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಅಂತರಶಿಸ್ತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ (ದತ್ತಾಂಶ) ದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ (ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್), ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅದರ ಅಂತರಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆ ವಿಷಯ ಪರಿಣತಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ( ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ) ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ : ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮುಂದಿನ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಯು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ : ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು NLP ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ : ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಥವಾ ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ : ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಭಾವಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿ ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ : ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ತಡೆಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಬ್ಯಾಂಕ್ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅಗತ್ಯತೆಗಳು

• ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
• ಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಅಡಿಪಾಯ : ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ, ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಅಡಿಪಾಯವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು : ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪೈಥಾನ್, ಆರ್ ಮತ್ತು SQL ನಂತಹ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಜ್ಞಾನವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು : ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ಗ್ರಾಂಗ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಜ್ಞಾನವು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಜ್ಞಾನ : ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಶನ್, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳ ಜ್ಞಾನವು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಕರಗಳ ಜ್ಞಾನ : ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗದ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಪರಿಕರಗಳ ಜ್ಞಾನ ಅವಶ್ಯಕ.
• ವಿಷಯ ಪರಿಣತಿ : ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ಪರಿಣತಿಯು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು : ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಹಾಗೆಯೇ ಊಹೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು : ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸೇರಿದಂತೆ ಬಲವಾದ ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕೇತರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ನವೀಕೃತವಾಗಿರುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಡಾ. ಶಿವಪ್ರಸಾದ್