¿Qué es la Ciencia de Datos?

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ, ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਅੰਕੜਿਆਂ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੀ ਹੈ?, ਇਸ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

1. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਉਭਰਦਾ ਹੋਇਆ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਧੀਆਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ।

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਗਣਿਤ, ਅੰਕੜੇ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, almacenes de datos, ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਇਸ ਪੂਰੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਾ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸਮਝ ਹੋਵੇਗੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ actual.

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਭਾਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਇਸ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ। ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ!

2. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅੰਕੜਾਤਮਕ, ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ, ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਸੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੇਤਰ ਦਵਾਈ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ, ਵਿੱਤੀ ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣਨਾ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿੱਟੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਆਰ ਹਨ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਂਡਾ, ਨੰਪੀ ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ. ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, . ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡਾਟਾ ਕੱਢਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾਬੇਸ, CSV ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਵੈੱਬ ਪੰਨੇ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਸਹੀ, ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ, ਆਰ ਜਾਂ SQL ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ।

4. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਖ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਵਿੱਚੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ:

1. Estadística: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸਬੂਤ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸੰਦ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਚੰਗਾ ਗਿਆਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ।

2. Matemáticas: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗਣਿਤਿਕ ਬੁਨਿਆਦ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਕੋਲ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰੇ, ਕੈਲਕੂਲਸ, ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪਿਛੋਕੜ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਸੋਚਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

3. Programación: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਇਥਨ ਜਾਂ ਆਰ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਜਰਬਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਂਡਾ ਅਤੇ ਨਮਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ SQL ਦਾ ਗਿਆਨ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

5. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਉਪਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ, ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੇ ਦਵਾਈਆਂ, ਵਿੱਤ, ਈ-ਕਾਮਰਸ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਅੰਤ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ।

1. ਦਵਾਈ: ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਸਟਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਆਰਆਈ ਜਾਂ ਐਕਸ-ਰੇ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਇਲਾਜਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ 'ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।.

2. ਵਿੱਤ: ਵਿੱਤ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਘੁਟਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਉਧਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ.

3. ਖੇਤੀ: ਖੇਤੀ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਤੋਂ ਵੀ ਫਾਇਦਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜਲਵਾਯੂ, ਮਿੱਟੀ ਅਤੇ ਫਸਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਚਾਈ, ਖਾਦ ਅਤੇ ਕੀਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।.

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਵਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਤੱਕ, ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹੋਰ ਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

6. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਹਨ:

• Python: ਪਾਈਥਨ ਇਸਦੇ ਆਸਾਨ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ NumPy, Pandas y Scikit-learn, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ.
• R: R ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਕੇਜ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਕੇਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ggplot2, dplyr y Caret.
• Hadoop: Hadoop ਇੱਕ ਵੰਡਿਆ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹੋਰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ Apache Spark ਤੇਜ਼ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, Tableau ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਅਤੇ TensorFlow ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਤੇ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ. ਸੰਦ ਜਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.

7. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ਅੰਕੜੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ। ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਦੁਆਰਾ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅੰਕੜੇ ਸਾਨੂੰ ਟੂਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਅਸਧਾਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅੰਕੜੇ ਮਹੱਤਤਾ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਸਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

8. ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਸੀਮਤ, ਅਧੂਰੀ, ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਸਟੋਰੇਜ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤ ਸਿੱਟੇ ਨਿਕਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਉਚਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

9. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

10. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਣਨ ਲਈ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਇੱਕ ਉੱਚ ਕਾਬਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਣਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:

1. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦਾ ਗਿਆਨ: ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਕੋਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੁਨਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਆਰ ਵਰਗੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

2. ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਦੀ ਸਮਝ: ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ. ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਡਵਾਂਸਡ ਸਟੈਟਿਸਟੀਕਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀਤਾ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

3. ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਗਿਆਨ: ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਗਿਆਨ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਮਾਸਟਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ SQL ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

11. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਗਿਆਨ ਸਾਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਣਜ, ਉਦਯੋਗ, ਦਵਾਈ ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕੁਸ਼ਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ। ਅੱਗੇ, ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਵਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨਿਰੰਤਰ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

12. ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ

13. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ

ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜਾਂ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਾਂਗੇ. ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਰੋਗ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਜੋ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਛੇਤੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਅੱਗੇ, ਅਸੀਂ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੇ ਉਪਾਅ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

14. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੈਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਦਵਾਈ ਤੋਂ ਵਿੱਤ ਤੱਕ, ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਨਹਾਰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤੋਂ ਚੁਸਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹੇਗਾ।

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਰੁਝਾਨ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਢੁਕਵੀਂ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਨੁਚਿਤ ਵਿਤਕਰੇ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅੰਕੜਾ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਗਣਿਤ, ਅੰਕੜੇ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕਵੇਂ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਵਾਈ, ਵਿੱਤ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ. ਇਸ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ, ਵਿੱਤੀ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਇਸ ਨੂੰ ਸੂਚਨਾ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਧਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਰਹੇਗਾ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਸਮਾਜ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰੇਗਾ।