ڊيٽا سائنس

ڪاميٽ، نيووائس (NEOWISE)، جو وجود (هتي ڳاڙهي نقطن جي هڪ سيريز جي طور تي ڏيکاريل)، هڪ خلائي دوربين، وائڊ فيلڊ انفراريڊ سروي ايڪسپلورر پاران حاصل ڪيل فلڪياتي سروي ڊيٽا جي تجزيو ڪندي دريافت ڪيو ويو.

ڊيٽا سائنس (Data Science) هڪ بين النظمياتي تعليمي ميدان آهي، ^[1] جيڪا امڪاني شور ۽ منظم يا غير منظم ڊيٽا کان علم کي ڪڍڻ يا وڌائڻ ۽ بصيرت پيدا ڪرڻ لاءِ، انگ اکر، سائنسي ڪمپيوٽنگ، سائنسي طريقن، پروسيسنگ، سائنسي تصور، الگورتھم ۽ سسٽم کي استعمال ڪري ٿو.^[2]

ڊيٽا سائنس پڻ بنيادي ايپليڪيشن جي ڊومين (مثال طور، قدرتي سائنس، انفارميشن ٽيڪنالوجي ۽ طب) مان علم جي ڊومين کي ضم ڪري ٿو.^[3] ڊيٽا سائنس گھڻ رخي آهي ۽ ان کي سائنس، هڪ تحقيقي نمونو، هڪ تحقيقي طريقو، هڪ نظم، هڪ ڪم جي فلو ۽ هڪ پيشي جي طور بيان ڪري سگهجي ٿو.^[4]

ڊيٽا سائنس، ڊيٽا سان حقيقي رجحان کي سمجهڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاءِ انگن اکرن، ڊيٽا جي تجزيي، معلوماتيات ۽ انهن سان لاڳاپيل طريقن کي متحد ڪرڻ لاء هڪ تصور آهي.^[5] اهو رياضي، شماريات، ڪمپيوٽر سائنس، اطلاعاتي سائنس ۽ ڊومين علم جي حوالي سان ڪيترن ئي شعبن مان تيار ڪيل ٽيڪنالاجي ۽ نظريا استعمال ڪري ٿو.^[6] بهرحال، ڊيٽا سائنس ڪمپيوٽر سائنس ۽ انفارميشن سائنس کان مختلف آهي. ٽورنگ ايوارڊ کٽيندڙ جم گري ڊيٽا سائنس کي سائنس جي "چوٿين تمثيل" (تجرباتي، نظرياتي، ڪمپيوٽيشنل ۽ هاڻ ڊيٽا تي ٻڌل) تصور ڪيو ۽ زور ڀريو ته؛

"سائنس بابت سڀ ڪجهه انفارميشن ٽيڪنالاجي ۽ ڊيٽا جي ٻوڏ جي اثر سبب بدلجي رهيو آهي."^[7]^[8]

ڊيٽا سائنسدان هڪ پروفيشنل آهي جيڪو پروگرامنگ ڪوڊ ٺاهي ٿو ۽ ان کي ڊيٽا مان بصيرت پيدا ڪرڻ لاءِ شمارياتي علم سان گڏ ڪري ٿو.^[9]

بنياد

اصطلاح

ڊيٽا سائنس ۽ ڊيٽا جو تجزيو

ڊيٽا سائنس هڪ تعليمي نظم جي طور تي

جيئن اڳئين حصن ۾ بيان ڪيو ويو آهي، ڊيٽا سائنس، ڊيٽا جي تجزيي ۽ شماريات جي وچ ۾ ڪافي فرق آهي. نتيجي طور، جيئن انگ اکر لاڳو ٿيل رياضي مان هڪ آزاد ميدان ۾ وڌيا آهن، ساڳئي طرح ڊيٽا سائنس هڪ آزاد فيلڊ طور اڀري آهي ۽ تازو سالن ۾ ڪشش حاصل ڪئي آهي. ڪمپيوٽرائيزڊ ڊيٽا جي تجزياتي صلاحيتن تي پيشه ورانه مهارتن لاءِ منفرد گهربل مختلف آزاد ذريعن مان نڪرندڙ ڊيٽا جي وڌندڙ مقدار جي ڪري ڌماڪو ٿيو آهي. جڏهن ته انهن مان ڪجهه اعليٰ گهربل صلاحيتون شماريات دانن طرفان مهيا ڪري سگهجن ٿيون، اعليٰ الگورٿمڪ لکڻ جي مهارتن جي کوٽ انهن کي تربيت يافته ڊيٽا سائنسدانن کان گهٽ ترجيح ڏئي ٿي جيڪا مهارتن، جهڙوڪ اپاخي (Apache)، NoSQL، هادوپ (Hadoop)، ڪلائوڊ ڪمپيوٽنگ پليٽ فارمز ۽ پيچيده نيٽ ورڪن جي استعمال جي مهارتن سان منفرد ماهر مهيا ڪن ٿا. هن پيراڊم شفٽ ۾ مختلف ادارن جي ڪرافٽ اڪيڊمي پروگرامن کي مارڪيٽ لاءِ ماهر تيار ڪرڻ لاءِ ڏٺو آهي. ڪجهه ادارا جيڪا ڊيٽا سائنس ۾ ڊگري پروگرام پيش ڪن ٿا انهن ۾ اسٽينفورڊ يونيورسٽي، هارورڊ يونيورسٽي، يونيورسٽي آف آڪسفورڊ، اي ٽي ايڇ زيورخ ۽ ميرو يونيورسٽي شامل آهن.

ڊيٽا سائنس لاءِ ڪلائوڊ ڪمپيوٽنگ

ڊيٽا سائنس ۾ اخلاقي غور

پڻ ڏسو

ڊيٽابيس مينيجمينٽ
فاڪس بيس
اوريڪل
پائيٿون (پروگرامنگ ٻولي)
ڊيٽا انجنيئرنگ
مشيني سکيا

خارجي لنڪس

حوالا

↑ Donoho, David (2017). "50 Years of Data Science". Journal of Computational and Graphical Statistics 26 (4): 745–766. doi:10.1080/10618600.2017.1384734.
↑ Dhar, V. (2013). "Data science and prediction". Communications of the ACM 56 (12): 64–73. doi:10.1145/2500499. http://cacm.acm.org/magazines/2013/12/169933-data-science-and-prediction/fulltext. Retrieved 2 September 2015.
↑ Danyluk, A.; Leidig, P. Computing Competencies for Undergraduate Data Science Curricula (PDF). ACM Data Science Task Force Final Report (Report).
↑ Mike, Koby; Hazzan, Orit (2023-01-20). "What is Data Science?". Communications of the ACM 66 (2): 12–13. doi:10.1145/3575663. ISSN 0001-0782.
↑ Hayashi, Chikio (1998-01-01). "What is Data Science ? Fundamental Concepts and a Heuristic Example". in Hayashi, Chikio (en ۾). Data Science, Classification, and Related Methods. Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer Japan. pp. 40–51. doi:10.1007/978-4-431-65950-1_3. ISBN 9784431702085. https://www.springer.com/book/9784431702085.
↑ Cao, Longbing (2017-06-29). "Data Science: A Comprehensive Overview". ACM Computing Surveys 50 (3): 43:1–43:42. doi:10.1145/3076253. ISSN 0360-0300.
↑ Tony Hey; Stewart Tansley; Kristin Michele Tolle (2009). The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery. Microsoft Research. ISBN 978-0-9825442-0-4. https://books.google.com/books?id=oGs_AQAAIAAJ.
↑ Bell, G.; Hey, T.; Szalay, A. (2009). "Computer Science: Beyond the Data Deluge". Science 323 (5919): 1297–1298. doi:10.1126/science.1170411. ISSN 0036-8075. PMID 19265007.
↑ Davenport, Thomas H.; Patil, D. J. (October 2012). "Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century". Harvard Business Review 90 (10): 70–76, 128. PMID 23074866. https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/. Retrieved 2016-01-18.

[1] Donoho, David (2017). "50 Years of Data Science". Journal of Computational and Graphical Statistics 26 (4): 745–766. doi:10.1080/10618600.2017.1384734.

[2] Dhar, V. (2013). "Data science and prediction". Communications of the ACM 56 (12): 64–73. doi:10.1145/2500499. http://cacm.acm.org/magazines/2013/12/169933-data-science-and-prediction/fulltext. Retrieved 2 September 2015.

[3] Danyluk, A.; Leidig, P. Computing Competencies for Undergraduate Data Science Curricula (PDF). ACM Data Science Task Force Final Report (Report).

[4] Mike, Koby; Hazzan, Orit (2023-01-20). "What is Data Science?". Communications of the ACM 66 (2): 12–13. doi:10.1145/3575663. ISSN 0001-0782.

[5] Hayashi, Chikio (1998-01-01). "What is Data Science ? Fundamental Concepts and a Heuristic Example". in Hayashi, Chikio (en ۾). Data Science, Classification, and Related Methods. Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer Japan. pp. 40–51. doi:10.1007/978-4-431-65950-1_3. ISBN 9784431702085. https://www.springer.com/book/9784431702085.

[:22-6] Cao, Longbing (2017-06-29). "Data Science: A Comprehensive Overview". ACM Computing Surveys 50 (3): 43:1–43:42. doi:10.1145/3076253. ISSN 0360-0300.

[TansleyTolle20092-7] Tony Hey; Stewart Tansley; Kristin Michele Tolle (2009). The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery. Microsoft Research. ISBN 978-0-9825442-0-4. https://books.google.com/books?id=oGs_AQAAIAAJ.

[BellHey20092-8] Bell, G.; Hey, T.; Szalay, A. (2009). "Computer Science: Beyond the Data Deluge". Science 323 (5919): 1297–1298. doi:10.1126/science.1170411. ISSN 0036-8075. PMID 19265007.

[9] Davenport, Thomas H.; Patil, D. J. (October 2012). "Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century". Harvard Business Review 90 (10): 70–76, 128. PMID 23074866. https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/. Retrieved 2016-01-18.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]