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डेटा विज्ञान को परिभाषित करना

डेटा विज्ञान को परिभाषित करना - Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)

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प्री-लेक्चर क्विज

डेटा क्या है?

अपने दैनिक जीवन में हम लगातार डेटा से घिरे रहते हैं। अभी आप जो पाठ पढ़ रहे हैं वह डेटा है। आपके स्मार्टफ़ोन में आपके मित्रों के फ़ोन नंबरों की सूची डेटा है, साथ ही आपकी घड़ी पर प्रदर्शित वर्तमान समय भी है। मनुष्य के रूप में, हम स्वाभाविक रूप से हमारे पास मौजूद धन की गणना करके या अपने मित्रों को पत्र लिखकर डेटा के साथ काम करते हैं।

हालाँकि, कंप्यूटर के निर्माण के साथ डेटा बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो गया। कंप्यूटर की प्राथमिक भूमिका संगणना करना है, लेकिन उन्हें संचालित करने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, हमें यह समझने की आवश्यकता है कि कंप्यूटर डेटा को कैसे संग्रहीत और संसाधित करता है।

इंटरनेट के उद्भव के साथ, डेटा हैंडलिंग उपकरणों के रूप में कंप्यूटर की भूमिका में वृद्धि हुई है। यदि आप इसके बारे में सोचते हैं, तो हम अब वास्तविक गणनाओं के बजाय डेटा प्रोसेसिंग और संचार के लिए कंप्यूटर का अधिक से अधिक उपयोग करते हैं। जब हम किसी मित्र को ई-मेल लिखते हैं या इंटरनेट पर कुछ जानकारी खोजते हैं - तो हम अनिवार्य रूप से डेटा बना रहे हैं, स्टोर कर रहे हैं, ट्रांसमिट कर रहे हैं और उसमें हेरफेर कर रहे हैं। > क्या आपको याद है कि पिछली बार आपने किसी चीज़ की गणना करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग कब किया था?

डेटा साइंस क्या है?

विकिपीडिया में, डेटा साइंस एक वैज्ञानिक क्षेत्र के रूप में परिभाषित किया गया है जो संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों का उपयोग करता है, और आवेदन डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में डेटा से ज्ञान और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि लागू करता है।.

यह परिभाषा डेटा विज्ञान के निम्नलिखित महत्वपूर्ण पहलुओं पर प्रकाश डालती है::

• डेटा साइंस का मुख्य लक्ष्य डेटा से ज्ञान निकालना है, दूसरे शब्दों में - डेटा को समझना, कुछ छिपे हुए संबंध ढूंढना और मॉडल बनाना।
• डेटा विज्ञान वैज्ञानिक विधियों का उपयोग करता है, जैसे कि प्रायिकता और सांख्यिकी। वास्तव में, जब डेटा साइंस शब्द पहली बार पेश किया गया था, तो कुछ लोगों ने तर्क दिया कि डेटा साइंस आंकड़ों के लिए सिर्फ एक नया फैंसी नाम था। आजकल यह स्पष्ट हो गया है कि क्षेत्र बहुत व्यापक है।
• प्राप्त ज्ञान को कुछ कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि, यानी व्यावहारिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए लागू किया जाना चाहिए जिसे आप वास्तविक व्यावसायिक स्थितियों पर लागू कर सकते हैं।
• हमें संरचित और असंरचित दोनों डेटा पर काम करने में सक्षम होना चाहिए। हम पाठ्यक्रम में बाद में विभिन्न प्रकार के डेटा पर चर्चा करने के लिए वापस आएंगे।
• एप्लिकेशन डोमेन एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, और डेटा वैज्ञानिकों को अक्सर समस्या क्षेत्र में कम से कम कुछ हद तक विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए: वित्त, चिकित्सा, विपणन, आदि।

डेटा साइंस का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू यह है कि यह अध्ययन करता है कि कंप्यूटर का उपयोग करके डेटा कैसे एकत्र, संग्रहीत और संचालित किया जा सकता है। जबकि सांख्यिकी हमें गणितीय आधार प्रदान करती है, डेटा विज्ञान वास्तव में डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए गणितीय अवधारणाओं को लागू करता है।

(attributed to Jim Gray) डेटा विज्ञान को देखने का एक तरीका यह है कि इसे विज्ञान का एक अलग प्रतिमान माना जाए: * अनुभवजन्य, जिसमें हम ज्यादातर अवलोकनों और प्रयोगों के परिणामों पर भरोसा करते हैं * सैद्धांतिक, जहां मौजूदा वैज्ञानिक ज्ञान से नई अवधारणाएं उभरती हैं * कम्प्यूटेशनल, जहां हम कुछ कम्प्यूटेशनल प्रयोगों के आधार पर नए सिद्धांतों की खोज करते हैं * डेटा-चालित, डेटा में संबंधों और पैटर्न की खोज पर आधारित

अन्य संबंधित क्षेत्र

चूंकि डेटा व्यापक है, डेटा विज्ञान भी एक व्यापक क्षेत्र है, जो कई अन्य विषयों को छूता है।

डेटाबेस

डेटा को कैसे स्टोर करें एक महत्वपूर्ण विचार है, यानी इसे इस तरह से कैसे संरचित किया जाए जिससे तेजी से प्रोसेसिंग हो सके। विभिन्न प्रकार के डेटाबेस हैं जो संरचित और असंरचित डेटा संग्रहीत करते हैं, जिन पर हम अपने पाठ्यक्रम में विचार करेंगे.

बड़ा डेटा

अक्सर हमें अपेक्षाकृत सरल संरचना के साथ बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर और संसाधित करने की आवश्यकता होती है। उस डेटा को एक कंप्यूटर क्लस्टर पर वितरित तरीके से संग्रहीत करने और इसे कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए विशेष दृष्टिकोण और उपकरण हैं।

यंत्र अधिगम

डेटा को समझने का एक तरीका एक मॉडल बनाना है जो वांछित परिणाम की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा। डेटा से मॉडल विकसित करना मशीन लर्निंग कहलाता है। इसके बारे में अधिक जानने के लिए आप हमारे मशीन लर्निंग फॉर बिगिनर्स पाठ्यक्रम को देखना चाहेंगे।.

कृत्रिम होशियारी

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के रूप में जाना जाने वाला मशीन लर्निंग का एक क्षेत्र भी डेटा पर निर्भर करता है, और इसमें उच्च जटिलता वाले मॉडल बनाना शामिल है जो मानव विचार प्रक्रियाओं की नकल करते हैं। एआई विधियां अक्सर हमें असंरचित डेटा (जैसे प्राकृतिक भाषा) को संरचित अंतर्दृष्टि में बदलने की अनुमति देती हैं।

प्रत्योक्षकरण

एक इंसान के लिए बड़ी मात्रा में डेटा समझ से बाहर है, लेकिन एक बार जब हम उस डेटा का उपयोग करके उपयोगी विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं, तो हम डेटा की अधिक समझ बना सकते हैं, और कुछ निष्कर्ष निकाल सकते हैं। इस प्रकार, जानकारी की कल्पना करने के कई तरीके जानना महत्वपूर्ण है - कुछ ऐसा जिसे हम अपने पाठ्यक्रम के धारा 3 में शामिल करेंगे। . संबंधित क्षेत्रों में सामान्य रूप से इन्फोग्राफिक्स, और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन भी शामिल हैं।

डेटा के प्रकार

जैसा कि हमने पहले ही उल्लेख किया है, डेटा हर जगह है। बस जरूरत है इसे सही तरीके से पकड़ने की! संरचित और असंरचित डेटा के बीच अंतर करना उपयोगी है। पूर्व को आम तौर पर कुछ अच्छी तरह से संरचित रूप में दर्शाया जाता है, अक्सर तालिका या तालिकाओं की संख्या के रूप में, जबकि बाद वाला केवल फाइलों का संग्रह होता है। कभी-कभी हम अर्ध-संरचित डेटा के बारे में भी बात कर सकते हैं, जिसमें किसी प्रकार की संरचना होती है जो बहुत भिन्न हो सकती है।

संरचित	अर्ध-संरचित	असंरचित
उन लोगों की सूची जिनके फ़ोन नंबर हैं	विकिपीडिया पृष्ठ लिंक के साथ	एनसाइक्लोपीडिया ब्रिटानिका का पाठ
पिछले 20 वर्षों से हर मिनट एक इमारत के सभी कमरों में तापमान	लेखकों के साथ JSON प्रारूप में वैज्ञानिक पत्रों का संग्रह, प्रकाशन का डेटा, और सार	कॉर्पोरेट दस्तावेज़ों के साथ फ़ाइल साझा करें
भवन में प्रवेश करने वाले सभी लोगों की आयु और लिंग का डेटा	इंटरनेट पेज	निगरानी कैमरे से कच्चा वीडियो फ़ीड

डेटा कहाँ से प्राप्त करें

डेटा के कई संभावित स्रोत हैं, और उन सभी को सूचीबद्ध करना असंभव होगा! हालाँकि, आइए कुछ विशिष्ट स्थानों का उल्लेख करें जहाँ आप डेटा प्राप्त कर सकते हैं:

• संरचित
  • इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), जिसमें तापमान या दबाव सेंसर जैसे विभिन्न सेंसर के डेटा शामिल हैं, बहुत उपयोगी डेटा प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई कार्यालय भवन IoT सेंसर से लैस है, तो हम लागत को कम करने के लिए स्वचालित रूप से हीटिंग और प्रकाश व्यवस्था को नियंत्रित कर सकते हैं।
  • सर्वेक्षण जो हम उपयोगकर्ताओं को खरीदारी के बाद, या किसी वेब साइट पर जाने के बाद पूरा करने के लिए कहते हैं।
  • व्यवहार का विश्लेषण, उदाहरण के लिए, यह समझने में हमारी सहायता कर सकता है कि उपयोगकर्ता किसी साइट में कितनी गहराई तक जाता है, और साइट छोड़ने का सामान्य कारण क्या है।
• असंरचित
  • पाठ अंतर्दृष्टि का एक समृद्ध स्रोत हो सकता है, जैसे समग्र भावना स्कोर, या कीवर्ड और अर्थ अर्थ निकालना।
  • छवियां या वीडियो। सड़क पर यातायात का अनुमान लगाने और संभावित ट्रैफिक जाम के बारे में लोगों को सूचित करने के लिए एक निगरानी कैमरे से एक वीडियो का उपयोग किया जा सकता है।
  • वेब सर्वर लॉग का उपयोग यह समझने के लिए किया जा सकता है कि हमारी साइट के कौन से पृष्ठ सबसे अधिक बार देखे जाते हैं, और कितने समय के लिए।
• अर्ध-संरचित
  • सोशल नेटवर्क ग्राफ़ उपयोगकर्ता के व्यक्तित्व के बारे में डेटा के महान स्रोत हो सकते हैं और जानकारी के प्रसार में संभावित प्रभावशीलता हो सकती है।
  • जब हमारे पास किसी पार्टी से तस्वीरों का एक गुच्छा होता है, तो हम एक दूसरे के साथ तस्वीरें लेने वाले लोगों का ग्राफ बनाकर ग्रुप डायनेमिक्स डेटा निकालने का प्रयास कर सकते हैं।

डेटा के विभिन्न संभावित स्रोतों को जानकर, आप विभिन्न परिदृश्यों के बारे में सोचने की कोशिश कर सकते हैं जहां स्थिति को बेहतर तरीके से जानने और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू किया जा सकता है।

आप डेटा के साथ क्या कर सकते हैं

डेटा साइंस में, हम डेटा यात्रा के निम्नलिखित चरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं:

1. डेटा अधिग्रहण

पहला कदम डेटा एकत्र करना है। जबकि कई मामलों में यह एक सीधी प्रक्रिया हो सकती है, जैसे वेब एप्लिकेशन से डेटाबेस में डेटा आना, कभी-कभी हमें विशेष तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, IoT सेंसर से डेटा भारी हो सकता है, और आगे की प्रक्रिया से पहले सभी डेटा एकत्र करने के लिए IoT हब जैसे बफरिंग एंडपॉइंट का उपयोग करना एक अच्छा अभ्यास है।

2. डाटा स्टोरेज

डेटा स्टोर करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर अगर हम बड़े डेटा के बारे में बात कर रहे हैं। डेटा को स्टोर करने का तरीका तय करते समय, भविष्य में डेटा को क्वेरी करने के तरीके का अनुमान लगाना समझ में आता है। डेटा को स्टोर करने के कई तरीके हैं:

• एक रिलेशनल डेटाबेस तालिकाओं के संग्रह को संग्रहीत करता है, और उन्हें क्वेरी करने के लिए SQL नामक एक विशेष भाषा का उपयोग करता है। आमतौर पर, तालिकाओं को विभिन्न समूहों में व्यवस्थित किया जाता है जिन्हें स्कीमा कहा जाता है। कई मामलों में हमें स्कीमा को फिट करने के लिए डेटा को मूल रूप से परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है।
• एक NoSQL डेटाबेस, जैसे कि CosmosDB, करता है डेटा पर स्कीमा लागू नहीं करता है, और अधिक जटिल डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, पदानुक्रमित JSON दस्तावेज़ या ग्राफ़। हालाँकि, NoSQL डेटाबेस में SQL की समृद्ध क्वेरी क्षमता नहीं होती है, और यह संदर्भात्मक अखंडता को लागू नहीं कर सकता है, अर्थात डेटा को तालिकाओं में कैसे संरचित किया जाता है और तालिकाओं के बीच संबंधों को नियंत्रित करने के नियम।
• डेटा लेक संग्रहण का उपयोग कच्चे, असंरचित रूप में डेटा के बड़े संग्रह के लिए किया जाता है। डेटा झीलों का उपयोग अक्सर बड़े डेटा के साथ किया जाता है, जहां सभी डेटा एक मशीन पर फिट नहीं हो सकते हैं, और सर्वरों के एक समूह द्वारा संग्रहीत और संसाधित किया जाना है। Parquet डेटा प्रारूप है जिसे अक्सर बड़े डेटा के संयोजन में उपयोग किया जाता है।

3. डाटा प्रोसेसिंग

यह डेटा यात्रा का सबसे रोमांचक हिस्सा है, जिसमें डेटा को उसके मूल रूप से एक ऐसे रूप में परिवर्तित करना शामिल है जिसका उपयोग विज़ुअलाइज़ेशन/मॉडल प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है। टेक्स्ट या इमेज जैसे असंरचित डेटा के साथ काम करते समय, हमें डेटा से फीचर्स निकालने के लिए कुछ एआई तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है, इस प्रकार इसे संरचित रूप में परिवर्तित किया जा सकता है।

4. विज़ुअलाइज़ेशन / मानव अंतर्दृष्टि

अक्सर, डेटा को समझने के लिए, हमें इसकी कल्पना करने की आवश्यकता होती है। हमारे टूलबॉक्स में कई अलग-अलग विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें होने से, हम एक अंतर्दृष्टि बनाने के लिए सही दृश्य ढूंढ सकते हैं। अक्सर, एक डेटा वैज्ञानिक को “डेटा के साथ खेलने” की आवश्यकता होती है, इसे कई बार विज़ुअलाइज़ करना और कुछ रिश्तों की तलाश करना। इसके अलावा, हम एक परिकल्पना का परीक्षण करने या डेटा के विभिन्न टुकड़ों के बीच संबंध साबित करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं।

5. एक भविष्य कहनेवाला मॉडल प्रशिक्षण

चूंकि डेटा विज्ञान का अंतिम लक्ष्य डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम होना है, इसलिए हम मशीन लर्निंग की तकनीकों का उपयोग करना चाह सकते हैं। एक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए। इसके बाद हम समान संरचनाओं वाले नए डेटा सेट का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।

बेशक, वास्तविक डेटा के आधार पर, कुछ चरण गायब हो सकते हैं (उदाहरण के लिए, जब हमारे पास पहले से ही डेटाबेस में डेटा है, या जब हमें मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है), या कुछ चरणों को कई बार दोहराया जा सकता है (जैसे डेटा प्रोसेसिंग )

डिजिटलीकरण और डिजिटल परिवर्तन

पिछले दशक में, कई व्यवसायों ने व्यावसायिक निर्णय लेते समय डेटा के महत्व को समझना शुरू कर दिया। व्यवसाय चलाने के लिए डेटा विज्ञान सिद्धांतों को लागू करने के लिए, पहले कुछ डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है, अर्थात व्यावसायिक प्रक्रियाओं का डिजिटल रूप में अनुवाद करना। इसे डिजिटलाइजेशन के नाम से जाना जाता है। निर्णयों को निर्देशित करने के लिए इस डेटा में डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू करने से उत्पादकता (या यहां तक ​​कि व्यावसायिक धुरी) में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है, जिसे डिजिटल परिवर्तन कहा जाता है।

आइए एक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हमारे पास एक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम है (जैसे यह एक) जिसे हम छात्रों को ऑनलाइन वितरित करते हैं, और हम इसे सुधारने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करना चाहते हैं। हम यह कैसे कर सकते हैं?

हम “क्या डिजीटल किया जा सकता है?” पूछकर शुरू कर सकते हैं। सबसे आसान तरीका यह होगा कि प्रत्येक छात्र को प्रत्येक मॉड्यूल को पूरा करने में लगने वाले समय को मापें, और प्रत्येक मॉड्यूल के अंत में एक बहुविकल्पीय परीक्षा देकर प्राप्त ज्ञान को मापें। सभी छात्रों में औसत समय-से-पूरा करके, हम यह पता लगा सकते हैं कि कौन से मॉड्यूल छात्रों के लिए सबसे अधिक कठिनाइयों का कारण बनते हैं, और उन्हें सरल बनाने पर काम करते हैं।

आप तर्क दे सकते हैं कि यह दृष्टिकोण आदर्श नहीं है, क्योंकि मॉड्यूल अलग-अलग लंबाई के हो सकते हैं। मॉड्यूल की लंबाई (वर्णों की संख्या में) से समय को विभाजित करना शायद अधिक उचित है, और इसके बजाय उन मानों की तुलना करें।

जब हम बहुविकल्पीय परीक्षणों के परिणामों का विश्लेषण करना शुरू करते हैं, तो हम यह निर्धारित करने का प्रयास कर सकते हैं कि छात्रों को किन अवधारणाओं को समझने में कठिनाई होती है, और उस जानकारी का उपयोग सामग्री को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, हमें परीक्षणों को इस तरह से डिजाइन करने की आवश्यकता है कि प्रत्येक प्रश्न एक निश्चित अवधारणा या ज्ञान के हिस्से से मेल खाता हो।

यदि हम और अधिक जटिल होना चाहते हैं, तो हम छात्रों की आयु वर्ग के विरुद्ध प्रत्येक मॉड्यूल के लिए लिए गए समय को प्लॉट कर सकते हैं। हमें पता चल सकता है कि कुछ आयु वर्गों के लिए मॉड्यूल को पूरा करने में अनुचित रूप से लंबा समय लगता है, या छात्र इसे पूरा करने से पहले छोड़ देते हैं। यह हमें मॉड्यूल के लिए उम्र की सिफारिशें प्रदान करने में मदद कर सकता है, और गलत उम्मीदों से लोगों के असंतोष को कम कर सकता है।

🚀 चुनौती

इस चुनौती में, हम ग्रंथों को देखकर डेटा विज्ञान के क्षेत्र से प्रासंगिक अवधारणाओं को खोजने का प्रयास करेंगे। हम डेटा विज्ञान पर एक विकिपीडिया लेख लेंगे, पाठ को डाउनलोड और संसाधित करेंगे, और फिर इस तरह एक शब्द क्लाउड का निर्माण करेंगे:

डेटा साइंस के लिए वर्ड क्लाउड

Visit notebook.ipynb कोड के माध्यम से पढ़ने के लिए। आप कोड भी चला सकते हैं, और देख सकते हैं कि यह वास्तविक समय में सभी डेटा परिवर्तन कैसे करता है।

यदि आप नहीं जानते कि जुपिटर नोटबुक में कोड कैसे चलाना है, तो एक नज़र डालें यह लेख.

व्याख्यान के बाद प्रश्नोत्तरी

कार्य (Assignments)

• कार्य 1: बिग डेटा और मशीन लर्निंग के क्षेत्रों के लिए संबंधित अवधारणाओं का पता लगाने के लिए ऊपर दिए गए कोड को संशोधित करें
• कार्य 2: डेटा विज्ञान परिदृश्यों के बारे में सोचें

क्रेडिट

यह पाठ ♥️ के साथ दिमित्री सोशनिकोव द्वारा लिखा गया है। और इस्का हिंदी अनुवाद सचिन दाभाड़े ने किया है