Data science
डेटा विज्ञान एक अंतःविषय शैक्षणिक क्षेत्र है जो शोर, संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि को निकालने या बहिर्वेशन करने के लिए सांख्यिकी, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग, वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों का उपयोग करता है। डेटा विज्ञान अंतर्निहित अनुप्रयोग डोमेन (जैसे, प्राकृतिक विज्ञान, सूचना प्रौद्योगिकी और चिकित्सा) से डोमेन ज्ञान को भी एकीकृत करता है। डेटा विज्ञान बहुआयामी है और इसे एक विज्ञान, एक शोध प्रतिमान, एक शोध विधि, एक विषय, एक कार्यप्रवाह और एक पेशे के रूप में वर्णित किया जा सकता है। डेटा विज्ञान डेटा के साथ "वास्तविक घटनाओं को समझने और उनका विश्लेषण करने" के लिए "सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण, सूचना विज्ञान और उनके संबंधित तरीकों को एकीकृत करने की अवधारणा" है। यह गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, सूचना विज्ञान और डोमेन ज्ञान के संदर्भ में कई क्षेत्रों से ली गई तकनीकों और सिद्धांतों का उपयोग करता है। हालाँकि, डेटा विज्ञान कंप्यूटर विज्ञान और सूचना विज्ञान से अलग है। ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता जिम ग्रे ने डेटा विज्ञान को विज्ञान के "चौथे प्रतिमान" (अनुभवजन्य, सैद्धांतिक, कम्प्यूटेशनल और अब डेटा-संचालित) के रूप में कल्पना की और कहा कि "सूचना प्रौद्योगिकी के प्रभाव के कारण विज्ञान के बारे में सब कुछ बदल रहा है" और डेटा जलप्रलय। एक डेटा वैज्ञानिक एक पेशेवर होता है जो प्रोग्रामिंग कोड बनाता है और डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने के लिए इसे सांख्यिकीय ज्ञान के साथ जोड़ता है। फाउंडेशन डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है जो आम तौर पर बड़े डेटा सेटों से ज्ञान निकालने और उस डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि को लागू करने पर केंद्रित है ताकि अनुप्रयोग डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में समस्याओं को हल किया जा सके। इस क्षेत्र में विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना, डेटा विज्ञान की समस्याओं को तैयार करना, डेटा का विश्लेषण करना, डेटा-संचालित समाधान विकसित करना और अनुप्रयोग डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में उच्च-स्तरीय निर्णयों को सूचित करने के लिए निष्कर्ष प्रस्तुत करना शामिल है। इस प्रकार, इसमें कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, सूचना विज्ञान, गणित, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सूचना विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा सोनिफिकेशन, डेटा एकीकरण, ग्राफिक डिज़ाइन, जटिल प्रणालियाँ, संचार और व्यवसाय से कौशल शामिल हैं। सांख्यिकीविद नाथन याउ, बेन फ्राय पर ड्राइंग करते हुए, डेटा विज्ञान को मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन से भी जोड़ते हैंः उपयोगकर्ताओं को सहज ज्ञान से डेटा को नियंत्रित करने और खोजने में सक्षम होना चाहिए। 2015 में, अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन ने डेटाबेस प्रबंधन, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग की पहचान की, और तीन उभरते मूलभूत पेशेवर समुदायों के रूप में वितरित और समानांतर प्रणालियों की पहचान की। नैट सिल्वर सहित कई सांख्यिकीविदों ने तर्क दिया है कि डेटा विज्ञान एक नया क्षेत्र नहीं है, बल्कि सांख्यिकी का दूसरा नाम है। अन्य लोगों का तर्क है कि डेटा विज्ञान सांख्यिकी से अलग है क्योंकि यह डिजिटल डेटा के लिए अद्वितीय समस्याओं और तकनीकों पर केंद्रित है। वसंत धर लिखते हैं कि सांख्यिकी मात्रात्मक डेटा और विवरण पर जोर देती है। इसके विपरीत, डेटा विज्ञान मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा (जैसे, छवियों, पाठ, संवेदक, लेनदेन, ग्राहक जानकारी, आदि) से संबंधित है। और भविष्यवाणी और कार्रवाई पर जोर देता है। कोलंबिया विश्वविद्यालय के एंड्रयू गेलमैन ने सांख्यिकी को डेटा विज्ञान का एक गैर-आवश्यक हिस्सा बताया है। स्टैनफोर्ड के प्रोफेसर डेविड डोनोहो लिखते हैं कि डेटा विज्ञान को डेटासेट के आकार या कंप्यूटिंग के उपयोग से सांख्यिकी से अलग नहीं किया जाता है और कई स्नातक कार्यक्रम भ्रामक रूप से अपने विश्लेषण और सांख्यिकी प्रशिक्षण को डेटा-विज्ञान कार्यक्रम के सार के रूप में प्रचारित करते हैं। वे डेटा विज्ञान को पारंपरिक सांख्यिकी से विकसित होने वाले एक व्यावहारिक क्षेत्र के रूप में वर्णित करते हैं। व्युत्पत्ति प्रारंभिक उपयोग 1962 में, जॉन टुकी ने एक ऐसे क्षेत्र का वर्णन किया जिसे उन्होंने "डेटा विश्लेषण" कहा, जो आधुनिक डेटा विज्ञान से मिलता-जुलता है। 1985 में, बीजिंग में चीनी विज्ञान अकादमी को दिए गए एक व्याख्यान में, सी. एफ. जेफ वू ने पहली बार सांख्यिकी के लिए एक वैकल्पिक नाम के रूप में "डेटा विज्ञान" शब्द का उपयोग किया। बाद में, मॉन्टपेलियर द्वितीय विश्वविद्यालय में 1992 की सांख्यिकी संगोष्ठी में उपस्थित लोगों ने विभिन्न उत्पत्ति और रूपों के डेटा पर केंद्रित एक नए विषय के उद्भव को स्वीकार किया, जिसमें कंप्यूटिंग के साथ सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण की स्थापित अवधारणाओं और सिद्धांतों का संयोजन किया गया। "डेटा विज्ञान" शब्द का पता 1974 में लगाया गया था, जब पीटर नौर ने इसे कंप्यूटर विज्ञान के वैकल्पिक नाम के रूप में प्रस्तावित किया था। 1996 में, इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ क्लासिफिकेशन सोसाइटीज विशेष रूप से डेटा विज्ञान को एक विषय के रूप में पेश करने वाला पहला सम्मेलन बन गया। हालाँकि, परिभाषा अभी भी प्रवाह में थी। बीजिंग में चीनी विज्ञान अकादमी में 1985 के व्याख्यान के बाद, 1997 में सी. एफ. जेफ वू ने फिर से सुझाव दिया कि सांख्यिकी का नाम बदलकर डेटा विज्ञान रखा जाना चाहिए। उन्होंने तर्क दिया कि एक नया नाम सांख्यिकी को गलत रूढ़िवादिता को दूर करने में मदद करेगा, जैसे कि लेखांकन का पर्याय या डेटा का वर्णन करने तक सीमित होना। 1998 में, हयाशी चिकियो ने डेटा विज्ञान के लिए तीन पहलुओं के साथ एक नई, अंतःविषय अवधारणा के रूप में तर्क दियाः डेटा डिजाइन, संग्रह और विश्लेषण। 1990 के दशक के दौरान, डेटासेट में पैटर्न खोजने की प्रक्रिया के लिए लोकप्रिय शब्दों (जो तेजी से बड़े थे) में "ज्ञान की खोज" और "डेटा माइनिंग" शामिल थे। आधुनिक उपयोग 2012 में, प्रौद्योगिकीविदों थॉमस एच. डेवनपोर्ट और डी. जे. पाटिल ने "डेटा साइंटिस्टः 21वीं सदी का सबसे कामुक काम" घोषित किया, एक आकर्षक वाक्यांश जिसे न्यूयॉर्क टाइम्स और बोस्टन ग्लोब जैसे प्रमुख शहर के समाचार पत्रों ने भी उठाया था। एक दशक बाद, उन्होंने यह कहते हुए इसकी पुष्टि की कि "नियोक्ताओं के साथ नौकरी की मांग पहले से कहीं अधिक है।" एक स्वतंत्र विषय के रूप में डेटा विज्ञान की आधुनिक अवधारणा का श्रेय कभी-कभी विलियम एस. क्लीवलैंड को दिया जाता है। 2001 के एक पेपर में, उन्होंने तकनीकी क्षेत्रों में सिद्धांत से परे सांख्यिकी के विस्तार की वकालत की; क्योंकि यह क्षेत्र को महत्वपूर्ण रूप से बदल देगा, यह एक नए नाम की गारंटी देता है। अगले कुछ वर्षों में "डेटा विज्ञान" का अधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगाः 2002 में, विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लिए डेटा समिति ने डेटा साइंस जर्नल की शुरुआत की। 2003 में, कोलंबिया विश्वविद्यालय ने द जर्नल ऑफ डेटा साइंस की शुरुआत की। 2014 में, अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन के सेक्शन ऑन स्टैटिस्टिकल लर्निंग एंड डेटा माइनिंग ने अपना नाम बदलकर सेक्शन ऑन स्टैटिस्टिकल लर्निंग एंड डेटा साइंस कर दिया, जो डेटा साइंस की बढ़ती लोकप्रियता को दर्शाता है। "डेटा साइंटिस्ट" की पेशेवर उपाधि का श्रेय 2008 में डीजे पाटिल और जेफ हैमरबैकर को दिया गया है। हालाँकि इसका उपयोग राष्ट्रीय विज्ञान बोर्ड द्वारा अपनी 2005 की रिपोर्ट "लॉन्ग-लाइव डिजिटल डेटा कलेक्शनः 21वीं सदी में अनुसंधान और शिक्षा को सक्षम करना" में किया गया था, लेकिन इसने मोटे तौर पर डिजिटल डेटा संग्रह के प्रबंधन में किसी भी प्रमुख भूमिका का उल्लेख किया। डेटा विज्ञान की परिभाषा पर अभी भी कोई आम सहमति नहीं है, और कुछ लोगों द्वारा इसे एक प्रचलित शब्द माना जाता है। बिग डेटा एक संबंधित विपणन शब्द है। डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा को उपयोग करने योग्य जानकारी में विभाजित करने और सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम बनाने के लिए जिम्मेदार हैं जो कंपनियों और संगठनों को इष्टतम संचालन निर्धारित करने में मदद करते हैं। डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण दोनों डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण विषय हैं, लेकिन वे कई प्रमुख तरीकों से भिन्न हैं। जबकि दोनों क्षेत्रों में डेटा के साथ काम करना शामिल है, डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है जिसमें डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने और भविष्यवाणियां करने के लिए सांख्यिकीय, कम्प्यूटेशनल और मशीन सीखने के तरीकों का अनुप्रयोग शामिल है, जबकि डेटा विश्लेषण पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए डेटा की परीक्षा और व्याख्या पर अधिक केंद्रित है। डेटा विश्लेषण में आम तौर पर विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने या विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए छोटे, संरचित डेटासेट के साथ काम करना शामिल होता है। इसमें डेटा की सफाई, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं ताकि डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके और चर के बीच संबंधों के बारे में परिकल्पना विकसित की जा सके। डेटा विश्लेषक आमतौर पर इन परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और डेटा से निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, एक डेटा विश्लेषक ग्राहक के व्यवहार में रुझानों की पहचान करने और विपणन रणनीतियों के लिए सिफारिशें करने के लिए बिक्री डेटा का विश्लेषण कर सकता है। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान एक अधिक जटिल और पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जिसमें बड़े, अधिक जटिल डेटासेट के साथ काम करना शामिल है जिसका विश्लेषण करने के लिए अक्सर उन्नत कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय तरीकों की आवश्यकता होती है। डेटा वैज्ञानिक अक्सर असंरचित डेटा जैसे पाठ या छवियों के साथ काम करते हैं और भविष्यसूचक मॉडल बनाने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। सांख्यिकीय विश्लेषण के अलावा, डेटा विज्ञान में अक्सर डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल चयन जैसे कार्य शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक उपयोगकर्ता के व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण करके और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए एक सिफारिश प्रणाली विकसित कर सकता है। जबकि डेटा विश्लेषण मौजूदा डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने पर केंद्रित है, डेटा विज्ञान सूचित निर्णय लेने के लिए भविष्यसूचक मॉडल के विकास और कार्यान्वयन को शामिल करके उससे आगे जाता है। डेटा वैज्ञानिक अक्सर डेटा एकत्र करने और साफ करने, उपयुक्त विश्लेषणात्मक तकनीकों का चयन करने और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में मॉडल तैनात करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। वे जटिल समस्याओं को हल करने और बड़े डेटासेट में छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने के लिए गणित, कंप्यूटर विज्ञान और डोमेन विशेषज्ञता के प्रतिच्छेदन पर काम करते हैं। इन अंतरों के बावजूद, डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण निकटता से संबंधित क्षेत्र हैं और अक्सर समान कौशल सेट की आवश्यकता होती है। दोनों क्षेत्रों में सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में एक ठोस नींव के साथ-साथ तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों दर्शकों के लिए निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, दोनों क्षेत्रों को आलोचनात्मक सोच और क्षेत्र ज्ञान से लाभ होता है, क्योंकि सटीक विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए डेटा के संदर्भ और बारीकियों को समझना आवश्यक है। संक्षेप में, डेटा विश्लेषण और डेटा विज्ञान डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के व्यापक क्षेत्र के भीतर अलग लेकिन परस्पर जुड़े विषय हैं। डेटा विश्लेषण अंतर्दृष्टि निकालने और संरचित डेटा से निष्कर्ष निकालने पर केंद्रित है, जबकि डेटा विज्ञान में एक अधिक व्यापक दृष्टिकोण शामिल है जो सांख्यिकीय विश्लेषण, कम्प्यूटेशनल विधियों और मशीन लर्निंग को अंतर्दृष्टि निकालने, भविष्यसूचक मॉडल बनाने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए जोड़ता है। दोनों क्षेत्र प्रतिरूपों को समझने, सूचित निर्णय लेने और विभिन्न क्षेत्रों में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए डेटा की शक्ति का लाभ उठाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इतिहास भी देखें मुक्त डेटा विज्ञान सम्मेलन डेटा पायथन में वैज्ञानिक डेटा महिलाएं (प्रोग्रामिंग भाषा) आर (प्रोग्रामिंग भाषा) डेटा इंजीनियरिंग बिग डेटा मशीन लर्निंग संदर्भ सूचना विज्ञान कंप्यूटर व्यवसाय अध्ययन के कम्प्यूटेशनल क्षेत्र डेटा विश्लेषण