Data science
ڈیٹا سائنس ایک بین الضابطہ تعلیمی شعبہ ہے جو اعداد و شمار، سائنسی کمپیوٹنگ، سائنسی طریقوں، عمل، الگورتھم اور نظاموں کو شور، ساخت اور غیر ساختہ ڈیٹا سے علم اور بصیرت کو نکالنے یا بڑھانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ ڈیٹا سائنس بنیادی ایپلی کیشن ڈومین (مثال کے طور پر، نیچرل سائنسز، انفارمیشن ٹیکنالوجی، اور میڈیسن) سے ڈومین علم کو بھی مربوط کرتا ہے۔ ڈیٹا سائنس کثیر جہتی ہے اور اسے سائنس، تحقیقی نمونہ، تحقیقی طریقہ کار، نظم و ضبط، ورک فلو اور پیشے کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا سائنس اعداد و شمار کے ساتھ "حقیقی مظاہر کو سمجھنے اور تجزیہ کرنے" کے لیے "اعداد و شمار، ڈیٹا تجزیہ، انفارمیٹکس، اور ان سے متعلق طریقوں کو متحد کرنے کا تصور" ہے۔ یہ ریاضی، شماریات، کمپیوٹر سائنس، انفارمیشن سائنس، اور ڈومین علم کے تناظر میں بہت سے شعبوں سے تیار کردہ تکنیکوں اور نظریات کا استعمال کرتا ہے۔ تاہم ڈیٹا سائنس کمپیوٹر سائنس اور انفارمیشن سائنس سے مختلف ہے۔ ٹورنگ ایوارڈ یافتہ جم گرے نے ڈیٹا سائنس کو سائنس کے "چوتھے نمونے" (تجرباتی، نظریاتی، کمپیوٹیشنل، اور اب ڈیٹا پر مبنی) کے طور پر تصور کیا اور زور دے کر کہا کہ "سائنس کے بارے میں سب کچھ انفارمیشن ٹیکنالوجی کے اثرات کی وجہ سے بدل رہا ہے" اور ڈیٹا سیلاب۔ ڈیٹا سائنٹسٹ ایک پیشہ ور ہوتا ہے جو پروگرامنگ کوڈ بناتا ہے اور ڈیٹا سے بصیرت پیدا کرنے کے لیے اسے شماریاتی علم کے ساتھ جوڑتا ہے۔ فاؤنڈیشنز ڈیٹا سائنس ایک بین الضابطہ شعبہ ہے جو عام طور پر بڑے ڈیٹا سیٹوں سے علم نکالنے اور اس ڈیٹا سے علم اور بصیرت کو اطلاق کے ڈومینز کی ایک وسیع رینج میں مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال کرنے پر مرکوز ہے۔ اس میدان میں تجزیہ کے لیے ڈیٹا تیار کرنا، ڈیٹا سائنس کے مسائل مرتب کرنا، ڈیٹا کا تجزیہ کرنا، ڈیٹا پر مبنی حل تیار کرنا، اور ایپلی کیشن ڈومینز کی ایک وسیع رینج میں اعلی سطح کے فیصلوں کو مطلع کرنے کے لیے نتائج پیش کرنا شامل ہیں۔ اس طرح، اس میں کمپیوٹر سائنس، شماریات، انفارمیشن سائنس، ریاضی، ڈیٹا ویژوئلائزیشن، انفارمیشن ویژوئلائزیشن، ڈیٹا سونیفیکیشن، ڈیٹا انٹیگریشن، گرافک ڈیزائن، پیچیدہ نظام، مواصلات اور کاروبار کی مہارتیں شامل ہیں۔ شماریات دان ناتھن یاؤ، بین فرائی پر روشنی ڈالتے ہوئے، ڈیٹا سائنس کو انسانی کمپیوٹر کے تعامل سے بھی جوڑتے ہیں: صارفین کو بدیہی طور پر ڈیٹا کو کنٹرول کرنے اور تلاش کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ 2015 میں، امریکن شماریاتی ایسوسی ایشن نے ڈیٹا بیس مینجمنٹ، شماریات اور مشین لرننگ کی نشاندہی کی، اور تقسیم شدہ اور متوازی نظام کو تین ابھرتی ہوئی بنیادی پیشہ ورانہ برادریوں کے طور پر شناخت کیا۔ اعداد و شمار سے تعلق نیٹ سلور سمیت بہت سے شماریات دانوں نے استدلال کیا ہے کہ ڈیٹا سائنس کوئی نیا شعبہ نہیں ہے، بلکہ اعداد و شمار کا دوسرا نام ہے۔ دوسروں کا کہنا ہے کہ ڈیٹا سائنس اعداد و شمار سے الگ ہے کیونکہ یہ ڈیجیٹل ڈیٹا کے لیے منفرد مسائل اور تکنیکوں پر مرکوز ہے۔ وسنت دھر لکھتے ہیں کہ اعداد و شمار مقداری اعداد و شمار اور تفصیل پر زور دیتے ہیں۔ اس کے برعکس، ڈیٹا سائنس مقداری اور معیاری اعداد و شمار سے متعلق ہے (مثال کے طور پر، تصاویر، متن، سینسرز، لین دین، صارفین کی معلومات وغیرہ سے)۔ اور پیشن گوئی اور عمل پر زور دیتا ہے۔ کولمبیا یونیورسٹی کے اینڈریو گیلمین نے اعداد و شمار کو ڈیٹا سائنس کا غیر ضروری حصہ قرار دیا ہے۔ اسٹینفورڈ کے پروفیسر ڈیوڈ ڈونوہو لکھتے ہیں کہ ڈیٹا سائنس اعداد و شمار سے ڈیٹا سیٹوں کے سائز یا کمپیوٹنگ کے استعمال سے ممتاز نہیں ہے اور یہ کہ بہت سے گریجویٹ پروگرام گمراہ کن طور پر اپنے تجزیات اور شماریات کی تربیت کو ڈیٹا سائنس پروگرام کے جوہر کے طور پر اشتہار دیتے ہیں۔ وہ ڈیٹا سائنس کو روایتی اعداد و شمار سے ابھرتے ہوئے ایک اطلاقی شعبے کے طور پر بیان کرتے ہیں۔ ابتدائی استعمال 1962 میں، جان ٹوکی نے ایک ایسے شعبے کو بیان کیا جسے انہوں نے "ڈیٹا تجزیہ" کہا، جو جدید ڈیٹا سائنس سے ملتا جلتا ہے۔ 1985 میں، بیجنگ میں چینی اکیڈمی آف سائنسز کو دیے گئے ایک لیکچر میں، سی ایف جیف وو نے پہلی بار اعداد و شمار کے متبادل نام کے طور پر "ڈیٹا سائنس" کی اصطلاح استعمال کی۔ بعد میں، یونیورسٹی آف مونٹپیلیئر II میں 1992 کے شماریاتی سمپوزیم میں حاضرین نے ایک نئے شعبے کے ظہور کو تسلیم کیا جو مختلف ماخذ اور شکلوں کے ڈیٹا پر مرکوز ہے، جس میں کمپیوٹنگ کے ساتھ اعداد و شمار اور ڈیٹا تجزیہ کے قائم شدہ تصورات اور اصولوں کو ملایا گیا ہے۔ "ڈیٹا سائنس" کی اصطلاح کا سراغ 1974 میں لگایا گیا، جب پیٹر نور نے اسے کمپیوٹر سائنس کے متبادل نام کے طور پر تجویز کیا۔ 1996 میں، انٹرنیشنل فیڈریشن آف کلاسیفیکیشن سوسائٹیز پہلی کانفرنس بن گئی جس میں خاص طور پر ڈیٹا سائنس کو ایک موضوع کے طور پر پیش کیا گیا۔ تاہم، تعریف اب بھی اتار چڑھاؤ میں تھی۔ بیجنگ میں چینی اکیڈمی آف سائنسز میں 1985 کے لیکچر کے بعد، 1997 میں سی ایف جیف وو نے ایک بار پھر تجویز پیش کی کہ شماریات کا نام تبدیل کر کے ڈیٹا سائنس رکھا جانا چاہیے۔ انہوں نے استدلال کیا کہ ایک نیا نام اعداد و شمار کو غلط دقیانوسی تصورات کو دور کرنے میں مدد کرے گا، جیسے کہ اکاؤنٹنگ کا مترادف ہونا یا ڈیٹا کو بیان کرنے تک محدود ہونا۔ 1998 میں، حیاشی چیکیو نے ڈیٹا سائنس کو ایک نئے، بین الضابطہ تصور کے طور پر تین پہلوؤں کے ساتھ استدلال کیا: ڈیٹا ڈیزائن، مجموعہ، اور تجزیہ۔ 1990 کی دہائی کے دوران، ڈیٹا سیٹس میں نمونوں کو تلاش کرنے کے عمل کے لیے مقبول اصطلاحات (جو تیزی سے بڑے ہوتے جا رہے تھے) میں "علم کی دریافت" اور "ڈیٹا مائننگ" شامل تھے۔ جدید استعمال 2012 میں، تکنیکی ماہرین تھامس ایچ ڈیوینپورٹ اور ڈی جے پاٹل نے "ڈیٹا سائنٹسٹ: اکیسویں صدی کا سب سے سیکسیسٹ جاب" قرار دیا، یہ ایک کیچ فریز ہے جسے نیویارک ٹائمز اور بوسٹن گلوب جیسے بڑے شہروں کے اخبارات نے بھی اٹھایا تھا۔ ایک دہائی بعد، انہوں نے اس بات کی تصدیق کرتے ہوئے کہا کہ "آجروں کے ساتھ ملازمت کی مانگ پہلے سے کہیں زیادہ ہے"۔ ایک آزاد شعبے کے طور پر ڈیٹا سائنس کے جدید تصور کو بعض اوقات ولیم ایس کلیولینڈ سے منسوب کیا جاتا ہے۔ 2001 کے ایک مقالے میں، انہوں نے اعداد و شمار کو نظریہ سے بالاتر تکنیکی شعبوں میں توسیع دینے کی وکالت کی۔ کیونکہ اس سے میدان میں نمایاں تبدیلی آئے گی، اس نے ایک نئے نام کی ضمانت دی۔ "ڈیٹا سائنس" اگلے چند سالوں میں زیادہ وسیع پیمانے پر استعمال ہونے لگا: 2002 میں، کمیٹی آن ڈیٹا فار سائنس اینڈ ٹیکنالوجی نے ڈیٹا سائنس جرنل کا آغاز کیا۔ 2003 میں کولمبیا یونیورسٹی نے جرنل آف ڈیٹا سائنس کا آغاز کیا۔ 2014 میں، امریکی شماریاتی ایسوسی ایشن کے سیکشن برائے شماریاتی سیکھنے اور ڈیٹا مائننگ نے اپنا نام تبدیل کر کے سیکشن برائے شماریاتی سیکھنے اور ڈیٹا سائنس رکھ دیا، جو ڈیٹا سائنس کی بڑھتی ہوئی مقبولیت کی عکاسی کرتا ہے۔ "ڈیٹا سائنٹسٹ" کا پیشہ ورانہ لقب 2008 میں ڈی جے پاٹل اور جیف ہیمربیچر کو دیا گیا ہے۔ اگرچہ اسے نیشنل سائنس بورڈ نے اپنی 2005 کی رپورٹ "لانگ لائیوڈ ڈیجیٹل ڈیٹا کلیکشنز: ان ایبلنگ ریسرچ اینڈ ایجوکیشن ان دی اکیسویں سنچری" میں استعمال کیا تھا، لیکن اس نے بڑے پیمانے پر ڈیجیٹل ڈیٹا کلیکشن کے انتظام میں کسی بھی اہم کردار کا حوالہ دیا۔ ڈیٹا سائنس کی تعریف پر ابھی تک کوئی اتفاق رائے نہیں ہے، اور کچھ لوگ اسے ایک مقبول لفظ سمجھتے ہیں۔ بگ ڈیٹا ایک متعلقہ مارکیٹنگ کی اصطلاح ہے۔ ڈیٹا سائنسدان بڑے ڈیٹا کو قابل استعمال معلومات میں توڑنے اور سافٹ ویئر اور الگورتھم بنانے کے ذمہ دار ہیں جو کمپنیوں اور تنظیموں کو زیادہ سے زیادہ کارروائیوں کا تعین کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا تجزیہ ڈیٹا مینجمنٹ اور تجزیہ کے میدان میں ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا تجزیہ دونوں اہم شعبے ہیں، لیکن وہ کئی اہم طریقوں سے مختلف ہیں۔ اگرچہ دونوں شعبوں میں اعداد و شمار کے ساتھ کام کرنا شامل ہے، لیکن ڈیٹا سائنس ایک بین الضابطہ شعبے سے زیادہ ہے جس میں اعداد و شمار سے بصیرت نکالنے اور پیش گوئیاں کرنے کے لیے شماریاتی، کمپیوٹیشنل اور مشین لرننگ کے طریقوں کا اطلاق شامل ہے، جبکہ اعداد و شمار کا تجزیہ نمونوں اور رجحانات کی شناخت کے لیے اعداد و شمار کے امتحان اور تشریح پر زیادہ مرکوز ہے۔ ڈیٹا تجزیہ میں عام طور پر مخصوص سوالات کے جوابات دینے یا مخصوص مسائل کو حل کرنے کے لیے چھوٹے، منظم ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرنا شامل ہوتا ہے۔ اس میں ڈیٹا کی صفائی، ڈیٹا ویژوئلائزیشن، اور ایکسپلوریٹری ڈیٹا تجزیہ جیسے کام شامل ہو سکتے ہیں تاکہ ڈیٹا میں بصیرت حاصل کی جا سکے اور متغیرات کے درمیان تعلقات کے بارے میں مفروضے تیار کیے جا سکیں۔ ڈیٹا تجزیہ کار عام طور پر ان مفروضوں کی جانچ کرنے اور اعداد و شمار سے نتائج اخذ کرنے کے لیے شماریاتی طریقوں کا استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا تجزیہ کار صارفین کے رویے کے رجحانات کی نشاندہی کرنے اور مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کے لیے سفارشات پیش کرنے کے لیے سیلز ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ دوسری طرف ڈیٹا سائنس ایک زیادہ پیچیدہ اور تکراری عمل ہے جس میں بڑے، زیادہ پیچیدہ ڈیٹا سیٹوں کے ساتھ کام کرنا شامل ہے جن کا تجزیہ کرنے کے لیے اکثر جدید کمپیوٹیشنل اور شماریاتی طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اکثر غیر ساختہ ڈیٹا جیسے متن یا تصاویر کے ساتھ کام کرتے ہیں اور پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ شماریاتی تجزیہ کے علاوہ، ڈیٹا سائنس میں اکثر ڈیٹا پری پروسیسنگ، فیچر انجینئرنگ، اور ماڈل کا انتخاب جیسے کام شامل ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا سائنسدان صارف کے رویے کے نمونوں کا تجزیہ کرکے اور صارف کی ترجیحات کی پیش گوئی کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرکے ای کامرس پلیٹ فارم کے لیے سفارش کا نظام تیار کر سکتا ہے۔ اگرچہ اعداد و شمار کا تجزیہ موجودہ اعداد و شمار سے بصیرت نکالنے پر مرکوز ہے، لیکن ڈیٹا سائنس باخبر فیصلے کرنے کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کی ترقی اور نفاذ کو شامل کرکے اس سے آگے جاتا ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اکثر ڈیٹا اکٹھا کرنے اور صاف کرنے، مناسب تجزیاتی تکنیکوں کا انتخاب کرنے، اور حقیقی دنیا کے منظرناموں میں ماڈل تعینات کرنے کے ذمہ دار ہوتے ہیں۔ وہ پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور بڑے ڈیٹا سیٹس میں پوشیدہ نمونوں کو بے نقاب کرنے کے لیے ریاضی، کمپیوٹر سائنس، اور ڈومین کی مہارت کے چوراہے پر کام کرتے ہیں۔ ان اختلافات کے باوجود، ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا تجزیہ قریب سے متعلق شعبے ہیں اور اکثر اسی طرح کی مہارت کے سیٹوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ دونوں شعبوں میں اعداد و شمار، پروگرامنگ، اور ڈیٹا ویژوئلائزیشن میں ٹھوس بنیاد کے ساتھ ساتھ تکنیکی اور غیر تکنیکی سامعین دونوں کو نتائج کو مؤثر طریقے سے پہنچانے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ مزید برآں، دونوں شعبوں کو تنقیدی سوچ اور ڈومین علم سے فائدہ ہوتا ہے، کیونکہ درست تجزیہ اور ماڈلنگ کے لیے ڈیٹا کے سیاق و سباق اور باریکیوں کو سمجھنا ضروری ہے۔ خلاصہ یہ ہے کہ ڈیٹا تجزیہ اور ڈیٹا سائنس ڈیٹا مینجمنٹ اور تجزیہ کے وسیع تر شعبے میں الگ الگ لیکن باہم جڑے ہوئے مضامین ہیں۔ ڈیٹا تجزیہ ساختہ ڈیٹا سے بصیرت نکالنے اور نتائج اخذ کرنے پر مرکوز ہے، جبکہ ڈیٹا سائنس میں ایک زیادہ جامع نقطہ نظر شامل ہے جو شماریاتی تجزیہ، کمپیوٹیشنل طریقوں، اور مشین لرننگ کو بصیرت نکالنے، پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے، اور ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کو چلانے کے لیے جوڑتا ہے۔ دونوں شعبے نمونوں کو سمجھنے، باخبر فیصلے کرنے اور مختلف ڈومینز میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیٹا کی طاقت سے فائدہ اٹھانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ تاریخ یہ بھی دیکھیں اوپن ڈیٹا سائنس کانفرنس سائنٹفک ڈیٹا ویمن ان ڈیٹا ازگر (پروگرامنگ زبان) آر (پروگرامنگ زبان) ڈیٹا انجینئرنگ بگ ڈیٹا مشین لرننگ حوالہ جات معلومات سائنس کمپیوٹر پیشے مطالعے کے کمپیوٹیشنل شعبے ڈیٹا تجزیہ