ایک ڈیٹا سائنسدان کی حیثیت سے اپنے کیریئر کا آغاز کرنا چاہتے ہیں ، لیکن پتہ نہیں کہاں سے آغاز کیا جائے؟ آپ صحیح جگہ پر ہیں! ارے دوستو ، اس حیرت انگیز ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل بلاگ میں خوش آمدید ، یہ آپ کو ڈیٹا سائنس کی دنیا میں ایک ابتدائ آغاز دے گا۔ ڈیٹا سائنس پر گہرائی سے معلومات حاصل کرنے کے ل you ، آپ براہ راست داخلہ لے سکتے ہیں بذریعہ ایڈوریکا 24/7 معاونت اور زندگی بھر رسائی۔ آئیے دیکھیں کہ آج ہم کیا سیکھ رہے ہیں:
- کیوں ڈیٹا سائنس؟
- ڈیٹا سائنس کیا ہے؟
- ڈیٹا سائنسدان کون ہے؟
- نوکری کے رجحانات
- ڈیٹا سائنس میں کسی مسئلے کو کیسے حل کریں؟
- ڈیٹا سائنس اجزاء
- ڈیٹا سائنسدان نوکری کے کردار
کیوں ڈیٹا سائنس؟
کہا جاتا ہے کہ ڈیٹا سائنسدان '21 ویں صدی کا سب سے سیکسی کام' ہے۔ کیوں؟ کیونکہ پچھلے کچھ سالوں سے ، کمپنیاں اپنا ڈیٹا اسٹور کرتی رہی ہیں۔ اور یہ ہر ایک کمپنی کے ذریعہ کیا جارہا ہے ، یہ اچانک ڈیٹا پھٹنے کا سبب بنا ہے۔ آج کل میں ڈیٹا سب سے زیادہ پائے جانے والی چیز بن گئی ہے۔
لیکن ، آپ اس ڈیٹا کا کیا کریں گے؟ آئیے اس کی مثال استعمال کرتے ہوئے سمجھیں:
کہو ، آپ کے پاس ایک کمپنی ہے جو موبائل فون بناتی ہے۔ آپ نے اپنی پہلی پروڈکٹ جاری کی ، اور یہ ایک زبردست ہٹ بن گئی۔ ہر ٹیکنالوجی کی ایک زندگی ہوتی ہے ، ہے نا؟ لہذا ، اب وقت آگیا ہے کہ کوئی نئی چیز سامنے آئے۔ لیکن آپ نہیں جانتے کہ کس چیز کو اختراع کیا جانا چاہئے ، تاکہ صارفین کی توقعات کو پورا کیا جاسکے ، جو آپ کی اگلی ریلیز کا بے تابی سے منتظر ہیں؟ 
کوئی ، آپ کی کمپنی میں صارف کے ذریعہ تیار کردہ تاثرات استعمال کرنے اور ایسی چیزوں کا انتخاب کرنے کا خیال آتا ہے جس کی ہمیں امید ہے کہ صارفین اگلی ریلیز میں توقع کر رہے ہیں۔
ڈیٹا سائنس میں آتا ہے ، آپ مختلف اعداد و شمار کی کان کنی کی تکنیک کا اطلاق کرتے ہیں جیسے جذبات تجزیہ وغیرہ۔ اور مطلوبہ نتائج حاصل کریں۔
یہ نہ صرف یہ ہے ، آپ بہتر فیصلے کرسکتے ہیں ، موثر طریقوں کے ساتھ نکل کر اپنے پیداواری اخراجات کو کم کرسکتے ہیں ، اور اپنے صارفین کو وہی چاہتے ہیں جو وہ چاہتے ہیں!
اس کے ساتھ ، بہت سے فوائد ہیں جن کا نتیجہ ڈیٹا سائنس حاصل کرسکتا ہے ، اور اسی وجہ سے آپ کی کمپنی کے لئے ڈیٹا سائنس ٹیم کا ہونا بالکل ضروری ہوگیا ہے۔ان جیسے تقاضوں کی وجہ سے آج ایک مضمون بطور 'ڈیٹا سائنس' بن گیا ، اور اسی وجہ سے ہم آپ کے لئے یہ بلاگ ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل پر لکھ رہے ہیں۔ :)
ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل: ڈیٹا سائنس کیا ہے؟
ڈیٹا سائنس کی اصطلاح ریاضی کے اعدادوشمار اور ڈیٹا تجزیہ کے ارتقاء کے ساتھ حال ہی میں ابھری ہے۔ سفر حیرت انگیز رہا ، ہم نے آج ڈیٹا سائنس کے میدان میں بہت کچھ حاصل کیا ہے۔
اگلے چند سالوں میں ، ہم مستقبل کی پیش گوئی کرسکیں گے جیسا کہ ایم آئی ٹی کے محققین نے دعوی کیا ہے۔ وہ اپنی حیرت انگیز تحقیق کے ساتھ مستقبل کی پیش گوئی کرنے میں پہلے ہی ایک سنگ میل پر پہنچ چکے ہیں۔ وہ اب اندازہ لگا سکتے ہیں کہ فلم کے اگلے منظر میں کیا ہوگا ، اپنی مشین کے ساتھ! کیسے؟ ٹھیک ہے کہ آپ کو ابھی تک سمجھنا تھوڑا سا پیچیدہ ہوسکتا ہے ، لیکن اس بلاگ کے اختتام تک فکر نہ کریں ، آپ کے پاس بھی اس کا جواب ہوگا۔
واپس آکر ، ہم ڈیٹا سائنس کے بارے میں بات کر رہے تھے ، اسے ڈیٹا سے چلنے والی سائنس کے نام سے بھی جانا جاتا ہے ، جو سائنسی طریقوں ، عمل اور نظام کو مختلف شکلوں میں اعداد و شمار سے معلومات حاصل کرنے یا بصیرت پیدا کرنے کے لئے استعمال کرتا ہے ، یعنی ساخت یا غیر ساختہ۔
یہ طریق کار اور عمل کیا ہیں ، وہی ہے جو ہم آج اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں بحث کرنے جارہے ہیں۔
آگے بڑھتے ہوئے ، یہ سارے دماغ کون طوفان برپا کرتا ہے ، یا کون ڈیٹا سائنس پر عمل پیرا ہے؟ A ڈیٹا سائنسدان .
ڈیٹا سائنسدان کون ہے؟
جیسا کہ آپ تصویر میں دیکھ سکتے ہیں ، ایک ڈیٹا سائنسدان تمام تجارت کا ماہر ہے! اسے ریاضی میں عبور حاصل ہونا چاہئے ، اسے بزنس فیلڈ میں کام کرنا چاہئے ، اور اس کے ساتھ ساتھ کمپیوٹر سائنس میں بھی مہارت حاصل کرنا چاہئے۔ ڈرا ہوا؟ نہ ہو اگرچہ آپ کو ان سبھی شعبوں میں اچھ beا ہونے کی ضرورت ہے ، لیکن اس کے باوجود کہ آپ نہیں ہیں ، آپ اکیلے نہیں ہیں! یہاں 'مکمل ڈیٹا سائنسدان' جیسی کوئی چیز نہیں ہے۔ اگر ہم کارپوریٹ ماحول میں کام کرنے کی بات کرتے ہیں تو ، کام ٹیموں میں تقسیم کیا جاتا ہے ، جس میں ہر ٹیم کی اپنی اپنی مہارت ہوتی ہے۔ لیکن بات یہ ہے کہ ، آپ کو ان میں سے کسی ایک شعبے میں کم سے کم ماہر ہونا چاہئے۔ نیز ، یہاں تک کہ اگر یہ ہنر آپ کے لئے نئی ہیں تو ، سردی لگائیں! اس میں وقت لگ سکتا ہے ، لیکن یہ مہارتیں تیار کی جاسکتی ہیں ، اور مجھ پر یقین کریں کہ یہ آپ کے لئے لگائے جانے والے وقت کے قابل ہوگا۔ کیوں؟ ٹھیک ہے ، آئیے نوکری کے رجحانات کو دیکھیں۔
جاوا مثال میں XML فائل پڑھیں
ڈیٹا سائنسدان نوکری کے رجحانات
ٹھیک ہے ، گراف میں یہ سب کچھ کہا گیا ہے ، ڈیٹا سائنسدان کے لئے نہ صرف بہت ساری ملازمتیں ہیں ، بلکہ ملازمتوں کو بھی اچھی طرح سے ادائیگی کی جاتی ہے! اور نہیں ، ہمارا بلاگ تنخواہوں کے اعداد و شمار کا احاطہ نہیں کرے گا ، گوگل کرو!
ٹھیک ہے ، اب ہم جانتے ہیں ، ڈیٹا سائنس سیکھنا دراصل سمجھ میں آتا ہے ، نہ صرف اس وجہ سے کہ یہ نہایت ہی مفید ہے ، بلکہ مستقبل قریب میں آپ کا اس میں ایک عمدہ کیریئر بھی ہے۔
آئیے اب ڈیٹا سائنس سیکھنے میں اپنا سفر شروع کرتے ہیں اور شروع کرتے ہیں ،
ڈیٹا سائنس میں کسی مسئلے کو کیسے حل کریں؟
تو ، اب بات کرتے ہیں کہ کسی مسئلے تک کس طرح رجوع کرنا چاہئے اور ڈیٹا سائنس کے ذریعہ اس کو کیسے حل کرنا چاہئے۔ ڈیٹا سائنس میں دشواریوں کو الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے حل کیا جاتا ہے۔ لیکن ، فیصلہ کرنے کے لئے سب سے بڑی چیز یہ ہے کہ کون سا الگورتھم استعمال کریں اور کب استعمال کریں؟
بنیادی طور پر 5 قسم کے مسائل ہیں جن کا سامنا آپ کو ڈیٹا سائنس میں کرسکتا ہے۔
آئیے ان میں سے ہر ایک سوال اور اس سے وابستہ الگورتھم کو ایک ایک کرکے حل کریں:
کیا یہ A یا B ہے؟
اس سوال کے ساتھ ، ہم ان مسائل کا حوالہ دے رہے ہیں جن کا دوٹوک جواب ہے ، جیسا کہ جن مسائل کا ایک مستقل حل ہوتا ہے ، اس کا جواب یا تو ہاں میں ہوسکتا ہے یا نہیں ، 1 یا 0 ، دلچسپی رکھتا ہے ، ہوسکتا ہے یا دلچسپی نہیں۔
مثال کے طور پر:
Q. آپ کے پاس کیا ہوگا ، چائے یا کافی؟
یہاں ، آپ یہ نہیں کہہ سکتے کہ آپ کوک چاہیں گے! چونکہ سوال صرف چائے یا کافی پیش کرتا ہے ، اور اسی وجہ سے آپ ان میں سے کسی ایک کا جواب بھی دے سکتے ہیں۔
جب ہمارے پاس صرف دو قسم کے جوابات ہیں یعنی ہاں یا نہیں ، 1 یا 0 ، تو اسے 2 - کلاس درجہ بندی کہا جاتا ہے۔ دو سے زیادہ اختیارات کے ساتھ ، اسے ملٹی کلاس درجہ بندی کہا جاتا ہے۔
اس کے اختتام پر ، جب بھی آپ کے سامنے سوالات آتے ہیں ، توجو جواب واضح ہے ، ڈیٹا سائنس میں آپ درجہ بندی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ان مسائل کو حل کریں گے۔
اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں اگلا مسئلہ ، جو آپ کے سامنے آسکتا ہے ، شاید کچھ اس طرح ،
کیا یہ عجیب ہے؟
اس جیسے سوالات نمونوں سے نمٹنے کے ل and ہیں اور انوملی ڈیٹیکشن الگورتھم کا استعمال کرکے حل کیا جاسکتا ہے۔
مثال کے طور پر:
مسئلہ کو جوڑنے کی کوشش کریں 'کیا یہ عجیب ہے؟' اس آریگرام پر ،
مندرجہ بالا انداز میں کیا عجیب ہے؟ سرخ آدمی ، ہے نا؟
جب بھی پیٹرن میں کوئی وقفہ ہوتا ہے تو ، الگورتھم اس پرچم کی طرف لہراتا ہے جس میں ہمارے لئے جائزہ لیا جاتا ہے۔ کریڈٹ کارڈ کمپنیوں کے ذریعہ اس الگورتھم کی ایک حقیقی دنیا کا اطلاق عمل میں لایا گیا ہے جہاں صارف کے ذریعہ کسی بھی غیر معمولی لین دین کو جائزہ لینے کے لئے نشان زد کیا گیا ہے۔ لہذا سیکیورٹی کو نافذ کرنا اور نگرانی پر انسانی کوششوں کو کم کرنا۔
آئیے اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں اگلے مسئلے پر نظر ڈالیں ، گھبرائیں نہیں ، ریاضی کے معاملات ہیں۔
کتنے یا کتنے؟
آپ میں سے ، جو ریاضی پسند نہیں کرتے ، فارغ ہوجائیں! رجعت الگورتھم یہاں ہیں!
لہذا ، جب بھی کوئی مسئلہ ہے جو اعداد و شمار یا عددی اقدار کے لئے پوچھ سکتا ہے ، تو ہم اسے رجعت الگورتھم کا استعمال کرکے حل کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر:
کل کا درجہ حرارت کیا ہوگا؟
چونکہ ہم اس مسئلے کے جواب میں عددی قیمت کی توقع کرتے ہیں ، لہذا ہم اسے رجعت الگورتھم کا استعمال کرکے حل کریں گے۔
اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل کے ساتھ ساتھ ، آئیے اگلے الگورتھم پر تبادلہ خیال کریں ،
یہ کس طرح منظم ہے؟
کہتے ہیں کہ آپ کے پاس کچھ ڈیٹا ہے ، اب آپ کو کوئی اندازہ نہیں ہے ، اس اعداد و شمار سے کیسے فائدہ اٹھائیں۔ لہذا سوال ، یہ کس طرح منظم ہے؟
ٹھیک ہے ، آپ اسے کلسٹرنگ الگورتھم کا استعمال کرکے حل کرسکتے ہیں۔ وہ ان مسائل کو کیسے حل کریں گے؟ چلو دیکھتے ہیں:
کلسٹرنگ الگورتھم ڈیٹا کو خصوصیات کے لحاظ سے گروپ کرتے ہیں جو عام ہیں۔ مثال کے طور پر مذکورہ آریھ میں ، نقطوں کو رنگوں کی بنیاد پر منظم کیا گیا ہے۔ اسی طرح ، کوئی اعداد و شمار ہوں ، کلسٹرنگ الگورتھم ان دونوں کے مابین جو چیز مشترک ہے اسے پکڑنے کی کوشش کرتے ہیں اور اسی لئے انھیں ایک ساتھ مل کر 'کلسٹر' بناتے ہیں۔
اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں اگلی اور آخری قسم کی پریشانی ، جس کا آپ سامنا کرسکتے ہیں ،
مجھے اب کیا کرنا چاہئے؟
جب بھی آپ کو پریشانی کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، جس میں آپ کے تربیت کی بنیاد پر آپ کے کمپیوٹر کو فیصلہ کرنا ہوتا ہے ، اس میں کمک لگانے والی الگورتھم شامل ہوتی ہے۔
مثال کے طور پر:
آپ کا درجہ حرارت کنٹرول سسٹم ، جب یہ فیصلہ کرنا ہوتا ہے کہ آیا اسے کمرے کے درجہ حرارت کو کم کرنا چاہئے ، یا اس میں اضافہ کرنا چاہئے۔
یہ الگورتھم کیسے کام کرتے ہیں؟
یہ الگورتھم انسانی نفسیات پر مبنی ہیں۔ ہمیں ٹھیک سمجھا جانا پسند ہے؟ کمپیوٹر ان الگورتھم کو نافذ کرتے ہیں ، اور تربیت یافتہ ہونے پر ان کی تعریف کی توقع کرتے ہیں۔ کیسے؟ چلو دیکھتے ہیں.
کمپیوٹر کو کیا کرنا ہے یہ سکھانے کے بجائے ، آپ اسے فیصلہ کرنے دیں کہ کیا کرنا ہے ، اور اس عمل کے اختتام پر ، آپ مثبت یا منفی رائے دیتے ہیں۔ لہذا ، آپ کے سسٹم میں کیا صحیح ہے اور کیا غلط ہے اس کی بجائے ، آپ اپنے سسٹم کو فیصلہ کرنے دیں کہ کیا کرنا ہے ، اور آخر میں اپنی رائے دیں۔
یہ بالکل ایسے ہی ہے جیسے اپنے کتے کو تربیت دیں۔ آپ اپنے کتے کے کام کو کنٹرول نہیں کرسکتے ہیں ، ٹھیک ہے؟ لیکن جب آپ غلط کام کریں گے تو آپ اسے ڈانٹ سکتے ہیں۔ اسی طرح ، ہوسکتا ہے کہ اس کی پیٹھ پر پیٹ لگائے جب وہ کام کرے گا جس کی توقع کی جاتی ہے
آئیے ، اس مفاہمت کو اوپر کی مثال کے طور پر لاگو کریں ، تصور کریں کہ آپ درجہ حرارت کنٹرول سسٹم کی تربیت کررہے ہیں ، لہذا جب بھی نہیں۔ کمرے میں لوگوں کی تعداد میں اضافہ ہوتا ہے ، وہاں نظام کے ذریعہ ایک کاروائی ہونی چاہئے۔ یا تو درجہ حرارت کم کریں یا اس میں اضافہ کریں۔ چونکہ ہمارا سسٹم کچھ نہیں سمجھتا ہے ، لہذا یہ تصادفی فیصلہ لیتا ہے ، فرض کریں کہ اس سے درجہ حرارت میں اضافہ ہوتا ہے۔ لہذا ، آپ کو ایک منفی آراء دیتے ہیں. اس کے ساتھ ، کمپیوٹر سمجھتا ہے جب بھی کمرے میں لوگوں کی تعداد بڑھ جاتی ہے تو کبھی درجہ حرارت میں اضافہ نہیں ہوتا ہے۔
اسی طرح دیگر اقدامات کے ل you ، آپ اپنی رائے دیں۔ہر ایک آراء کے ساتھ آپ کا سسٹم سیکھ رہا ہے اور اسی وجہ سے وہ اپنے اگلے فیصلے میں زیادہ درست ہوجاتا ہے ، اس قسم کی تعلیم کو ری انفورسمنٹ لرننگ کہا جاتا ہے۔
اب ، اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں جو الگورتھم ہم نے اوپر سیکھے ہیں ان میں ایک عام 'سیکھنے کی مشق' شامل ہے۔ ہم مشین کو ٹھیک سیکھ رہے ہیں؟
مشین لرننگ کیا ہے؟
یہ مصنوعی ذہانت کی ایک قسم ہے جو کمپیوٹر کو بغیر کسی پروگرام کے واضح طور پر سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔ مشین لرننگ کی مدد سے ، مشینیں جب بھی کسی نئی صورتحال کا سامنا کرتی ہیں تو اپنا کوڈ اپ ڈیٹ کرسکتی ہیں۔
اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل کے اختتام پر ، اب ہم جانتے ہیں کہ ڈیٹا سائنس کو مشین لرننگ اور اس کے تجزیے کے ل its اس کے الگورتھم کی حمایت حاصل ہے۔ ہم تجزیہ کیسے کرتے ہیں ، ہم اسے کہاں کرتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس کے مزید کچھ اجزاء ہیں جو ان سب سوالوں کو حل کرنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔
اس سے پہلے ہی میں جواب دوں کہ ایم آئی ٹی مستقبل کی پیش گوئی کیسے کرسکتی ہے ، کیوں کہ مجھے لگتا ہے کہ آپ لوگ اب اس سے متعلق کرسکیں گے۔ لہذا ، ایم آئی ٹی میں محققین نے اپنے ماڈل کو فلموں سے تربیت دی اور کمپیوٹر نے یہ سیکھا کہ انسان کس طرح کا ردعمل پیش کرتا ہے ، یا کوئی عمل کرنے سے پہلے وہ کیسے کام کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر ، جب آپ کسی سے ہاتھ ہلا رہے ہو تو آپ اپنی جیب سے ہاتھ نکالتے ہیں ، یا ہوسکتا ہے کہ اس شخص سے ٹیک لگائیں۔ بنیادی طور پر وہاں ہر کام سے منسلک 'پری ایکشن' ہوتا ہے۔ فلموں کی مدد سے کمپیوٹر کو ان 'پری افعال' کی تربیت دی گئی تھی۔ اور زیادہ سے زیادہ فلموں کا مشاہدہ کرکے ، ان کے کمپیوٹر پھر پیش گوئی کر سکے کہ کردار کی اگلی کارروائی کیا ہوسکتی ہے۔
آسان ہے نا؟ اس کے بعد اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں آپ کو ایک اور سوال کرنے دو! مشین لرننگ کا کون سا الگورتھم انہوں نے اس میں لاگو کیا ہوگا؟
ڈیٹا سائنس اجزاء
1. ڈیٹاسیٹس
آپ کیا تجزیہ کریں گے؟ ڈیٹا ، ٹھیک ہے؟ آپ کو بہت سارے ڈیٹا کی ضرورت ہے جس کا تجزیہ کیا جاسکے ، یہ ڈیٹا آپ کے الگورتھم یا تجزیاتی ٹولوں کو کھلایا جاتا ہے۔ آپ کو ماضی میں کی جانے والی مختلف ریسرچوں سے یہ ڈیٹا ملتا ہے۔
2. آر اسٹوڈیو
R ایک اوپن سورس پروگرامنگ لینگویج اور سافٹ ویئر ماحولیات ہے جو شماریاتی کمپیوٹنگ اور گرافکس کے لئے ہے جو R فاؤنڈیشن کے ذریعہ تعاون یافتہ ہے۔ R زبان ایک IDE میں استعمال کی جاتی ہے جسے R اسٹوڈیو کہتے ہیں۔
کیوں استعمال کیا جاتا ہے؟
- پروگرامنگ اور شماریاتی زبان
- شماریاتی زبان کے طور پر استعمال ہونے کے علاوہ ، اس کو تجزیاتی مقاصد کے لئے ایک پروگرامنگ زبان بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔
- ڈیٹا تجزیہ اور تصور
- سب سے زیادہ طاقتور تجزیاتی ٹولز میں سے ایک ہونے کے علاوہ ، ڈی بھی سب سے مشہور ٹولز میں سے ایک ہے جو ڈیٹا بصری کے لئے استعمال ہوتا ہے۔
- آسان اور سیکھنے میں آسان
- R ایک آسان اور سیکھنے ، پڑھنے اور لکھنے میں آسان ہے
- مفت اور آزاد وسیلہ
- R FLOSS (مفت / آزاد اور اوپن سورس سافٹ ویئر) کی مثال ہے جس کا مطلب ہے کہ کوئی بھی اس سافٹ ویئر کی آزادانہ طور پر کاپیاں تقسیم کرسکتا ہے ، اس کا ماخذ کوڈ پڑھ سکتا ہے ، اس میں ترمیم کرسکتا ہے ، وغیرہ۔
R اسٹوڈیو تجزیہ کے ل sufficient کافی تھا ، یہاں تک کہ ہمارے ڈیٹاسیٹس بہت بڑے ہوجاتے ، اسی وقت غیر ساختہ بھی۔ اس قسم کے ڈیٹا کو بگ ڈیٹا کہا جاتا تھا۔
3. بگ ڈیٹا
بڑے اعداد و شمار کو جمع کرنے کے لئے اصطلاح ہے اتنے بڑے اور پیچیدہ کہ آن ڈیٹا بیس مینجمنٹ ٹولز یا روایتی ڈیٹا پروسیسنگ ایپلی کیشنز کے استعمال پر عمل کرنا مشکل ہوجاتا ہے۔
اب اس اعداد و شمار کو ختم کرنے کے ل we ، ہمیں ایک آلے کے ساتھ آنا پڑا ، کیونکہ کوئی روایتی سافٹ ویئر اس قسم کے ڈیٹا کو نہیں سنبھال سکتا تھا ، اور اسی وجہ سے ہم ہڈوپ کے ساتھ آئے تھے۔
4. ہڈوپ
ہڈوپ ایک ایسا فریم ورک ہے جو ہماری مدد کرتا ہے اسٹور اور عمل متوازی اور تقسیم کے انداز میں بڑے ڈیٹاسیٹس۔
آئیے ہڈوپ کے اسٹور اور اس کے حص processے پر مرکوز ہیں۔
اسٹور
ہڈوپ میں اسٹوریج کا حصہ ایچ ڈی ایف ایس یعنی ہڈوپ ڈسٹری بیوٹڈ فائل سسٹم کے ذریعہ سنبھالا جاتا ہے۔ یہ ایک تقسیم شدہ ماحولیاتی نظام میں اعلی دستیابی فراہم کرتا ہے۔ جس طرح سے یہ کام کرتا ہے اس طرح ، یہ آنے والی معلومات کو ٹکڑوں میں توڑ دیتا ہے ، اور کلسٹر میں مختلف نوڈس میں تقسیم کرتا ہے ، جس سے تقسیم شدہ اسٹوریج کی اجازت مل جاتی ہے۔
عمل
میپریڈوسو ہڈوپ پروسیسنگ کا دل ہے۔ الگورتھم دو اہم کام کرتے ہیں ، نقشہ اور کم کریں۔ نقشہ ساز اس کام کو چھوٹے چھوٹے کاموں میں توڑ دیتے ہیں جس پر یکساں طور پر کارروائی کی جاتی ہے۔ ایک بار ، تمام نقشے اپنے کام کا حص .ہ کر لیتے ہیں ، وہ اپنے نتائج کو اکٹھا کرتے ہیں ، اور پھر ان نتائج کو کم کرنے کے عمل کے ذریعہ ایک آسان قدر میں رکھ دیا جاتا ہے۔ ہڈوپ کے بارے میں مزید جاننے کے ل you آپ ہمارے ذریعے جاسکتے ہیں .
اگر ہم ہڈوپ کو ڈیٹا سائنس میں اپنے اسٹوریج کے بطور استعمال کرتے ہیں تو آر اسٹوڈیو کے ذریعہ ان پٹ پر کارروائی کرنا مشکل ہوجاتا ہے ، کیونکہ تقسیم شدہ ماحول میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے میں ناکامی کی وجہ سے ، لہذا ہمارے پاس اسپارک آر ہے۔
5. چنگاری R
یہ ایک آر پیکیج ہے ، جو آپ کے ساتھ اپاچی اسپارک کو R کے ساتھ استعمال کرنے کا ایک ہلکا پھلکا طریقہ مہیا کرتا ہے۔ آپ روایتی R ایپلی کیشنز پر اس کا استعمال کیوں کریں گے؟ کیونکہ ، یہ ایک تقسیم شدہ ڈیٹا فریم عمل درآمد فراہم کرتا ہے جو انتخاب ، فلٹرنگ ، مجموعی وغیرہ جیسے آپریشن کی حمایت کرتا ہے لیکن بڑے ڈیٹاسیٹس پر۔
جاوا میں کیا چار ہے؟
اب ایک سانس لے لو! ہم اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں فنی حصے کے ساتھ کر چکے ہیں ، آئیے اب اسے آپ کے ملازمت کے تناظر میں دیکھیں۔ میرے خیال میں آپ نے ڈیٹا سائنسدان کے لئے اب تک تنخواہوں میں اضافہ کیا ہوگا ، لیکن پھر بھی ، آئیے کے سائنس دانوں کی حیثیت سے آپ کے لئے دستیاب ملازمت کے کردار پر تبادلہ خیال کریں۔
ڈیٹا سائنسدان نوکری کے کردار
کچھ ممتاز ڈیٹا سائنسدان ملازمت کے عنوانات یہ ہیں:
- ڈیٹا سائنسدان
- ڈیٹا انجینئر
- ڈیٹا آرکیٹیکٹ
- ڈیٹا ایڈمنسٹریٹر
- ڈیٹا تجزیہ کار
- کاروباری تجزیہ کار
- ڈیٹا / تجزیات کا مینیجر
- بزنس انٹیلی جنس مینیجر
ذیل میں اس ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں پے اسکیل ڈاٹ چارٹ میں ریاستہائے متحدہ امریکہ اور ہندوستان میں مہارت کے حساب سے اوسطا ڈیٹا سائنسدان کی تنخواہ دکھائی گئی ہے۔
آپ کے راستے میں آنے والے ڈیٹا سائنس کیریئر کے مواقع سے فائدہ اٹھانے کے لئے ڈیٹا سائنس اور بگ ڈیٹا تجزیات میں مہارت کا وقت مناسب ہے۔ یہ ہمیں ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل بلاگ کے اختتام تک پہنچا ہے۔ مجھے امید ہے کہ یہ بلاگ معلوماتی تھا اور آپ کے لئے قدر و قیمت کا حامل تھا۔ اب وقت آگیا ہے کہ ڈیٹا سائنس کی دنیا میں داخل ہوں اور ایک کامیاب ڈیٹا سائنسدان بنیں۔
ایڈوریکا نے ایک خاص طور پر تیار کیا ہے جو آپ کو مشین لرننگ الگورتھم جیسے کے میانز کلسٹرنگ ، فیصلے کے درخت ، رینڈم فاریسٹ ، بولی میں شامل ہیں میں مہارت حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ آپ اعدادوشمار ، ٹائم سیریز ، ٹیکسٹ مائننگ کے تصورات اور ڈیپ لرننگ کا تعارف بھی سیکھیں گے۔ اس کورس کے لئے نئی بیچیاں جلد شروع ہو رہی ہیں !!
ڈیٹا سائنس ٹیوٹوریل میں ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ برائے کرم اس کا تذکرہ سیکشن میں ذکر کریں اور ہم آپ کو واپس ملیں گے۔