حالیہ دنوں میں ایک انتہائی ٹرینڈنگ فیلڈ کے طور پر ابھرا ہے۔ یہ حیرت انگیز رفتار سے بڑھ رہا ہے اور اسی طرح ڈیٹا سائنسدانوں کا مطالبہ بھی ہے۔ ڈیٹا سائنس دان کا کردار انتہائی متحرک ہوتا ہے کوئی دو دن ان کے لئے ایک جیسے نہیں ہوتے اور اسی وجہ سے وہ اس قدر انوکھا اور دلچسپ ہوتا ہے۔ چونکہ یہ ایک نیا میدان ہے اس کے بارے میں جوش و خروش اور الجھن دونوں موجود ہیں۔ تو ، آئیے مندرجہ ذیل ترتیب میں ان ڈیٹا سائنسدانوں کی خرافات کو صاف کریں:
ڈیٹا سائنسدان کون ہے؟
اگرچہ اس کی متعدد تعریفیں ہیں دستیاب ، بنیادی طور پر وہ پیشہ ور ہیں جو ڈیٹا سائنس کے آرٹ پر عمل کرتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس دان سائنسی مضامین میں اپنی مہارت سے اعداد و شمار کے پیچیدہ دشواریوں کو توڑ دیتے ہیں۔ یہ ماہرین کا ایک مقام ہے۔
وہ تقریر ، ٹیکسٹ اینالٹکس (این ایل پی) ، امیج اور ویڈیو پروسیسنگ ، دوائی اور ماد .ی نقلی وغیرہ میں مہارت رکھتے ہیں ، ان ماہر کردار میں سے ہر ایک کی تعداد بہت محدود ہے اور اسی وجہ سے ایسے ماہر کی اہمیت بہت زیادہ ہے۔ جو بھی چیز تیزی سے حاصل ہوتی ہے اس میں وہی ہوجاتا ہے جو ہر ایک کے بارے میں بات کر رہا ہے۔ اور ، زیادہ سے زیادہ لوگ کسی چیز کے بارے میں بات کرتے ہیں ، اتنی ہی غلط فہمیوں اور خرافات کا انبار ڈھیر ہوجاتا ہے۔ تو آئیے کچھ ڈیٹا سائنٹسٹ افسران کو ختم کردیں۔
جاوا میں سادہ ہیش میپ نفاذ
حقیقت میں ڈیٹا سائنسدان کی خرافات
- آپ کو پی ایچ ڈی کی ضرورت ہے۔ ہولڈر
ایک پی ایچ ڈی اس میں کوئی شک نہیں کہ یہ ایک بہت بڑی کامیابی ہے۔ تحقیق کرنے میں بہت محنت اور لگن کی ضرورت ہے۔ لیکن کیا اعداد و شمار کا سائنسدان بننا ضروری ہے؟ اس کا انحصار آپ کی ملازمت کی قسم پر ہے جس کے لئے آپ جانا چاہتے ہیں۔
اگر آپ جارہے ہو اطلاق شدہ ڈیٹا سائنس کا کردار جو بنیادی طور پر موجودہ الگورتھم کے ساتھ کام کرنے اور یہ سمجھنے پر مبنی ہے کہ وہ کس طرح کام کرتے ہیں۔ زیادہ تر لوگ اس زمرے میں فٹ بیٹھتے ہیں اور آپ کی نظر میں بیشتر ابتدائی کام اور ملازمت کی تفصیل صرف ان کرداروں کے لئے ہے۔ اس کردار کے ل you ، آپ مت کرو پی ایچ ڈی کی ضرورت ہے ڈگری
لیکن ، اگر آپ ایک میں جانا چاہتے ہیں تحقیقی کردار ، پھر آپ کو پی ایچ ڈی کی ضرورت ہوسکتی ہے۔ ڈگری اگر الگورتھم پر کام کرنا یا کوئی کاغذ لکھنا آپ کی بات ہے تو پی ایچ ڈی۔ جانے کا راستہ ہے۔
- ڈیٹا سائنسدان جلد ہی اے آئی کی جگہ لے لے گا
اگر آپ کو لگتا ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں کا ایک گروپ ایک سے متعلق ہر کام کرسکتا ہے اے آئی / ایم ایل پروجیکٹ . یہ کوئی عملی حل نہیں ہے ، اگر آپ کسی بھی AI منصوبے پر توجہ دیتے ہیں تو ، اس میں ملازمتوں کی بہتات ہے۔ ایک بہت ہی پیچیدہ میدان ہے جس میں اس کے ساتھ متعدد مختلف کردار شامل ہیں:
- شماریات دان
- ڈومین ماہر
- آئی او ٹی ماہر
اکیلے ڈیٹا سائنس دان ہر چیز کو حل نہیں کرسکتے ہیں اور یہ ممکن نہیں ہے کہ اے آئی کے بھی ایسا کریں۔ لہذا ، اگر آپ ان لوگوں میں سے ایک ہیں جو اس سے ڈرتے ہیں تو ، نہ کریں۔ AI ابھی تک اس طرح کے کام کرنے کے قابل نہیں ہے ، آپ کو مختلف ڈومینز کے وسیع پیمانے پر علم کی ضرورت ہے۔
- مزید ڈیٹا اعلی درستگی فراہم کرتا ہے
ایک بہت بڑی غلط فہمی ہے اور ایک بہت بڑا ڈیٹا سائنسدانوں کی خرافات ہے کہ 'آپ کے پاس جتنا زیادہ ڈیٹا ہے ، اس سے ماڈل کی درستگی بھی زیادہ ہوگی'۔ مزید ڈیٹا ترجمہ نہیں کرتا اعلی درستگی کے لئے. دوسری طرف ، چھوٹے ابھی تک اچھی طرح سے برقرار رکھنے والے ڈیٹا میں بہتر معیار اور درستگی ہوسکتی ہے۔ سب سے اہم بات ڈیٹا کو سمجھنا ہے اور یہ قابل استعمال ہے۔ یہ کوالٹی جو سب سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔
- گہری لرننگ صرف بڑی تنظیموں کے لئے اہم ہے
سب سے عام افسانہ میں سے ایک یہ ہے کہ ڈیپ لرننگ ٹاسک چلانے کے ل you آپ کو کافی ہارڈ ویئر کی ضرورت ہوتی ہے۔ ٹھیک ہے ، یہ سراسر غلط نہیں ہے ، گہری سیکھنے والا ماڈل ہمیشہ زیادہ موثر کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا جب اس میں چلنے کے لئے طاقتور ہارڈ ویئر سیٹ اپ موجود ہو۔ لیکن آپ اسے اپنے مقامی نظام پر چلا سکتے ہیں یا گوگل کولاب (جی پی یو + سی پی یو) آپ کی مشین پر ماڈل کی تربیت کرنے میں توقع سے زیادہ وقت لگ سکتا ہے۔
- ڈیٹا اکٹھا کرنا آسان ہے
ڈیٹا تقریبا حیرت انگیز شرح پر تیار کیا جا رہا ہے 2.5 پنڈلی بائٹ فی دن اور جمع صحیح اعداد و شمار صحیح شکل میں اب بھی ایک بھاری کام ہے۔ آپ کو ایک بنانے کی ضرورت ہے مناسب پائپ لائن آپ کے منصوبے کے لئے ڈیٹا حاصل کرنے کے لئے بہت سارے ذرائع ہیں۔ لاگت اور معیار بہت اہم ہے۔ اعداد و شمار اور پائپ لائن کی سالمیت کو برقرار رکھنا ایک بہت اہم حصہ ہے جس کے ساتھ کوئی گڑبڑ نہیں ہونی چاہئے۔
- ڈیٹا سائنسدان صرف ٹولز کے ساتھ کام کرتے ہیں / یہ سب ٹولز کے بارے میں ہے
لوگ عام طور پر یہ سوچتے ہوئے ٹول سیکھنا شروع کرتے ہیں کہ وہ ڈیٹا سائنس میں ملازمت حاصل کریں گے۔ ٹھیک ہے ، ڈیٹا سائنسدان کی حیثیت سے کام کرنے کے لئے ٹول سیکھنا ضروری ہے ، لیکن جیسا کہ میں نے پہلے بتایا ہے کہ ان کا کردار بہت مختلف ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں کو اس کے بجائے حل تلاش کرنے کے ل tool کسی آلے کے استعمال سے آگے بڑھنا چاہئے ، انہیں ضروری مہارت حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ ہاں ، کسی آلے میں مہارت حاصل کرنے سے ڈیٹا سائنس میں آسانی سے داخل ہونے کی امید پیدا ہوتی ہے لیکن ڈیٹا سائنسدانوں کی خدمات حاصل کرنے والی کمپنیاں اس کی بجائے تنہا آلے کی مہارت پر غور نہیں کریں گی ، وہ ایسے پیشہ ور کی تلاش کریں گے جس نے تکنیکی اور کاروباری مہارتوں کا مجموعہ حاصل کرلیا ہو۔
- آپ کو کوڈنگ / کمپیوٹر سائنس پس منظر کی ضرورت ہے
زیادہ تر ڈیٹا سائنسدان کوڈنگ میں اچھے ہیں اور شاید وہ کمپیوٹر سائنس ، یا ریاضی یا اعدادوشمار میں تجربہ رکھتے ہوں گے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ دوسرے پس منظر کے لوگ ڈیٹا سائنسدان نہیں ہوسکتے ہیں۔ تو ، ایک بات کو دھیان میں رکھنا ہے کہ ان پس منظر سے تعلق رکھنے والے ان لوگوں کے پاس ایک کنارے ہے ، لیکن یہ صرف ابتدائی مراحل میں ہے۔ آپ کو صرف لگن اور محنت کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہے اور جلد ہی آپ کے لئے بھی یہ آسان ہوجائے گا۔
- ڈیٹا سائنس مقابلے اور حقیقی زندگی کے منصوبے ایک جیسے ہیں
یہ مقابلے ہیں ایک عظیم آغاز ڈیٹا سائنس کے طویل سفر میں۔ آپ کو بڑے ڈیٹا سیٹ اور الگورتھم کے ساتھ کام کرنا ہے۔ سب کچھ ٹھیک ہے لیکن اسے ایک پروجیکٹ کے طور پر غور کرنا اور اسے اپنے تجربے کی فہرست میں رکھنا یقینی طور پر ہے اچھا خیال نہیں کیونکہ یہ مقابلے حقیقی زندگی کے منصوبے کے قریب نہیں ہیں۔ آپ کو گندا ڈیٹا صاف کرنے یا کسی کو بنانے کی ضرورت نہیں ہے پائپ لائنز یا وقت کی حد چیک کریں۔ سبھی اہم بات ماڈل کی درستگی ہے۔
- یہ سب کچھ پیشن گوئی ماڈل عمارت کے بارے میں ہے
لوگ عام طور پر یہ خیال کرتے ہیں کہ ڈیٹا سائنسدان مستقبل کے نتائج کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ پیش گوئی کرنے والا ماڈلنگ ڈیٹا سائنس کا ایک بہت اہم پہلو ہے ، لیکن یہ اکیلے ہی آپ کی مدد نہیں کرسکتا۔ کسی بھی پروجیکٹ میں ، موجود ہیں ایک سے زیادہ اقدامات میں ملوث پورے سائیکل ڈیٹا اکٹھا کرنا ، رینگلنگ ، ڈیٹا کا تجزیہ کرنا ، الگورتھم کی تربیت کرنا ، ماڈل بنانا ، ماڈل کی جانچ کرنا اور آخر میں تعیناتی۔ آپ کو پورا جاننے کی ضرورت ہے اختتام سے آخر عمل . آئیے ڈیٹا سائنسدانوں کے آخری افسانوں پر نگاہ ڈالیں۔
- ایک بار تعمیر ہونے کے بعد اے آئی تیار ہوتا رہے گا
یہ ایک عام غلط فہمی ہے کہ AI خود ہی ترقی کرتا ، تیار ہوتا ہے اور عام کرتا رہتا ہے۔ ٹھیک ہے ، سائنس فائی فلموں میں ایک ہی پیغام کو مستقل طور پر پیش کیا گیا ہے۔ اب ، یہ بالکل بھی درست نہیں ہے ، در حقیقت ، ہم پیچھے ہیں۔ ہم سب سے زیادہ تر ٹرین کے ماڈل کرسکتے ہیں جو خود کو تربیت دیتے ہیں اگر ان کو کوئی نیا ڈیٹا کھلایا جاتا ہے۔ وہ ماحول اور نئی قسم کے ڈیٹا میں تبدیلی کے ل ad موافقت نہیں کرسکتے ہیں۔
تو اگر آپ کو لگتا ہے کہ ایک دن کی مشینیں سارے کام کر رہی ہوں گی؟ ٹھیک ہے ، آپ کو فلموں سے نکلنا پڑا!
میں امید کرتا ہوں کہ آپ کے تمام ڈیٹا سائنسدانوں کی خرافات اب صاف ہوجائیں گی۔ ایڈوریکا بھی فراہم کرتا ہے ایک . اس میں شماریات ، ڈیٹا سائنس ، ازگر ، اپاچی چنگاری اور اسکیلہ ، ٹینس فلو اور جھاڑو کی تربیت شامل ہے۔
جاوا میں سکینر استعمال کرنے کا طریقہ
ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ براہ کرم اس کا تذکرہ 'ڈیٹا سائنسدانوں کی خرافات' مضمون کے تبصرے سیکشن میں کریں اور ہم آپ کو واپس ملیں گے۔