डेटा सायन्स चा वापर कसा केला जातो
मित्रांनो डेटा सायन्सचा वापर आरोग्य सेवा, ई कॉमर्स व वित्त कंपनीमध्ये अधिकाधिक महत्वाचा होत चालला आहे. डेटा सायन्स चे मुख्य ध्येय उपलब्ध असलेल्या डेटा मधील नमूना माहिती शोधणे , त्याचा अंदाज घेऊन निर्णय घेण्यासाठी त्याचा वापर केला जाऊ शकतो याचा फायदा ग्राहकांना सेवा देण्यात, भविष्यात सुधारणा करण्यासाठी व चांगली उत्पादने निर्माण करण्यासाठी होऊ शकतो .यासाठी कंपन्यांना Data Scientist ची गरज पडू शकते. तर हे डेटा सायन्स म्हणजे काय, याकरिता आपल्या कोणत्या शिक्षणाची माहिती असणे आवश्यक आहे हे आपण या आजच्या लेखामध्ये जाणून घेणार आहोत.
डेटा सायन्स म्हणजे काय : Data Science Meaning
डेटा सायन्स ही डेटा गोळा करून , अंदाज घेऊन, समस्या सोडवण्यासाठी आणि प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी तसेच भविष्यातील लक्ष्य शोधण्यासाठी डेटा वापरण्याची प्रक्रिया आहे. चांगले निर्णय घेण्यासाठी याचा उपयोग केला जाऊ शकतो. हे एक आंतरविद्याशाखीय क्षेत्र आहे जे Computer Science, सांख्यिकी आणि गणित एकत्र करते जे अनेक उद्योगांमध्ये ते अधिकाधिक महत्त्वाचे होत आहे.
डेटा सायन्स हे उपलब्ध असलेल्या कच्च्या डेटाला कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टीमध्ये (Vision) बदलण्यासाठी सांख्यिकी, संगणक विज्ञान आणि गणितातील तंत्रे एकत्रित करते. उदाहरणार्थ, भविष्यात कोणती उत्पादने चांगली विकली जाण्याची शक्यता आहे हे सांगण्यासाठी डेटा सायंटिस्ट ग्राहक डेटा वापरू शकतो किंवा रुग्णांसाठी वैयक्तिक उपचार योजना विकसित करण्यासाठी वैद्यकीय डेटा वापरू शकतो.
डेटा सायन्समध्ये काम करण्यासाठी, तुम्हाला पायथन किंवा आर सारख्या प्रोग्रामिंग भाषा आणि तुमचा सांख्यिकी आणि गणिताचा पाया मजबूत असणे आवश्यक आहे. तुम्हाला मोठ्या डेटा सोबत काम करण्यास सक्षम असणे गरजेचे आहे. तसेच डेटावर विश्लेषण आणि प्रक्रिया करण्यासाठी तुम्हाला SQL डेटाबेस आणि Hadoop सारखी साधने वापराचे ज्ञान आवश्यक आहे.
डेटा सायन्सचा इतिहास - History of Data Science -
20 व्या शतकाच्या सुरुवातीस रोनाल्ड फिशर या एका सांख्यिकीशास्त्रज्ञांच्या कार्याने Data Science चा शोध लागला ज्यांनी डेटाचा अर्थ लावण्यासाठी आणि विश्लेषण करण्यासाठी पद्धती विकसित केल्या. संगणक तंत्रज्ञानाने 20 व्या शतकाच्या मध्यात डेटा विश्लेषणाच्या क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण कामगिरी बजावण्यास सुरुवात केली.
निर्णय विज्ञान क्षेत्राचा उदय 1960 च्या दशकात झाला, ज्याने निर्णय घेण्यास मदत करण्यासाठी संगणक तंत्रज्ञान व सांख्यिकीय पद्धती वापरण्यावर लक्ष केंद्रित केले. यनांतर काहीच वर्षात म्हणजेच 1970 च्या दशकात, डेटा मायनिंगचे क्षेत्र उदयास आले, ज्यामध्ये मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण करण्यासाठी मशीन लर्निंग व सांख्यिकीय तंत्र वापरण्यावर भर देण्यात आला.
1990 च्या दशकात "डेटा सायन्स" हा शब्द प्रथम वापरला गेला, परंतु 2000 च्या सुरुवातीपर्यंत या क्षेत्राला व्यापक मान्यता मिळाली नाही. इंटरनेटची वाढ आणि डिजिटल डेटाच्याच्या धमाक्याने, कंपन्यांना ग्राहक वर्तन, बाजारातील ट्रेंड आणि इतर महत्त्वाच्या व्यवसाय मेट्रिक्समध्ये लक्ष्य साधण्यासाठी मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण करण्याचे फायदे लक्षात येऊ लागले.
आज, डेटा सायन्स हे एक वेगाने वाढणारे क्षेत्र आहे ज्यामध्ये संगणक विज्ञान, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन यासह विविध विषयांचा समावेश आहे.
डेटा सायन्सचा वापर - Use of Data Science :
डेटा सायन्स हे एक क्षेत्र आहे ज्यामध्ये सांख्यिकीय आणि संगणकीय पद्धती डेटामधून अंतर्दृष्टी आणि ज्ञान काढण्यासाठी वापरल्या जातात. फायनान्स, टेक्नॉलॉजी, रिटेल आणि हेल्थकेअर यासारख्या बर्याच उद्योगांमध्ये बराच मोठा वापर आहे.
डेटा सायन्सच्या काही सर्वात सामान्य वापरांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
1. भविष्यसूचक विश्लेषण Predictive Analytics:
भविष्यसूचक विश्लेषण हे भविष्यातील घटनांबद्दल अंदाज बांधण्यासाठीआणि डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे. हे वेगवेगळ्या व्यवसायांमध्ये बाजारातील ट्रेंड, ग्राहक वर्तन, आणि बरेच काही अंदाज करण्यासाठी वापरले जाते.
2. मशीन लर्निंग Machine learning :
मशीन लर्निंग हा कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा एक भाग असून यामध्ये डेटामधून शिकण्यासाठी मशीनला शिकवलं जात . हे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, छायाचित्र ओळख आणि अशा बरेच काही Application मध्ये वापरले जाते.
3. डेटा मायनिंग Data mining :
डेटा मायनिंग ही मोठ्या प्रमाणातील डाटा सेटचे विश्लेषण करण्याची प्रक्रिया आहे जी नमुने आणि संबंध शोधण्यासाठी वापरली जाते. Data Mining हे फसवणूक शोधणे, मार्केटिंग यासारख्या बर्याच विविध अनुप्रयोगांमध्ये वापरले जाते.
4. बिझनेस इंटेलिजन्स Business Intelligence:
व्यावसायिक कामात अंतर्दृष्टी प्रदान करण्यासाठी बिझनेस इंटेलिजन्समध्ये डेटा Analytics चा वापर केला जातो . मोठ्या मोठ्या कंपन्यांना याचा उपयोग कामगिरी सुधारण्यासाठी , माहितीपूर्ण निर्णय घेणे यासारख्या बरेच कामी मदत करण्यासाठी केला जातो.
5. हेल्थकेअर अॅनालिटिक्स Healthcare Analytics :
हेल्थकेअर अॅनालिटिक्समध्ये डेटा सायन्सचा वापर हेल्थकेअर डेटाचे विश्लेषण करून याचा उपयोग आरोग्यसेवा खर्च कमी करण्यासाठी, रुग्णांची सेवा सुधारण्यासाठी अशा बरेच कामी केला जातो.
एकूणच, या स्पर्धात्मक युगात डेटा सायन्समध्ये असलेल्या असंख्य ऍप्लिकेशन्सचा उपयोग कंपन्या डेटाचा फायदा स्पर्धात्मक फायदा मिळवण्यासाठी घेण्याचा प्रयत्न करत असल्याने विविध उद्योगांमध्ये ते अधिक महत्त्वाचे होत आहेत.
Data Scientist Eligibility- डाटा सायंटिस्ट करिता लागणार्या क्षमता
डेटा सायन्समध्ये जर तुम्हाला करिअर करायचे असेल याला पात्र होण्यासाठी, तुम्हाला सामान्यत: शैक्षणिक पात्रते बरोबरच , तांत्रिक कौशल्ये आणि व्यावहारिक अनुभव यांचे एकत्रित ज्ञान असणे आवश्यक आहे. येथे काही आवश्यक असणार्या प्रमुख पात्रता दिल्या आहेत:
1. शैक्षणिक पात्रता Educational Qualification :
डेटा सायन्समधील प्रवेश-स्तरीय पदांसाठी किमान संगणक विज्ञान, गणित , सांख्यिकी, किंवा याच्या संबंधित क्षेत्रातील पदवी ही सामान्यतः आवश्यक असते. अधिक प्रगत पदांसाठी डेटा सायन्स, सांख्यिकी किंवा संबंधित क्षेत्रातील मास्टर्स किंवा पीएच.डी.पदवी आवश्यक असू शकते.
2. तांत्रिक कौशल्ये Technical Skills :
पायथन किंवा आर सारख्या प्रोग्रामिंग भाषांचे चांगले ज्ञान आवश्यक आहे, तसेच मशीन लर्निंग अल्गोरिदम, सांख्यिकीय विश्लेषण आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशनचे ज्ञान आवश्यक आहे. आपल्याला डेटाबेस व्यवस्थापन प्रणाली, क्लाउड संगणनाचा आणि मोठे डेटा तंत्रज्ञान याचा अनुभव देखील अधिक फायदेशीर आहे.
3. व्यावहारिक अनुभव Practical Experience :
वास्तविक-जगातील डेटा सेटसह काम करण्याचा आणि कठीण अडचणी सोडवण्याचा अनुभव तुम्हाला डेटा विज्ञानाच्या क्षेत्रात अत्यंत मूल्यवान आहे. व्यावसायिक कामाच्या तसेच इंटर्नशिप किंवा प्रकल्प याद्वारे हा अनुभव आपल्याला मिळू शकतो .
डेटा सायन्स ची रोजगार क्षमता : Career in Data Science
औषध निर्मिती क्षेत्रात औषधाची परिणामकारकता तसेच बँकिंग क्षेत्रात बँक उधारीची जोखीम ठरवण्यासाठी जवळ जवळ 30 ते 40 वर्षापासून डेटा सायन्स चा वापर करत आहेत यामुळे डेटा सायन्स हे जुने क्षेत्र आहे. सध्याच्या काळात ई व्यवहारात सर्वच क्षेत्रात डेटा सायन्स वापरले जाते. येणार्या भविष्य काळात कृत्रिम बुद्धिमत्ता , रोबोटिक्स यासारख्या क्षेत्रात डेटा सायन्स अतिशय महत्वाचे असणार आहे. डेटा सायन्स वर आजकाल बर्याच कंपन्या अवलंबून आहेत आणि यामुळे येणार्या काळात डेटा सायंटिस्ट ची अधिक गरज भासण्याची शक्यता आहे. तसेच Data Scientist ला भारताबरोबरच जगात इतर भागातही सॅलरी जास्त आहे.
Conclusion : निष्कर्ष
डेटा सायन्स हे एक झपाट्याने वाढणारे क्षेत्र आहे जे सांख्यिकीय विश्लेषण, संगणक विज्ञान आणि डोमेन कौशल्य एकत्र करते.अलिकडच्या वर्षांत डेटा वैज्ञानिकांची मागणी गगनाला भिडली आहे. डेटा सायन्समध्ये यशस्वी होण्यासाठी, प्रोग्रामिंग, स्टॅटिस्टिक्स आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदम बरोबरच डेटा सेटसह काम करण्याचा व्यावहारिक अनुभव असणे आवश्यक आहे.
डेटा सायन्सचे क्षेत्र सतत विकसित होत आहे यामुळे डेटा शास्त्रज्ञांना नवीननवीन घडामोडींसह अद्ययावत राहून नवीन येणार्या आव्हांनाना सामोरे जाऊन नवीन संधींशी जुळवून घेणे आवश्यक आहे.
तर मित्रांनो डेटा सायन्स बद्दल शक्य ती माहिती मी लेखात देण्याचा प्रयत्न केला आहे तरी आपल्याला हा लेख कसा वाटला हे कमेन्ट करून सांगायला विसरू नका.
धन्यवाद ! 🙏🙏 जय महाराष्ट्र ! 🚩🚩
FAQ : नेहमी विचारले जाणारे प्रश्न
डेटा सायंटिस्ट काय करतात ?
डेटा सायंटिस्ट हे ज्या प्रश्नांची उत्तरे अपेक्षित आहेत त्या संबधीचा आवश्यक डेटा कोठे शोधायचा याची तपासणी करतात.
डेटा सायन्स म्हणजे काय ?
एखादे Application, व्यवसाय चालू असताना त्यासंबधी तयार होणार्या माहितीचा तो व्यवसाय अथवा application ची वाढ करण्याच्या दृष्टीने वापर करणे
डेटा सायंटिस्ट होण्यासाठी कोणत्या आवश्यकता आहेत ?
डेटा सायंटिस्ट करिता किमान संगणक विज्ञान, गणित , सांख्यिकी, किंवा याच्या संबंधित क्षेत्रातील पदवी तसेच पायथन किंवा आर सारख्या प्रोग्रामिंग भाषांचे चांगले ज्ञान आवश्यक आहे, तसेच मशीन लर्निंग अल्गोरिदम, सांख्यिकीय विश्लेषण आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशनचे ज्ञान आवश्यक आहे.
हे ही वाचा :
Computer Information in Marathi- संगणकाची माहिती मराठीमध्ये
How to Use ChatGPT- ChatGPT चा वापर व त्याचे फायदे
ऑनलाइन व्यवहार करताना घ्यावयाची काळजी | Digital Payment Security
How to Validate Digital Signature | आधार कार्ड मधील Digital Sign
Importance of Artificial Intelligence | कृत्रिम बुद्धिमत्ता
Generation of Computer | संगणकाची पिढी व त्यातील बदल
