مواد
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
- نتیجہ اخذ کرنا
ماخذ: Bplanet / iStockphoto
ٹیکا وے:
ٹیک میں سائنس کا سب سے پُرجوش شعبہ ہے ، لیکن آپ اس میدان میں کیسے داخل ہوسکتے ہیں؟ یہاں کچھ بنیادی باتیں ہیں جو آپ خود سیکھ سکتے ہیں۔
پوسٹ میں وابستہ روابط شامل ہیں
ڈیٹا سائنس ایک پیچیدہ ضبط ہے جو ساختہ اور غیر ساختہ اعداد و شمار کی بہت بڑی مقدار سے حاصل کی گئی اہم معلومات کی نشاندہی کرتا ہے۔ شاید اس میدان کے سب سے مشکل حصestے میں یہ جاننا ہے کہ اس سارے ڈیٹا کو کس طرح سمجھانا ہے ، اور بکھرے ہوئے معلومات کو اس معنی خیز ، قابل عمل بصیرت میں تبدیل کرنا ہے۔ ایک قابل اعداد و شمار کے تجزیہ کار جانتے ہیں کہ ان نمونوں کو کس طرح ڈھونڈنا ہے جو تنظیموں کو موثر حکمت عملی وضع کرنے ، نئے مواقع تلاش کرنے اور ان کی مارکیٹنگ کی کوششوں کو بڑھانے کے اہل بناتے ہیں۔
ڈیٹا سائنس میں نوکری دستیاب سب سے زیادہ معاوضے میں سے ایک ہے ، اور اعداد و شمار کے سائنسدانوں کی ہمیشہ سے بڑی کمپنی تک بھی تلاش کی جاتی ہے۔ کیا خود کو ڈیٹا سائنس سکھانا واقعی ممکن ہے؟ کیا آپ آئی ٹی کی بنیادی صلاحیتوں سے ماسٹر تجزیہ کار بن سکتے ہیں؟ اس کا جواب ہاں میں ہے ، بشرطیکہ آپ صحیح نصاب کا انتخاب کریں اور ان کی مناسب تسکین لے کر جائیں۔ یہاں ہم آپ کو ایک انتہائی اہم ڈیٹا سائنس کے تصورات کا چشمہ پیش کریں گے جو آپ خود سیکھا ہوا ڈیٹا سائنسدان بننا سیکھیں ، یہ سبھی آپ اپنے گھر کے آرام سے سیکھ سکتے ہیں۔ آپ یہ سارے کورسز کورسیرا کے ذریعہ ہر ایک $ 100 سے بھی کم میں لے سکتے ہیں۔ (ڈیٹا سائنسدان کیا کرتا ہے اس کے بارے میں مزید معلومات کے ل Job ، جاب رول: ڈیٹا سائنسدان دیکھیں۔)
پہلے سادہ اور آسان ، پہلی چیزیں۔ آپ اس وقت تک ڈیٹا سائنس دان نہیں بن سکتے جب تک آپ یہ نہ سمجھیں کہ ڈیٹا سائنس واقعتا کیا ہے ، اور ایک تعارفی نصاب جو آپ کو اس ضبط کا ایک جائزہ فراہم کرتا ہے آپ کو پہلا قدم اٹھانا چاہئے۔ بنیادی تصورات میں یہ شامل ہے کہ کیوں اور کس طرح ڈیٹا سائنس کاروبار کے لئے بہت ضروری ہے اور اس کا اطلاق کیسے کیا جاسکتا ہے۔ آپ کو سمجھنے کے قابل ہونا چاہئے کہ رجعت تجزیہ کیا ہے ، اور اعداد و شمار کی کان کنی کا طریقہ کار کس طرح کام کرتا ہے ، نیز اس نظم و ضبط میں مہارت حاصل کرنے کے لئے آپ روزانہ کی بنیاد پر کون سے اوزار اور الگورتھم استعمال کرنے جارہے ہیں۔
بہترین کورس وہ ہیں جو طریقہ کار پر بھی توجہ دیتے ہیں ، لہذا آپ کو یقین ہوسکتا ہے کہ آپ جو ڈیٹا اکٹھا کریں گے وہ متعلقہ طریقے سے ہینڈ آن آن لائن پریشانی حل کرنے کے لئے استعمال ہوگا۔ بنیادی باتوں میں یہ سمجھنا شامل ہونا چاہئے کہ انتہائی عام مسائل سے نمٹنے کے ل properly اس کو کس طرح صحیح طریقے سے استعمال کرنا ہے ، اور ماڈل بنائے جانے اور تعینات کرنے کے بعد رائے کو کس طرح سمجھنا ہے۔
ایک تعارفی نصاب جو آپ کو اعداد و شمار کے ذریعہ اعداد و شمار کی تعلیم دیتا ہے اعداد و شمار کی سائنس سیکھنا شروع کرنے کے لئے بہترین جگہ ہے ، اور ازگر پروگرامنگ اس شعبے کو سمجھنے کے لئے درکار بنیادی بنیادی مہارت کی نمائندگی کرتا ہے۔ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے سے پہلے ، آپ کو یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ اسے کس طرح خام شکل میں نکالنا ہے ، اور ازگر اس میں ہیرا پھیری اور تزئین کا ایک بنیادی ذریعہ کی نمائندگی کرتے ہیں۔
پہلے کورسز جن کے ل take آپ کو لینے کی ضرورت ہے وہ آپ کو CSV فائلوں کا احساس دلانے اور پیچیدہ ڈیٹا ڈھانچے کے ذریعے اپنا راستہ ڈھونڈنے کے لئے ضروری ازگر پروگرامنگ ماحول کے بنیادی اصولوں کو سکھائیں۔ بنیادی تصورات میں ٹی ٹیسٹ ، نمونے لینے اور تقسیم کرنے ، پنڈاس ڈیٹا فریم ڈھانچے سے استفسار کرنے کا طریقہ ، اور ٹیبلر ڈیٹا کو کیسے نکالنا ، صاف اور پروسیس کرنا ہے شامل ہیں۔
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
ڈیٹا بیس سے ڈیٹا کی وسیع اکثریت کھودی جاتی ہے ، اور اس کا کم از کم ایک حصہ تشکیل شدہ شکل میں موجود ہوتا ہے۔ ایس کیو ایل کا مطلب ہے "سٹرکچرڈ کوئوری لینگوئج" اور ڈیٹا بیس کو سمجھنے ، ہر اشارے اور کرینی کو دریافت کرنے ، اور اس مسئلے کے لئے درکار تمام معنی خیز اعداد و شمار نکالنے کے ل database یہ سب سے طاقتور زبان ہے۔ ایس کیو ایل کے ساتھ کام کرنے کا طریقہ جاننا ، کلاؤڈ میں ڈیٹا بیس مثال قائم کریں ، ایس کیو ایل کے استفسارات چلائیں ، اور جپٹر نوٹ بکس سے ڈیٹا بیس اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا سیٹ تک رسائی حاصل کرنا کسی بھی ڈیٹا سائنس دان کے لئے ضروری ہنر مند سیٹ ہے۔
اعداد و شمار کی سائنس میں اعداد و شمار میں کچھ حد تک معلومات کی ضرورت ہے۔ اگرچہ اعداد و شمار واقعی ایک وسیع میدان ہیں ، لیکن اعداد و شمار کے تجزیہ کار کو کاروبار اور تنظیموں کو عملی بصیرت فراہم کرنے کے لئے اعدادوشمار اور احتمال تھیوری میں کم از کم کچھ تصورات کو سمجھنا ضروری ہے۔ (ڈیٹا سائنس سے متعلق مزید معلومات کے ل Data ، ڈیٹا سائنس سیکھنے کے 12 اہم نکات دیکھیں۔)
آپ کو بنیادی تصورات جیسے تقسیم ، مفروضے کی جانچ اور رجعت ، اور ساتھ ہی بنیادی باسیئن احتمالی نظریہ سیکھنے کے ذریعہ نظریہ کو عملی طور پر جوڑنے کی ضرورت ہے۔ زیادہ تر مشینی سیکھنے کے ماڈیول ، حقیقت میں ، بایسیئن احتمال ماڈل پر تعمیر کیے گئے ہیں۔ بایسیئن نقطہ نظر ایک بدیہی ہے جو امکان سے ڈیٹا کے تجزیہ کی طرف بڑھتا ہے اور غیر یقینی صورتحال کا بہتر حساب کتاب کرنے کے ساتھ ساتھ مفروضوں کے قابل عمل بیانات فراہم کرتا ہے جو عملی طور پر استعمال ہوسکتے ہیں۔
ڈیٹا سائنس پر عبور حاصل کرنے کے ل you آپ کو یہ سیکھنے کی ضرورت ہے کہ الگورتھمک تکنیک سے مختلف کمپیوٹیشنل مسائل کو کیسے حل کیا جائے۔ الگورتھم موثر اعداد و شمار کے ڈھانچے کے ذریعے ڈیٹا کو جوڑنے میں استعمال ہوتے ہیں۔ آپ کو یہ سیکھنے کی ضرورت ہے کہ ان ڈھانچے کو مختلف پروگرامنگ زبانوں میں کس طرح نافذ کیا جائے ، ان سے کیا توقع کی جائے ، اور بڑے دشواریوں کو مزید دانے دار ٹکڑوں میں توڑنے کا طریقہ۔ بہت ساری تدبیریں ہیں جن کو موثر الگورتھم ڈیزائن کرنے کے لئے سیکھنا چاہئے ، جیسے بائنری ٹری کو متوازن رکھنے کے لئے ، متحرک صف کا سائز تبدیل کرنے کا طریقہ ، اور مسائل کو بار بار حل کرنے کا طریقہ۔
مشین لرننگ سائنس ہے جو کمپیوٹرز کو اسکرپٹ کی حدود سے باہر کام کرنے کی اجازت دیتی ہے جس کے وہ چلانے کا پروگرام بناتے ہیں۔ یہ ایک وسیع پیمانے پر سائنس ہے جس کی اصل دنیا میں بہت سی ایپلی کیشنز ہیں اور ڈیٹا مائننگ ان میں سے ایک ہے۔ لیکن مشین لرننگ تک رسائی حاصل کرنے کے ل you آپ کو مذکورہ بالا ساری صلاحیتیں رکھنے کی ضرورت ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم کو ازگر کے ساتھ پروگرام کرنے کی ضرورت ہے ، اور اعدادوشمار کے نقطہ نظر کو سب سے زیادہ موثر ثابت کیا جاتا ہے کہ وہ مشین کو کس طرح ہوشیار بنائے۔
مشین لرننگ کا پورا شعبہ انتہائی وسیع ہے ، اور اس میں مختلف ذیلی شعبوں جیسے نگرانی اور غیر سروے شدہ سیکھنے ، ماڈل کی تشخیص اور گہری تعلیم شامل ہے۔ اگرچہ آپ کو یہ ضروری نہیں ہے کہ آپ جدید ترین اعصابی نیٹ ورکس کو کس طرح پروگرام کرنا سیکھیں گے ، اتنا ہی گہرا غوطہ لگانے کی ضرورت نہیں ، جتنا آپ ڈیٹا سائنس میں مشین لرننگ کی بہت سی ایپلی کیشنز کے بارے میں جانتے ہوں گے ، اتنا ہی بہتر ہے۔
نتیجہ اخذ کرنا
اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آیا آپ یونیورسٹی کے طالب علم ہیں یا اپنے افق کو وسیع کرنے کے لئے نئے طریقے تلاش کر رہے ہیں ، یا کوئی پیشہ ور اپنے تجربے کی فہرست کو بڑھانا چاہتا ہے۔ ان اہم ڈیٹا سائنس کے تصورات کو سیکھنا آپ کو خود کو انڈسٹری میں مسابقتی فائدہ اٹھانے کی ضرورت ہے۔