Data science qanday soha?

Data science matematika va statistika, maxsus dasturlash, sun’iy intellekt (AI) va machine learning yordamida ma’lumolarni tahlil qilish va unda yashiringan tushunchalarni topishni o’z ichiga oladigan soha hisoblanadi.  Ushbu ma’lumotlardan strategik rejalar ishlab chiqish va qaror qabul qilishda foydalaniladi.

Ma’lumotlar manbalari va hajmining oshishi data sciene’ning rivojlanayotgan sohalardan biriga aylantirdi. Natijada,  data science mutaxassislari “Harvard Business Review” tomonidan "XXI asrning eng jozibador ishi" deb ataldi. Tashkilotlar va biznes egalari o’z natijalarini yaxshilash uchun data science mutaxassislariga murojaat qilmoqda.

 

Data science turli rollar, vositalar va jarayonlarni o‘z ichiga oladi. Bu esa tahlilchilarga amaliy tushunchalarni olish imkonini beradi. Odatda,data science quyidagi bosqichlardan o‘tadi:

 

Ma’lumotlarni qabul qilish: Ilk bosqich ma’lumotlarni yig‘ish bilan boshlanadi. Barcha tegishli manbalardan turli usullarda ham strukturali, ham strukturasiz ma’lumotlar yig‘ib olinadi. Bu usullarga ma’lumotlarni qo’lda kiritish, dasturiy ta’minot orqali saytdan ma’lumotlar yig’ish, shuningdek tizim va qurilmalardan real vaqt rejimida ma’lumotlarni uzatish kiradi. Ma’lumot manbalariga strukturali datalar masalan,  mijozlarning ma’lumotlari, shuningdek, jurnal fayllari, video, audio, rasmlar, ijtimoiy tarmoqlar va boshqalar kabi strukturasiz ma’lumotlar kirishi mumkin. 

 

Ma’lumotlarni saqlash va qayta ishlash: Ma’lumotlar turli format va tuzilmalarga ega bo‘lishi mumkin. Shu sababdan kompaniyalar kerakli ma’lumotlar turiga qarab har xil saqlash tizimlariga ega bo’lishi kerak. Ma’lumotlarni boshqaradigan jamoa ularni saqlash va tuzilma bo‘yicha standartlarni o‘rnatishga yordam beradi. Bu esa tahlil, machine learning va chuqur o‘rganish modellari bo‘yicha ish jarayonlarini osonlashtiradi. Ushbu bosqich ETL (extract, transform, load) yoki boshqa ma’lumotlarni integratsiyalash texnologiyalari yordamida ma’lumotlarni tozalash, ularni qayta ishlash, o‘zgartirish va birlashtirishni o‘z ichiga oladi. 

 

Ma’lumotlar tahlili: Bu bosqichda  Data science mutaxassislari ma’lumotlardagi siljishlar, diapazonlar va qiymatlarning taqsimlanishini o‘rganish uchun tahlil jarayonini boshlashadi. Tashkilotlar va biznes egalari qarorlarini qabul qilishda ushbu ma’lumotlarga tayanishi mumkin. Bu esa ularga yanada kengroq ko‘lamni oshirish imkonini beradi.

 

Muloqot: Nihoyat, statistik hisobot va boshqa ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish shaklida taqdim etiladi, bu esa tahlilchilar va boshqa qaror qabul qiluvchilar uchun tahlillar va ularning biznesga ta’sirini tushunishni osonlashtiradi. R yoki Python kabi dasturlash tillari vizualizatsiyalarni yaratish uchun komponentlarni o‘z ichiga oladi.

 

Data science mutaxassislari uchun kerakli vositalar

Ma’lumotlarini tahlil qilish va statistik regressiyani amalga oshirish uchun data science mutaxassislari mashhur dasturlash tillariga tayanadilar. Ushbu ochiq kodli vositalar oldindan yaratilgan statistik modellashtirish, machine learning  va grafik imkoniyatlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Bu tillarga quyidagilar kiradi:

1. R Studio: Ochiq kodli dasturlash tili bo’lib, statistik hisoblash va grafikani rivojlantirish uchun kerak bo’ladi.

2. Python: Dinamik va moslashuvchan dasturlash tili. Python ma’lumotlarni tez tahlil qilish uchun NumPy, Pandas, Matplotlib kabi ko‘plab kutubxonalarni o‘z ichiga oladi.

 

Kod va boshqa ma’lumotlarning almashishini osonlashtirish uchun mutaxassislar GitHub va Jupyter bloknotlaridan foydalanishi mumkin. Ba’zi mutaxassislar foydalanuvchi interfeysini afzal ko‘rishadi. 

1. SAS: Tahlil qilish, hisobot berish, ma’lumotlarni prognozlash va modellashtirish uchun vizualizatsiyalar va interaktiv vositalarni o‘z ichiga olgan keng qamrovli to‘plam.

2. IBM SPSS: Ilg‘or statistik tahlil, machine learning algoritmlarining katta kutubxonasi, matn tahlili, ochiq manbani kengaytirish, katta ma’lumotlar bilan integratsiyalash va ilovalarga uzluksiz joylashtirishni taklif qiladi.
   
   

Data science mutaxassislari  Apache Spark, Apache Hadoop kabi freymvork va NoSQL ma’lumotlar bazalaridek katta ma’lumotlarni qayta ishlash platformalaridan foydalanish bo‘yicha bilimlarga ega bo‘ladilar. Ular, shuningdek, keng ko‘lamli ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalaridan, jumladan, biznes taqdimotlari va elektron jadval ilovalari (masalan, Microsoft Excel), Tableau va IBM Cognos kabi maqsadli tijorat vizualizatsiya vositalari va D3.js (ma’lumotlarni interaktiv vizualizatsiya qilish uchun JavaScript kutubxonasi) va RAW Graphs kabi ochiq manba vositalaridan xabardor bo’lishi kerak. 

Data science sohasining qo'llanilishi

• Biznes: Xaridorlarning ehtiyojlarini tahlil qilish, tavsiyalar tizimi yaratish.

• Tibbiyot: Kasalliklarni erta aniqlash, davolash jarayonlarini optimallashtirish.

• Marketing: Maqsadli auditoriyani aniqlash, marketing strategiyalarini ishlab chiqish.

• Moliyaviy xizmatlar: Firibgarlikni aniqlash, risklarni baholash.

• Texnologiya: Sun'iy intellekt, chatbotlar va avtomatlashtirish.
  
  

Data science  rivoji bilan yangi kasblar va texnologiyalar yaratilmoqda. Hozirgi kunda DatasScience mutaxassislari kasbi yuqori daromadli va talab katta bo'lgan kasblar qatoriga kiradi.

Agar Data science sohasiga kirishni o‘ylayotgan bo‘lsangiz, dasturlash tillarini o‘rganishdan boshlang va real loyihalarda qatnashib, tajriba orttiring. 

👉🏻 Ro‘yxatdan o‘tish