வேகமான டிஜிட்டல் யுகத்தில், நுகர்வோர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், செயல்பாடுகளை ஒழுங்குபடுத்துவதற்கும் மற்றும் போக்குகளை முன்னறிவிப்பதற்கும் நவீன வணிகங்களுக்கு தரவு அறிவியல் ஒரு மூலக்கல்லாக மாறியுள்ளது. இந்த உருமாறும் துறை மற்றும் உங்கள் வணிக உத்தியைப் பாதிக்கும் வழிகளைப் பற்றி மேலும் அறிய நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், இப்போது ஆராயுங்கள் தரவு அறிவியல் எவ்வாறு உலகெங்கிலும் உள்ள தொழில்களை வடிவமைக்கிறது என்பதில் ஆழமாக மூழ்குவதற்கு.

தரவு அறிவியல் புள்ளியியல், கணினி அறிவியல் மற்றும் டொமைன் சார்ந்த அறிவை ஒருங்கிணைத்து தரவிலிருந்து மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கிறது, நிறுவனங்களுக்கு தகவல், தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. சில்லறை விற்பனையில் இருந்து சுகாதாரம் வரை, தொழில்கள் போட்டித்தன்மையுடன் இருக்கவும், செயல்திறனை அதிகரிக்கவும், வாடிக்கையாளர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை உருவாக்கவும் தரவு அறிவியலின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன. தரவு அறிவியலின் இன்றியமையாத கூறுகள் மற்றும் அது பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படும் எண்ணற்ற வழிகளை நாம் ஆராயும்போது, தரவு அறிவியல் என்பது ஒரு போக்கு மட்டுமல்ல, இன்றைய பொருளாதாரத்தின் முக்கிய அங்கம் என்பது தெளிவாகிறது.
தரவு அறிவியலின் கட்டுமானத் தொகுதிகள்
தரவு அறிவியலின் செயல்முறை பல படிகளை உள்ளடக்கியது, ஒவ்வொன்றும் மூலத் தரவை செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளாக மாற்றுவதற்கு முக்கியமானவை. அதன் மையத்தில், தரவு அறிவியலை நான்கு முக்கிய நிலைகளாகப் பிரிக்கலாம்: தரவு சேகரிப்பு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் தரவு காட்சிப்படுத்தல்.
- தரவு சேகரிப்பு: எந்தவொரு தரவு அறிவியல் திட்டத்திலும் முதல் படி சரியான தரவை சேகரிப்பதாகும். இதில் வாடிக்கையாளர் தொடர்புகள், நிதிப் பதிவுகள், IoT சாதனங்களிலிருந்து சென்சார் தரவு மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கலாம். சம்பந்தப்பட்ட தரவின் வகை மற்றும் அளவைப் பொறுத்து, தரவு சேகரிப்பு நிகழ்நேரத்தில் அல்லது தொகுதிகளில் நிகழலாம்.
- தரவு சுத்தம்: தரவு சேகரிக்கப்பட்டவுடன், துல்லியம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துவதற்கு கணிசமான சுத்தம் தேவைப்படுகிறது. தரவு சுத்திகரிப்பு பிழைகள், விடுபட்ட மதிப்புகள் மற்றும் பொருத்தமற்ற தகவல்களைக் குறிக்கிறது. இந்த படி மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் ஒரு சிறிய துல்லியமின்மை கூட தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது எந்த தரவு விஞ்ஞானிக்கும் தரவை சுத்தம் செய்வதை முன்னுரிமையாக ஆக்குகிறது.
- தரவு பகுப்பாய்வு: கையில் சுத்தமான தரவு இருப்பதால், தரவு விஞ்ஞானிகள் பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர், புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு முதல் இயந்திர கற்றல் வரை, வடிவங்கள் மற்றும் தொடர்புகளை கண்டறிய. இங்குதான் உண்மையான "அறிவியல்" நிகழ்கிறது, தரவு விஞ்ஞானிகள் கருதுகோள்களைச் சோதிப்பது, மாதிரிகளை உருவாக்குவது மற்றும் விளைவுகளைக் கணிக்க அல்லது தரவு புள்ளிகளை வகைப்படுத்துவதற்கு நுணுக்கமான அல்காரிதம்கள்.
- தரவு காட்சிப்படுத்தல்: வரைபடங்கள், விளக்கப்படங்கள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகள் போன்ற காட்சி கருவிகளைப் பயன்படுத்தி, ஜீரணிக்கக்கூடிய வடிவத்தில் கண்டுபிடிப்புகளை வழங்குவதே இறுதிப் படியாகும். தரவு காட்சிப்படுத்தல் பங்குதாரர்களுக்கு நுண்ணறிவுகளை ஒரே பார்வையில் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது, விரைவான மற்றும் சிறந்த முடிவெடுக்க உதவுகிறது.
தரவு அறிவியலில் முக்கிய கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்
திறமையாகவும் துல்லியமாகவும் செயல்பட, தரவு விஞ்ஞானிகள் பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை நம்பியுள்ளனர். மிகவும் பிரபலமான சில:
- பைதான் மற்றும் ஆர்: இந்த நிரலாக்க மொழிகள் தரவு அறிவியலுக்கு இன்றியமையாதவை, பைதான் அதன் எளிமை மற்றும் பாண்டாஸ், நம்பி மற்றும் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் போன்ற பரந்த நூலகங்களுக்காக பெரும்பாலும் விரும்பப்படுகிறது.
- இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள்: TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற நூலகங்கள் தரவு விஞ்ஞானிகளை முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் வடிவ அங்கீகாரத்திற்காக சிக்கலான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகின்றன.
- பெரிய தரவு தளங்கள்: Apache Spark மற்றும் Hadoop ஆகியவை பெரிய அளவிலான தரவைக் கையாள்வதற்கான இரண்டு பிரபலமான தளங்களாகும், குறிப்பாக பாரம்பரிய தரவுத்தளங்களில் தரவுத்தொகுப்புகள் மிகவும் பெரியதாக இருக்கும் பெரிய தரவு பயன்பாடுகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
- காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள்: Tableau, Power BI மற்றும் Matplotlib போன்ற கருவிகள், தரவு விஞ்ஞானிகளை ஊடாடும், எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க அனுமதிக்கின்றன, இது தொழில்நுட்பம் அல்லாத பங்குதாரர்கள் தரவிலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
தொழில்கள் முழுவதும் தரவு அறிவியலின் பயன்பாடுகள்
தரவு அறிவியல் தொலைதூரத் தொழில்களை மாற்றுகிறது. தரவு அறிவியல் ஆழமான தாக்கத்தை ஏற்படுத்திய சில முக்கிய துறைகளை ஆராய்வோம்:
- சில்லறை: சில்லறை விற்பனையில், பிராண்டுகள் தேவையை கணிக்க, பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்க, சரக்குகளை மேம்படுத்த மற்றும் வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களைப் புரிந்துகொள்ள தரவு அறிவியல் உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, அமேசான் போன்ற இ-காமர்ஸ் நிறுவனங்கள் வாடிக்கையாளர் உலாவல் மற்றும் வாங்கும் நடத்தையைப் பகுப்பாய்வு செய்து தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகளை வழங்குகின்றன, வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை கணிசமாக மேம்படுத்துகின்றன மற்றும் விற்பனையை அதிகரிக்கின்றன.
- ஹெல்த்கேர்: நோய்களைக் கண்டறிவதில் இருந்து நோயாளியின் பதிவுகளை நிர்வகிப்பது வரை சுகாதாரத் துறையானது தரவு அறிவியலை நம்பியுள்ளது. முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள், எடுத்துக்காட்டாக, சில நிபந்தனைகளுக்கு அதிக ஆபத்தில் உள்ள நபர்களை அடையாளம் காண உதவுகின்றன, உயிர்களைக் காப்பாற்றக்கூடிய மற்றும் செலவுகளைக் குறைக்கக்கூடிய தடுப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்துகின்றன.
- நிதி: இடர் மேலாண்மை, மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் வழிமுறை வர்த்தகம் ஆகியவற்றில் தரவு அறிவியல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. நிதித் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் கடன் அபாயத்தை மதிப்பிடலாம், நிகழ்நேரத்தில் மோசடி பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறியலாம் மற்றும் தகவலறிந்த முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்கலாம். அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கில், டேட்டா-உந்துதல் மாதிரிகள் மனிதர்களால் பொருத்த முடியாத வேகத்திலும் செயல்திறனிலும் வர்த்தகத்தை செயல்படுத்துகின்றன.
- தயாரிப்பு: உற்பத்தியில், தரவு அறிவியல் உற்பத்தி திறன், தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு ஆகியவற்றை மேம்படுத்துகிறது. சென்சார்களைப் பயன்படுத்தி, இயந்திரங்களுக்கு எப்போது பராமரிப்பு தேவைப்படும், வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைத்தல் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை அதிகப்படுத்துதல் ஆகியவற்றை உற்பத்தியாளர்கள் கணிக்க முடியும். தரக் கட்டுப்பாட்டுத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் குறைபாடுகளைக் கண்டறிந்து அவற்றை முன்கூட்டியே தீர்க்க முடியும்.
தரவு அறிவியலில் இயந்திர கற்றலின் பங்கு
இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) ஒரு துணைக்குழு ஆகும், இது கணினிகள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும், வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் காலப்போக்கில் மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கும் வழிமுறைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது. ML ஆனது தரவு அறிவியலுடன் ஒருங்கிணைந்ததாகும், ஏனெனில் இது கடந்த தரவு வடிவங்களின் அடிப்படையில் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க அமைப்புகளை செயல்படுத்துகிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் படத்தை அறிதல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பரிந்துரை அமைப்புகள் போன்ற பணிகளுக்கு குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
எடுத்துக்காட்டாக, கடந்தகால பயனர் நடத்தையின் அடிப்படையில் திரைப்படங்கள் மற்றும் நிகழ்ச்சிகளைப் பரிந்துரைக்க Netflix இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் Google MLஐ தேடல் அல்காரிதங்களில் பயன்படுத்துகிறது, பயனர்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமான முடிவுகளை வழங்குகிறது. இயந்திரக் கற்றலின் இந்தப் பயன்பாடுகள், அனுபவங்களைத் தக்கவைத்து, ஈடுபாட்டைத் தூண்டுவதற்கு தரவு அறிவியலின் ஆற்றலை விளக்குகின்றன.
தரவு அறிவியலில் உள்ள சவால்கள்
தரவு அறிவியலின் நன்மைகள் மகத்தானவை என்றாலும், இந்தத் துறை அதன் சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் பெரும்பாலும் முக்கியமான தகவல்களைக் கொண்டிருப்பதால், தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு குறிப்பிடத்தக்க கவலைகள் ஆகும். தரவு அநாமதேயமாக்கப்படுவதையும், மீறல்களிலிருந்து பாதுகாக்கப்படுவதையும் உறுதி செய்வது அவசியம், குறிப்பாக GDPR மற்றும் CCPA போன்ற தரவுத் தனியுரிமை விதிமுறைகள் மிகவும் கடுமையாக வளரும்போது.
மற்றொரு சவாலானது சில இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் "கருப்பு பெட்டி" தன்மை, குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல். இந்த சிக்கலான மாதிரிகள் துல்லியமான முடிவுகளைத் தரலாம், ஆனால் வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாமல் இருக்கலாம், சில முடிவுகள் எவ்வாறு எடுக்கப்படுகின்றன என்பதை தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கு விளக்குவது கடினமாக்குகிறது-இது மாதிரி விளக்கம் எனப்படும் பிரச்சினை.
தரவு அறிவியலின் எதிர்காலம்

AI, மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் பெரிய தரவு ஆகியவற்றில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்களால் தரவு அறிவியல் துறை தொடர்ந்து வேகமாக வளர்ச்சியடைந்து வருகிறது. தரவு முன்னோடியில்லாத விகிதத்தில் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், தரவு அறிவியலைப் பயன்படுத்தும் வணிகங்கள் போட்டித்தன்மை வாய்ந்த நன்மையைக் கொண்டிருக்கும், சந்தை மாற்றங்களைக் கணிக்க, தங்கள் வாடிக்கையாளர்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கு மற்றும் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துவதற்கு சிறந்த நிலையில் இருக்கும்.
ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய பகுதி தானியங்கி இயந்திர கற்றல் (AutoML), இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. ஆட்டோஎம்எல் வல்லுநர்கள் அல்லாதவர்களை ஆழ்ந்த தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் இல்லாமல் இயந்திரக் கற்றலைச் செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, தரவு அறிவியலுக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது மற்றும் சிறிய நிறுவனங்கள் தரவு உந்துதல் நுண்ணறிவு மூலம் பயனடைவதை சாத்தியமாக்குகிறது.
கூடுதலாக, தரவு அறிவியல் வளர்ச்சியில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் செயற்கை பொது நுண்ணறிவு (AGI), அங்கு இயந்திரங்கள் மனித அளவிலான திறமையில் பரந்த அளவிலான பணிகளில் அறிவைப் புரிந்து கொள்ளவும், கற்றுக்கொள்ளவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. AGI சாத்தியமாகும்போது, தரவு அறிவியலின் முக்கியத்துவம் மட்டுமே வளரும், நாம் வாழும் மற்றும் வேலை செய்யும் விதத்தை மாற்றும் புதுமைகளுக்குத் தூண்டுகிறது.
தரவு அறிவியலுடன் தொடங்குதல்
நீங்கள் ஒரு வணிகத் தலைவராக இருந்தாலும், வளரும் தரவு விஞ்ஞானியாக இருந்தாலும் அல்லது தொழில்நுட்ப ஆர்வலராக இருந்தாலும், தரவு அறிவியலின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது மதிப்புமிக்கது. பல வளங்கள் உள்ளன, ஆன்லைன் படிப்புகள், மற்றும் பைதான் நிரலாக்கத்திலிருந்து இயந்திர கற்றல் அடிப்படைகள் வரையிலான தலைப்புகளுடன் தொடங்குவதற்கு உங்களுக்கு உதவும் பட்டறைகள். சரியான அறிவுடன், நிஜ உலகச் சிக்கல்களைத் தீர்க்க தரவு அறிவியல் எவ்வாறு உதவும் என்பதை எவரும் ஆராயத் தொடங்கலாம்.
முடிவில், தரவு அறிவியல் ஒரு தொழில்நுட்ப துறையை விட அதிகம்; இது கண்டுபிடிப்பு, பகுப்பாய்வு மற்றும் முன்னேற்றத்தின் மனநிலை. உலகம் பெருகிய முறையில் தரவு உந்துதல் வளரும்போது, தரவு அறிவியலைத் தழுவுபவர்கள் புதுமைகளில் முன்னணியில் இருப்பார்கள், நுண்ணறிவுகளைத் திறக்க மற்றும் அனைத்துத் தொழில்களிலும் முன்னேற்றத்தை இயக்க தரவைப் பயன்படுத்துவார்கள்.