لیڈ معلومات-NewGenApps تصدیق شدہ شراکت دار

ویب اور موبائل ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ۔

بگ ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیٹا سائنس۔

مصنوعی انٹیلی جنس اور مشین سیکھنا

اے آر اور وی آر حل۔

تمام خدمات دیکھیں 

ڈیٹا سائنس

ڈیٹا سائنس اس وقت کیریئر کا ایک گرم انتخاب ہے۔ امریکی بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس کے مطابق 30 تک شماریات دانوں اور ڈیٹا تجزیہ کاروں کے روزگار میں 2024 فیصد اضافہ متوقع ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ تمام سائز کے کاروبار بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کر رہے ہیں ، اور لوگوں کو ان سب کو سمجھنے میں ان کی مدد کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا سائنس اگلی بڑی چیز بننے کی وجہ یہ ہے کہ آج ہمارے پاس موجود ڈیٹا کی سراسر مقدار ہے۔ ہم ایک ایسی دنیا میں رہتے ہیں جہاں ہم ہر روز 2.5 کوئنٹیلین بائٹس ڈیٹا تیار کر رہے ہیں۔ ڈیٹا سائنس تمام کمپنیوں کے لیے ایک اہم مہارت ہے۔ یہ کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور آپ کے کاروبار میں بصیرت فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا سائنس کی مدد سے ، آپ مفروضوں کے بجائے حقائق کی بنیاد پر فیصلے کر سکتے ہیں۔ ٹیڈیٹا سائنس کے بارے میں سب سے اہم بات یہ ہے کہ یہ کاروباری اداروں کو بہتر فیصلے کرنے میں مدد دیتی ہے۔ اگر آپ ڈیٹا سائنس میں کام کرتے ہیں تو ، آپ اپنی کمپنی کو اپنے صارفین کے رویے کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں ، اور اس معلومات کو ان کی مصنوعات اور خدمات کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔

 

ڈیٹا سائنس ماضی ، حال اور مستقبل۔

ایک چیلنج جو کونے کے گرد گھومتا ہے وہ ہے کہ کیا یہ مشینیں دراصل غیر منظم اور تشکیل شدہ اعداد و شمار کے ساتھ اور معیاری الگورتھم کی دستیابی پر نمٹ سکتی ہیں۔ اور اگر وہ کرتے ہیں تو نتائج ناقابل تصور ہوں گے۔ ہم صرف اس تبدیلی کی سطح کی پیش گوئی کرسکتے ہیں جو واقع ہوگی ، حقیقی تبدیلی قابل ذکر ہوگی۔ لیکن یہ سب یقینی طور پر وقوع پذیر ہونے کے لئے کافی وقت کا مطالبہ کرتے ہیں۔

مشین سیکھنے آج بالکل ایسا نہیں ہے جیسا کہ ماضی میں تھا ، نئی کمپیوٹنگ ٹیکنالوجیز کی بدولت۔ چونکہ ماڈل نئے ڈیٹا کے سامنے آتے ہیں ، مشین لرننگ کا تکراری پہلو بہت اہم ہے کیونکہ وہ آزادانہ طور پر اپنانے کے قابل ہیں۔ وہ دہرائے جانے والے ، قابل اعتماد نتائج اور ان کو فراہم کی گئی پچھلی حساب سے سیکھ کر فیصلے کرتے ہیں۔ مشین لرننگ اس خیال سے پیدا ہوئی ہے کہ کمپیوٹر میں کسی خاص کام کے لیے پروگرام کیے بغیر سیکھنے کی صلاحیت ہوتی ہے ، یہ پیٹرن کی پہچان ہے اور محققین یہ دیکھنے کے طریقے وضع کر رہے ہیں کہ کمپیوٹر ڈیٹا کے ذریعے سیکھ سکتا ہے مصنوعی ذہانت. لوگوں نے مشین سیکھنے میں دلچسپی بحال کی ہے جیسے کہ بیسین تجزیہ اور ڈیٹا مائننگ جیسے چند عوامل جیسے سستی ڈیٹا سٹوریج ، زیادہ طاقتور اور سستی کمپیوٹیشنل پروسیسنگ اور بڑھتی ہوئی اقسام اور دستیاب ڈیٹا کی مقدار۔ ان تمام چیزوں نے خود کار طریقے سے اور تیزی سے ایسے ماڈل بنانا ممکن بنا دیا ہے جو زیادہ پیچیدہ اور بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور ضرورت پڑنے پر بڑے پیمانے پر زیادہ درست اور تیز نتائج دے سکتے ہیں۔ عین مطابق ماڈل بنا کر ، کاروباری اداروں اور اداروں کے پاس منافع بخش اور کامیاب مواقع کو پہچاننے اور خطرات کو کم کرنے کا ایک اچھا موقع ہے اس طرح مشین لرننگ کو بنیادی اہمیت حاصل ہے صنعتوں.  ماضی حال ہے اور حال مستقبل ہے۔ ڈیٹا نئی کرنسی ہے۔ آپ اپنے ٹارگٹ سامعین کے بارے میں جتنا زیادہ ڈیٹا فراہم کر سکتے ہیں ، اتنا ہی زیادہ امکان ہے کہ آپ انہیں اپنی طرف متوجہ کر سکیں۔ مثال کے طور پر ، آپ ڈیٹا کو استعمال کر کے دکھا سکتے ہیں کہ کتنے لوگ آپ کی ویب سائٹ پر جا رہے ہیں ، کتنے لوگ آپ کے اشتہارات پر کلک کر رہے ہیں اور کتنے لوگ آپ کی سائٹ پر کلک کر رہے ہیں۔ ڈیٹا سائنس ڈیٹا سے علم نکالنے کا مطالعہ ہے۔ نظم و ضبط کمپیوٹر سائنس ، شماریات اور ریاضی کا مجموعہ ہے۔ یہ ایک بہت وسیع میدان ہے ، اور اس میں بہت سی ایپلی کیشنز ہیں۔

    ڈیٹا سائنس کا عروج۔

    ڈیٹا سائنس ایک بڑھتا ہوا شعبہ ہے ، اور اس میں ملازمتوں کی ایک وسیع رینج شامل ہوسکتی ہے۔ پہلے ، آپ کے پاس ماضی کا ڈیٹا سائنسدان ہے ، جو ریاضی دان یا شماریات دان تھا۔ پھر ، آپ کے پاس موجودہ ڈیٹا سائنسدان ہے ، جو کوئی ہے جو کاروبار کو بھی سمجھتا ہے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔ ڈیٹا نیا تیل ہے۔ ہر وہ کام جو ہم کرتے ہیں ، ہم A سے B تک کیسے پہنچتے ہیں اس سے لے کر ہم اپنے آپ کو کیسے تفریح ​​کرتے ہیں کہ ہم تازہ ترین بریکنگ نیوز کیسے حاصل کرتے ہیں ، ڈیٹا کی بنیاد پر بنایا گیا ہے۔ لیکن ڈیٹا سائنس صرف ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ ہارورڈ بزنس سکول سے ایم بی اے کے ساتھ ایک ڈیٹا سائنسدان گورو منجل کہتے ہیں ، "وہ کمپنیاں جو سب سے زیادہ ڈیٹا پر چلتی ہیں ان کے کامیاب ہونے کا زیادہ امکان ہوتا ہے ، اور وہ کمپنیاں جو سب سے زیادہ ڈیٹا سے چلتی ہیں وہ ہیں جو سب سے زیادہ ڈیٹا سے چلتی ہیں۔ بہت آغاز. ڈیٹا سائنس پروفیشنل ایک سائنسدان ہے جو ڈیٹا پر توجہ دیتا ہے۔ ڈیٹا سائنس ایک تیز رفتار اور ہمیشہ بدلتا ہوا میدان ہے ، اور مستقبل اور بھی دلچسپ ہے۔ جیسے جیسے زیادہ سے زیادہ صنعتیں ڈیٹا کی صلاحیت کو بیدار کرتی ہیں ، ہم ڈیٹا سائنس کی بہت سی نئی اور دلچسپ ایپلی کیشنز دیکھنے جا رہے ہیں۔ اعداد و شمار کو سمجھنے کی صلاحیت ایک نئی 'زبان' بن رہی ہے جو ہم سب کو سیکھنے کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا سائنس اعداد و شمار ، کمپیوٹر سائنس اور ریاضی کا چوراہا ہے ، اور ٹیک انڈسٹری کے اندر ایک بڑھتا ہوا میدان ہے۔

      ڈیٹا سائنس اگلی بڑی چیز کیوں ہے؟

      پوری دنیا ڈیجیٹل ہو رہی ہے ، اور ہر نئی۔ ٹیکنالوجی، سوشل میڈیا سے لے کر پہننے کے قابل چیزوں کے انٹرنیٹ تک ، بڑے پیمانے پر ڈیٹا تیار کرتا ہے۔ سائنس ایک بڑھتا ہوا میدان ہے ، اور یہ ملازمتوں کی ایک وسیع رینج کو گھیر سکتا ہے۔ پہلے ، آپ کے پاس ماضی کا ڈیٹا سائنسدان ہے ، جو ریاضی دان یا شماریات دان تھا۔ ڈیٹا سائنس کی جگہ زیادہ سے زیادہ ہجوم ہو رہی ہے۔ لوکر ، موڈ اور ڈومینو ڈیٹا لیب جیسی کمپنیاں ہیں جو ڈیٹا سائنس کو بطور سروس مہیا کر رہی ہیں۔ آئی بی ایم اور اوریکل جیسے روایتی بی آئی وینڈرز بھی ہیں جو ڈیٹا سائنس کو بطور سروس پیش کرنا شروع کر رہے ہیں۔ غیر وضاحتی ڈیٹا سائنس ڈیٹا سے علم اور بصیرت نکالنے کی سائنس ہے۔ یہ نسبتا new نیا نظم و ضبط ہے۔ یہ ڈیٹا سے ہیرا پھیری کرنے کے بجائے ڈیٹا سے بصیرت حاصل کرنے کے بارے میں ہے۔ ڈیٹا سائنس کو ڈیٹا میں نمونوں کی شناخت سے لے کر خریداری پر مبنی مصنوعات کی سفارش تک بہت سی مختلف ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا سائنس انڈسٹری میں جو چیزیں تبدیل ہوں گی ان میں سے ایک یہ ہے کہ ڈیٹا سائنسدان زیادہ سے زیادہ انجینئر ، پروڈکٹ مینیجر ، مارکیٹنگ پرسن اور کاروباری شخص بن جائے گا۔ ڈیٹا سائنس مارکیٹنگ اور کاروباری دنیا میں ایک نیا رجحان ہے ، لیکن اس کی اہمیت صرف بڑھ رہی ہے۔ ڈیٹا سائنس اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لیے شماریات ، کمپیوٹر سائنس اور ریاضی کا مجموعہ ہے۔ ڈیٹا سائنس کو ماضی کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ رجحانات اور مستقبل کے اعداد و شمار کی پیش گوئی کی جا سکے۔

        ہمارا پروجیکٹ جھلکیاں

        ہم کام ، رہنے اور رہنے کے لیے تعمیر اور ترقی کرتے ہیں۔ مواصلات. ہم بڑے اور چھوٹے مسائل کے سمارٹ ، نئے حل تلاش کرنے کے ارادے سے منصوبے شروع کرتے ہیں۔

        یہ اشتراک کریں