डेटा सायन्स म्हणजे काय?

डेटा सायन्स म्हणजे कच्च्या (raw) डेटाचे उपयुक्त उत्तरांमध्ये रूपांतर करण्याचा सराव. यात प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी आणि क्षेत्रीय ज्ञान एकत्र येऊन पॅटर्न शोधले जातात, अंदाज बांधले जातात आणि निर्णयांना आधार दिला जातो. थोडक्यात, एक डेटा सायंटिस्ट एखादा प्रश्न विचारतो, संबंधित डेटा गोळा करून स्वच्छ करतो, त्याचे विश्लेषण करतो, आणि त्या संख्या प्रत्यक्षात काय सांगतात ते समजावून सांगतो.

डेटा सायंटिस्ट प्रत्यक्षात काय करतो

हे काम मथळ्यांमध्ये दिसते तितके चकचकीत नसते. काम करणाऱ्या व्यावसायिकांच्या सर्वेक्षणांमध्ये सातत्याने दिसते की डेटा स्वच्छ करणे आणि तयार करणे यात दिवसाचा सर्वात मोठा भाग जातो. एक वास्तववादी आठवडा असा दिसतो:

• समस्या मांडणे. एखादा अस्पष्ट व्यावसायिक प्रश्न ("ग्राहक का सोडून जात आहेत?") मोजता येणाऱ्या स्वरूपात आणणे.
• डेटा गोळा करणे. databases, files, APIs किंवा sensors मधून डेटा खेचणे.
• स्वच्छ करणे आणि सुसूत्र करणे. missing values, चुकीचे types आणि duplicates दुरुस्त करणे.
• विश्लेषण करणे. डेटाचा सारांश काढणे, त्याचे visualise करणे आणि कधीकधी modelling करणे.
• समजावून सांगणे. जे कोड लिहीत नाहीत अशा लोकांना निष्कर्ष समजावून सांगणे.

डेटा सायन्स workflow

बहुतांश प्रकल्प एका ओळखता येणाऱ्या चक्राचे (loop) अनुसरण करतात, ज्याचे वर्णन CRISP-DM सारख्या frameworks द्वारे केले जाते:

1. समस्या समजून घ्या आणि उपयुक्त उत्तर कसे दिसते ते जाणून घ्या.
2. डेटा मिळवा त्याच्या स्रोतांकडून.
3. एक्सप्लोर करा आणि स्वच्छ करा (हे exploratory data analysis आहे).
4. Model किंवा विश्लेषण करा, तुम्हाला अंदाज हवा आहे की स्पष्टीकरण यावर अवलंबून.
5. मूल्यमापन करा की निकाल विश्वासार्ह आहे का.
6. समजावा आणि deploy करा निकाल.

तुम्ही या पायऱ्यांमधून क्वचितच सरळ रेषेत जाता. स्वच्छता बऱ्याचदा तुम्हाला अधिक डेटा गोळा करण्यासाठी मागे पाठवते, आणि मूल्यमापन बऱ्याचदा तुम्हाला पुन्हा model करण्यासाठी मागे पाठवते.

Python मधले एक छोटे उदाहरण

येथे सर्वात लहान शक्य "डेटा सायन्स" काम आहे: काही संख्या load करा आणि त्यांचा सारांश काढा.

import pandas as pd  # pandas is the core library for tabular data

# A small dataset of student test scores
scores = pd.DataFrame({
    "name": ["Aarav", "Diya", "Kabir", "Meera"],
    "marks": [78, 92, 65, 88],
})

# .describe() gives count, mean, std, min, max and quartiles
print(scores["marks"].describe())

The average mark, rounded to one decimal place

print("Average:", round(scores["marks"].mean(), 1))

हे तीन ओळींचे विश्लेषण आधीच संपूर्ण चक्र लहान स्वरूपात मांडते: डेटा load करा, एक्सप्लोर करा, निकाल सांगा.

## डेटा सायन्स कशावर उभे आहे

डेटा सायन्स तीन कौशल्य-क्षेत्रांच्या छेदबिंदूवर वसलेले आहे:

- **प्रोग्रामिंग** — सहसा Python किंवा R, अधिक databases साठी SQL.
- **सांख्यिकी आणि गणित** — एखादा पॅटर्न खरा आहे की केवळ noise आहे हे ओळखण्याइतके.
- **क्षेत्रीय ज्ञान** — डेटा ज्या क्षेत्रातून येतो ते समजून घेणे.

यातल्या कोणत्याही गोष्टीत तुम्हाला PhD ची गरज नाही. प्रत्येकाचे पुरेसे ज्ञान असावे जेणेकरून तुम्ही त्यांना समजूतदारपणे एकत्र वापरू शकाल. हे तुकडे वेळेनुसार कसे जुळतात ते पाहण्यासाठी आमचा [data science roadmap](/learn/data-science-analytics/data-science-roadmap) अनुसरा.

## सामान्य चुका

- **थेट modelling कडे उडी मारणे.** नवशिके बऱ्याचदा डेटा समजून घेण्याआधीच machine-learning मॉडेल तयार करू पाहतात. बहुतांश खरे मूल्य फॅन्सी अल्गोरिदममधून नव्हे, तर चांगल्या [exploratory data analysis](/learn/data-science-analytics/exploratory-data-analysis) मधून येते.
- **सहसंबंध आणि कारण यांचा गोंधळ घालणे.** दोन गोष्टी एकत्र बदलणे म्हणजे एक दुसऱ्याचे कारण आहे असे नव्हे.
- **डेटा दर्जाकडे दुर्लक्ष करणे.** अस्वच्छ डेटावरील एक परिपूर्ण मॉडेल परिपूर्णपणे चुकीची उत्तरे देते.
- **समजावून सांगणे वगळणे.** कोणालाही न समजणाऱ्या निकालाचा काहीही परिणाम होत नाही.

## वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न (FAQ)

**मला गणितात चांगले असणे आवश्यक आहे का?** तुम्हाला मूलभूत सांख्यिकी आणि अंकगणिताचा सराव असावा. खोल सिद्धांत पुढे मदत करतो पण सुरुवातीला आवश्यक नाही.

**डेटा सायन्स आणि analytics एकच आहे का?** ते बऱ्याच प्रमाणात एकमेकांत मिसळतात. आमचे [data science vs data analytics](/learn/data-science-analytics/data-science-vs-analytics) हे मार्गदर्शक पहा.

**मी प्रथम कोणती भाषा शिकावी?** pandas आणि NumPy सारख्या libraries मुळे Python ही सर्वात सामान्य सुरुवात आहे. आमचे [Python for data science](/learn/data-science-analytics/python-for-data-science) मार्गदर्शक मूलतत्त्वे समाविष्ट करते.

## शिकत राहा

डेटा सायन्स हे एक विस्तृत क्षेत्र आहे, पण तुम्ही ते एका वेळी एक तुकडा घेत शिकलात तर ते अगदी शिकण्याजोगे आहे. Python, सांख्यिकी, SQL आणि visualisation वरील मार्गदर्शकांसाठी आमचा उर्वरित [Data Science & Analytics learning hub](/learn/data-science-analytics) एक्सप्लोर करा.

ते योग्य प्रकारे, टप्प्याटप्प्याने, mentor सहाय्यासह शिकायला तयार आहात? Infoplanet, जळगाव येथील आमच्या [Data Science & Analytics course](/courses/data-science-analytics) च्या waitlist मध्ये सामील व्हा.