# డాటా సైన్స్

వైడ్-ఫీల్డ్ ఇన్‌ఫ్రారెడ్ సర్వే ఎక్స్‌ప్లోరర్ అనే అంతరిక్ష టెలిస్కోప్ ద్వారా పొందిన ఖగోళ సర్వే డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా నియోవైస్ తోకచుక్క (ఇక్కడ ఎరుపు రంగు చుక్కల వరుసగా చిత్రీకరించబడింది) ఉనికిని కనుగొన్నారు.
**డేటా సైన్స్** (Data science) అనేది అంతర్విభావిక విద్యా రంగం. ఇది సంభావ్య ధ్వనిమయ (noisy), నిర్మాణాత్మక, అకృతాకృతి డేటా నుండి జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడానికి లేదా అంచనా వేయడానికి గణాంక శాస్త్రం, శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్, శాస్త్రీయ పద్ధతులు, ప్రాసెసింగ్, శాస్త్రీయ విజువలైజేషన్, అల్గారిథమ్‌లు, వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తుంది.

పెద్ద, సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్ల నుండి ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడానికి సంస్థలను అనుమతించడం ద్వారా ఆధునిక నిర్ణయాధికారంలో డేటా సైన్స్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. నిర్ణయాధికారాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక, వ్యాపార విశ్లేషణల వంటి పరిశ్రమలలో డేటా సైన్స్ విపరీతంగా ఉపయోగించబడుతోంది.
డేటా సైన్స్ అంతర్లీన అప్లికేషన్ డొమైన్ (ఉదాహరణకు సహజ శాస్త్రాలు, సమాచార సాంకేతికత, వైద్యం) నుండి డొమైన్ జ్ఞానాన్ని కూడా అనుసంధానిస్తుంది. డేటా సైన్స్ బహుముఖమైనది, దీనిని ఒక విజ్ఞాన శాస్త్రం, పరిశోధన నమూనా, పరిశోధన పద్ధతి, క్రమశిక్షణ, వర్క్‌ఫ్లో, ఒక వృత్తిగా వర్ణించవచ్చు.

డేటా సైన్స్ అనేది వాస్తవ దృగ్విషయాలను డేటాతో అర్థం చేసుకోవడానికి, విశ్లేషించడానికి "గణాంకాలు, డేటా విశ్లేషణ, ఇన్ఫర్మేటిక్స్, వాటి సంబంధిత పద్ధతులను ఏకీకృతం చేసే భావన". ఇది గణిత శాస్త్రం, గణాంక శాస్త్రం, కంప్యూటర్ సైన్స్, సమాచార శాస్త్రం, డొమైన్ నాలెడ్జ్ సందర్భంలో అనేక రంగాల నుండి తీసుకున్న పద్ధతులు, సిద్ధాంతాలను ఉపయోగిస్తుంది. అయితే, డేటా సైన్స్ అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్, సమాచార శాస్త్రాలకు భిన్నమైనది. ట్యూరింగ్ అవార్డు గ్రహీత జిమ్ గ్రే డేటా సైన్స్‌ను విజ్ఞాన శాస్త్రపు "నాల్గవ నమూనా"గా (అనుభావిక, సైద్ధాంతిక, గణన, ఇప్పుడు డేటా-ఆధారిత) ఊహించాడు, సమాచార సాంకేతికత, డేటా ప్రవాహం ప్రభావం కారణంగా "సైన్స్ గురించి ప్రతిదీ మారుతోంది" అని నొక్కి చెప్పాడు.

కంప్యూటర్ సైన్స్, గణాంకాలు, సమాచార శాస్త్రం, ఇతర విషయ-నిర్దిష్ట విభాగాల వంటి విభిన్న రంగాల నుండి పద్ధతులను తీసుకుంటుంది కాబట్టి డేటా సైన్స్ తరచుగా బహుళ క్రమశిక్షణా, వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంగా వర్ణించబడుతుంది. విభిన్న రంగాల కలయిక దశాబ్దాల క్రితం ఇన్ఫర్మేషన్ సైన్స్ ఎలా ఉందో దానిని పోలి ఉంటుందని కొందరు పరిశోధకులు వాదిస్తున్నారు (మాయెర్నిక్, 2023). డేటా సైన్స్ క్రమంగా తన సొంత అధ్యయన రంగంగా ఎలా మారిందో స్పష్టం చేయడానికి ఈ సారూప్యతలు సహాయపడతాయి.

**డేటా సైంటిస్ట్** అనగా డేటాను సంగ్రహించడానికి ప్రోగ్రామింగ్ కోడ్‌ను సృష్టించి, దానిని గణాంక పరిజ్ఞానంతో కలిపే ఒక వృత్తినిపుణుడు.

## పునాదులు

డేటా సైన్స్ అనేది సాధారణంగా పెద్ద డేటాసెట్ల నుండి జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడంపై దృష్తి సారించే, ఇతర అప్లికేషన్ డొమైన్‌లలోని సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఆ డేటాలోని జ్ఞానాన్ని అన్వయించే అంతర్విభావిక విద్యా రంగం. విశ్లేషణ కోసం డేటాను సిద్ధం చేయడం, డేటా సైన్స్ సమస్యలను రూపొందించడం, డేటాను విశ్లేషించడం, ఈ తీర్మానాలను సంగ్రహించడం ఈ రంగం పరిధిలోకి వస్తాయి. ఆ విధంగా, ఇది కంప్యూటర్ సైన్స్, గణితం, డేటా విజువలైజేషన్, గ్రాఫిక్ డిజైన్, కమ్యూనికేషన్, వ్యాపారం నుండి నైపుణ్యాలను పొందుపరుస్తుంది.

గణాంకాలు పరిమాణాత్మక డేటా, వివరణను నొక్కి చెబుతాయని వసంత్ ధార్ రాశారు. దీనికి భిన్నంగా, డేటా సైన్స్ పరిమాణాత్మక, గుణాత్మక డేటాతో (ఉదాహరణకు చిత్రాలు, వచనం, సెన్సార్లు, లావాదేవీలు, కస్టమర్ సమాచారం మొదలైన వాటి నుండి) వ్యవహరిస్తుంది, అంచనా, చర్యకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది. కొలంబియా విశ్వవిద్యాలయానికి చెందిన ఆండ్రూ గెల్మాన్ గణాంకాలను డేటా సైన్స్‌లో అనవసరమైన భాగంగా అభివర్ణించారు. డేటాసెట్ల పరిమాణం లేదా కంప్యూటింగ్ ఉపయోగం ద్వారా డేటా సైన్స్ గణాంకాల నుండి వేరు చేయబడదని స్టాన్‌ఫోర్డ్ ప్రొఫెసర్ డేవిడ్ డోనోహో రాశారు, అనేక గ్రాడ్యుయేట్ ప్రోగ్రామ్‌లు తమ అనలిటిక్స్, స్టాటిస్టిక్స్ శిక్షణను డేటా-సైన్స్ ప్రోగ్రామ్ సారాంశంగా తప్పుదోవ పట్టించేలా ప్రచారం చేస్తున్నాయని పేర్కొన్నారు. ఆయన డేటా సైన్స్‌ను సాంప్రదాయ గణాంకాల నుండి అభివృద్ధి చెందుతున్న అనువర్తిత రంగంగా అభివర్ణించారు.

## పదవ్యుత్పత్తి

### తొలి వాడుక

1962లో, జాన్ టుకీ తను పిలిచిన "డేటా విశ్లేషణ" అనే రంగాన్ని వివరించాడు, ఇది ఆధునిక డేటా సైన్స్‌ను పోలి ఉంటుంది. 1985లో, బీజింగ్‌లోని చైనీస్ అకాడమీ ఆఫ్ సైన్సెస్‌లో ఇచ్చిన ఉపన్యాసంలో, సి.ఎఫ్. జెఫ్ వూ గణాంకాలకు ప్రత్యామ్నాయ పేరుగా మొదటిసారిగా "డేటా సైన్స్" అనే పదాన్ని ఉపయోగించారు. తరువాత, మాంట్‌పెల్లియర్ విశ్వవిద్యాలయం IIలో జరిగిన 1992 గణాంక సింపోజియం హాజరైనవారు గణాంకాలు, డేటా విశ్లేషణ స్థాపించబడిన భావనలు, సూత్రాలను కంప్యూటింగ్‌తో కలిపి వివిధ మూలాలు, రూపాల డేటాపై దృష్టి సారించే కొత్త క్రమశిక్షణ ఆవిర్భావాన్ని అంగీకరించారు.

"డేటా సైన్స్" అనే పదం 1974లో పీటర్ నౌర్ కంప్యూటర్ సైన్స్‌కు ప్రత్యామ్నాయ పేరుగా ప్రతిపాదించినప్పుడు కనుగొనబడింది. అతని 1974 పుస్తకం కన్సైజ్ సర్వే ఆఫ్ కంప్యూటర్ మెథడ్స్‌లో, పీటర్ నౌర్ డేటా-ఆధారిత పద్ధతులపై పెరుగుతున్న ప్రాధాన్యతను ప్రతిబింబించడానికి 'కంప్యూటర్ సైన్స్' కంటే 'డేటా సైన్స్' అనే పదాన్ని ఉపయోగించమని ప్రతిపాదించాడు 1996లో, ఇంటర్నేషనల్ ఫెడరేషన్ ఆఫ్ క్లాసిఫికేషన్ సొసైటీస్ డేటా సైన్స్‌ను ఒక అంశంగా ప్రత్యేకంగా ప్రదర్శించిన మొదటి సమావేశంగా అవతరించింది. అయితే, నిర్వచనం ఇంకా అస్థిరంగానే ఉంది. బీజింగ్‌లోని చైనీస్ అకాడమీ ఆఫ్ సైన్సెస్‌లో 1985 ఉపన్యాసం తరువాత, 1997లో సి.ఎఫ్. జెఫ్ వూ గణాంకాలను డేటా సైన్స్‌గా పేరు మార్చాలని మళ్లీ సూచించారు. అకౌంటింగ్‌కు పర్యాయపదంగా ఉండటం లేదా డేటాను వివరించడానికి పరిమితం కావడం వంటి సరికాని మూస పద్ధతులను తొలగించడానికి కొత్త పేరు గణాంకాలకు సహాయపడుతుందని ఆయన వాదించారు. 1998లో, హయాషి చికీయో డేటా సైన్స్‌ను డేటా రూపకల్పన, సేకరణ, విశ్లేషణ అనే మూడు అంశాలతో ఒక కొత్త, ఇంటర్ డిసిప్లినరీ భావనగా వాదించారు.

### ఆధునిక వాడుక

2012లో, సాంకేతిక నిపుణులు థామస్ హెచ్. డావెన్‌పోర్ట్, డిజె పాటిల్ "డేటా సైంటిస్ట్: 21వ శతాబ్దపు అత్యంత ఆకర్షణీయమైన ఉద్యోగం" అని ప్రకటించారు, ఈ ఆకట్టుకునే పదాన్ని న్యూయార్క్ టైమ్స్, బోస్టన్ గ్లోబ్ వంటి ప్రధాన నగర వార్తాపత్రికలు కూడా స్వీకరించాయి. ఒక దశాబ్దం తరువాత, "యజమానులలో ఈ ఉద్యోగానికి గతంలో కంటే ఎక్కువ డిమాండ్ ఉంది" అని పేర్కొంటూ వారు దానిని పునరుద్ఘాటించారు.

స్వతంత్ర క్రమశిక్షణగా డేటా సైన్స్ ఆధునిక భావన కొన్నిసార్లు విలియం ఎస్. క్లీవ్‌ల్యాండ్‌కు ఆపాదించబడుతుంది. 2014లో, అమెరికన్ స్టాటిస్టికల్ అసోసియేషన్ విభాగమైన స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ అండ్ డేటా మైనింగ్ సెక్షన్, డేటా సైన్స్ పెరుగుతున్న జనాదరణను ప్రతిబింబిస్తూ దాని పేరును సెక్షన్ ఆన్ స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ అండ్ డేటా సైన్స్‌గా మార్చుకుంది.

"డేటా సైంటిస్ట్" అనే వృత్తిపరమైన శీర్షిక 2008లో డిజె పాటిల్, జెఫ్ హామర్‌బాచర్‌లకు ఆపాదించబడింది. 2005లో నేషనల్ సైన్స్ బోర్డ్ తన "లాంగ్-లివ్డ్ డిజిటల్ డేటా కలెక్షన్స్: ఎనేబుల్ రీసెర్చ్ అండ్ ఎడ్యుకేషన్ ఇన్ ది 21వ సెంచరీ" అనే నివేదికలో దీనిని ఉపయోగించినప్పటికీ, ఇది డిజిటల్ డేటా సేకరణను నిర్వహించడంలో ఏదైనా ముఖ్య పాత్రను విస్తృతంగా సూచిస్తుంది.

## డేటా సైన్స్, డేటా విశ్లేషణ

డేటాసెట్ ఉపయోగించి అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ ఉదాహరణ
డేటా విశ్లేషణ సాధారణంగా నిర్దిష్ట ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి లేదా నిర్దిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి నిర్మాణాత్మక డేటాసెట్‌లతో పనిచేయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటాను సంగ్రహించడానికి, వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాల గురించి పరికల్పనలను అభివృద్ధి చేయడానికి డేటా శుభ్రపరచడం, డేటా విజువలైజేషన్ వంటి పనులను ఇది కలిగి ఉంటుంది. డేటా విశ్లేషకులు సాధారణంగా ఈ పరికల్పనలను పరీక్షించడానికి, డేటా నుండి తీర్మానాలను రూపొందించడానికి గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు.

డేటా సైన్స్ అనేది విశ్లేషించడానికి తరచుగా అధునాతన గణన, గణాంక పద్ధతులు అవసరమయ్యే పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పనిచేయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటా శాస్త్రవేత్తలు తరచుగా వచనం లేదా చిత్రాల వంటి అకృతాకృతి డేటాతో పనిచేస్తారు, ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి యంత్ర అభ్యాసం అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తారు. డేటా సైన్స్ తరచుగా గణాంక విశ్లేషణ, డేటా ప్రీప్రాసెసింగ్, పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.

## డేటా సైన్స్ కోసం క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్

పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను ప్రారంభించడానికి క్లౌడ్-ఆధారిత నిర్మాణం. పర్సనల్ కంప్యూటర్లు, ల్యాప్‌టాప్‌లు, స్మార్ట్ ఫోన్‌ల వంటి వివిధ వనరుల నుండి డేటా ప్రాసెసింగ్, విశ్లేషణ కోసం క్లౌడ్ సేవల ద్వారా ప్రవహిస్తుంది, చివరకు వివిధ బిగ్ డేటా అనువర్తనాలకు దారితీస్తుంది.
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ పెద్ద మొత్తంలో గణన శక్తి, నిల్వకు ప్రాప్యతను అందిస్తుంది. నిరంతరం సమాచారం ఉత్పత్తి చేయబడే, ప్రాసెస్ చేయబడే బిగ్ డేటాలో, సంక్లిష్టమైన, వనరుల-ఇంటెన్సివ్ విశ్లేషణాత్మక పనులను నిర్వహించడానికి ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.

కొన్ని పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు బిగ్ డేటా వర్క్‌లోడ్‌లను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు డేటా శాస్త్రవేత్తలను సమాంతరంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి, విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి, ఇది ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది.

## డేటా సైన్స్‌లో నైతిక పరిశీలన

డేటా సైన్స్ అనేది డేటాను సేకరించడం, ప్రాసెస్ చేయడం, విశ్లేషించడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది, ఇందులో తరచుగా వ్యక్తిగత, సున్నితమైన సమాచారం ఉంటుంది. సంభావ్య గోప్యతా ఉల్లంఘనలు, పక్షపాత శాశ్వతత్వం, ప్రతికూల సామాజిక ప్రభావాలు నైతిక ఆందోళనలలో ఉన్నాయి.

మెషీన్ లెర్నింగ్ నమూనాలు శిక్షణ డేటాలో ఉన్న పక్షపాతాలను పెంచుతాయి, ఇది వివక్షత లేదా అన్యాయమైన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.

## ఇవి కూడా చూడండి

* పైథాన్ (కంప్యూటర్ భాష)
* వచన విశ్లేషణ
* డేటా ఇంజనీరింగ్
* బిగ్ డేటా
* యంత్ర అభ్యాసం
* కృత్రిమ మేధస్సు
* బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్
* ఆస్ట్రోఇన్ఫర్మేటిక్స్
* టోపోలాజికల్ డేటా విశ్లేషణ
* డేటా సైన్స్ పత్రికల జాబితా
* డేటా సైన్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ జాబితా
* ఓపెన్ సోర్స్ డేటా సైన్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ జాబితా
* డేటా సైన్స్ నోట్‌బుక్ సాఫ్ట్‌వేర్

## మూలాలు

మూస:Data