# தரவு அறிவியல்

## தரவு அறிவியலும் தரவுப் பகுப்பாய்வும்

தரவு அறிவியல், தரவு பகுப்பாய்வு இரண்டும் தரவு மேலாண்மை, பகுப்பாய்வு துறையில் முதன்மையான துறைகளாகும். ஆனால் அவை பல முதன்மை வழிகளில் வேறுபடுகின்றன. தரவு அறிவியல் என்பது புள்ளியியல் கணக்கீட்டு முறைகளையும் எந்திர கற்றல் முறைகளையும் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கிய ஒரு இடைநிலைத் துறையாகும். இது தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கவும் கணிப்புகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது , அதே நேரத்தில் தரவு பகுப்பாய்வு பாணிகள், போக்குகளை அடையாளம் காண தரவின் செய்முறையிலும் விளக்கத்திலும் கூடுதலாகக் கவனம் செலுத்துகிறது.  
தரவு பகுப்பாய்வு பொதுவாக குறிப்பிட்ட கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்க அல்லது குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைத் தீர்க்க சிறிய கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளுடன் வேலை செய்வதை உள்ளடக்கியது. தரவைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் , மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகள் குறித்த கருதுகோள்களை உருவாக்குவதற்கும் தரவு காட்சிப்படுத்தல், ஆய்வு, தரவு பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளை இது உள்ளடக்கும். தரவு ஆய்வாளர்கள் பொதுவாக இந்த கருதுகோள்களைச் சரிபார்க்க புள்ளியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி, தரவுகளிலிருந்து முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள். எடுத்துக்காட்டாக , ஒரு தரவு ஆய்வாளர் வாடிக்கையாளர் நடத்தையில் உள்ள போக்குகளை அடையாளம் கண்டு, , சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளுக்கான பரிந்துரைகளை வழங்கி, விற்பனைத் தரவையும் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.  
மறுபுறம் தரவு அறிவியல் என்பது மிகவும் சிக்கலான, பன்னிச் செய்கை செயல்முறையாகும். இது பெரிய சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதை உள்ளடக்கியது. அவறறைப் பகுப்பாய்வு செய்ய, பெரும்பாலும் மேம்பட்ட கணக்கீட்டு, புள்ளியியல் முறைகள் தேவைப்படுகின்றன. தரவு அறிவியலாளர்கள் பெரும்பாலும் உரை, படங்கள் போன்ற கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளுடன் பணிபுரிந்து, கணிப்பு படிமங்களை உருவாக்க எந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி,. தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள். புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுக்கு கூடுதலாக , தரவு அறிவியல் பெரும்பாலும் தரவு முன்செயலாக்கம் , சிறப்புக் கூற்றுப் பொறியியல், படிமத் தேர்வு போன்ற பணிகளை உள்ளடக்குகின்றனர். எடுத்துகாட்டாக, ஒரு தரவு அறிவியலாளர் பயனர் நடத்தை முறைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, பயனர் விருப்பங்களை கணிக்க எந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு இணையவழித் தளத்திற்கான பரிந்துரை முறையை உருவாக்கலாம்.  
தரவு பகுப்பாய்வு தற்போதுள்ள தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதில் கவனம் செலுத்துகிறது , தரவு அறிவியல் அதற்கு அப்பால் , தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க முன்கணிப்புப் படிமங்களின் வளர்ச்சியையும் செயல்படுத்தலையும் இணைக்கிறது. தரவு அறிவியலாளர்கள் பெரும்பாலும் தரவுகளைத் திரட்டிச் சீர்செய்வற்கும பொருத்தமான பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கும் இயல் உலகச் சூழ்நிலைகளில் படிமங்களைப் பயன்படுத்துவதற்கும் பொறுப்பாக உள்ளனர். சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் பெருந்தரவுத் தொகுப்புகளில் மறைக்கப்பட்ட பாணிகளைக் கண்டுபிடிப்பதற்கும் கணித, கணினி அறிவியல், கள அறிவின் குறுக்குவெட்டில் அவர்கள் வேலை செய்கிறார்கள்.  
இந்த வேறுபாடுகள் இருந்தபோதிலும் , தரவு அறிவியலுக்கும் தரவுப் பகுப்பாய்வுக்கும் நெருக்கமாக தொடர்புடைய துறைகளும் பெரும்பாலும் ஒத்த திறன் தொகுப்புகளும் தேவைப்படுகின்றன. இரண்டு துறைகளுக்கும் புள்ளியியல் நிரலாக்கம், தரவு காட்சிப்படுத்தல் ஆகியவற்றில் ஓர் உறுதியான அடித்தளம் தேவைப்படுகிறது , அத்துடன் தொழில்நுட்ப, தொழில்நுட்பமற்ற பார்வையாளர்களுக்கு திறம்பட கண்டுபிடிப்புகளைத் தொடர்புகொள்வதற்கான திறன் தேவைப்படுகிறது. மேலும் , துல்லியமான பகுப்பாய்வுக்கும் படிமமாக்கத்திற்கும் தரவுகளின் சூழலையும் நுணுக்கங்களையும் புரிந்துகொள்வது தேவை என்பதால் விமர்சன சிந்தனை,யில் இருந்தும் கள அறிவிலிருந்தும் இரு துறைகளும் பயனடைகின்றன.  
சுருக்கமாக , தரவு பகுப்பாய்வும் தரவு அறிவியலும் தரவு மேலாண்மை, பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றின் பரந்த புலமையில் தனித்துவமான, ஆனால் ஒன்றோடொன்று இணைந்த துறைகள் ஆகும். தரவு பகுப்பாய்வு கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதிலும் முடிவுகளை எடுப்பதிலும் கவனம் செலுத்துகிறது , அதே நேரத்தில் தரவு அறிவியல் என்பது புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு - கணக்கீட்டு முறைகள், எந்திர கற்றல் ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைத்து நுண்ணறிவை பிரித்தெடுத்தல், முன்கணிப்புப் படிமங்களை உருவாக்குதல் தரவு சார்ந்த முடிவெடு<nowiki/>த்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. தரவுகளின் திறனைப் பயன்படுத்தி , தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் , பல்வேறு களங்களில் உள்ள சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் இரு துறைகளும் முதன்மையான பங்கு வகிக்கின்றன.