डेटा विज्ञान आणि विश्लेषण – नवशिक्यांसाठी साधे मार्गदर्शक

Netflix तुमच्या पुढील आवडत्या शोची शिफारस कशी करते किंवा तुम्हाला काय हवे आहे हे ऑनलाइन स्टोअर्सना कसे कळते याचा कधी विचार केला आहे? डेटा सायन्स आणि ॲनालिटिक्सची हीच जादू आहे. आपण डेटाच्या जगात नवीन असल्यास परंतु हे सर्व कसे कार्य करते याबद्दल उत्सुक असल्यास, हे नवशिक्या-अनुकूल मार्गदर्शक आपल्यासाठी आहे. चला ते टप्प्याटप्प्याने खंडित करूया—कोणताही तांत्रिक शब्दरचना नाही, फक्त साधे स्पष्टीकरण.

अर्थ

चला मूलभूत गोष्टींसह प्रारंभ करूया. डेटा सायन्स म्हणजे काय?

डेटा सायन्स हे कच्च्या डेटाला अंतर्दृष्टीमध्ये बदलण्याबद्दल आहे. हे आकडेवारी, संगणक विज्ञान आणि डोमेन ज्ञान यांचे मिश्रण आहे जे नमुने शोधण्यासाठी, अंदाज बांधण्यासाठी आणि निर्णय घेण्यास समर्थन देण्यासाठी वापरले जाते.

दुसरीकडे, विश्लेषण काय झाले आणि का झाले हे समजून घेण्यासाठी मागील डेटाचे विश्लेषण करण्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करते.

थोडक्यात:

• डेटा सायन्स = प्रेडिक्टिव + प्रिस्क्रिप्टिव्ह
• विश्लेषण = वर्णनात्मक + निदान

ते हातात हात घालून काम करतात. विश्लेषण तुम्हाला काय झाले ते सांगते आणि डेटा सायन्स तुम्हाला पुढे काय होऊ शकते ते सांगते.

प्रक्रिया

सामान्य डेटा सायन्स वर्कफ्लोमध्ये अनेक प्रमुख पायऱ्यांचा समावेश असतो. हे सहसा कसे होते ते येथे आहे:

पायरी	काय होते
डेटा संकलन	वेबसाइट, ॲप्स किंवा सेन्सर वरून डेटा गोळा करा
डेटा साफ करणे	त्रुटी दुरुस्त करा, डुप्लिकेट काढा, अंतर भरा
डेटा एक्सप्लोरेशन	ट्रेंड, नमुने आणि विसंगती शोधा
मॉडेलिंग	अंदाज लावण्यासाठी अल्गोरिदम वापरा
मूल्यमापन	मॉडेल किती अचूक आहे याची चाचणी घ्या
तैनाती	वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगात वापरा

प्रत्येक चांगला डेटा प्रकल्प या चरणांचे अनुसरण करतो. एखादे वगळल्याने चुकीचे निष्कर्ष निघू शकतात.

साधने

काळजी करू नका—सुरू करण्यासाठी तुम्हाला पीएचडीची गरज नाही. आपण शिकू शकता अशा अनेक नवशिक्यांसाठी अनुकूल साधने आणि भाषा आहेत.

भाषा:

• पायथन (सर्वात लोकप्रिय आणि शिकण्यास सर्वात सोपा)
• आर (आकडेवारीसाठी उत्तम)
• SQL (डेटाबेससाठी वापरलेले)

साधने:

• ज्युपिटर नोटबुक (कोडिंग आणि विश्लेषणासाठी)
• एक्सेल किंवा Google शीट्स (त्वरित विश्लेषणासाठी)
• झांकी किंवा पॉवर बीआय (डेटा व्हिज्युअलायझेशनसाठी)

पायथनमध्ये एक्सप्लोर करण्यासाठी लायब्ररी:

• पांडा: डेटा टेबल हाताळण्यासाठी
• मॅटप्लॉटलिब आणि सीबॉर्न: चार्ट आणि आलेखांसाठी
• स्किट-लर्न: मशीन लर्निंगसाठी
• NumPy: गणित ऑपरेशन्ससाठी

प्रकार

तुम्ही काय शोधण्याचा प्रयत्न करत आहात यावर अवलंबून डेटा विश्लेषणाचे विविध प्रकार आहेत:

प्रकार	उद्देश
वर्णनात्मक विश्लेषण	काय झाले ते सांगतो
निदान विश्लेषण	ते का घडले ते स्पष्ट करते
भविष्यसूचक विश्लेषण	पुढे काय होऊ शकते याचा अंदाज
प्रिस्क्रिप्टिव्ह विश्लेषण	कृती करण्याची शिफारस करतो

उदाहरणार्थ, ऑनलाइन स्टोअर हे वापरू शकते:

• वर्णनात्मक: गेल्या महिन्याचा विक्री अहवाल
• भविष्य सांगणारा: पुढील महिन्याच्या मागणीचा अंदाज
• प्रिस्क्रिप्टिव्ह: विक्री वाढवण्यासाठी सर्वोत्तम विपणन धोरण

भूमिका

डेटा सायन्स हा एक सांघिक खेळ आहे. येथे काही सामान्य भूमिका आहेत:

• डेटा विश्लेषक – डॅशबोर्ड आणि अहवालांवर लक्ष केंद्रित करते
• डेटा सायंटिस्ट – मॉडेल तयार करते आणि खोल अंतर्दृष्टी शोधते
• डेटा अभियंता – डेटा पाइपलाइन तयार आणि व्यवस्थापित करते
• मशीन लर्निंग इंजिनियर – उत्पादनांमध्ये मॉडेल्सची अंमलबजावणी करते
• व्यवसाय विश्लेषक – व्यवसाय क्रियांमध्ये डेटा अंतर्दृष्टी अनुवादित करते

तुम्हाला ते सर्व बनण्याची गरज नाही—एका भूमिकेपासून सुरुवात करा आणि तिथून तयार करा.

शिकत आहे

सुरवातीपासून डेटा सायन्स शिकायचे आहे? लहान सुरुवात करा. येथे एक साधा रोडमॅप आहे:

1. पायथन आणि मूलभूत आकडेवारी जाणून घ्या
2. डेटा संरचना आणि एक्सेल समजून घ्या
3. लहान डेटासेटसह सराव करा (कागल उत्तम आहे)
4. नवशिक्या अभ्यासक्रम घ्या (कोर्सेरा, एडएक्स, यूट्यूब)
5. लघु प्रकल्प तयार करा (विक्री विश्लेषण, स्टॉक अंदाज इ.)
6. समुदायांमध्ये सामील व्हा आणि आव्हानांमध्ये सहभागी व्हा

केवळ पाहणे किंवा वाचणे नव्हे तर तुम्ही हे करून चांगले शिकाल.

अर्ज

डेटा सायन्स सर्वत्र वापरले जाते:

• आरोग्य सेवा: रोगाच्या जोखमीचा अंदाज लावणे
• वित्त: फसवणूक शोध आणि क्रेडिट स्कोअरिंग
• किरकोळ: ग्राहक विभाजन आणि यादी अंदाज
• खेळ: खेळाडूंच्या कामगिरीचे विश्लेषण करणे
• विपणन: योग्य प्रेक्षकांना लक्ष्य करणे

उद्योग कोणताही असो, डेटा मध्यवर्ती भूमिका बजावते.

टिपा

• कुतूहलाने सुरुवात करा—“विक्री का कमी झाली?” असे प्रश्न विचारा.
• डेटा साफ करण्याचा आणि दृश्यमान करण्याचा सराव करा—हे अर्धे काम आहे
• जटिल मॉडेलमध्ये घाई करू नका; प्रथम मूलभूत गोष्टींवर प्रभुत्व मिळवा
• तुमच्या परिणामांवर नेहमी प्रश्न विचारा—डेटा गैरवापर केल्यास दिशाभूल करणारा असू शकतो

डेटा सायन्स शिकणे म्हणजे नवीन भाषा शिकण्यासारखे आहे. यास वेळ, सराव आणि संयम लागतो, परंतु ते मोठ्या करिअरच्या संधी उघडते. त्यामुळे तुम्हाला समस्या सोडवणे आणि डेटासह काम करणे आवडत असल्यास, हा मार्ग तुमच्यासाठी असू शकतो.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न