ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف


ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف - @nitya کی اسکیچ نوٹ

لیکچر سے پہلے کا کوئز

اس مرحلے پر آپ کو شاید یہ احساس ہو گیا ہوگا کہ ڈیٹا سائنس ایک عمل ہے۔ اس عمل کو پانچ مراحل میں تقسیم کیا جا سکتا ہے:

ڈیٹا حاصل کرنا
پراسیسنگ
تجزیہ
مواصلات
دیکھ بھال

یہ سبق لائف سائیکل کے تین حصوں پر مرکوز ہے: ڈیٹا حاصل کرنا، پراسیسنگ اور دیکھ بھال۔

تصویر Berkeley School of Information کی جانب سے

ڈیٹا حاصل کرنا

لائف سائیکل کا پہلا مرحلہ بہت اہم ہے کیونکہ اگلے مراحل اس پر منحصر ہیں۔ یہ عملی طور پر دو مراحل کو ایک میں جوڑتا ہے: ڈیٹا حاصل کرنا اور مقصد اور مسائل کی وضاحت کرنا جنہیں حل کرنے کی ضرورت ہے۔
پروجیکٹ کے اہداف کی وضاحت کے لیے مسئلے یا سوال کے بارے میں گہری تفہیم کی ضرورت ہوگی۔ سب سے پہلے، ہمیں ان افراد یا اداروں کی شناخت اور حصول کرنا ہوگا جنہیں ان کے مسئلے کا حل چاہیے۔ یہ کاروبار کے اسٹیک ہولڈرز یا پروجیکٹ کے اسپانسرز ہو سکتے ہیں، جو یہ شناخت کرنے میں مدد کر سکتے ہیں کہ اس پروجیکٹ سے کون یا کیا فائدہ اٹھائے گا اور کیوں۔ ایک واضح طور پر بیان کردہ مقصد قابل پیمائش اور مقداری ہونا چاہیے تاکہ ایک قابل قبول نتیجہ کی وضاحت کی جا سکے۔

ڈیٹا سائنسدان کے ممکنہ سوالات:

کیا اس مسئلے کو پہلے حل کرنے کی کوشش کی گئی ہے؟ کیا دریافت ہوا؟
کیا مقصد اور ہدف تمام متعلقہ افراد کے لیے واضح ہیں؟
کیا کوئی ابہام ہے اور اسے کیسے کم کیا جا سکتا ہے؟
کیا پابندیاں ہیں؟
ممکنہ طور پر حتمی نتیجہ کیسا ہوگا؟
کتنے وسائل (وقت، افراد، کمپیوٹیشنل) دستیاب ہیں؟

اگلا مرحلہ ڈیٹا کی شناخت، جمع کرنا اور پھر اس کی جانچ کرنا ہے جو ان بیان کردہ اہداف کو حاصل کرنے کے لیے ضروری ہے۔ اس مرحلے میں، ڈیٹا سائنسدانوں کو ڈیٹا کی مقدار اور معیار کا بھی جائزہ لینا ہوگا۔ اس کے لیے کچھ ڈیٹا کی جانچ پڑتال ضروری ہے تاکہ یہ تصدیق کی جا سکے کہ جو ڈیٹا حاصل کیا گیا ہے وہ مطلوبہ نتیجہ تک پہنچنے میں مدد دے گا۔

ڈیٹا کے بارے میں ڈیٹا سائنسدان کے ممکنہ سوالات:

میرے پاس پہلے سے کون سا ڈیٹا موجود ہے؟
اس ڈیٹا کا مالک کون ہے؟
پرائیویسی کے کیا خدشات ہیں؟
کیا میرے پاس اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے کافی ڈیٹا ہے؟
کیا یہ ڈیٹا اس مسئلے کے لیے قابل قبول معیار کا ہے؟
اگر میں اس ڈیٹا کے ذریعے اضافی معلومات دریافت کروں، تو کیا ہمیں اہداف کو تبدیل یا دوبارہ بیان کرنے پر غور کرنا چاہیے؟

پراسیسنگ

لائف سائیکل کا پراسیسنگ مرحلہ ڈیٹا میں پیٹرنز دریافت کرنے اور ماڈلنگ پر مرکوز ہے۔ اس مرحلے میں استعمال ہونے والی کچھ تکنیکوں کے لیے شماریاتی طریقے درکار ہوتے ہیں تاکہ پیٹرنز کو ظاہر کیا جا سکے۔ عام طور پر، یہ کام انسان کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ کرنا مشکل ہوگا، اور کمپیوٹرز پر انحصار کیا جائے گا تاکہ عمل کو تیز کیا جا سکے۔ یہ وہ مرحلہ بھی ہے جہاں ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ آپس میں ملتے ہیں۔ جیسا کہ آپ نے پہلے سبق میں سیکھا، مشین لرننگ ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے ماڈلز بنانے کا عمل ہے۔ ماڈلز ڈیٹا میں متغیرات کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں جو نتائج کی پیش گوئی میں مدد کرتے ہیں۔

اس مرحلے میں استعمال ہونے والی عام تکنیکیں ML for Beginners کے نصاب میں شامل ہیں۔ مزید جاننے کے لیے لنکس پر عمل کریں:

Classification: ڈیٹا کو زمرہ جات میں منظم کرنا تاکہ اسے زیادہ مؤثر طریقے سے استعمال کیا جا سکے۔
Clustering: ڈیٹا کو ایک جیسے گروپس میں تقسیم کرنا۔
Regression: متغیرات کے درمیان تعلقات کا تعین کرنا تاکہ اقدار کی پیش گوئی یا پیش بینی کی جا سکے۔

دیکھ بھال

لائف سائیکل کے خاکے میں، آپ نے دیکھا ہوگا کہ دیکھ بھال ڈیٹا حاصل کرنے اور پراسیسنگ کے درمیان موجود ہے۔ دیکھ بھال ایک جاری عمل ہے جس میں پروجیکٹ کے دوران ڈیٹا کا انتظام، ذخیرہ اور تحفظ شامل ہے، اور اسے پروجیکٹ کے پورے دورانیے میں مدنظر رکھا جانا چاہیے۔

ڈیٹا ذخیرہ کرنا

ڈیٹا کو کیسے اور کہاں ذخیرہ کیا جائے، اس پر غور کرنے سے اس کے ذخیرہ کرنے کی لاگت اور ڈیٹا تک رسائی کی رفتار پر اثر پڑ سکتا ہے۔ ایسے فیصلے عام طور پر صرف ڈیٹا سائنسدان کے ذریعے نہیں کیے جاتے، لیکن وہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے طریقے پر اثر ڈال سکتے ہیں، اس بات پر منحصر ہے کہ ڈیٹا کیسے ذخیرہ کیا گیا ہے۔

جدید ڈیٹا اسٹوریج سسٹمز کے کچھ پہلو جو ان انتخاب کو متاثر کر سکتے ہیں:

آن پریمیس بمقابلہ آف پریمیس بمقابلہ پبلک یا پرائیویٹ کلاؤڈ

آن پریمیس کا مطلب ہے کہ ڈیٹا کو اپنے آلات پر میزبانی اور انتظام کرنا، جیسے کہ اپنے سرور کے ساتھ ہارڈ ڈرائیوز پر ڈیٹا ذخیرہ کرنا، جبکہ آف پریمیس ایسے آلات پر انحصار کرتا ہے جو آپ کے مالک نہیں ہیں، جیسے کہ ڈیٹا سینٹر۔ پبلک کلاؤڈ ڈیٹا ذخیرہ کرنے کے لیے ایک مقبول انتخاب ہے جس کے لیے یہ جاننے کی ضرورت نہیں ہوتی کہ ڈیٹا کیسے یا کہاں ذخیرہ کیا گیا ہے۔ پبلک کلاؤڈ میں بنیادی انفراسٹرکچر تمام صارفین کے لیے مشترکہ ہوتا ہے۔ کچھ تنظیموں کی سخت حفاظتی پالیسیاں ہوتی ہیں جو انہیں اس بات کی ضرورت ہوتی ہیں کہ وہ اس آلات تک مکمل رسائی حاصل کریں جہاں ڈیٹا میزبانی کیا گیا ہے، اور وہ پرائیویٹ کلاؤڈ پر انحصار کرتے ہیں جو اپنی کلاؤڈ سروسز فراہم کرتا ہے۔ آپ کلاؤڈ میں ڈیٹا کے بارے میں مزید جانیں گے بعد کے اسباق میں۔

کولڈ بمقابلہ ہاٹ ڈیٹا

جب آپ اپنے ماڈلز کو تربیت دے رہے ہوں، تو آپ کو زیادہ تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ اگر آپ اپنے ماڈل سے مطمئن ہیں، تو مزید ڈیٹا ماڈل کو اس کے مقصد کے لیے کام کرنے کے لیے آئے گا۔ کسی بھی صورت میں، جیسے جیسے آپ زیادہ ڈیٹا جمع کرتے ہیں، اس کے ذخیرہ کرنے اور رسائی کی لاگت بڑھ جائے گی۔ شاذ و نادر استعمال ہونے والے ڈیٹا، جسے کولڈ ڈیٹا کہا جاتا ہے، کو اکثر استعمال ہونے والے ہاٹ ڈیٹا سے الگ کرنا ہارڈویئر یا سافٹ ویئر سروسز کے ذریعے سستا ڈیٹا اسٹوریج آپشن ہو سکتا ہے۔ اگر کولڈ ڈیٹا تک رسائی کی ضرورت ہو، تو اسے ہاٹ ڈیٹا کے مقابلے میں حاصل کرنے میں تھوڑا زیادہ وقت لگ سکتا ہے۔

ڈیٹا کا انتظام

جب آپ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے ہیں، تو آپ کو معلوم ہو سکتا ہے کہ کچھ ڈیٹا کو صاف کرنے کی ضرورت ہے، جیسا کہ ڈیٹا تیاری کے سبق میں شامل تکنیکوں کے ذریعے، تاکہ درست ماڈلز بنائے جا سکیں۔ جب نیا ڈیٹا آتا ہے، تو اسے معیار میں مستقل مزاجی برقرار رکھنے کے لیے انہی ایپلیکیشنز کی ضرورت ہوگی۔ کچھ پروجیکٹس میں ڈیٹا کو اس کے حتمی مقام پر منتقل کرنے سے پہلے صفائی، مجموعہ، اور کمپریشن کے لیے خودکار ٹولز کا استعمال شامل ہوگا۔ Azure Data Factory ان ٹولز میں سے ایک کی مثال ہے۔

ڈیٹا کا تحفظ

ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کا ایک اہم مقصد یہ یقینی بنانا ہے کہ جو لوگ اس پر کام کر رہے ہیں وہ اس بات پر قابو رکھتے ہیں کہ کیا جمع کیا جا رہا ہے اور کس سیاق و سباق میں اسے استعمال کیا جا رہا ہے۔ ڈیٹا کو محفوظ رکھنے میں صرف ان لوگوں کو رسائی دینا شامل ہے جنہیں اس کی ضرورت ہے، مقامی قوانین اور ضوابط کی پابندی کرنا، اور اخلاقی معیارات کو برقرار رکھنا، جیسا کہ اخلاقیات کے سبق میں شامل ہے۔

یہاں کچھ چیزیں ہیں جو ٹیم سیکیورٹی کو مدنظر رکھتے ہوئے کر سکتی ہے:

اس بات کی تصدیق کریں کہ تمام ڈیٹا انکرپٹڈ ہے
صارفین کو یہ معلومات فراہم کریں کہ ان کا ڈیٹا کیسے استعمال کیا جا رہا ہے
پروجیکٹ چھوڑنے والے افراد سے ڈیٹا تک رسائی ختم کریں
صرف مخصوص پروجیکٹ ممبران کو ڈیٹا میں تبدیلی کرنے کی اجازت دیں

🚀 چیلنج

ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کے کئی ورژن موجود ہیں، جہاں ہر مرحلے کے مختلف نام اور مراحل کی تعداد ہو سکتی ہے، لیکن اس سبق میں ذکر کردہ عمل شامل ہوں گے۔

Team Data Science Process lifecycle اور Cross-industry standard process for data mining کو دریافت کریں۔ ان دونوں کے درمیان 3 مماثلتیں اور فرق بتائیں۔

Team Data Science Process (TDSP)	Cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM)

تصویر Microsoft کی جانب سے	تصویر Data Science Process Alliance کی جانب سے

لیکچر کے بعد کا کوئز

جائزہ اور خود مطالعہ

ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کو اپنانے میں متعدد کردار اور کام شامل ہوتے ہیں، جہاں کچھ ہر مرحلے کے مخصوص حصوں پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ Team Data Science Process کچھ وسائل فراہم کرتا ہے جو وضاحت کرتے ہیں کہ کسی پروجیکٹ میں کسی کے کردار اور کام کیا ہو سکتے ہیں۔

اسائنمنٹ

ڈیٹا سیٹ کا جائزہ لینا

ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔

15 KiB Raw Blame History