آپ کا ڈیٹا سائنس کیریئر شروع کرنے کا سال

మీ డేటా సైన్స్ కెరీర్‌ని ప్రారంభించిన సంవత్సరం
  • صحیح سال (2022) میں ڈیٹا سائنس کیریئر شروع کریں۔
  • پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے درکار وقت کو کم کریں۔
  • کاروباری نتائج کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کا مطالعہ کریں اور پیٹرن دریافت کریں۔
  • جدید ترین تجزیاتی ماڈل بنائیں

اعداد و شمار ہر ڈیٹا سائنسدان کا نمبر ایک اثاثہ ہے۔

ڈیٹا سائنسدان

اعداد و شمار ہر ڈیٹا سائنسدان کا نمبر ایک اثاثہ ہے۔ ڈیٹا سائنس نے تمام اہم ترین انٹرپرائز شعبوں بشمول آئی ٹی، بینکنگ، فٹنس کیئر، تفریح، کھیل، کیریئر کوارٹر، اور بہت کچھ میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔

نیا گوگل: مشین لرننگ صارفین کے لیے بہتر تلاش

مشین لرننگ تلاش کے نتائج کو صارف کے لیے بہت زیادہ پرکشش بنا سکتی ہے۔ گوگل کے اعلیٰ مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، ہم بنیادی طور پر سابقہ ​​تلاش کی سرگزشت کی بنیاد پر نیا مواد حاصل کریں گے۔

کس طرح کوانٹم کمپیوٹنگ ڈیٹا سائنس کا مستقبل ہے۔

کوانٹم کمپیوٹنگ

کوانٹم کمپیوٹنگ

کوانٹم کمپیوٹنگ اور ڈیٹا سائنس مستقبل میں بڑے ہیں۔ مشین لرننگ اپنی بڑھتی ہوئی سیکھنے اور اعلیٰ صلاحیتوں کے ساتھ معلومات کو بہت تیزی سے ترتیب دے سکتی ہے۔ اس سے صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں بڑے پیمانے پر اضافہ ہوگا۔

سمارٹ فونز بگ ڈیٹا اینالیٹکس کی صلاحیت کو بڑھاتے ہیں۔

سمارٹ فون

اس شعبے کے ارد گرد اربوں صارفین مختلف ڈیجیٹل آلات کے علاوہ ہوشیار فونز اور گھڑیاں استعمال کر رہے ہیں۔ صارفین اس قسم کے حقائق کی زبردست مقدار پیدا کرتے ہیں جس سے صنعت کے لیے اعلیٰ مہارت حاصل کرنے کی بہت بڑی صلاحیت پیدا ہوتی ہے۔

مشین لرننگ ٹولز کا ارتقاء: کیا ہر کوئی پی ایچ ڈی کی تلاش میں ہے؟

مشین لرننگ ٹولز اس قیمت پر تیار ہو رہے ہیں کہ ان آپریشنز کی شدت کو سمجھنے کے لیے پی ایچ ڈی کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ ایک مسلسل ارتقاء کا نتیجہ ہے جس میں ڈیٹا سائنس کے حل کی تیز رفتار پروٹو ٹائپنگ کو انجام دینے کے لیے PyTorch اور Tensor Flow جیسی خصوصیات کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔

ڈیٹا آرکیٹیکٹس ڈیٹا کے ذرائع کو برقرار رکھنے کے لیے بلیو پرنٹس پر کام کرتے ہیں۔

ڈیٹا آرکیٹیکٹ

ڈیٹا آرکیٹیکٹس صارفین، سسٹم ڈیزائنرز، اور ڈویلپرز کے ساتھ ایسے بلیو پرنٹس بنانے کے لیے جان بوجھ کر کام کرتے ہیں جنہیں ڈیٹا مینجمنٹ سٹرکچر ڈیٹا کے ذرائع کو سنٹرلائز، انٹیگریٹ، برقرار رکھنے، برقرار رکھنے اور محفوظ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

کمرشل انٹرپرائز تجزیات کے لیے گوگل، ایمیزون اور فیس بک کا کیا مطلب ہے؟

سوشل میڈیا

ڈیٹا سائنسدان تجارتی انٹرپرائز تجزیات کا استعمال کرتے ہیں اب یہ بتانے کے لیے بہتر نہیں ہے کہ تقدیر کے اندر کسی کمپنی پر اعدادوشمار کیا اثر ڈالتے ہیں تاہم ایسے جوابات وضع کرنے میں بھی مدد کر سکتے ہیں جو کمپنی کو ان نتائج سے نمٹنے میں مدد کریں گے۔

ڈیٹا سائنسدان کی ملازمت کی تفصیل کیسی نظر آتی ہے؟

ایک سینئر ڈیٹا سائنسدان توقع کر سکتا ہے کہ کاروبار کی مستقبل کی ضروریات کیا ہوں گی۔ اعداد و شمار جمع کرنے کے علاوہ، حقائق کی جانچ پڑتال کے علاوہ، وہ کافی پیچیدہ کاروباری پریشانیوں کو مؤثر طریقے سے حل کرنے کے لیے حقائق کی بہت اچھی طرح جانچ کرتے ہیں۔

ڈیٹا مائننگ انجینئر: جدید فرد کے لیے ایک نئی نوکری

اعداد و شمار کوجھنا

ڈیٹا مائننگ انجینئر اب اپنے تجارتی ادارے میں اعدادوشمار کی بہترین جانچ نہیں کرتا تاہم اس کے علاوہ 0.33 فریقوں سے حاصل کردہ حقائق بھی۔ ڈیٹا مائننگ انجینئر اس کے علاوہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے میں مدد کے لیے جدید ترین الگورتھم بنائیں گے۔

ABI کی توقع ہے کہ سال کے اختتام کے بازار "سابقہ”

ABI کے تجزیہ کار اعداد و شمار کا مطالعہ کرنے اور کمپنی کے موقف کی واضح تصویر بنانے کے ذریعے ہماری مارکیٹ اور کاروباری رجحانات کا تعین کرنے میں مدد کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔

This post is also available in: हिन्दी (Hindi) English Tamil Gujarati Punjabi Malayalam Telugu Marathi Nederlands (Dutch) Français (French) Deutsch (German) עברית (Hebrew) Indonesia (Indonesian) Italiano (Italian) 日本語 (Japanese) Melayu (Malay) Nepali Polski (Polish) Português (Portuguese, Brazil) Русский (Russian) বাংলাদেশ (Bengali) العربية (Arabic) Español (Spanish) Kannada

Scroll to Top