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'''आँकड़ा विज्ञान''' ('''Data Science''') [[आँकड़ा|आँकड़ों]] का विश्लेषण करके उनसे जानकारी निकालने का विज्ञान है।<ref>{{Cite journal | last1 = Dhar | first1 = V. | title = Data science and prediction | doi = 10.1145/2500499 | journal = Communications of the ACM | volume = 56 | issue = 12 | pages = 64–73 | year = 2013 | pmid = | pmc = | url = http://cacm.acm.org/magazines/2013/12/169933-data-science-and-prediction/fulltext | access-date = 2 September 2015 | archive-url = https://web.archive.org/web/20141109113411/http://cacm.acm.org/magazines/2013/12/169933-data-science-and-prediction/fulltext | archive-date = 9 November 2014 | url-status = live }}</ref><ref>{{cite web | url=http://simplystatistics.org/2013/12/12/the-key-word-in-data-science-is-not-data-it-is-science/ | title=The key word in "Data Science" is not Data, it is Science | publisher=Simply Statistics | date=2013-12-12 | author=[[Jeffreyजेफ़ T. Leek|Jeff Leek]]लीक | access-date=1 January 2014 | archive-url=https://web.archive.org/web/20140102194117/http://simplystatistics.org/2013/12/12/the-key-word-in-data-science-is-not-data-it-is-science/ | archive-date=2 January 2014 | url-status=live }}</ref> यह कंप्यूटर विज्ञान का एक भाग है। आँकड़ा विज्ञान [[गणित]], [[सांख्यिकी]], [[सूचना सिद्धान्त]], [[सूचना प्रौद्योगिकी]] आदि अनेकों क्षेत्रों के सिद्धान्तों तथा तकनीकों का प्रयोग करता है।<ref>{{Cite book|chapter-url=https://www.springer.com/book/9784431702085|title=Data Science, Classification, and Related Methods|last=Hayashi|first=Chikio|date=1998-01-01|publisher=Springer Japan|isbn=9784431702085|editor-last=Hayashi|editor-first=Chikio|series=Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization|location=|pages=40–51|language=en|chapter=What is Data Science? Fundamental Concepts and a Heuristic Example|doi=10.1007/978-4-431-65950-1_3|editor-last2=Yajima|editor-first2=Keiji|editor-last3=Bock|editor-first3=Hans-Hermann|editor-last4=Ohsumi|editor-first4=Noboru|editor-last5=Tanaka|editor-first5=Yutaka|editor-last6=Baba|editor-first6=Yasumasa}}</ref> वे विधियाँ जो विशाल आँकड़ों के लिये भी काम करती हैं वे आँकड़ा विज्ञान के क्षेत्र में विशेष महत्व रखतीं हैं। [[कृत्रिम बुद्धि]] की [[मशीन अधिगम]] (Machine Learning) नामक शाखा के विकास से इस क्षेत्र के विकास को नयी गति और महत्व मिला है।
 
==इतिहास==
1962 में [[Johnजॉन Tukeyतुकी]] ने एक क्षेत्र का वर्णन किया था जिसे उसने “आँकड़ा संशोधन” कहा था जो आज के आँकड़ा विज्ञान से मिलता जुलता है।<ref name=":7">{{Cite web|url=http://courses.csail.mit.edu/18.337/2015/docs/50YearsDataScience.pdf|title=50 years of Data Science|last=Donoho|first=David|date=Septemberसितम्बर 18, 2015|website=|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20180619003326/http://courses.csail.mit.edu/18.337/2015/docs/50YearsDataScience.pdf|archive-date=19 जून 2018|access-date=April 2, 2020}}</ref> बाद में, 1992 में [[Montpellierयूनिवर्सिटी 2ऑफ़ University|University of Montpellierमोंटपेलियर II]] में एक सांख्यिकी संगोष्ठी में शिमाल होने वालों ने माना कि एक नए ज्ञान का विकास हो रहा है जोकि विभिन्न प्रकार और स्त्रोतों के आँकड़ों पर आधारित है, और उस समय के सांख्यिकी के अवधाराणाओं तथा सिद्धांतों को तथा [[डेटा विश्लेषण|आंकड़ा विश्लेषण]] को कम्प्यूटर की गणना के साथ मिलाता है।<ref>{{Cite book|title=Data science and its applications = La @science des données et ses applications|publisher=Academic Press/Harcourt Brace|others=Escoufier, Yves., Hayashi, Chikio (1918-....)., Fichet, Bernard.|year=1995|isbn=0-12-241770-4|location=Tokyo|pages=|oclc=489990740}}</ref><ref name="Murtagh 2018 14">{{Cite journal|last=Murtagh|first=Fionn|last2=Devlin|first2=Keith|date=2018|title=The Development of Data Science: Implications for Education, Employment, Research, and the Data Revolution for Sustainable Development|url=https://www.mdpi.com/2504-2289/2/2/14|journal=Big Data and Cognitive Computing|language=en|volume=2|issue=2|pages=14|doi=10.3390/bdcc2020014|via=|doi-access=free|access-date=11 जुलाई 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20181116102332/https://www.mdpi.com/2504-2289/2/2/14|archive-date=16 नवंबर 2018|url-status=live}}</ref>
 
“Data science” (आँकड़ा विज्ञान) के तुल्य अंग्रेज़ी शब्द डाटा साइंस का इतिहास 1974 से पाया जाता है, जब [[Peterपीटर Naurनौर]] ने इसे "computer science" (कंप्यूटर विज्ञान)साइंस" के दूसरे नाम के रूप में प्रस्तुत किया था।<ref name=":0">{{Cite journal|last=CaoLongbing|date=2017-06-29|title=Data Science|journal=ACM Computing Surveys|volume=50|issue=3|pages=1–42|language=EN|doi=10.1145/3076253|doi-access=free}}</ref> 1996 में, Internationalइंटरनेशनल Federationफेडरेशन ofऑफ Classificationक्लासिफिकेशन Societiesसोसायटीज़ पहला ऐसा सम्मेलन बना जिसने विशेष रूप से आँकड़ा विज्ञान एक विषय के रूप में प्रस्तुत किया।<ref name=":0" />
 
== आँकड़ा विज्ञान की आवश्यकता क्यों है? ==
पारंपरिक रूप से, हमारे पास जो जानकारी थी, वह ज्यादातर संरचित और कम आकार की थी, जिसका विश्लेषण सीधा BIव्यवसायिक बुद्धिमत्ता ('''[[Business Intelligence]]''') उपकरण का उपयोग करके किया जा सकता है। पारंपरिक प्रणालियों के डेटा के विपरीत, जो ज्यादातर स्वरूपित था, आज ज्यादातर जानकारी असंरचित या अर्ध-संरचित है।<ref>{{Cite web|url=https://qualitybaba.com/data-science-kya-hai/|title=क्या आप जानते हैं कि Data Science क्या है?-2020|website=Quality Baba|language=en-US|access-date=2020-07-16}}</ref>