قابل عمل بڑا ڈیٹا: ڈیٹا سائنسدانوں اور انجینئرز کے مابین پائے جانے والے فرق کو کیسے ختم کیا جائے

بڑے اعداد و شمار کے گرد و غبار نے ایک وسیع پیمانے پر غلط فہمی پیدا کردی ہے: کہ اس کا محض وجود ہی کسی کمپنی کو قابل عمل بصیرت اور کاروباری مثبت نتائج فراہم کرسکتا ہے۔ حقیقت کچھ زیادہ ہی پیچیدہ ہے۔ بڑے اعداد و شمار سے قدر حاصل کرنے کے ل you ، آپ کو ڈیٹا سائنسدانوں کی ایک قابل ٹیم کی ضرورت ہے تاکہ اس کو تلاش کریں۔ زیادہ تر حصے کے لئے ، کارپوریشنوں نے اس کو سمجھا ، جیسا کہ 2016 سے 2019 تک ڈیٹا سائنسدانوں کی ملازمتوں میں 15x - 20x اضافے کا ثبوت ہے۔ تاہم ، یہاں تک کہ اگر آپ کے پاس ڈیٹا سائنسدانوں کی ایک قابل ٹیم موجود ہے ، تو بھی آپ کو اس کی بڑی رکاوٹ کو دور کرنے کی ضرورت ہے۔ ان خیالات کو پیدا کرنا۔ حقیقی کاروباری قیمت کو سمجھنے کے ل you ، آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ اپنے انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدان ایک دوسرے کے ساتھ محافل میں کام کریں۔ اعداد و شمار کے سائنس دان ان کے متناسب ہیں جو آپ کی کمپنی کے روزانہ کی بنیاد پر لگنے والے اعداد و شمار سے نئے آئیڈیاز اور افکار نکالتے ہیں جبکہ انجینئر ان خیالات کو ختم کرتے ہیں اور پائیدار عینک بناتے ہیں جس میں ہمارا ڈیٹا دیکھنے کے ل. رکھتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدانوں کو مثبت کاروباری نتائج کے ل dec ڈیشا فیرنگ ، ہیرا پھیری ، اور کاروباری اعداد و شمار کا کام سونپا جاتا ہے۔ اس کارنامے کو پورا کرنے کے لئے ، وہ ڈیٹا مائننگ سے لے کر شماریاتی تجزیہ تک مختلف کام انجام دیتے ہیں۔ ڈیٹا اکٹھا کرنا ، منظم کرنا اور اس کی ترجمانی کرنا سب کچھ اہم رجحانات اور متعلقہ معلومات کی نشاندہی کرنے کے جستجو میں ہوتا ہے۔ اگرچہ انجینئر یقینی طور پر ڈیٹا سائنسدانوں کے ساتھ محافل میں کام کرتے ہیں ، دونوں کرداروں کے مابین کچھ الگ الگ اختلافات ہیں۔ بنیادی اختلافات میں سے ایک یہ ہے کہ انجینئر سسٹم کی "پیداوری تیاری" پر فیصلہ کن اعلی قیمت رکھتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدانوں کے ذریعہ تیار کردہ ماڈلز کی لچک اور حفاظت سے لے کر اصل شکل اور توسیع پزیرائی تک ، انجینئر چاہتے ہیں کہ ان کے سسٹم تیز اور قابل اعتماد طور پر فعال ہوں۔ دوسرے لفظوں میں: ڈیٹا سائنس دانوں اور انجینئرنگ ٹیموں میں آئے دن مختلف خدشات ہیں۔ اس سے یہ سوال پیدا ہوتا ہے کہ آپ کامیابی کے ل for دونوں کرداروں کو کس طرح پوزیشن میں لے سکتے ہیں اور آخر کار اپنے ڈیٹا سے انتہائی معنی خیز بصیرت نکال سکتے ہیں؟ اس کا جواب وقت اور وسائل کو کامل اعداد و شمار اور انجینئرنگ تعلقات کے لئے مختص کرنے میں ہے۔ جس طرح اعداد و شمار کے سیٹ کے ارد گرد بے ترتیبی یا "شور" کو کم کرنا ضروری ہے ، اسی طرح ان دو ٹیموں کے مابین کسی بھی طرح کے تنازعہ کو ہموار کرنا بھی ضروری ہے جو آپ کی کاروباری کامیابی میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ اس کو حقیقت بنانے کے لئے تین اہم اقدامات یہ ہیں۔ صرف ایک کمرے میں چند سائنس دانوں اور چند انجینئروں کو رکھنا اور دنیا کے مسائل حل کرنے کے لئے ان سے کہنا کافی نہیں ہے۔ آپ کو سب سے پہلے انہیں ایک دوسرے کی اصطلاحات کو سمجھنے اور اسی زبان کو بولنے لگانے کی ضرورت ہوگی۔ ایسا کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ ٹیموں کو تربیت دی جائے۔ سائنسدانوں اور انجینئروں کو دو کی پوڈوں میں جوڑ کر ، آپ مشترکہ تعلیم کی حوصلہ افزائی کرسکتے ہیں اور رکاوٹیں توڑ سکتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدانوں کے لئے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ کوڈنگ پیٹرن سیکھیں ، زیادہ منظم انداز میں کوڈ تحریر کریں ، اور ، سب سے اہم بات یہ ہے کہ ، ماڈل اسٹیکچر کو متعارف کرانے میں شامل ٹیک اسٹیک اور انفراسٹرکچر ٹریڈ آفس کو سمجھنا۔ 7wData.be پر پوسٹ کیا گیا