Data sayns statistika, SI, mashinani o‘qitish va ma’lumotlarni vizuallashtirish kabi kuchli texnikalarni birlashtirgan sohadir. Uning maqsadi katta hajmli ma’lumotlardan mazmunli xulosalar chiqarishga qaratilgan. Bu zamonaviy qaror qabul qilish jarayonlarining asosiy texnologiyasi bo‘lib, sanoat tarmoqlariga o‘z faoliyatini optimallashtirish, kelajak tendensiyalarini prognoz qilish va innovatsiyalarni rivojlantirishda kuch beradi.

Data saynsni bosqichma-bosqich oʻrganish uchun yoʻriqnoma

Data sayns turli xil usullar va vositalardan foydalanib, ma’lumotlardan muhim xulosalar, bilimlar olishni o‘z ichiga olgan sohadir. Agar ushbu sohaga endigina kirib kelayotgan bo‘lsangiz, boshlash uchun quyidagi bosqichlardan o‘tishingizni tavsiya qilamiz:

1. Dasturlashni o‘rganing: buni data saynsda eng ko‘p ishlatiladigan Python’dan boshlang. NumPy, Pandas hamda Scikit-learn kabi kutubxonalarni o‘rganib chiqing.

2. Statistikani o‘rganing: statistika ma’lumotlarni tahlil qilish va tushuntirishda yordam beradi. Tahlil qilish ko‘nikmalaringizni shakllantirish uchun statistika asoslarini o‘zlashtiring.

3. Ma’lumotlarni vizualizatsiya qilishni o‘rganing: bu axborotlarni tushunish va ulardagi tendensiyalar hamda qonuniyatlarni aniqlash usulidir. Matplotlib va Seaborn kabi Python kutubxonalari tushunarli, samarali vizualizatsiyalarni yaratish uchun keng qo‘llanadi.

4. Mashinani o‘qitishni (ML) o‘rganing: ML ma’lumotlar yordamida o‘qitiladigan va javoblar prognoz qila oladigan modellar yaratishni o‘z ichiga oladi. Mashinani o‘qitishning asosiy turlariga nazorat ostidagi o‘qitish, nazoratsiz oʻqitish va mustahkamlovchi o‘qitish kiradi. Avvalo mashinani o‘qitish algoritmlarining asoslarini o‘rganing, keyin modellarni baholash va sozlash usullariga o‘ting.

5. Amaliy loyihalarni mashq qiling: ma’lumotlarni tozalash, tahlil qilish va mashinani o‘qitish modellari kabi amaliy loyihalar orqali o‘z ko‘nikmalaringizni ishga soling. Kaggle singari platformalar ajoyib amaliyot imkoniyatlarini taqdim etadi.

6. Hamjamiyatdan o‘rganing: Geeks for Geeks, Reddit va LinkedIn kabi onlayn hamjamiyatlarga qo‘shiling. Boshqalardan yangi bilimlar olish va sohadagi so‘nggi yangiliklardan xabardor bo‘lib turish uchun data sayns bo‘yicha o‘tkaziladigan uchrashuvlarda ishtirok eting.

7. O‘rganishdan to‘xtamang: bloglar o‘qish, ilmiy maqolalarni ko‘rib chiqish va onlayn kurslarda ishtirok etish orqali yangi usullar, vositalar haqidagi bilimlaringizni yangilab turing.

Data sayns zarurati

Bugungi kunda data saynsga bo‘lgan ehtiyojning 4 asosiy sababi bor.

• Hozirda korxonalar mijozlar haqidagi ma’lumotlardan keng qamrovda foydalanyapti. Data sayns bu ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish va saralash usullari yordamida taqdim etadi. Bizneslar oʻz mijozlarning xatti-harakatlari va afzalliklarini tahlil qilib, ular qiziqish bildirgan sohalarga eʼtibor qaratish imkoniga ega boʻladi.

• Data sayns biznes kompaniyalarga katta hajmdagi tartiblanmagan maʼlumotlarni tez fursatda qayta ishlash va samarali tartiblash imkonini beradi. Data sayns maʼlumotlarni tozalash va qayta ishlashning ilgʻor usullaridan foydalanadi. Shu orqali kompaniyalarga “xom” informatsiyalarni qimmatli maʼlumotlarga aylantirish jarayonida vaqt va resursni tejashga yordam beradi.

• Data sayns kompaniyalarga oʻz maqsadlarini aniq belgilashga va ularga erishish yoʻlida izchil harakatlanishga yordamlashadi. Oldindan tahlil qilish orqali tashkilotlar kelajakdagi tendensiyalarni ko‘ra oladi va avvalgi tajribalardan olingan maʼlumotlar asosida qaror qabul qiladi.

• Data sayns ishchilar qabul qilish va xodimlarni boshqarish jarayonlarini takomillashtirish orqali tashkilotlarga koʻproq imkoniyatlar yarata oladi. Maʼlumotlarga asoslangan tahlil yordamida kompaniyalar eng munosib nomzodlarni aniqlashi, mos kelmaydiganlarini saralashi va ishga yollash jarayonlarini oqilona tashkil etishi mumkin. Natijada yaxshiroq xodimlar ishga olinadi va sezilarli darajada vaqt tejaladi.

Data sayns sohasida karyera qilish

Bugungi kunda AyTi olamidagi eng istiqbolli yoʻnalishlardan biri data saynsdir. Bu yoʻnalishda oʻsish imkoniyati boshqa sohalarga qaraganda ancha yuqori. Kompaniyalar oʻz biznes maqsadini kuchaytirish uchun data sayns sohasidagi ish oʻrinlariga tobora koʻproq ahamiyat qaratyapti. Bu esa oʻz navbatida mehnat bozorida data sayns mutaxassislari uchun ish oʻrinlarining koʻpayishiga sabab boʻlmoqda.

Data sayns sohasidagi eng ahamiyatli kasblarga misol keltiramiz:

• Data sayntist

• Data arxitektor 

• Maʼlumotlar bazasi administratori

• Maʼlumotlar analitigi

• Biznes analitigi

Data sayns qaysi sohalarda qoʻllanadi?

Data saynsdan koʻplab sohalarda foydalaniladi, masalan:

• Qidiruv tizimlari

• Transport, moliya 

• Elektron tijorat

• Sogʻliqni saqlash

• Tasvirlarni aniqlash

• Maqsadli tavsiyalar

Data sayns boʻyicha eng koʻp soʻraladigan savollar:

1. Data sayns nima?

Data sayns bu — maʼlumotlarni tahlil qilish va ulardan xulosa chiqarish uchun statistika, matematika, informatika texnikalaridan foydalanadigan soha.

2. Data sayntist boʻlish uchun qanday koʻnikmalarga ega boʻlishim kerak?

Data sayntistlardan odatda statistika, mashinani oʻqitish, maʼlumotlarni vizualizatsiya qilish va dasturlash boʻyicha koʻnikmalarga ega boʻlish talab etiladi. Bundan tashqari, kuchli muloqot va tanqidiy fikrlash ham juda muhim.

3. Data sayntist boʻlish uchun qaysi dasturlash tillarini oʻrganishim kerak?

Data sayns uchun muhim boʻlgan tillar qatoriga Python, R va SQLʼlar kiradi. Shuningdek, Java bilan C++ kabi boshqa dasturlash tillarini biroz bilish ham foydali boʻladi.

4. Data saynsni qancha vaqtda oʻrgana olaman?

Data saynsni oʻrganish davomiy jarayon. Uni oʻrganish oʻzingizda bor boʻlgan bilim tajribaga qarab, bir necha oydan bir necha yilgacha davom etishi mumkin.

5. Data sayns sohasidagi bilim-tajribalarim bilan qanday ish topa olaman?

Data sayns sohasida eng koʻp uchraydigan lavozimlar orasida data analitik, data sayntist, mashinani oʻqitish (ML) injeneri va business intelligence analyst bor.

6. Data saynsni qayerda oʻrgansam boʻladi?

Bizda “Data sayns va SI” kursi mavjud. Unda oʻqish orqali data sayns asoslarini oʻzlashtirasiz va SI bilimlarini ham egallaysiz. Kursimiz IBM, Kaggle va Google oʻquv dasturi asosida tuzilgan. Nazariya bilan birgalikda amaliy vazifalarni ham bajarib borasiz. Kurs ustozi – Mohirdev asoschisi A.Narzullayev

Manba: Data Science Tutorial