“Data Science” dünya lüğətinə yeni daxil olmuş söz və sahədi. Dilimizdə birbaşa tərcüməsi olmadığı üçün biz bu sahəyə hərfi tərcüməsi ilə informasiya elmi deyə bilərik.
Günümüzdə texnologiyanın inkişafı nəticəsində məlumatlar inanılmaz dərəcədə artır. Araşdırmalar nəticəsində 2020-ci ilə qədər bir saniyəyə hər insan 1.7 megabyte məlumat istehsal etmiş olacaq. Bu isə ümumilikdə 8 zetabaytlıq məlumat deməkdir. Bu qədər məlumatın olması informasiya elminə zərurəti getdikcə artırır.
Bəs, “Data Science” nədir? “Data Science” çox önəmli sahə olub məlumatların toplanmasına, onların müxtəlif statistik və riyazi analiz proqramları ilə analiz olunaraq nəticələrin əldə edilməsinə, bu nəticələr ilə önəmli qərarların verilməsinə xidmət edir.”Data Science” 3 əsas elmdən ibarətdir – Riyaziyyat, Statistika və İnformasiya və Texnologiya.
“Data Science” təkcə biznes yönümlü sahələrdə işləmir.
Astronomiya, iqtisadiyyat, dövlət orqanları, tibb, sosial mediya bir sözlə, məlumat toplusunun olduğu hər yerdə “Data Science” özünü göstərir. Bu sahədə çalışan insanlara “Data Scientist” deyilir. “Data Scientist” bir neçə sahədə dərin bilikli olmalıdır. Bunlar statistika, analitika, riyaziyyat, machine learning, spatial engineering, biznes, və IT sahələridir.
Bu elmdə çalışanlar zəngin məlumatlarla dolu qaynaqları tapmaq, onları idarə etmək, məlumatları birləşdirmək, məlumatı vizuallaşdırmaq, riyazi və statistik əməliyyatlar yerinə yetirmək və məlumatı bu əməliyyatlara uyğunlaşdırmaq, alınan nəticələrdən məna çıxarmaq, o mənanı digər insanlara təqdim edə bilmək və qəraq verə bilmək bacarıqlarına malik olmalıdır. Məlumatı analiz etmə, vizuallaşdırma və onlar üzərində əməliyyatlar yerinə yetirə bilmək üçün bir neçə proqrama ehtiyac var. SQL, Hadoop, SPSS, R, Phyton, SAS, Tableau, Microsoft Excel, Gretl, Matlab onlardan bir neçəsidir.
İnformasiya elmi ilə biz hər şeyi sadələşdirə hətta yaşam rifahımızı yüksəldə bilərik.
Sadə bir misal göstərmiş olsaq, sosial mediada qarşımıza çıxan reklamları, daha mürəkkəb bir misalla kosmosda ulduzların və ya qalaktikaların bir neçə il hərəkətlərinin məlumatlarını toplayıb , analiz etdikdən sonra onların önümüzdəki bir neçə il hətta milyard il sonra necə olacağı və harda olacağını bilməyin mümkün olmasını göstərmək olar. Buna misal NASA alimlərinin araşdırmaları nəticəsində Andromeda qalaktikası ilə bizim də içində olduğumuz Süd yolu qalaktikasının 4 milyard il sonra toqquşacağını bilməsidir.
Dövlət orqanları isə, bu sahəni xalqın rifahının yüksək tutulması və onların problemlərinin həll olunması üçün istifadə edir. Xalqın müəyyən bir hissəsi ilə keçirilən sorğu nəticəsində əldə olunan məlumatları vizuallaşdırıb, onlar üzərində əməliyyatlar yerinə yetirdikdən sonra əhalinin nə istədiyini bilmək, əsas problemlərin nə olduğu hətta onların necə həll olunmalı olduğunu bilmək mümkündür. Tibbdə isə bu sahəni xəstəlikləri aşkar etmək və onları müalicə etmək üçün istifadə olunur. Məsələn, Finlandiyanın Turku Universitetində ürək tutmasını (infarkt) öncədən müəyyən etmək üçün alət ixtira edilib. Alət müəyyən bir alqoritmlə işləyir. İş prinsipi daxil edilən məlumatları anında analiz edərək minimum 70 faiz dəqiqliklə nə vaxt ürək tutmasının baş verəcəyini müəyyən edir. Bu isə, insanların ürək tutmadan əvvəl həkim nəzarətində olmasına xidmət edir. Bu misallar Data elminin nə qədər önəmli və vacib olduğunu göstərir.
Son olaraq, İnformasiya elmində çalışmaq istəyirsinizsə gələcəyin insanı olmağa hazır olun.
Vusal Ahmadov
