Data science
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಗಣನೆ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗದ್ದಲದ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆರಹಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಂದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅಥವಾ ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅನ್ವಯಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಔಷಧ) ಕ್ಷೇತ್ರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಬಹುಮುಖಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ವಿಜ್ಞಾನ, ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾದರಿ, ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನ, ಶಿಸ್ತು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ "ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು" "ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ". ಇದು ಗಣಿತ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಗಣಕಯಂತ್ರ ವಿಜ್ಞಾನ, ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಜ್ಞಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಗಣಕಯಂತ್ರ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ವಿಜೇತ ಜಿಮ್ ಗ್ರೇ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿಜ್ಞಾನದ "ನಾಲ್ಕನೇ ಮಾದರಿ" (ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಈಗ ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ) ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡರು ಮತ್ತು "ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಭಾವದಿಂದಾಗಿ ವಿಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲವೂ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರವಾಹ ಎಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಿದರು. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಎಂದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅದನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವೃತ್ತಿಪರ. ಫೌಂಡೇಶನ್ಸ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಅಂಕಿಅಂಶ, ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನ, ಗಣಿತ, ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಮಾಹಿತಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ದತ್ತಾಂಶ ಸೋನಿಫಿಕೇಶನ್, ದತ್ತಾಂಶ ಏಕೀಕರಣ, ಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ನಾಥನ್ ಯೌ, ಬೆನ್ ಫ್ರೈಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತಾ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತಾನೆಃ ಬಳಕೆದಾರರು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. 2015 ರಲ್ಲಿ, ಅಮೇರಿಕನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮೂರು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಅಡಿಪಾಯ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಮುದಾಯಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದೆ. ನೇಟ್ ಸಿಲ್ವರ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರವಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಹೆಸರು ಎಂದು ವಾದಿಸಿದ್ದಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇತರರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡಿಜಿಟಲ್ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಸಂತ್ ಧಾರ್ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಸಂವೇದಕಗಳು, ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿ, ಇತ್ಯಾದಿ). ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೊಲಂಬಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಜೆಲ್ಮನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲದ ಭಾಗವೆಂದು ಬಣ್ಣಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಡೇವಿಡ್ ಡೊನೊಹೊ ಅವರು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಗಾತ್ರ ಅಥವಾ ಗಣನೆಯ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಪದವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ-ವಿಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮೂಲತತ್ವವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಂದ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಅನ್ವಯಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. 1962ರಲ್ಲಿ, ಜಾನ್ ಟುಕಿ ಅವರು ಆಧುನಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೋಲುವ "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಎಂಬ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. 1985ರಲ್ಲಿ, ಬೀಜಿಂಗ್ನಲ್ಲಿರುವ ಚೈನೀಸ್ ಅಕಾಡೆಮಿ ಆಫ್ ಸೈನ್ಸಸ್ಗೆ ನೀಡಿದ ಉಪನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ಸಿ. ಎಫ್. ಜೆಫ್ ವೂ ಅವರು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಹೆಸರಾಗಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ನಂತರ, ಮಾಂಟ್ಪೆಲ್ಲಿಯರ್ II ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ 1992 ರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಚಾರ ಸಂಕಿರಣದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದವರು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಗಳ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಹೊಸ ವಿಭಾಗದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡರು, ಸ್ಥಾಪಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದರು. "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು 1974ರಲ್ಲಿ ಪೀಟರ್ ನೌರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಪರ್ಯಾಯ ಹೆಸರಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದಾಗ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ. 1996ರಲ್ಲಿ, ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಫೆಡರೇಶನ್ ಆಫ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಸೊಸೈಟೀಸ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಒಂದು ವಿಷಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡ ಮೊದಲ ಸಮ್ಮೇಳನವಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಇನ್ನೂ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿತ್ತು. ಬೀಜಿಂಗ್ನಲ್ಲಿರುವ ಚೈನೀಸ್ ಅಕಾಡೆಮಿ ಆಫ್ ಸೈನ್ಸಸ್ನಲ್ಲಿ 1985ರ ಉಪನ್ಯಾಸದ ನಂತರ, 1997ರಲ್ಲಿ ಸಿ. ಎಫ್. ಜೆಫ್ ವೂ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಎಂದು ಮರುನಾಮಕರಣ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಸಲಹೆ ನೀಡಿದರು. ಲೆಕ್ಕಪತ್ರಕ್ಕೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವಂತಹ ತಪ್ಪಾದ ರೂಢಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕಲು ಹೊಸ ಹೆಸರು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ತರ್ಕಿಸಿದರು. 1998 ರಲ್ಲಿ, ಹಯಶಿ ಚಿಕಿಯೊ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೂರು ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ, ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿ ವಾದಿಸಿದರುಃ ದತ್ತಾಂಶ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. 1990ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಜನಪ್ರಿಯ ಪದಗಳು (ಅವು ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದವು) "ಜ್ಞಾನ ಅನ್ವೇಷಣೆ" ಮತ್ತು "ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ" ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದವು. 2012ರಲ್ಲಿ, ತಂತ್ರಜ್ಞರಾದ ಥಾಮಸ್ ಎಚ್. ಡೇವನ್ಪೋರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಡಿ. ಜೆ. ಪಾಟೀಲ್ ಅವರು "ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ಃ ದಿ ಸೆಕ್ಸಿಯೆಸ್ಟ್ ಜಾಬ್ ಆಫ್ ದಿ 21ಸ್ಟ್ ಸೆಂಚುರಿ" ಎಂದು ಘೋಷಿಸಿದರು, ಇದು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಟೈಮ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬಾಸ್ಟನ್ ಗ್ಲೋಬ್ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ-ನಗರ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಸಹ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕ್ಯಾಚ್ಫ್ರೇಸ್ ಆಗಿದೆ. ಒಂದು ದಶಕದ ನಂತರ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಪುನರುಚ್ಚರಿಸಿದರು, "ಉದ್ಯೋಗದಾತರಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆ ಇದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಭಾಗವೆಂದು ಆಧುನಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿಲಿಯಂ ಎಸ್. ಕ್ಲೆವೆಲ್ಯಾಂಡ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. 2001ರ ಒಂದು ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಮೀರಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕೆಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಿದರು; ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊಸ ಹೆಸರನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ" ವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಯಿತುಃ 2002 ರಲ್ಲಿ, ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮಿತಿಯು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಜರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. 2003ರಲ್ಲಿ, ಕೊಲಂಬಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯವು ದಿ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. 2014 ರಲ್ಲಿ, ಅಮೇರಿಕನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ನ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವು ತನ್ನ ಹೆಸರನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವಿಭಾಗ ಎಂದು ಬದಲಾಯಿಸಿತು, ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಏರುತ್ತಿರುವ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ" ಎಂಬ ವೃತ್ತಿಪರ ಬಿರುದನ್ನು 2008ರಲ್ಲಿ ಡಿ. ಜೆ. ಪಾಟೀಲ್ ಮತ್ತು ಜೆಫ್ ಹ್ಯಾಮರ್ಬ್ಯಾಚರ್ ಅವರಿಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಂಡಳಿಯು ತಮ್ಮ 2005ರ "ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳುಃ 21ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು" ಎಂಬ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದರೂ, ಇದು ಡಿಜಿಟಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಯಾವುದೇ ಒಮ್ಮತವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಕೆಲವರು ಜನಪ್ರಿಯ ಪದವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ. ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪದವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎರಡೂ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೂ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಣ್ಣ, ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾರಾಟದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದೊಡ್ಡದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ರಚನೆರಹಿತ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಅವರು ಗಣಿತ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯ ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕವೇಳೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಖರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಆದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಮುಕ್ತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಮ್ಮೇಳನ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮಹಿಳೆಯರು ಪೈಥಾನ್ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ) ಆರ್ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ) ದತ್ತಾಂಶ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು