ഡാറ്റാ സയൻസ്
സൈബർസ്പേസിലെ ഡാറ്റയുടെ അളവിൽ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വർദ്ധനവാണ് ഡാറ്റാ വിസ്ഫോടനം, ഇത് മനുഷ്യരാശിയെ വലിയ ഡാറ്റാ യുഗത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു. ഡാറ്റയുടെ അർത്ഥം വികസിച്ചു. ഗുണപരമായ അല്ലെങ്കിൽ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേരിയബിളുകളുടെ മൂല്യങ്ങളിലോ അളവുകളുടെ ഫലങ്ങളിലോ ശാസ്ത്രീയ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെയും പരീക്ഷണങ്ങളുടെയും പശ്ചാത്തലത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന ശാസ്ത്രീയ ഡാറ്റയിലോ ഡാറ്റ ഇനി പരിമിതപ്പെടുന്നില്ല. ഇതിനെല്ലാം പുറമേ, സൈബർ സ്പേസിൽ കാണപ്പെടുന്നതെല്ലാം ഡാറ്റയാണ്. ഡാറ്റാനച്ചർ (സൈബർസ്പേസിലെ എല്ലാ ഡാറ്റയും) അജ്ഞാതമായി രൂപപ്പെടുത്തുകയും വികസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (Zhu, Zhong, & Xiong, 2009: Zhu & Xiong, 2009). കമ്പ്യൂട്ടർ വൈറസുകൾ, ഓൺലൈൻ ഗെയിമുകൾ, ജങ്ക് ഡാറ്റ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രകൃതി ലോകത്ത് റഫറൻസുകളില്ലാത്ത ഡാറ്റയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സന്ദർഭങ്ങളുണ്ട്, ഇവയെല്ലാം ഡാറ്റാനച്ചറിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റാനച്ചറിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന വിവരങ്ങൾ ക്രമേണ പ്രകൃതി ലോകത്ത് നിലനിൽക്കുന്ന വസ്തുതകളെ മറികടക്കുകയും അതുല്യമായ പാറ്റേണുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു.
ഈ പേപ്പറിൽ, ഡാറ്റ അവതരിപ്പിച്ച വെല്ലുവിളികൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ഞങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് ആവശ്യമുള്ളത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ നിന്നും സ്ഥാപിത ശാസ്ത്രങ്ങളിൽ നിന്നും ഡാറ്റാ സയൻസ് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു. കൂടാതെ, ഡാറ്റ ഗവേഷണ വസ്തുക്കളായി ഡാറ്റയുള്ള ഒരു അക്കാദമിക് വിഭാഗമായി മാറുമ്പോൾ ഡാറ്റാ സയൻസ് അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ചില പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, അടിസ്ഥാന സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, പുതിയ രീതികൾ, ഗവേഷണ വിഷയങ്ങൾ) ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ നിലവിലെ ഗവേഷണത്തിലും സമൂഹത്തിലും കൈവരിച്ച പുരോഗതി ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ അജണ്ടയിൽ കാണപ്പെടുന്ന ചില കാഴ്ചപ്പാടുകളും വെല്ലുവിളികളും ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, നിലവിലുള്ള അറിവ് ഈ പുതിയ ശാസ്ത്രത്തിലേക്ക് എങ്ങനെ കൈമാറാമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ വെല്ലുവിളികൾ:
ഡാറ്റാനേഷ്യർ ക്രമേണ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നതിനാൽ, അതിന്റെ പഠനം കൂടുതൽ കൂടുതൽ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. ഈ വെല്ലുവിളികൾ ചുവടെ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അറിവ് നേടൽ:
കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ചരിത്രത്തിന്റെ ആദ്യ ഘട്ടങ്ങളിൽ, കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ പ്രകടനവും കഴിവുകളും എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം എന്നതിലായിരുന്നു ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചത്. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിൽ, കൂടുതൽ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു പ്രശ്നം സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പിണ്ഡത്തിൽ നിന്ന് മൂല്യവത്തായ അറിവ് എങ്ങനെ നേടാം എന്നതാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് പ്രകൃതി, ഭൗതിക ശാസ്ത്രങ്ങളിൽ നിന്ന്. ചില ചോദ്യങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു: സൈബർസ്പേസിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ ഡാറ്റ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം? ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നമുക്ക് എങ്ങനെ അറിവ് നേടാൻ കഴിയും? ഒരു പുതിയ കോണിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ മനസിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഇവ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച വെല്ലുവിളികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച്, ഞങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസും മറ്റ് മേഖലകളുമായുള്ള അതിന്റെ അതിരുകളും എന്തുകൊണ്ട് ആവശ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ ചുവടെ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റാ സയൻസിലെ RESEACRH പ്രശ്നങ്ങൾ:
നിരീക്ഷണവും യുക്തിസഹമായ ന്യായവാദവുമാണ് ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനം. ഡാറ്റാ സയൻസിൽ, ഡാറ്റാനച്ചർ, ഡാറ്റാ റീസണിംഗ് എന്നിവയിലെ നിരീക്ഷണ രീതികളിലും അടിസ്ഥാന സിദ്ധാന്തങ്ങളിലും സാങ്കേതികവിദ്യകളിലും ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം. ഡാറ്റാ സയൻസിന് കൂടുതൽ അടിസ്ഥാന സിദ്ധാന്തങ്ങളും പുതിയ രീതികളും സാങ്കേതികതകളും ആവശ്യമാണ്; ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റയുടെ നിലനിൽപ്പ്, ഡാറ്റയുടെ അളവെടുക്കൽ, സൈബർസ്പേസിലെ സമയം, ഡാറ്റാ ബീജഗണിതം, ഡാറ്റാ സമാനതകളും ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ സിദ്ധാന്തവും, ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണവും ഒരു ഡാറ്റാ എൻസൈക്ലോപീഡിയയും, ഡാറ്റാ കമോഫ്ലാഷ്, ഡാറ്റാ പെർസെപ്ഷൻ, ഡാറ്റാ പരീക്ഷണങ്ങൾ, ഡാറ്റാ അവബോധം മുതലായവ. പുതിയ രീതികൾ രൂപീകരിക്കുന്നതിനും വിവിധ മേഖലകളിൽ നിർദ്ദിഷ്ട സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, രീതികൾ, സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണത്തിനായുള്ള നിലവിലെ ഗവേഷണ രീതികളും ഡാറ്റാ സയൻസ് മെച്ചപ്പെടുത്തും. ഡാറ്റയിലെ സത്യം എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാം, മറ്റ് ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണങ്ങളെ എങ്ങനെ പിന്തുണയ്ക്കാം, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വിലയേറിയ അറിവ് എങ്ങനെ നേടാം എന്നിവയ്ക്ക് ഞങ്ങൾ ഊന്നൽ നൽകണം.
ഭാവി നിർദ്ദേശങ്ങളും പദ്ധതികളും:
കൂടുതൽ കൂടുതൽ പണ്ഡിതർ ഡാറ്റാ സയൻസിൽ പങ്കെടുക്കാനും സജീവമായി പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും തയ്യാറാണ്. ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന സിദ്ധാന്തങ്ങളും നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും വിവിധ വിഭാഗങ്ങൾക്കും വ്യത്യസ്ത പശ്ചാത്തലങ്ങൾക്കുമിടയിൽ കൂടുതൽ വിശാലമായ ആശയവിനിമയവും സഹകരണവും കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിനും നാമെല്ലാവരും കൂടുതൽ സമയവും പരിശ്രമവും ചെലവഴിക്കണമെന്ന് അവർ ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നു. ഇതൊരു ഹ്രസ്വകാല പദ്ധതിയല്ല, മറിച്ച് അരനൂറ്റാണ്ടോ അതിലധികമോ നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന ഒരു ദൗത്യമായിരിക്കും.
ഡാറ്റാ സയൻസ് നിലവിലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ നിന്നും സ്ഥാപിത ശാസ്ത്രങ്ങളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമാണെന്നും ഭാവിയിൽ അർത്ഥവത്തായതും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നതുമായ ഗവേഷണ ദിശയായിരിക്കുമെന്നും ഏകകണ്ഠമായ ധാരണയുണ്ട്. ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗവേഷണത്തിന് ഈ പുതിയ ശാസ്ത്രത്തിലേക്കുള്ള പരിവർത്തനത്തെ നയിക്കാൻ കഴിയും – ഡാറ്റാ സയൻസ്. അതേസമയം, ഡാറ്റാ ഗവേഷകർ സ്വന്തമായി വ്യക്തിഗത അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ഡാറ്റ വിശകലന രീതികളും സാങ്കേതികതകളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് മാറണം. ഡാറ്റാ സയൻസ് ഒരു പുതിയ തരം ശാസ്ത്രമായി മാറുമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു, ഇത് പ്രകൃതി ശാസ്ത്രങ്ങൾക്കും സാമൂഹിക ശാസ്ത്രങ്ങൾക്കും തുല്യമാണ്.
Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision
