Skip to content
KnowledgeCity

بگ ڈیٹا تجزیے، بے ضابطگی کی نشاندہی اور پیشگوئی کے ماڈلز

اس کورس میں بگ ڈیٹا سے کیے جانے والے مختلف تجزیے، تشخیصی بمقابلہ وضاحتی اینالیٹکس، بے ضابطگی کی نشاندہی اور پیشگوئی کے ماڈلز بنانے کا طریقہ سیکھیں۔
Preview the first lesson free — get full access to all 4 lessons.
Course: On-Demand
Beginner Provider Chintan Thakkar  4 Lessons ·  16m  in عربی, جرمن, انگریزی, ہسپانوی, فرانسیسی, پُرتگالی, اردو, Chinese 

Course Description

تشخیصی تجزیہ ایک ایسی تکنیک ہے جو یہ شناخت کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے کہ کوئی مسئلہ کیوں پیش آتا ہے۔ جب آپ بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کر رہے ہوں اور اینالیٹکس تیار کر رہے ہوں تو آپ اسے بنیادی وجہ کی نشاندہی کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ اس بگ ڈیٹا تجزیے، بے ضابطگی کی نشاندہی اور پیشگوئی کے ماڈلز کورس میں آپ بگ ڈیٹا کے ذریعے کیے جانے والے تجزیے کی مختلف اقسام اور تشخیصی بمقابلہ وضاحتی اینالیٹکس سیکھیں گے۔ آپ بگ ڈیٹا کے ذریعے بے ضابطگی کی نشاندہی بمقابلہ پیشگوئی کے ماڈلز کے بارے میں بھی علم حاصل کریں گے۔

بگ ڈیٹا اینالیٹکس ماضی کے واقعات کے تاریخی ڈیٹا سے تیار کی جاتی ہے، جو چند دن پہلے سے لے کر کئی ماہ پہلے تک کہیں بھی پیش آ سکتے ہیں۔ یہ اداروں کو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور پھر مستقبل کے نتیجے کی پیشگوئی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ رویّہ جاتی اینالیٹکس آپ کو زیادہ تر صورتوں میں ”کیا ہوا“ کے سوال کا جواب دینے میں مدد دیتی ہے، اور مناسب تجزیے کے ذریعے کسی ادارے کا منافع بڑھا سکتی ہے۔ اس کورس میں آپ جو مہارتیں سیکھتے ہیں وہ آپ کو وقت کے ساتھ ہونے والی تبدیلیوں کو بیان کرنے میں مدد دے سکتی ہیں اور آپ کو مستقبل کے رجحانات فراہم کر سکتی ہیں۔ یہ کمپنیوں کو یہ سیکھنے میں بھی مدد دے سکتی ہے کہ مستقبل میں کن رکاوٹوں کے لیے منصوبہ بندی کی جائے۔

آپ کیا سیکھیں گے

  • بگ ڈیٹا کے ساتھ ڈائیگناسٹک اینالیسس (diagnostic analysis) انجام دیں تاکہ معلوم کیا جا سکے کہ کوئی مسئلہ کیوں پیش آتا ہے اور اس کی بنیادی وجوہات کیا ہیں
  • ڈائیگناسٹک اینالیٹکس کو ڈسکرپٹیو اینالیٹکس سے ممتاز کریں
  • پریڈکٹیو ماڈلز (predictive models) پر بات کریں اور یہ کہ وہ مستقبل کے نتائج کی پیشین گوئی کرنے کے لیے تاریخی ڈیٹا کا استعمال کیسے کرتے ہیں
  • اینوملی ڈیٹیکشن (anomaly detection) کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے بگ ڈیٹا میں بے ضابطگیوں کی نشاندہی کریں
  • وقت کے ساتھ ساتھ ہونے والی تبدیلیوں کو بتانے کے لیے بگ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ٹرینڈ اینالیسس (trend analysis) کا اطلاق کریں
  • بیہیویئرل اینالیٹکس (behavioral analytics) کا استعمال کریں تاکہ اس سوال کا جواب دیا جا سکے کہ زیادہ تر حالات میں کیا ہوا

اہم نکات

  • ڈائیگناسٹک اینالیسس ایک تکنیک ہے جو یہ جاننے کے لیے استعمال ہوتی ہے کہ کوئی مسئلہ کیوں پیش آتا ہے اور یہ بڑے ڈیٹا سیٹس میں بنیادی وجہ کی نشاندہی کر سکتی ہے۔
  • بگ ڈیٹا اینالیٹکس ماضی کے واقعات کے تاریخی ڈیٹا کو استعمال کر کے بنائی جاتی ہے، جس سے تنظیموں کو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور مستقبل کے نتائج کی پیش گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے۔
  • بیہیویئرل اینالیٹکس زیادہ تر حالات میں اس سوال کا جواب دینے میں مدد کرتی ہے کہ 'کیا ہوا' اور مناسب تجزیے کے ذریعے کسی تنظیم کے منافع میں اضافہ کر سکتی ہے۔
  • سکھائی گئی مہارتیں وقت کے ساتھ ہونے والی تبدیلیوں کو سمجھانے اور مستقبل کے لیے رجحانات فراہم کرنے میں مدد کرتی ہیں۔
  • بگ ڈیٹا کا تجزیہ کمپنیوں کو یہ جاننے میں مدد دے سکتا ہے کہ مستقبل کی کن رکاوٹوں کے لیے منصوبہ بندی کرنی ہے۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

میں اس کورس میں کیا سیکھوں گا؟

آپ مختلف قسم کے تجزیے سیکھیں گے جو بگ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کیے جا سکتے ہیں، ڈائیگناسٹک اور ڈسکرپٹیو اینالیٹکس کے درمیان فرق، اور بگ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اینوملی ڈیٹیکشن اور پریڈکٹیو ماڈلز کے درمیان فرق۔

اسباق کن موضوعات کا احاطہ کرتے ہیں؟

اسباق میں بگ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ٹرینڈ اینالیسس، ڈسکرپٹیو اینالیسس، اینوملی ڈیٹیکشن، اور پریڈکٹیو ماڈلز شامل ہیں۔

میں اس کورس سے کون سی مہارتیں حاصل کروں گا؟

آپ ڈائیگناسٹک اسکلز، اینوملی ڈیٹیکشن، بگ ڈیٹا اینالیٹکس، ڈیٹا اینالیسس، ڈائیگناسٹک اینالیسس، اور پریڈکٹیو اینالیٹکس میں مہارتیں حاصل کریں گے۔

اس کورس کی مہارتیں کسی تنظیم کی کس طرح مدد کر سکتی ہیں؟

یہ مہارتیں وقت کے ساتھ ہونے والی تبدیلیوں کو واضح کرنے، مستقبل کے لیے رجحانات فراہم کرنے، کمپنیوں کو مستقبل کی رکاوٹوں کے لیے منصوبہ بندی کرنے میں مدد دینے، اور مناسب تجزیے کے ذریعے کسی تنظیم کے منافع میں اضافہ کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔

ڈائیگناسٹک اینالیسس کیا ہے؟

ڈائیگناسٹک اینالیسس ایک تکنیک ہے جو یہ جاننے کے لیے استعمال ہوتی ہے کہ کوئی مسئلہ کیوں ہوتا ہے، اور بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت اسے بنیادی وجہ کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔