हुक: क्या एक्सेल अब डेटा साइंटिस्ट की नौकरी खा जाएगा?
हाल ही में, डेटा साइंस की दुनिया में एक अजीबोगरीब खबर छाई हुई है: एक 'मशीन लर्निंग एडवेंट कैलेंडर' के आठवें दिन, किसी ने एक्सेल स्प्रेडशीट के अंदर 'आइसोलेशन फॉरेस्ट' जैसे जटिल एल्गोरिदम को चलाने का तरीका बताया। यह खबर तेजी से वायरल हो रही है, खासकर उन लोगों के बीच जो मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं। लेकिन रुकिए। यह सिर्फ एक मजेदार ट्यूटोरियल नहीं है। यह एक गहरा षड्यंत्र है, एक ऐसा कदम जो डेटा साइंस के भविष्य को पूरी तरह से बदल सकता है। असली सवाल यह नहीं है कि यह 'कैसे' किया गया, बल्कि यह है कि यह 'क्यों' किया गया।
मांस (The Meat): सुविधा या जाल?
'आइसोलेशन फॉरेस्ट' एक शक्तिशाली विसंगति (Anomaly) पहचान तकनीक है। इसे पारंपरिक रूप से पायथन (Python) या आर (R) जैसे प्रोग्रामिंग वातावरण की आवश्यकता होती है। इसे एक्सेल में लाना, सतह पर, डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण (Democratization of Data Science) जैसा दिखता है। यह उन छोटे व्यवसायों और विश्लेषकों के लिए एक वरदान जैसा लगता है जिनके पास जटिल कोडिंग सेटअप नहीं है। लेकिन यह एक भ्रम है। यह सुविधा नहीं, बल्कि नियंत्रण का एक नया रूप है।
जो लोग डेटा विश्लेषण में नए हैं, वे इस 'आसान' तरीके से मोहित हो जाएंगे। वे शायद यह मान लेंगे कि उन्हें अब प्रोग्रामिंग की गहराई में जाने की ज़रूरत नहीं है। यह मशीन लर्निंग सीखना आसान बना सकता है, लेकिन यह इसे उथला भी बनाता है।
असली विजेता और हारने वाला कौन है?
इस तथाकथित क्रांति का असली विजेता कौन है? यह माइक्रोसॉफ्ट और उन कंपनियों को फायदा पहुंचाता है जो नहीं चाहते कि आम उपयोगकर्ता ओपन-सोर्स टूल (जैसे पायथन) की जटिलता और स्वतंत्रता को समझें। वे चाहते हैं कि आप उनके इकोसिस्टम (एक्सेल) में ही रहें, जहां वे आपके डेटा और आपके काम करने के तरीके पर अधिक नियंत्रण रख सकते हैं।
हारने वाले कौन हैं? वे महत्वाकांक्षी डेटा साइंटिस्ट हैं जो सतही ज्ञान से संतुष्ट हो जाएंगे। वे मशीन लर्निंग की नींव को कभी नहीं समझ पाएंगे। वे 'ब्लैक बॉक्स' टूल के गुलाम बनकर रह जाएंगे, न कि एल्गोरिदम के मास्टर। एक्सेल में विसंगति पहचानना एक बात है; उस विसंगति के पीछे के गणित और पूर्वाग्रहों (Biases) को समझना दूसरी बात है। यह लेख केवल एक ट्रिकी डेमो है, न कि वास्तविक कौशल का निर्माण।
यह क्यों मायने रखता है: नियंत्रण की लड़ाई
डेटा साइंस अब केवल अकादमिक या विशेषज्ञ क्षेत्र नहीं रहा; यह आर्थिक शक्ति का केंद्र है। जब शक्तिशाली उपकरण (जैसे आइसोलेशन फॉरेस्ट) को एक बंद, मालिकाना प्लेटफॉर्म (एक्सेल) में सीमित कर दिया जाता है, तो यह डेटा तक पहुंच और उसके उपयोग पर एकाधिकार को मजबूत करता है। यह एक ऐसा कदम है जो ओपन-सोर्स आंदोलन के खिलाफ जाता है। यदि आप वास्तव में मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं, तो आपको उन उपकरणों की सीमाओं को जानना होगा जो उन्हें संचालित करते हैं। एक्सेल की सीमाएं स्पष्ट हैं। (अधिक जानकारी के लिए, डेटा साइंस में ओपन-सोर्स के महत्व पर एक नज़र डालें - विकिपीडिया)
भविष्य की भविष्यवाणी: आगे क्या होगा?
अगले दो वर्षों में, हम देखेंगे कि माइक्रोसॉफ्ट इसी तरह के 'वन-क्लिक' AI फीचर्स को अन्य Office उत्पादों में तेजी से एकीकृत करेगा। यह AI को 'उपयोगिता' के रूप में बेचेगा, न कि एक 'विज्ञान' के रूप में। हालांकि, इसके समानांतर, वास्तविक उद्यमी और शोधकर्ता पायथन और जूपिटर नोटबुक (Jupyter Notebooks) की ओर और अधिक रुख करेंगे, जिससे डेटा साइंस की दुनिया में एक 'पेशेवर' और एक 'उपभोक्ता' वर्ग के बीच गहरी खाई पैदा हो जाएगी। जो लोग एक्सेल पर टिके रहेंगे, वे केवल डेटा के उपभोक्ता बनकर रह जाएंगे, निर्माता नहीं। (डेटा साइंस में हालिया रुझानों पर रॉयटर्स की रिपोर्ट देखें)
निष्कर्ष
एक्सेल में आइसोलेशन फॉरेस्ट चलाना मजेदार हो सकता है, लेकिन इसे क्रांति मत समझिए। यह एक आकर्षक खिलौना है जो आपको वास्तविक शक्ति से दूर रखता है। यदि आप डेटा की दुनिया में नेतृत्व करना चाहते हैं, तो आपको कोड की दुनिया में उतरना ही होगा।