कंप्यूटर विज्ञान (Computer Science) बनाम (Data Science) डेटा विज्ञान|कौन सा करियर बेहतर है?

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डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस में करियर में कमाई की काफी संभावनाएं हैं और करियर में विकास के अपार अवसर हैं। हालाँकि, इन नौकरियों की अलग-अलग आवश्यकताएँ हैं।

डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस में क्या अंतर है और कौन सा करियर बेहतर है?

इस लेख में, हम data science और computer science करियर के बीच अंतर देखेंगे, जिसमें प्रत्येक क्षेत्र का विवरण, वेतन जानकारी, संभावित नौकरियां और कौन सा आपके लिए सही है, शामिल हैं।

यदि आप इन क्षेत्रों में अपने करियर विकल्पों के बारे में उत्सुक हैं और इस बारे में अधिक जानना चाहते हैं कि आपको क्या अध्ययन करने की आवश्यकता होगी, तो आगे पढ़ें।
 

डेटा साइंस क्या है?

डेटा विज्ञान अध्ययन का एक क्षेत्र है जो डेटा में पैटर्न की खोज करने, उसकी व्याख्या करने और व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उस जानकारी का उपयोग करने के लिए टूल और तकनीकों का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा की समीक्षा करता है।

Job opportunities के कई अवसर डेटा वैज्ञानिकों का इंतजार कर रहे हैं क्योंकि डेटा विज्ञान आज उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में उपयोग किया जाने वाला एक महत्वपूर्ण उपकरण है।

पिछले कुछ वर्षों में, डेटा विज्ञान की लोकप्रियता बढ़ी है क्योंकि लोगों ने इसे पूरी तरह से समझना और लागू करना शुरू कर दिया है। अब, व्यवसाय अपना मुनाफ़ा बढ़ाने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों का उपयोग करते हैं।

2021 और 2031 के बीच Data scientists का रोजगार 36% बढ़ने की उम्मीद है, जो सभी व्यवसायों के औसत से काफी तेज है। अगले दस वर्षों में, डेटा वैज्ञानिकों के लिए औसतन 13,500 नौकरियों के अवसर होने की उम्मीद है।
 

कंप्यूटर विज्ञान क्या है?

कंप्यूटर विज्ञान अध्ययन का वह क्षेत्र है जिसमें कंप्यूटर और कम्प्यूटेशनल प्रणालियों के बारे में तथ्य शामिल हैं।

इस क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, साइबर सुरक्षा, ग्राफिक्स, प्रोग्रामिंग भाषाएं, software engineeringऔर कंप्यूटिंग के सिद्धांत सहित विषयों की एक बड़ी श्रृंखला शामिल है।
 

डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस: आवश्यक कौशल

इन दो अलग-अलग व्यवसायों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर में कुछ सामान्य कौशल और कुछ ओवरलैप हैं। दोनों करियर में उपयोग किया जाने वाला एक कौशल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है, जो आपको अपने परिणामों को अपनी कंपनी के गैर-तकनीकी हितधारकों के साथ आसानी से समझने योग्य तरीके से साझा करने की अनुमति देता है।

हालाँकि, इन दोनों करियरों के लिए अलग-अलग कौशल सेट और विभिन्न सॉफ़्टवेयर टूल के उपयोग की भी आवश्यकता होती है।

तो, आपको क्या सीखने की ज़रूरत है?
 

आवश्यक डेटा वैज्ञानिक कौशल

• • पायथन, एसक्यूएल और स्काला जैसी प्रोग्रामिंग भाषाएं
  • कैलकुलस, रैखिक बीजगणित और सांख्यिकी सहित गणित कौशल
  • झांकी और पावर बीआई सहित डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण
  • स्क्रैपी या ब्यूटीफुलसूप जैसे वेब स्क्रैपिंग टूल
  • मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समझ
     

आवश्यक कंप्यूटर वैज्ञानिक कौशल

• • प्रोग्रामिंग कौशल, जिसमें प्रोग्रामिंग भाषाएं पायथन (Python), जावा (Java) और सी (C) शामिल हैं
  • डेटा विज्ञान (Data science) और विज़ुअलाइज़ेशन
  • Mathematics skills including algebra and calculus.
  • बीजगणित और कलन सहित गणित कौशल
  • तकनीकी लेखन क्षमताएँ
  • खोज इंजन अनुकूलन (SEO) और ईमेल मार्केटिंग (EMAIL Marketing) सहित डिजिटल मार्केटिंग कौशल (Digital Marketing)
     

डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस: भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ

जो लोग तार्किक सोच में प्रतिभाशाली हैं और गणित पाठ्यक्रमों में पारंगत हैं, वे सोच रहे होंगे कि उन्हें इन दोनों करियरों में से कौन सा चुनना चाहिए। आख़िरकार, डेटा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान में समान जिम्मेदारियाँ शामिल हैं और कौशल के संबंधित सेट की आवश्यकता होती है।

तो, डेटा वैज्ञानिक क्या है, और कंप्यूटर वैज्ञानिक क्या है? यह वास्तव में भूमिकाओं और जिम्मेदारियों में है कि हम देखते हैं कि ये दोनों करियर वास्तव में कैसे भिन्न हैं।

हालाँकि वे कुछ सामान्य सॉफ़्टवेयर टूल और कौशल सेट साझा करते हैं, लेकिन जब उनके द्वारा किए जाने वाले वास्तविक दैनिक कार्य की बात आती है तो डेटा वैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक की भूमिकाएँ अलग-अलग होती हैं।

हालाँकि वे कभी-कभी अपने काम में डेटा विज्ञान का उपयोग करते हैं, एक कंप्यूटर वैज्ञानिक को डेटा विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं होती है। दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक डेटा को जीता और ग्रहण करता है - इसका क्या मतलब है, कौन से पैटर्न सामने आते हैं, और डेटा द्वारा बताई गई कहानी का उपयोग किसी व्यवसाय को बढ़ाने के लिए कैसे किया जा सकता है।

तो, डेटा वैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक की भूमिकाओं के बीच वास्तव में क्या अंतर हैं?
 

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

एक डेटा वैज्ञानिक पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (machine learning algorithms) का उपयोग करता है।

वे डेटा कैप्चर करते हैं, उसे प्रोसेस करते हैं, उसका विश्लेषण करते हैं और फिर डेटा पर अपनी कंपनी के हितधारकों को रिपोर्ट करते हैं।
 

डेटा वैज्ञानिक भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ

• • डेटा अधिग्रहण, डेटा प्रविष्टि, सिग्नल रिसेप्शन, डेटा निष्कर्षण
  • डेटा भंडारण, डेटा सफाई, डेटा स्टेजिंग
  • डेटा प्रोसेसिंग: खनन, मॉडलिंग और डेटा का सारांश
  • विश्लेषण: टेक्स्ट माइनिंग, पूर्वानुमानित विश्लेषण, प्रतिगमन
  • डेटा रिपोर्टिंग: विज़ुअलाइज़ेशन
     

एक कंप्यूटर वैज्ञानिक क्या करता है?

एक कंप्यूटर वैज्ञानिक मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम - उनके सिद्धांत, डिजाइन, विकास और अनुप्रयोग - से संबंधित होता है। (A computer scientist primarily studies, designs, develops, and applies software and software systems.)
 

कंप्यूटर वैज्ञानिक की भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ

• • कंप्यूटर एल्गोरिदम बनाना/संशोधित करना
  • नए कंप्यूटर सिस्टम का मूल्यांकन करना
  • नई प्रोग्रामिंग भाषाएं या कोड लिखना
  • कंप्यूटर समस्याओं को हल करने के लिए मॉडल डिजाइन करना
  • उपयोगकर्ता के अनुकूल वेब डिज़ाइन बनाना
     

डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस: नौकरी के प्रकार

डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस में करियर तलाशने वालों के लिए एक बड़ा अवसर है।

कंप्यूटर वैज्ञानिकों को विभिन्न उद्योगों में कई प्रकार के विकल्प मिलते हैं और वे वेब डेवलपर्स, सिस्टम आर्किटेक्ट और यहां तक कि एआई इंजीनियरों के रूप में रोमांचक काम पा सकते हैं।

कंप्यूटर वैज्ञानिक आसानी से मोबाइल ऐप डेवलपर, सूचना सुरक्षा विश्लेषक या यूएक्स डिजाइनर के रूप में रोजगार पा सकते हैं - ऐसी भूमिका चाहने वाले किसी व्यक्ति के लिए कुछ रोमांचक विकल्प जो तकनीकी और रचनात्मक दोनों हो सकते हैं!

परिणामस्वरूप, डेटा वैज्ञानिक शीर्ष (data scientists) तकनीकी करियर (technological careers) के संबंध में अध्ययन में उच्च स्थान रखते हैं, और कई पेशेवरों का मानना है कि डेटा विज्ञान (Data Science) काम का भविष्य होगा।

डेटा वैज्ञानिक कौशल (Data scientist skills) इन दिनों विशेष रूप से उच्च मांग में हैं क्योंकि यह क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है - बड़ी संख्या में उद्योगों में डेटा विज्ञान को अपनाया जा रहा है जिसमें डिजिटल मार्केटिंग और मीडिया/मनोरंजन (media/entertainment) शामिल हैं।

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप एक खुफिया विश्लेषक से लेकर एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर तक के रूप में पर्याप्त आजीविका कमा सकते हैं।
 

तो, इन क्षेत्रों में कुछ करियर विकल्प क्या हैं?
 

डेटा विश्लेषक नौकरियां (Data Analyst Jobs)

• • चिकित्सा एवं स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषक
  • बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक
  • बिजनेस इंटेलिजेंस विश्लेषक
  • खुफिया विश्लेषक
  • संचालन अनुसंधान विश्लेषक
     

कंप्यूटर वैज्ञानिक नौकरियां (Computer Scientist Jobs)

• • आईटी टेक्निशियन
  • डेटाबेस प्रशासक
  • सूचना सुरक्षा विश्लेषक
  • वेब डेवलपर
  • हार्डवेयर इंजीनियर
     

डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस: औसत वेतन (Average Salary)

कंप्यूटर वैज्ञानिक या डेटा वैज्ञानिक बनने का निर्णय बाज़ार में कितने अवसर हैं, नौकरी की सुरक्षा और निश्चित रूप से वेतन के आधार पर लिया जा सकता है।

करियर के ये दोनों रास्ते आर्थिक रूप से फायदेमंद और आकर्षक हैं, जिनमें वेतन केवल $70,000 से लेकर $200,000 और उससे अधिक तक है।

जबकि औसत वेतन आपके अनुभव के स्तर और आप किस कंपनी के लिए काम करते हैं, इस पर निर्भर करता है, आप निश्चिंत हो सकते हैं कि आपको एक ऐसा पद मिल जाएगा जिसमें एक मजबूत शुरुआती वेतन हो।

भारत में डेटा वैज्ञानिकों का औसत वार्षिक वेतन ₹ 3.6 लाख से ₹ 25.8 लाख है - और यह लगातार बढ़ रहा है।

प्रवेश स्तर के डेटा वैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक के वेतन के लिए आप यहां क्या उम्मीद कर सकते हैं।
 

प्रवेश स्तर के डेटा वैज्ञानिक वेतन

संयुक्त राज्य अमेरिका (United States of America) में स्थित नौकरी के लिए प्रवेश स्तर के डेटा वैज्ञानिक पद के लिए औसत वेतन $83,034 यूएस (US) है। डेटा वैज्ञानिक नौकरियों की अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मांग है, और कई नौकरियां या तो दूर से की जा सकती हैं या हाइब्रिड पदों के रूप में पेश की जाती हैं।
 

प्रवेश स्तर के कंप्यूटर वैज्ञानिक का वेतन

प्रवेश स्तर के कंप्यूटर वैज्ञानिक अमेरिका में नौकरी के लिए प्रति वर्ष $45,973 का प्रवेश स्तर (entry level salary) का वेतन अर्जित कर सकते हैं। कंप्यूटर वैज्ञानिक की नौकरियाँ दुनिया भर में पाई जा सकती हैं, और उनमें से कई दूर से या मिश्रित कार्य वातावरण में की जाती हैं।
 

डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस: कौन सा करियर आपके लिए सही है?

कमाई की संभावना अक्सर उन लोगों के लिए प्राथमिकता होती है जो करियर विकल्पों पर शोध कर रहे हैं। इसलिए, यह ध्यान रखना अच्छा है कि डेटा वैज्ञानिकों और कंप्यूटर वैज्ञानिकों दोनों में कमाई की उच्च संभावना है। डेटा साइंटिस्ट की शुरुआती सैलरी कंप्यूटर साइंटिस्ट की एंट्री-लेवल सैलरी से आगे निकल जाती है, लेकिन जैसे-जैसे करियर आगे बढ़ता है, कमाई में संभावित बदलाव आते हैं।

लेकिन करियर चुनने के लिए वेतन ही एकमात्र आधार नहीं है, क्योंकि लोग नौकरी से संतुष्टि भी चाहते हैं।

नौकरी से संतुष्टि किससे आती है? इसका मतलब अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग चीजें हैं - संतुष्टि का मतलब लचीलापन, कार्य विविधता, समाज पर मूल्यवान प्रभाव डालना और आपके द्वारा किए गए काम से चुनौती महसूस करना हो सकता है।

यहां इन करियर पथों (career paths) की कुछ विशेषताएं दी गई हैं जो आपको निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं।
 

डेटा विज्ञान सीखने के कारण (Learn Data Science)

• • डेटा वैज्ञानिकों के लिए बड़ा बाज़ार
  • विभिन्न उद्योगों में अवसरों की सीमा
  • उच्च कमाई की संभावना
  • डेटा साइंस एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है
  • उच्च मांग के कारण नौकरी की सुरक्षा की लगभग गारंटी है
     

कंप्यूटर विज्ञान सीखने के कारण

• • रोमांचक और चुनौतीपूर्ण क्षेत्र
  • बढ़िया कमाई की संभावना
  • विश्वविद्यालय की डिग्री की आवश्यकता नहीं है
  • कंप्यूटर वैज्ञानिकों की लगातार मांग है
  • कई विकल्पों के साथ लचीला करियर पथ