आज के तकनीकी युग में Data Science एक टेक्नोलॉजी बन चुकी है। जिसके बिना Data से Insights निकालना लगभग नामुमकिन है। यह Big Data से मूल्यवान जानकारी निकालने की एक Modern Technology है! लेकिन असल में यह डाटा साइंस है क्या? What is Data Science? और यह काम कैसे करती है? साथ ही इसके क्या-क्या उपयोग हैं? क्या-क्या फायदे और नुकसान हैं? और इसका भविष्य क्या है? साथ ही इसमें Career की क्या-क्या संभावनाएं है? और Data Scientist कैसे बनें? आइए, विस्तार से जानते हैं।
Data Science क्या है?
डेटा साइंस, डेटा को इकट्ठा करने, उसे समझने और उससे Useful Information और Insights निकालने की एक तकनीक है। जो सांख्यिकी (Statistics), प्रोग्रामिंग (Programming), और डोमेन नॉलेज (Domain Knowledge) का मिश्रण है। इसकी मदद से Big Data का विश्लेषण करके पैटर्न, रुझान और समस्याओं का समाधान ढूंढा जाता है। उदाहरण के लिए, Netflix आपकी पसंद के अनुसार फिल्में सुझाता है। वहीं अस्पताल और डॉक्टर्स, मरीजों के Data से बीमारियों का पता लगाते हैं। ये सब Data Science का ही कमाल है।
Data Science क्यों जरूरी है?
डेटा साइंस Big Data को मथकर उसमें से काम की Information निकालने में मदद करता है। जिससे Automation और Prediction में मदद मिलती है। साथ ही डेटा आधारित Business Decision लेने में भी मदद मिलती है। इसीलिए हर कंपनी, संस्था और सरकारें बेहतर Decision लेने, Products को Improve करने और सेवाओं में सुधार करने के लिए Data Science का उपयोग करती हैं। उदाहरण के लिए, बैंकों में Fraud Detection के लिए Data Science का उपयोग होता है।
दूसरा, डेटा साइंस नए अवसर (Opportunities) पैदा करता है। जो Career के लिए एक बेहतरीन विकल्प है। इस फील्ड में Skills सीखकर आप High Paying Jobs पा सकते हैं। क्योंकि इसकी मांग लगातार बढ़ रही है। साथ ही यह टेक्नोलॉजी, मार्केटिंग, हेल्थकेयर, फाइनेंस जैसे कई सेक्टर्स में काम आता है। जिससे आपके पास काम करने के विभिन्न विकल्प होते हैं। सरल शब्दों में, डेटा साइंस भविष्य की तकनीक है! जो दुनिया को स्मार्ट और कुशल बना रही है।
Data Science के प्रकार
डेटा साइंस एक बहुत बड़ा क्षेत्र है! जिसमें अलग-अलग तरह की तकनीकों और विधियों का उपयोग होता है। इसीलिए इसे कुछ प्रकारों में बाँटा गया है। जिनमें से हर एक का अपना अलग महत्व और उपयोग है। आइए, डेटा साइंस के मुख्य प्रकारों (Types of data science) के बारे में जानते हैं।
1. Descriptive Analytics
यह डेटा साइंस का सबसे बुनियादी प्रकार है! जिसमें पुराने डेटा को समझकर उसका Analysis किया जाता है। इसमें डेटा को Chart, Graph या Report के रूप में दिखाया जाता है! ताकि यह पता चल सके कि अब तक क्या हुआ है? उदाहरण के लिए, एक दुकानदार यह जान सकता है कि पिछले महीने कौन-सी चीज़ें ज़्यादा बिकीं।
2. Diagnostic Analytics
इसमें यह पता लगाया जाता है कि कोई चीज़ क्यों हुई? यह डेटा में छिपे कारणों और रिश्तों को समझने में मदद करता है। जैसे, अगर किसी कंपनी की बिक्री अचानक कम हो गई! तो डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स से यह पता चल सकता है कि ऐसा मौसम की वजह से हुआ? या प्रतिस्पर्धा बढ़ने से?
3. Predictive Analytics
इसमें अतीत के डेटा को देखकर भविष्य के बारे में अनुमान लगाया जाता है। Machine Learning (ML) और Statistics की मदद से यह तय किया जाता है कि आगे क्या हो सकता है? उदाहरण के लिए, मौसम विभाग अगले सप्ताह बारिश का अनुमान लगा सकता है। या कोई कंपनी अगले सीज़न में कितने उत्पाद बेच पाएगी? यह जान सकती है।
4. Prescriptive Analytics
यह Data Science का सबसे उन्नत प्रकार है! जो न केवल भविष्यवाणी करता है! बल्कि यह भी सुझाव देता है कि क्या किया जाए? इसमें Artificial Intelligence और Compex Algorithm का उपयोग होता है। जैसे कि एक नेविगेशन ऐप सबसे छोटा रास्ता दिखाने के साथ-साथ यह भी बता सकता है कि ट्रैफिक से बचने के लिए किस समय निकलना बेहतर होगा।
इन चारों प्रकारों के अलावा, डेटा साइंस में Machine Learning और Deep Learning जैसी तकनीकें भी शामिल हैं! जिनका उपयोग बड़े और जटिल डेटा को प्रोसेस करने में किया जाता है। इनसे Computer को इंसानों की तरह सीखने और फैसले लेने में मदद मिलती है। जैसे कि चेहरे पहचानना या भाषा अनुवाद करना आदि। डेटा साइंस के ये सभी प्रकार हमारी रोज़मर्रा की ज़िंदगी से लेकर बड़े-बड़े व्यवसायों तक में उपयोगी हैं। इनकी मदद से हम डेटा को समझकर बेहतर निर्णय ले सकते हैं। और भविष्य के लिए तैयार हो सकते हैं।
Data Science Life Cycle
अब सवाल यह है कि डेटा साइंस काम कैसे करती है? How does data science work? तो असल में, डेटा साइंस एक बहु-विषयक क्षेत्र है! जो डेटा से Information निकालने के लिए Statistics, Computer Science और Domain Knowledge को मिलाता है। यह प्रक्रिया कई चरणों में पूरी होती है। जिसमें डेटा को एकत्र करना, साफ करना, विश्लेषण करना और उसके आधार पर भविष्यवाणी करना शामिल है। आइए, Data Science Lifecycle को विस्तार से समझते हैं।
1. Business Understanding
डेटा साइंस का जीवन-चक्र Problem Identification से शुरू होता है। यानि कि सबसे पहले समस्या का पता लगाया जाता है। जिसे Business Understanding कहा जाता है। क्योंकि इसके लिए बिजनेस के हरेक पहलू को गहराई से समझना पड़ता है। और समस्या की जड़ तक पहुंचना पड़ता है। समस्या का पता चलते ही उसके समाधान की प्रक्रिया शुरू हो जाती है। जो Data Collection से लेकर Model Deployment तक लगातार चलती रहती है।
2. डेटा माइनिंग (Data Mining)
डेटा साइंस की प्रक्रिया Data Mining से शुरू होती है। डेटा कई स्रोतों से आ सकता है। जैसे कि डेटाबेस, Sensors, सोशल मीडिया, वेबसाइट्स, सर्वेक्षण आदि। इस चरण में, Raw Data को Structured, Semi-Structured और Unstructured रूप में इकट्ठा किया जाता है। उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स वेबसाइट ग्राहकों के व्यवहार, खरीदारी इतिहास और रिव्यू से डेटा इकट्ठा करती है।
3. डेटा क्लीनिंग (Data Cleaning)
इस चरण में, डेटा को साफ करके Analysis के लिए तैयार किया जाता है। इसमें Null Values को हटाना, Data Format को सुधारना और Outliers को संभालना शामिल है। Data की गुणवत्ता सुधारने से विश्लेषण के परिणाम अधिक सटीक होते हैं।
4. डेटा एक्सप्लोरेशन (Data Exploration)
इस चरण में, Python, R और Tableau जैसे टूल्स की मदद से डेटा की जांच की जाती है। Data Scientists विभिन्न तकनीकों जैसे कि Descriptive Statistics, हिस्टोग्राम, Scatter Plots और Correlation Matrix का उपयोग करके डेटा में छिपे रिश्तों और पैटर्न को समझते हैं। उदाहरण के लिए, एक रिटेल कंपनी यह पता लगा सकती है कि किस उम्र के ग्राहक कौन-से उत्पाद को अधिक खरीदते हैं।
5. मॉडल निर्माण (Model Building)
डेटा साइंस में Machine Learning Algorithm का उपयोग करके भविष्यवाणी की जाती है। इस चरण में, डेटा को Training और Test डेटासेट में बांटकर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। और इसके लिए रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग और Deep Learning जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, बैंक Credit Score Model बनाकर ग्राहकों के लोन चुकाने की क्षमता का अनुमान लगा सकते हैं।
6. मूल्यांकन (Model Evaluation)
इस चरण में मॉडल का मूल्यांकन किया जाता है। इसके लिए विभिन्न मेट्रिक्स, जैसे कि एक्यूरेसी (Accuracy), प्रिसिजन (Precision), रिकॉल (Recall), F1-स्कोर (F1-Score) और ROC-AUC (Receiver Operating Characteristic – Area Under Curve) का उपयोग किया जाता है। Evaluation के बिना, यह सुनिश्चित करना मुश्किल होता है कि मॉडल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए उपयुक्त है या नहीं।
7. डेप्लॉयमेंट (Deployment)
अंत में, मॉडल को वास्तविक दुनिया में तैनात (Deploy) किया जाता है। और इसकी Performance की Monitoring की जाती है। उदाहरण के लिए, एक Chatbot को Customer Support के लिए तैनात करना। यदि मॉडल का परिणाम समय के साथ कमजोर होता है! तो इसे दोबारा ट्रेन किया जाता है। उदाहरण के लिए, Netflix अपने Recommendation System को लगातार अपडेट करता रहता है! ताकि यूजर्स को बेहतर सुझाव दे सके।
Data Science के उपयोग
अब सवाल यह है कि Data Science का हमारे दैनिक में क्या उपयोग है? तो यह हमारे रोजमर्रा के जीवन को आसान, सुरक्षित और व्यक्तिगत बनाता है। चाहे मेडिकल हो, शॉपिंग हो या यात्रा! डेटा का विश्लेषण हर जगह हमारे फैसलों को प्रभावित करता है। आइए, डेटा साइंस के कुछ उपयोग (Applications of Data Science) देखते हैं। ये हैं कुछ Real Life Examples of Data Science :-
1. समय रहते Disease Diagnosis के लिए Data Science का उपयोग किया जाता है। AI-Based Tools एक्स-रे और MRI रिपोर्ट्स को पढ़कर निदान करने में मदद करते हैं।
2. Banking & Finance सेक्टर में Fraud Detection के लिए Data Science का उपयोग किया जाता है।
3. ऑनलाइन सुझावों (Recommendation) के लिए Data Science का उपयोग किया जाता है। फिर चाहे वह Social Media हो! ऑनलाइन शॉपिंग हो! OTT प्लेटफॉर्म्स हों या फिर Youtube! सब डेटा साइंस का उपयोग करते हैं।
4. Google Maps और Waze जैसे ऐप्स Real-Time Traffic Data को प्रोसेस करके आपको सबसे तेज़ रूट सुझाते हैं। यह डेटा साइंस के Predictive Analytics का सर्वश्रेष्ठ उदाहरण है।
5. Weather Forecasting में भी डेटा साइंस का उपयोग होता है। Data की मदद से बारिश, बाढ़, तूफान आदि का समय से पहले पता चल जाता है।
Data Science के फायदे
अब सवाल यह है कि डेटा साइंस के कौन-कौनसे फायदे हैं? What are the benefits of data science? तो डेटा साइंस आज के समय की सबसे स्मार्ट टेक्नोलॉजी बन चुकी है। यह हर क्षेत्र में फायदेमंद साबित हो रही है। आइए जानते हैं इसके मुख्य फायदे (Advantages of Data Science):-
1. बेहतर निर्णय लेने में मददगार
डेटा साइंस की मदद से कंपनियां और संस्थाएं डेटा को समझकर सही फैसले ले पाती हैं। जैसे कि, Business में कौन-सा Product ज्यादा बिकेगा? या किसी बीमारी का इलाज कैसे करें?
2. समय और पैसे की बचत
पुराने तरीकों में Data Analysis में बहुत समय लगता था। लेकिन अब Data Science Tools की मदद से काम तेजी से होता है। इससे कंपनियों की लागत कम होती है। और प्रॉफिट बढ़ता है।
3. नए अवसर पैदा करना
डेटा साइंस की वजह से नई नौकरियां पैदा हुई हैं। जैसे कि Data Scientist, Data Analyst, Data Professional आदि। साथ ही, Startups और Businesses नए आइडियाज के साथ आगे बढ़ रहे हैं।
4. व्यक्तिगत अनुभव (Personalization)
आज डेटा साइंस ने हमारे व्यक्तिगत अनुभव को पूरी तरह बदलकर रख दिया है। अब हमें सिर्फ हमारी पसंद की (Personalized) चीजें ही सुझाई जाती हैं। क्योंकि Data Science हमारी ऑनलाइन शॉपिंग, मूवी सुझाव या हेल्थ टिप्स, हर चीज को हमारी जरूरत के हिसाब से Customize करता है।
5. समस्याओं का पहले से पता लगाना
आज हम बहुत-सी समस्याओं का पहले ही पता लगा लेते हैं। जैसे कि Banking Fraud, कैंसर, डायबिटीज जैसी बिमारियां आदि। खतरे को डेटा साइंस की मदद से पहले ही पहचाना जा सकता है। और समय रहते उससे बचा जा सकता है।
Data Scientist कौन होता है?
डेटा साइंटिस्ट, एक बेहद Skilled Person होता है! जो डेटा का विश्लेषण (Analysis) करता है। और उसमें छिपे Trends, Patterns और Insights को खोजता है। साथ ही डेटा की मदद से बिजनेस, टेक्नोलॉजी और अन्य क्षेत्रों से जुड़ी समस्याओं का समाधान निकालता है। जैसे, ई-कॉमर्स कंपनियाँ ग्राहकों की पसंद को समझने के लिए डेटा साइंटिस्ट की मदद लेती हैं। तो वहीं Hospitals मरीजों के डेटा से बीमारियों का पूर्वानुमान लगाते हैं।
एक डेटा साइंटिस्ट सांख्यिकी (Statistics), प्रोग्रामिंग (Programming) और मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटा से महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकालता है। कुछ डेटा साइंटिस्ट Big Data Tools जैसे कि Hadoop या Spark का भी उपयोग करते हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा साइंटिस्ट को किसी भी डेटा को समझने और उससे सही निष्कर्ष निकालने की कला आनी चाहिए।
Data Scientist कैसे बनें?
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और डेटा एनालिसिस की अच्छी समझ होनी चाहिए। इसके लिए कई सारे Data Science Courses उपलब्ध हैं। जिनके बारे में हम आगे बात करेंगे। लेकिन याद रहे, सिर्फ कॉर्सेज और प्रैक्टिस ही काफी नहीं हैं। इस फील्ड में करियर बनाने के लिए Real-World Projects करने भी जरूरी हैं। खैर आइए, शुरू से जानते हैं कि एक Data Scientist बनने के लिए आपको क्या करना चाहिए?
1. शैक्षिक योग्यता
डेटा साइंस के लिए गणित, Statistics और Computer Science की बुनियादी समझ जरूरी है। इसीलिए 12वीं के बाद आप गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर साइंस, इंजीनियरिंग या कॉमर्स से ग्रेजुएशन (B.Tech, BSc, BCA आदि) कर सकते हैं। इसके बाद डेटा साइंस में मास्टर्स या डिप्लोमा कोर्स भी कर सकते हैं।
2. कोर स्किल्स
डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको कुछ Core Skills सीखने की जरूरत पड़ती है। जैसे कि:-
- प्रोग्रामिंग भाषाऐं (Programing Languages): Python और R सबसे जरूरी प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज हैं। साथ ही डेटा को मैनेज करने के लिए SQL सीखना बेहद जरूरी है।
- डेटा एनालिसिस (Data Analysis): डेटा एनालिसिस के लिए Excel, Pandas और NumPy सीखें।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization): Tableau, Power BI और Matplotlib जैसे टूल्स से Data Visualize करना सीखें।
- सांख्यिकी (Statistics): एक डेटा साइंटिस्ट के लिए Probability, Linear Algebra और Statistical Concepts (जैसे कि Mean, Median, Standard Deviation, Regression) की अच्छी समझ होना जरूरी है।
- मशीन लर्निंग (Machine Learning): मशीन लर्निंग सीखें। Scikit-learn जैसी Python Libraries से ML Model बनाना सीखें।
3. प्रैक्टिकल अनुभव
किताबी ज्ञान के साथ-साथ प्रायोगिक ज्ञान भी जरूरी है। इसीलिए Practical Projects करें। Kaggle (कैगल) जैसी वेबसाइट्स पर मौजूद डेटासेट्स पर काम करें। साथ ही Github पर Real World Datasets पर काम करें। और अपना पोर्टफोलियो (Portfolio)बनाएं।
4. इंटर्नशिप या जॉब करें
शुरुआत में Internship या जॉब करें। Junior Data Analyst की भूमिका में काम करके अनुभव लें। लगातार प्रैक्टिस करें और नई टेक्नोलॉजीज़ सीखते रहें। शुरुआत में 6-12 महीने की मेहनत से आप एंट्री-लेवल जॉब पा सकते हैं। धीरे-धीरे आप Data Scientist बन सकते हैं। डेटा साइंस में सफलता का मंत्र है – सीखो, प्रयोग करो, दोहराओ!
Data Science Courses
अगर आप डेटा साइंस में अपना करियर बनाने की सोच रहे हैं! तो यह बहुत ही अच्छा आइडिया है। क्योंकि यह एक बेहतरीन Career Option है। जिसमें आप High Salary Jobs पा सकते हैं। इसके लिए आप Data Science Course कर सकते हैं। यहां मैं कुछ पॉपुलर Certified Data Scientist कॉर्सेज की लिस्ट दे रहा हूं! उम्मीद है, आपको इससे काफी मदद मिलेगी।
1. प्रमाणित कॉर्सेज (Certified Courses)
1. Google Data Analytics Professional Certificate (Coursera): यह सबसे सस्ता और शुरुआती लोगों के लिए सबसे बेस्ट Coursera Data Scientist Course है। जिसमें आपको SQL, Tableau, R और डेटा क्लीनिंग जैसी Skills सीखने को मिलती हैं।
2. IBM Data Science Professional Certificate (Coursera): इस Coursera IBM Data Analyst कॉर्स के जरिए आप Python, ML और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सीख सकते हैं। इसके अलावा IBM का सर्टिफिकेट Resume में अच्छा कम्पैक्ट डालता है
3. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate: यह Cloud Based Data Science के लिए सबसे बेस्ट कॉर्स है।
2. यूनिवर्सिटी डिग्री/डिप्लोमा कोर्सेज
1. BSc in Data Science – IIT Madras (Online Degree): यह भारत का पहला Online Data Science Degree प्रोग्राम है। और इसकी फीस ₹50,000 प्रति वर्ष है।
2. PG Diploma in Data Science (IIIT Bangalore – UpGrad): प्लेसमेंट सपोर्ट के साथ।
3. Executive PG in Data Science (IIIT Bangalore – Great Learning)
3. एडवांस्ड/स्पेशलाइज्ड कोर्सेज
1. Deep Learning Specialization (Andrew Ng – Coursera): न्यूरल नेटवर्क्स, CNN, RNN जैसी एडवांस्ड टॉपिक्स सीख सकते हैं।
2. Data Science MicroMasters (MIT – edX): यह एक Hard-core Data Science कॉर्स है। जो गणित पर ज्यादा फोकस करता है।
3. Applied Data Science with Python (University of Michigan – Coursera)
4. फ्री/लो-कॉस्ट कोर्सेज
अगर आपके पास बजट की कमी है! या बिल्कुल भी बजट नही हैं। या फिर आप सिर्फ नॉलेज के लिए Data Science Course करना चाहते हैं! तो आप इन Free Data Science Courses को ट्राई कर सकते हैं।
1. Kaggle Learn: मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए
2. Data Science Fundamentals: Udacity की तरफ से – Free
3. CS50’s Introduction to AI with Python: Harvard – edX
5. भारतीय प्लेटफॉर्म्स पर कोर्सेज
1. UpGrad (PG Diploma): Simplilearn, Jovian, Scaler
2. Unacademy – Data Science Live Classes (हिंदी और इंग्लिश में)
Data Science का भविष्य
डेटा साइंस का भविष्य बेहद उज्ज्वल है। क्योंकि आज हर क्षेत्र में डेटा का महत्व बढ़ता जा रहा है। ऐसे में आने वाले समय में AI और Machine Learning के साथ Data Science और भी स्मार्ट तरीके से काम करेगा। जैसे कि स्वचालित डेटा एनालिसिस, Real Time Prediction और पर्सनलाइज्ड सुझाव। साथ ही हेल्थकेयर, फाइनेंस, ऑटोमोबाइल और एग्रीकल्चर जैसे क्षेत्रों में इसकी डिमांड तेजी से बढ़ेगी।
अवश्य पढ़ें: Deep Learning क्या है? इसका हमारे जीवन में क्या योगदान है?
वहीं Automation Tools (जैसे AutoML) की मदद से डेटा साइंस की प्रक्रिया और अधिक सरल होगी। जिससे छोटे व्यवसाय भी इसका फायदा उठा पाएंगे। हालांकि, चुनौती यह होगी कि Data Privacy और सुरक्षा को बनाए रखते हुए इसे कैसे Scale किया जाए? समग्र रूप से, डेटा साइंस भविष्य की सबसे जरूरी स्किल्स में से एक बन चुका है। और इसमें करियर की अपार संभावनाएं हैं।
Data Science: निष्कर्ष
डेटा साइंस आज की दुनिया की सबसे पावरफुल टेक्नोलॉजीज में से एक है। यह Business, Finance, और Technology को बदल रही है। करियर की दृष्टि से यह एक Best Career Option है। अगर आप डेटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं! तो Python, SQL, और Machine Learning सीखकर अपने Career की शुरुआत कर सकते हैं!
अवश्य पढ़ें: Metaverse क्या है? यह असल दुनिया से कैसे जुड़ा हुआ है?
क्या आप में से कोई डेटा साइंटिस्ट की तैयारी कर रहा है? अगर हां, तो कमेंट बॉक्स में जरूर बताना। मुझे जानकर बहुत खुशी होगी। उम्मीद है, इस आर्टिकल के जरिए आपको Data Science के बारे में उपयोगी जानकारी मिली होगी। अगर यह आर्टिकल आपको पसंद आया, तो इसे लाइक और शेयर जरूर कीजिएगा। साथ ही टेकसेवी डॉट इन को सब्सक्राइब कर लीजिए। ताकि जैसे ही हमारा नया आर्टिकल पब्लिश हो! आपको नोटिफिकेशन मिल जाए। फिर मिलेंगे, और जल्द मिलेंगे – धन्यवाद!
Data Science : FAQs
1. डेटा साइंस क्या है?
उत्तर: डेटा साइंस, डेटा से Information निकालने की एक विधि है! जिसमें सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग (Python/R) और मशीन लर्निंग की मदद से पैटर्न्स, ट्रेंड्स खोजकर भविष्यवाणियाँ की जाती हैं।
2. डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए क्या सीखें?
उत्तर: डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए निम्नलिखित Skills सीखें :-
- प्रोग्रामिंग: Python, SQL
- टूल्स: Pandas, Tableau, Power BI
- सांख्यिकी: प्रायिकता, रिग्रेशन
- मशीन लर्निंग: Scikit-learn
- प्रैक्टिस: Kaggle प्रोजेक्ट्स
3. डेटा साइंस और AI में क्या अंतर है?
उत्तर: डेटा साइंस में डेटा का विश्लेषण करके Insights निकाले जाते हैं। जबकि AI में मॉडल बनाकर स्वयं निर्णय लेना सिखाया जाता है। जैसे कि ChatGPT.
4. क्या बिना कोडिंग के डेटा साइंस कर सकते हैं?
उत्तर: हाँ, Low-Code टूल्स जैसे कि Excel, Tableau, Google Data Studio से बेसिक एनालिटिक्स की जा सकती है। लेकिन एडवांस्ड जॉब्स के लिए Python/SQL जरूरी है।
5. डेटा साइंटिस्ट की सैलरी कितनी होती है?
उत्तर: Data Science Salary के लिहाज से एक अच्छा Career Option है। अगर भारत की बात करें तो यहां Data Scientist Salary ₹5L से ₹15L (फ्रेशर्स) और ₹20L+ (एक्सपीरियंस्ड) है। वहीं अमेरिका में यह $90K से $150K प्रति वर्ष है।
अवश्य पढ़ें: AI (Artificial Intelligence) क्या है? इसे कैसे इस्तेमाल करें?