डेटा एनालिटिक्स बनाम डेटा साइंस: अंतर और तुलना

डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस करियर खिल रहे हैं। वे दोनों कई कम्प्यूटेशनल कार्यों का विश्लेषण और प्रदर्शन करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।

डेटा एनालिटिक्स कोडिंग भाग पर ज्यादा ध्यान नहीं देता है, लेकिन जब डेटा साइंस की बात आती है तो कोडिंग आवश्यक है।

न केवल कोडिंग महत्वपूर्ण है, बल्कि गणित, एल्गोरिदम, डेटा संरचनाओं और प्रोग्रामिंग भाषाओं पर भी उनकी मजबूत पकड़ होनी चाहिए।

चाबी छीन लेना

1. डेटा एनालिटिक्स अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि डेटा साइंस में डेटा संग्रह, भंडारण, प्रसंस्करण और विश्लेषण सहित संपूर्ण डेटा जीवन चक्र शामिल होता है।
2. डेटा साइंस भविष्यवाणियां करने और निर्णय लेने को स्वचालित करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है।
3. डेटा विश्लेषकों के पास डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और सांख्यिकीय विश्लेषण विशेषज्ञता होती है, जबकि डेटा वैज्ञानिकों को प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग सहित व्यापक कौशल सेट की आवश्यकता होती है।

डेटा एनालिटिक्स बनाम डेटा साइंस

डेटा एनालिटिक्स उपयोगी जानकारी खोजने, निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने में सहायता करने के लिए डेटा की जांच, सफाई, परिवर्तन और मॉडलिंग की प्रक्रिया है। डेटा विज्ञान अंतर्दृष्टि निकालने और डेटा से मॉडल बनाने के लिए तकनीकों और उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।

उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग किया जाता है। वे संगठनों को निर्णय लेने में मदद करने के लिए विभिन्न उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करते हैं।

कई प्रकार के डेटा एनालिटिक्स उपलब्ध हैं जिन्हें वर्णनात्मक, प्रिस्क्रिप्टिव, प्रेडिक्टिव और डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स कहा जाता है। प्रत्येक प्रकार का एक विशिष्ट उद्देश्य होता है, और यह उस प्रश्न पर निर्भर करता है जिसका डेटा विश्लेषक को उत्तर देना होता है। 

डेटा विज्ञान अध्ययन का एक क्षेत्र है जिसमें डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल, सांख्यिकी, विशेषज्ञता और गणित का ज्ञान शामिल है।

यह अध्ययन का एक क्षेत्र है जो डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सांख्यिकी और गणित को जोड़ता है। यह डेटा का एक बड़ा परिसर प्रदान करता है।

डेटा साइंस की कुछ विशेषताओं में लचीले फीचर कॉलम, समानांतर नेटवर्क प्रशिक्षण, स्तरित घटक और इवेंट लॉगर शामिल हैं। 

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	डेटा विश्लेषण	डाटा विज्ञान
कौशल सेट	बीआई उपकरण और मध्यवर्ती आँकड़े।	डेटा मॉडलिंग और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण।
लक्ष्यों	यह कार्रवाई योग्य डेटा को उजागर करने के लिए मौजूदा जानकारी का उपयोग करता है।	यह नवाचार को चलाने के लिए नए प्रश्नों की खोज करता है।
विस्तार	माइक्रो	मैक्रो
उपयेाग क्षेत्र	यह गेमिंग और यात्रा क्षेत्रों में लागू होता है।	यह इंटरनेट अनुसंधान और डिजिटल विज्ञापनों में लागू होता है।
भाषाऐं	झांकी सार्वजनिक और अपाचे स्पार्क।	पायथन और एसक्यूएल।

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

यह संगठनों और व्यक्तियों को डेटा को समझने में मदद करता है। वे रुझानों और अंतर्दृष्टि के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करते हैं।

कुछ शीर्ष कौशल जो एक डेटा विश्लेषक के पास होने चाहिए वे हैं डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मैटलैब, पायथन, मशीन लर्निंग, डेटा क्लीनिंग, आर भाषा, एसक्यूएल और NoSQL, रैखिक बीजगणित, और कलन।

यदि आप सही अभ्यास के साथ शुरुआत करते हैं तो डेटा एनालिटिक्स सीखना कोई चुनौती नहीं बनेगा। आर प्रोग्रामिंग की मूल बातें सीखकर प्रारंभ करें।

फिर संरचित क्वेरी भाषा का उपयोग करके डेटा के साथ इंटरैक्ट करें। एक एक्सेल क्लास में शामिल हों और अपने एक्सेल कौशल पर ब्रश करें। और अंतिम चरण रैखिक बीजगणित या सांख्यिकी में एक पुनश्चर्या प्राप्त करना है। कोडिंग डेटा एनालिटिक्स का एक आवश्यक हिस्सा नहीं है।

उनसे अपने दैनिक कर्तव्यों में कोड की अपेक्षा नहीं की जाती है। सरल डेटा एनालिटिक्स फ़ंक्शंस जैसे Google एनालिटिक्स को लेखन कोड की आवश्यकता नहीं होती है। यह बहुत अच्छा करियर है। लोग जूनियर पदों पर भी अच्छे वेतन की उम्मीद कर सकते हैं। 

भले ही इसके लिए ज्यादा कोडिंग की जरूरत नहीं है, लेकिन यह एक तनावपूर्ण काम है। कई कारण उपलब्ध हैं, लेकिन सूची में सबसे ऊपर काम की बड़ी मात्रा है।

अगला प्रबंधन स्तर और कई स्रोतों से कार्य अनुरोध है। लोग अपने दम पर डेटा एनालिटिक्स की बुनियादी बातें सीख सकते हैं।

लेकिन यह अच्छा होगा यदि आपके पास डिग्री है ताकि आप उस विशेष क्षेत्र में पेशेवरों के साथ कौशल और नेटवर्क बना सकें। 

डेटा साइंस क्या है?

डेटा वैज्ञानिक जांच करते हैं कि किस प्रश्न का उत्तर देने की आवश्यकता है और संबंधित डेटा को खोजने का स्थान। यह एक अंतःविषय क्षेत्र है। वे विश्लेषणात्मक कौशल का उपयोग करते हैं।

यह एक ऐसा डोमेन है जहां उन्नत विश्लेषणात्मक रणनीतियों का उपयोग किया जाता है। सार्थक ज्ञान को खींचने के लिए यह वैज्ञानिक सिद्धांतों का उपयोग करता है।

यह व्यावसायिक निर्णय लेने, रणनीतिक योजनाओं और विभिन्न लाभों के लिए एकत्रित डेटा का उपयोग करता है। यह विज्ञान के उभरते हुए क्षेत्रों में से एक है क्योंकि इसका प्रसार लगभग हर व्यवसाय में हो चुका है। 

आपके व्यवसाय के लिए डेटा विज्ञान के कुछ फायदे हैं: व्यवसाय की भविष्यवाणी में वृद्धि, जटिल डेटा की व्याख्या करने में मदद करना, वास्तविक समय की खुफिया जानकारी प्रदान करना, डेटा सुरक्षा में सुधार करना, विपणन और बिक्री युग का पक्ष लेना, निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रोत्साहित करना और ग्राहक अनुभव को निजीकृत करना।

वे विशेषज्ञों की हालिया बढ़ती नस्ल हैं, जो आज की ज़रूरतों को पूरा कर रहे हैं। एक डेटा वैज्ञानिक सटीकता के साथ प्रमुख समूहों की पहचान करने में सहायता कर सकता है।

इसका उपयोग वित्त, परिवहन, शिक्षा, बैंकिंग, विनिर्माण और ई-कॉमर्स जैसे विभिन्न उद्योगों में किया जाता है। इससे उस क्षेत्र से संबंधित कई डेटा विज्ञान अनुप्रयोग सामने आते हैं।

विशेषज्ञ कहते हैं कि डेटा भविष्य का तेल है और एनालिटिक्स इंजन है। कुछ वर्षों के भीतर, यह उच्च मांग में होगा और विकास तेजी से होगा।

यह भविष्य का काम है क्योंकि यह सभी प्रकार के उद्योगों में संपन्न क्षेत्रों में से एक है। जो लोग रिसर्च के क्षेत्र में जाना चाहते हैं, उनके लिए डेटा साइंटिस्ट सही विकल्प है। 

डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस के बीच मुख्य अंतर

1. एक डेटा एनालिटिक्स व्यक्ति को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अनुकूल होना चाहिए। दूसरी ओर, एक डेटा विज्ञान व्यक्ति को डेटाबेस प्रबंधन, मशीन लर्निंग और डेटा गड़बड़ी के अनुकूल होना चाहिए।
2. डेटा विश्लेषक की जिम्मेदारी डेटा एकत्र करना और उसकी व्याख्या करना है। दूसरी ओर, डेटा वैज्ञानिक की ज़िम्मेदारियाँ डेटा की अखंडता को संसाधित करना, मान्य करना और साफ़ करना है।
3. गेमिंग और यात्रा क्षेत्रों में डेटा एनालिटिक्स लागू किया जाता है। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान इंटरनेट अनुसंधान और डिजिटल विज्ञापनों में लागू होता है।
4. डेटा एनालिटिक्स में उपयोग की जाने वाली भाषाएँ हैं झाँकी सार्वजनिक और अपाचे स्पार्क। दूसरी ओर, पायथन और एसक्यूएल में डेटा विज्ञान के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा।
5. डेटा एनालिटिक्स का लक्ष्य यह है कि यह कार्रवाई योग्य डेटा को उजागर करने के लिए मौजूदा जानकारी का उपयोग करता है। दूसरी ओर, डेटा साइंस का लक्ष्य यह है कि वह नवाचार को चलाने के लिए नए प्रश्नों की खोज करे।

संदर्भ

1. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/

अंतिम अद्यतन: 20 जुलाई, 2023