📊 Data Analytics vs Data Science – किसमें है ज्यादा स्कोप? पूरी जानकारी
आज के डिजिटल युग में हर कंपनी के पास डाटा का खज़ाना है। लेकिन इस डाटा का उपयोग करके निर्णय लेना और भविष्य की योजना बनाना आसान नहीं है लेकिन असंभव भी नहीं है । चलिए अब इसे विस्तार में जानते हैं:
यहीं पर दो प्रमुख क्षेत्र सामने आते हैं:
एक Data Analytics और दूसरा Data Science
दोनों की डिमांड बहुत ज़्यादा है, लेकिन दोनों में क्या अंतर है? किसमें ज़्यादा स्कोप है? और आपको किसमें करियर बनाना चाहिए? अब इसके बारे में आईए बिस्तार से जानते हैं।
यहाँ हम इन दोनों क्षेत्रों की पूरी तुलना करेंगे – स्किल्स, जॉब्स, टूल्स, सैलरी और करियर ग्रोथ के आधार क्या है ? बिस्तार में जानेंगे।
Data Analytics क्या है और कैसे काम करता है ? इसे विस्तार में जानते हैं.
Data Analytics एक प्रक्रिया है जिसमें मौजूदा डाटा को प्रोसेस कर के उससे महत्वपूर्ण जानकारी निकाली जाती है ताकि व्यावसायिक निर्णय सटीक और बेहतर बनाए जा सकें।
Data Analytics क्या है इसे सरल शब्दों में जानते हैं:
“Data Analytics = डाटा से इनसाइट निकालना + रिपोर्ट बनाना”
उदाहरण के तौर पर:
- किसी कंपनी का सेल्स डेटा देखकर ये समझना है कि किस शहर में सबसे ज्यादा प्रोडक्ट बिके
- वेबसाइट ट्रैफिक को देखकर यह जानना है कि कौन-से पेज सबसे लोकप्रिय हैं
Data Science क्या है ?
Data Science एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें Data Analytics के साथ-साथ डेटा की भविष्यवाणी (Prediction), Machin Learning, और AI टूल्स का उपयोग करके नए इनसाइट्स निकाले जाते हैं।
चलिए अब सरल शब्दों में इसे जानते हैं:
“Data Science = डाटा को समझना + भविष्यवाणी करना + स्मार्ट निर्णय देना”
उदाहरण के तौर पर:
- Netflix यह अनुमान लगाता है कि आप आगे क्या देखना चाहेंगे
- बैंक यह अनुमान लगाता है कि कौन ग्राहक लोन नहीं चुकाएगा
Data Analytics vs Data Science – तुलना तालिका
डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics): मौजूदा डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न, ट्रेंड और इनसाइट्स निकालना। डेटा साइंस (Data Science): बड़े और जटिल डेटा से समस्याओं को हल करना, मॉडल बनाना और भविष्यवाणी करना।
फोकस:
- डेटा एनालिटिक्स: “क्या हुआ?” और “क्यों हुआ?” पर ध्यान देता है।
- डेटा साइंस: “क्या होने वाला है?” और “इसे कैसे संभव बनाया जाए?” पर ध्यान देता है।
तकनीक:
- डेटा एनालिटिक्स: Excel, SQL, Power BI, Tableau जैसे टूल्स।
- डेटा साइंस: मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, Python/R, और AI फ्रेमवर्क।
डेटा पर निर्भरता:
- डेटा एनालिटिक्स: मुख्य रूप से संरचित (Structured) डेटा पर काम करता है।
- डेटा साइंस: संरचित + असंरचित (Unstructured, जैसे टेक्स्ट, इमेज, वीडियो) दोनों प्रकार के डेटा पर काम करता है।
जटिलता:
- डेटा एनालिटिक्स: कम जटिल, ज्यादातर Descriptive और Diagnostic एनालिसिस तक सीमित।
- डेटा साइंस: अधिक जटिल, Predictive और Prescriptive एनालिसिस तक जाता है।
आवश्यक स्किल्स:
- डेटा एनालिटिक्स: स्टैटिस्टिक्स, SQL, Visualization टूल्स।
- डेटा साइंस: स्टैटिस्टिक्स + मशीन लर्निंग + प्रोग्रामिंग + बिग डेटा टूल्स।
उपयोग:
- डेटा एनालिटिक्स: सेल्स रिपोर्ट, ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण, मार्केट ट्रेंड्स।
- डेटा साइंस: फ्रॉड डिटेक्शन, रिकमेंडेशन सिस्टम्स, AI एप्लिकेशन।
करियर अवसर:
- डेटा एनालिटिक्स: बिज़नेस एनालिस्ट, डेटा एनालिस्ट, BI एनालिस्ट।
- डेटा साइंस: डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर, AI रिसर्चर।
अब जानते हैं कि कौन-से जॉब रोल्स मिलते हैं? Data Analytics और Data science में
👩💻 Data Analytics में:
- Data Analyst
- Business Intelligence Analyst
- Reporting Analyst
- Marketing Analyst
- Operations Analyst
👨🔬 Data Science में:
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- AI Specialist
- Data Engineer
- NLP Engineer
Data Analytics and Data science का उपयोग कहाँ-कहाँ होता है?
Data Analytics का उपयोग
- बिज़नेस और मार्केटिंग – बिक्री (Sales), ग्राहक व्यवहार और मार्केट ट्रेंड्स को समझने में।
- फाइनेंस सेक्टर – बजट ट्रैकिंग, निवेश पैटर्न और जोखिम विश्लेषण में।
- हेल्थकेयर – मरीजों के मेडिकल डेटा का विश्लेषण करके बेहतर इलाज और सेवाएँ देने में।
- ई-कॉमर्स – ग्राहकों की पसंद जानने और पर्सनलाइज़्ड ऑफ़र सुझाने में।
- सप्लाई चेन मैनेजमेंट – डिमांड और सप्लाई को संतुलित करने में।
Data Science का उपयोग
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) – चैटबॉट्स, वॉइस असिस्टेंट और स्मार्ट ऐप्स बनाने में।
- मशीन लर्निंग मॉडल्स – भविष्यवाणी (Prediction) और निर्णय लेने की प्रक्रिया में।
- फ्रॉड डिटेक्शन – बैंकिंग और वित्तीय लेन-देन में धोखाधड़ी पहचानने में।
- रिकमेंडेशन सिस्टम – Netflix, Amazon, YouTube जैसे प्लेटफॉर्म पर सुझाव देने में।
- हेल्थकेयर – बीमारियों की शुरुआती पहचान और दवा/इलाज की भविष्यवाणी करने में।
- रोबोटिक्स और कंप्यूटर विज़न – सेल्फ-ड्राइविंग कार, सुरक्षा सिस्टम और ऑटोमेशन में।
- नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) – भाषा अनुवाद, स्पीच रिकग्निशन और टेक्स्ट एनालिसिस में।
सैलरी जान लेते हैं - Data Analytics and Data science (किसमें कितना सैलरी मिलने कि संभावना है! ) (भारत में अनुमानित)
Data Analytics सैलरी (अनुमानित)
- फ्रेशर (0–2 साल का अनुभव): ₹3,00,000 – ₹6,00,000 प्रतिवर्ष।
- मिड-लेवल (3–5 साल का अनुभव): ₹6,00,000 – ₹12,00,000 प्रतिवर्ष।
- सीनियर लेवल (5+ साल का अनुभव): ₹12,00,000 – ₹20,00,000 प्रतिवर्ष।
- विशेष भूमिकाएँ (BI Analyst, Business Analyst): ₹8,00,000 – ₹15,00,000 प्रतिवर्ष।
Data Analytics की सैलरी सेक्टर (IT, E-commerce, Finance) पर निर्भर करती है।
Data Science सैलरी (अनुमानित)
- फ्रेशर (0–2 साल का अनुभव): ₹5,00,000 – ₹9,00,000 प्रतिवर्ष।
- मिड-लेवल (3–5 साल का अनुभव): ₹10,00,000 – ₹18,00,000 प्रतिवर्ष।
- सीनियर लेवल (5+ साल का अनुभव): ₹18,00,000 – ₹35,00,000 प्रतिवर्ष।
- विशेष भूमिकाएँ (ML Engineer, AI Specialist, Data Scientist): ₹15,00,000 – ₹40,00,000+ प्रतिवर्ष।
Data Science की सैलरी Data Analytics से ज़्यादा होती है क्योंकि इसमें ML/AI और उन्नत स्किल्स की ज़रूरत होती है।
शुरुआती के लिए कौन बेहतर है Data Analytics या Data science आप किसे चुने?
आप किस क्षेत्र में आगे बढ़ना चाहते है आपका रुचि किस क्षेत्र में है उसके अनुसार इसका चुनाव करें जैसे कि:
1. रिपोर्टिंग और ट्रेंड एनालिसिस में रुचि है तो ” Data Analytics” का चुनाव करें।
2. कोडिंग और मशीन लर्निंग में रुचि है तो” Data Science ” का चुनाव करें।
3. Excel और SQL अच्छा आता है तो “Data Analytics ” का चुनाव करें।
4. गणित और एल्गोरिद्म समझने में मजा आता है तो “Data Science ” का चुनाव करें।
टॉप कोर्सेस
Data Analytics के लिए कोर्स है:
1. Google Data Analytics – Coursera
2.Excel to MySQL – Coursera
3. Microsoft Power BI – Udemy
4. Simplilearn Data Analyst Course
Data Science के लिए कोर्स है:
1. IBM Data Science Professional – Coursera
2. Applied Data Science – edX
3. Machine Learning – Andrew Ng (Coursera)
4. DataCamp, Analytics Vidhya, Kaggle Competitions
निष्कर्ष
Data Analytics और Data Science दोनों ही बहुत महत्वपूर्ण, उच्च मांग वाले और लंबे समय तक टिकने वाले करियर विकल्प हैं।
1. अगर आप टेक की शुरुआत कर रहे हैं, तो Data Analyticsएक अच्छा रास्ता हो सकता है।
2. लेकिन अगर आप प्रोग्रामिंग, मैथ और मशीन लर्निंग में गहराई से रुचि रखते हैं, तो Data Science आपके लिए ज़्यादा
उपयुक्त रहेगा।
“हर Data Scientist एक अच्छा Data Analyst होता है, लेकिन याद रखना हर Data Analyst जरूरी नहीं कि Data Scientist हो।”
