एक तरफ हमारे पास सर्वव्यापी है कंप्यूटर विज्ञान दूसरी ओर, हमारे पास हालिया विषय है डेटा विज्ञान जिसने काफी लोकप्रियता हासिल की है. इस पोस्ट में, हम करेंगे डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर की तुलना करें विज्ञान , मतभेदों, पाठ्यक्रम शुल्क, नौकरी प्रोफाइल, बाजार के अवसरों और अपेक्षित वेतन पर चर्चा। यदि आप दोनों में से किसी एक में करियर बनाने में रुचि रखते हैं या विषय के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो अंत तक पढ़ें।
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डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस की तुलना करें
जैसे शब्द तो आपने सुने ही होंगे कृत्रिम होशियारी , यंत्र अधिगम , तंत्रिका - तंत्र , बड़ा डेटा और ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना . ये शब्द डेटा साइंस क्लास और कंप्यूटर साइंस में सुने जा सकते हैं। लेकिन मुख्य अंतर क्या हैं? इस गाइड में हम यही जानने जा रहे हैं।
हम निम्नलिखित मापदंडों पर डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस की तुलना करेंगे।
- मुख्य अंतर
- कोर्स की फीस
- कौशल प्राप्त किया गया और आवश्यक है
- नौकरी प्रोफ़ाइल
- दायरा और वेतन
आइये इनके बारे में विस्तार से बात करते हैं.
1] मुख्य अंतर
कंप्यूटर साइंस और डेटा साइंस दोनों समान हैं लेकिन इनमें कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं। कंप्यूटर साइंस या सीएस व्यक्ति को कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का अध्ययन करने में सक्षम बनाता है। आप सॉफ़्टवेयर बनाना, डेटाबेस प्रबंधित करना, फ़ायरवॉल लागू करना, नेटवर्किंग डिवाइस कॉन्फ़िगर करना और वेबसाइटों और वेबपेजों को प्रोग्राम करना सीख सकते हैं। इतना ही नहीं, बल्कि आप सीखने और उसमें अपना करियर बनाने के लिए उनमें से प्रत्येक अवधारणा का गहराई से अध्ययन कर सकते हैं।
दूसरी ओर, डेटा साइंस डेटा को प्रबंधित करने और समझने के लिए कई शैक्षणिक विषयों या पेशेवर अवधारणाओं को जोड़ता है। आप डेटा को समझने के लिए सांख्यिकी जैसी गणितीय अवधारणाओं का उपयोग करेंगे और आपकी सहायता के लिए कंप्यूटर प्रौद्योगिकियां मौजूद हैं। फिर, आपके द्वारा प्राप्त डेटा का उपयोग आबादी को समझने के लिए किया जाएगा और मशीन लर्निंग के लिए उपयोग किया जाएगा।
इसलिए, इस विश्लेषण के बाद, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि कंप्यूटर विज्ञान कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का अध्ययन है और डेटा विज्ञान डेटा का अध्ययन करने के लिए इन तकनीकों का उपयोग करता है।
2] कोर्स की फीस
चूंकि डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस दोनों की मांग है, इसलिए कई विश्वविद्यालय अपने पाठ्यक्रम पेश करते हैं। इस वजह से कोर्स की फीस बहुत अलग-अलग होती है। हालाँकि, बहुत से रूढ़िवादी विश्वविद्यालय डेटा साइंस को पाठ्यक्रम के रूप में जोड़ने से बचते हैं। इसीलिए, बहुत सारे निजी विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम के लिए बहुत अधिक शुल्क लेते हैं क्योंकि उनकी मांग है और आपूर्ति अपेक्षाकृत कम है। हालाँकि, यदि आप दुनिया में कहीं भी, किसी अच्छे विश्वविद्यालय में दाखिला ले सकते हैं, तो पाठ्यक्रम शुल्क लगभग समान होगा।
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3] अर्जित कौशल और आवश्यकता
यदि आप एक अच्छे प्रोग्राम में रुचि रखते हैं या प्रोग्रामिंग में रुचि रखते हैं, तो संभवतः आप दोनों पाठ्यक्रमों को अपनाने में सक्षम होंगे। हालाँकि, इनमें से किसी भी क्षेत्र के लिए केवल प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं है। एक डेटा साइंटिस्ट को गणितीय अवधारणाओं का पूरा ज्ञान होना चाहिए, जिसमें सांख्यिकी भी शामिल है, लेकिन यह यहीं तक सीमित नहीं है। उन्हें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल और प्रौद्योगिकी को भी जानना या सीखना चाहिए। ध्यान रखें कि, यदि आप पहले बताए गए किसी भी कौशल को नहीं जानते हैं, लेकिन आप डेटा विज्ञान में रुचि रखते हैं, तो चिंता न करें क्योंकि एक अच्छे पाठ्यक्रम में दाखिला लेने के बाद आप उन सभी को सीख लेंगे।
जब कंप्यूटर विज्ञान की बात आती है, तो कोई भी अपनी कमजोरियों को छिपा सकता है और किसी ऐसी चीज में अपना करियर बना सकता है जिसमें वह वास्तव में अच्छा हो। यदि आपको प्रोग्रामिंग पसंद नहीं है, तो कोई बात नहीं, कंप्यूटर नेटवर्किंग की ओर जाएं। यदि आप उबाऊ डेटाबेस पर काम नहीं करना चाहते हैं और जेनरेटिव एआई सीखने में रुचि रखते हैं, तो निश्चित रूप से, एक त्वरित इंजीनियर बनें। इसलिए, कंप्यूटर विज्ञान एक विशाल महासागर है जिसमें से आपको बस एक कोने की आवश्यकता है।
4] जॉब प्रोफाइल
अब बात करते हैं कि इन पाठ्यक्रमों को पूरा करने के बाद आपको किस प्रकार की भूमिकाएँ मिलेंगी। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, कंप्यूटर वैज्ञानिक विभिन्न विषयों पर काम कर सकते हैं। वे कंप्यूटर नेटवर्किंग का प्रबंधन कर सकते हैं, डेटाबेस पर काम कर सकते हैं, कोड सॉफ़्टवेयर बना सकते हैं, किसी निगम के आईटी बुनियादी ढांचे का प्रबंधन कर सकते हैं और बहुत कुछ कर सकते हैं। इसलिए, विभिन्न जॉब प्रोफ़ाइल और भूमिकाएँ हैं जो उन्हें उनकी पसंद और जिस कंपनी के लिए वे काम कर रहे हैं उसकी आवश्यकताओं के आधार पर मिल सकती हैं।
जबकि, डेटा साइंटिस्ट, एक ऐसा क्षेत्र है जो किसी संगठन के व्यावसायिक पहलू पर केंद्रित होता है। वे डेटा लाते हैं, उसका विश्लेषण करते हैं और उसके आधार पर महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लेने में सहायता करते हैं। इतना ही नहीं, डेटा का उपयोग विभिन्न अनुसंधान और विकास क्षेत्रों में किया जा सकता है, खासकर मशीन लर्निंग में।
5] दायरा और वेतन
यदि आप वर्तमान नौकरी के माहौल से अच्छी तरह वाकिफ हैं, तो आपको पता होगा कि कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान दोनों क्षेत्र कितने आकर्षक हैं।
विंडोज़ मोबाइल मृत है
आइए सबसे पहले बात करते हैं डेटा साइंस की। कई कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों की मांग कर रही हैं क्योंकि उनके पास डेटा का भारी प्रवाह आ रहा है। और केवल ऐसे व्यक्ति की सख्त जरूरत है, जो सांख्यिकी, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल में माहिर हो और डेटा की समझ रखता हो। यदि आप नौसिखिया हैं, तो आप अमेरिका में सालाना लगभग ,000 से ,000 तक वेतन की उम्मीद कर सकते हैं। लेकिन, एक बार अनुभव हो जाने पर, आप सालाना 0,000 के आसपास वेतन की उम्मीद कर सकते हैं।
क्रोम राइट क्लिक नहीं काम कर रहा है
हालाँकि, कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में, विभिन्न वाहक हैं, जैसे प्रॉम्प्ट इंजीनियर, डीबीए, प्रोग्रामर और नेटवर्क प्रशासक; इसलिए, विभिन्न वेतन ब्रैकेट हैं। बहरहाल, अगर हम डेवलपर्स के बारे में बात करें, तो एक अच्छा व्यक्ति अपने करियर की शुरुआत के दौरान सालाना 80,000 डॉलर तक कमा सकता है और फिर प्रति वर्ष 100,000 डॉलर तक जा सकता है।
निष्कर्षतः, हम कह सकते हैं कि दोनों क्षेत्र काफी आकर्षक हैं। हालाँकि, यदि आप निश्चित हैं कि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो इसके लिए आगे बढ़ें; आपको इसका पछतावा नहीं होगा. लेकिन, यदि आप किसी दुविधा में हैं, तो कंप्यूटर साइंस चुनें, फिर आप अपनी पसंद का कोई क्षेत्र चुन सकते हैं।
इतना ही!
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डेटा साइंस या कंप्यूटर साइंस में कौन सा करियर सबसे अच्छा है?
डेटा साइंस एक बढ़ता हुआ पेशा है और लगभग हर एक संगठन को बड़ी संख्या में डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, कंप्यूटर विज्ञान सदाबहार है। प्रोग्रामर, डीबीए, नेटवर्क एडमिन और क्लाउड विशेषज्ञों की हमेशा आवश्यकता होगी। तो, हां, डेटा साइंस की मांग है और निकट भविष्य में भी रहेगी, लेकिन सीएस की मांग कभी खत्म नहीं होगी।
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कंप्यूटर विज्ञान डेटा विज्ञान से बेहतर क्यों है?
कंप्यूटर साइंस में कई चीजें शामिल हैं, जबकि डेटा साइंस एक बहुत ही खास जगह है। यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक हैं, तो आप डेटा से निपटेंगे और उसका अर्थ निकालेंगे। इसीलिए, अधिकांश आम सहमति यह मानती है कि सीएस बेहतर है क्योंकि यह लगातार विकसित हो रहा है। हालाँकि, दोनों क्षेत्र समान रूप से अच्छे और आकर्षक हैं।
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