Data Science और AI (Artificial Intelligence) बहुत ही प्रचलित Technology है, आने वाले समय में इसकी डिमांड और भी ज्यादा बढ़ेगी तो इसमें Career Growth और Opportunites भी काफी ज्यादा है। इन दोनों फील्ड में Salary भी अच्छी खासी मिलती है। लेकिन इससे पहले आपको Select करना होगा की Data Science field में जाये या AI field में?
आजकल Online System और Payment Portal के जरिये Finance, Academics,Healthcare तथा अन्य के छेत्र में काफी भारी मात्रा में डाटा generate हो रहा है।
Data Science एक विज्ञान है जिसमे Large Volume of Data को Modern Tools के जरिये नई और Meaningful जानकारी निकाला जाता है जो कंपनी के Business Decision और प्लानिंग में काम आता है। यह डाटा अलग अलग Resources या कह लीजिये अलग अलग Industry से आता है और डाटा का संरचना (Format) भी अलग अलग होता है। ये डाटा Formatted एवं Unformatted Structure में होता है।
Data Science, Machine Learning और Algorithm का इस्तेमाल कर के डाटा का मंथन करता है और Planned किये गए रिजल्ट को Generate करता है। यह इतना आसान नहीं होता है इसमें कई सारी प्रक्रियाओं से गुजरना पड़ता है।
डाटा साइंस का इस्तेमाल आजकल हर छेत्र में होता है जैसे
Healthcare : Healthcare के छेत्र में Data Science का उपयोग Tumor, पेशेंट का हेल्थ मॉनिटर करने में किया जाता है।
Stock Market Analysis : Stocks और Investments के क्षेत्र में भी डाटा साइंस का उपयोग होता है।
Gaming : Data Science का उपयोग Game Developers करता है ताकि यह समझ में आए के लोग किस तरह से उनके Games का उपयोग करते हैं। इससे वे मालूम होते हैं कि कौन से फीचर ज्यादा लोकप्रिय हैं, कहां लोग अटक जाते हैं, और किस तरह से यूजर्स इंटरैक्ट करते हैं।
Business : Companies डाटा साइंस का इस्तेमाल करते है तकनिकी और व्यावसायिक फैसलों में मदद करने के लिए जैसे की Product Recommendations, बिक्री का अनुमान और Customer के Behaviour का Analysis करने में।
Education : स्कूल और कॉलेज डाटा साइंस का इस्तेमाल करते है ताकि स्टूडेंट्स के Academic Performace को मॉनिटर किया जा सके और टीचिंग Strategy को Customized किया जा सके।
Banking and Finance : Banks और Financial Institutions Risk Management,Fraud Detection और Investment Strategies में डाटा साइंस का इस्तेमाल करते है।
Data Science के लिए Mathematics, Statistics,Machine Learning algorithm, AI skills का होना बहुत ही आवयश्क होता है इनके अलावा Programming Language और Tools की जानकारी का होना भी आवश्यक होता है जैसे
Artificial Intelligence मानव द्वारा निर्मित एक Intelligent System होता है जो मनुष्य के दिमाग की तरह सोचता है , Programming के जरिये यह मशीनों में मानव बुद्धि की नकल करता है जैसा इंसान करते है जैसे learning, planning, creativity.
लोग अपने दैनिक जीवन कैसे जीते हैं, इस पर AI का बड़ा प्रभाव पड़ने वाला है। आजकल हर कोई टेक्नोलॉजी के तौर पर Artificial Intelligence से जुड़ना चाहता है।
इन दिनों आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल बहुत ही विस्तार रूप से हो रहा है जैसे
अगर आप ऑनलाइन शॉपिंग करते है तो आप ध्यान जरूर दिए होइएगा की आपको Shopping Recommendation दीखता है ये आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस का ही कमाल है।
Apple’s Siri जो की Voice Assistant Feature देता है जो लोगों को हैंड्स फ्री काम करने में मदद करता है।
Amazon Alexa जो की Voice Recogination सिस्टम होता है यह आपके अनुरोध पर गाना बजा सकती है, आपके लिए ताजा खबरे पढ़कर सुना सकती है, सिनेमाघर के मूवी शो का Schedule के बारे में बता सकती है,और भी बहुत कुछ फीचर्स है इसके।
Facial Recognization features जो की फ़ोन, लैपटॉप, PC’s में मौजूद होता हो जो की सुरक्षा प्रदान करता है।
Artificial Intelligence के लिए निचे दिए गए Skills का होना आवश्यक है।
| Data Science | Artificial Intelligence |
|---|---|
| डाटा साइंस का मुख्य उद्देश्य होता है डाटा को एनालाइज करना और इससे ज्ञान हासिल करना ताकि व्यावसायिक फैसले के लिए इस्तेमाल किया जा सके। | Artificial Intelligence मशीन को सिखने और समझने की क्षमता प्रदान करता है ताकि ये खुद से फैसले लेने में सक्षम होता है। |
| डाटा साइंस के लिए Python, R, SQL, aur data visualization tools जैसे की Tableau का इस्तेमाल होता है| | AI के लिए प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसे की Python, और Frameworks/Libraries जैसे की TensorFlow, PyTorch,scikit-learn का इस्तेमाल होता है| |
| डाटा साइंस में Data Analysis, Statistical Modeling और Machine Learning का उपयोग होता है। | AI में Machine Learning, Deep Learning और Neural Networks का उपयोग होता है। |
| डाटा साइंस का उपयोग व्यापक रूप से Data Analysis और ज्ञान प्राप्ति के लिए होता है,जैसे की Business Intelligence,Market Research, और Decision Support. | AI का उपयोग व्यापक रूप से Machine Intelligence और Automation में होता है ,जैसे की Chatbots, Autonomous Vehicles, और Image Recognition. |
हमलोग डाटा साइंस और AI में क्या अंतर है वो भी समझ गए, अब बारी आती है की डाटा साइंस और AI में किसका चुनाव करे इसके लिए आपको कुछ विचार करना चाहिए जो आपके उदेश्यों, रुचियों, और क्षमाताओं पर आधारित होता है। यहां कुछ प्रश्न हैं जो आपको मदद कर सकते है।
आपको क्या पसंद है?
Data Science : अगर आपको डेटा समझ में आता है, हमें पैटर्न ढूंढना है, और इसे ज्ञान प्राप्त करना पसंद है, तो डेटा साइंस एक अच्छा विकल्प हो सकता है।
AI : अगर आपको Machine Learning, Artificial Intelligence Algorithm, और Intelligent System बनाने में रुचि है, तो एआई आपके लिए उपयुक्त हो सकता है।
आपका Skills क्या है ?
Data Science : आपको Data Analysis, Statistics और Data Visualization में माहिर होना चाहिए।
AI : आपको Programming Language जैसे Python, Machine Learning Algorithm और Neural Networks अच्छे से आना चाहिए।
सरल शब्दों में, अगर आपको डेटा पसंद है, पैटर्न और ट्रेंड निकालना है, और डेटा से व्यवसायिक फैसले लेने में रुचि है, तो आपको डेटा साइंस चुनना चाहिए।
लेकिन, अगर आपको मशीनें सिखानी हैं और उन्हें ऐसा करने की क्षमता देना पसंद है, ताकि वे अपने आप से सीख सकें, सोच सकें, और समझ सकें, तो आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) चुनना चाहिए।
डेटा साइंस ज़्यादा डेटा का इस्तेमाल करके ज्ञान प्राप्त करने पर केन्द्रित होता है, जबकी एआई मशीनों को सीखने और बुद्धिमान तरीके से काम करने पर ज़्यादा ध्यान दिया जाता है। आपका चयन आपके व्यक्तित्व रूझानों, रुचियों, और उद्देश्यों पर आधारित होना चाहिए।
तो यह पोस्ट कैसे लगा आशा करता हूँ की आपके प्रश्नो का उत्तर इस पोस्ट को पढ़ने के बाद मिल गया होगा। अगर आपको कोई प्रश्ना है तो कमेंट बॉक्स के जरिये जरूर शेयर करे।
Data Scientis डाटा को Analyze करता है और उसमे से जानकारी हासिल करता है जबकि Machine Learning Engineer Algorithm Develop करता है जो मशीन को सिखने और Decision लेने में मदद करता है।
कुछ प्रसिद्द Online Platforms जैसे की Coursera, edX, Udacity, DataCamp, LinkedIn Learning आपको डाटा साइंस और AI के कोर्सेज Provide करते है। Harvard, MIT, और Stanford जैसे Universities भी ऑनलाइन कोर्सेज ऑफर करते है।
Bachelor’s Degree: Computer Science, Statistics, Mathematics, या related field में.
Master’s Degree: Specialized programs in Data Science, AI, Machine Learning.
Certifications: Industry-recognized certifications किसी Specific Tools or Skills में होनी चाहिए।
Python के Libraries जैसे की TensorFlow, PyTorch और scikit-learn AI में ज्यादा कर के इस्तेमाल होता है। Deep learning के लिए Keras और OpenCV भी प्रसिद्ध है।
Salary Company, Location, और experience पर Depend करता है। Entry-level Positions से लेकर Experienced Roles तक Range Vary होती है, लेकिन Generally, Data Scientists और Machine Learning Engineers अच्छी Salary Earn कर सकते है।
Programming Languages: Python, R, Java.
Statistical Knowledge: Descriptive और Inferential statistics.
Machine Learning: Algorithms का गहरा ज्ञान
Data Handling: Data cleaning, processing और manipulation.
Data Visualization: Tools जैसे की Matplotlib, Seaborn, Tableau.
Deep Learning: Neural networks और Deep Learning Fameworks का इस्तेमाल
AI में करियर बनाने के लिए निचे दिए गए का होना आवश्यक होता है।
Educational Background: Computer Science, Electrical Engineering, या AI/ML फील्ड में degree.
Programming Skills: Programming Skills काफी मजबूत होना चाहिए खासकर के Python Language
Deep Learning: Deep Learning Algorithm और Frameworks में अच्छा खासा Knowledge होना चाहिए
Problem-Solving Skills: किसी भी Problems को Logical और Systematic तरीके Solve करने की योग्यता होनी चाहिए
Stay Updated: हमेशा Skills के बारे में अपडेटेड रहना चाहिए
क्या मैं कभी भी म्यूच्यूअल फण्ड से पैसा निकाल सकता हूँ? SIP यानि सिस्टेमेटिक इन्वेस्टमेंट…
SIP यानी Systematic Investment Plan म्युचुअल फंड में निवेश करने का एक सिस्टमैटिक तरीका होता…
एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के लिए एआई इंजीनियरिंग में स्विच करना कितना आसान/कठिन है? एक अनुभव सॉफ्टवेयर…
क्या मै कभी भी SIP में पैसा जोड़ सकता हूँ? जी हाँ, आप किसी भी…
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और यह कैसे काम करता है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आजकल पूरी…
अगर मैं 1 साल से पहले अपने म्यूचुअल फंड से पैसा निकाल लेता हूँ तो…