नई दिल्ली (Data Science vs Data Analytics). इंजीनियरिंग सबसे ज्यादा पॉपुलर कोर्सेस में शामिल है. बीते कई दशकों से यह ट्रेंड में बना हुआ है. बस समय और जरूरत के हिसाब से इसकी ब्रांचेस और सिलेबस में बदलाव होता रहता है. मौजूदा दौर को देखते हुए डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स जैसे कोर्सेस की डिमांड बढ़ी है. ज्यादातर स्टूडेंट्स डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स कोर्स के बीच कंफ्यूज्ड रहते हैं. बता दें कि इन कोर्सेस के बीच कई अंतर हैं.

डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स इंजीनियरिंग से संबंधित दो अलग-अलग कोर्स हैं (Engineering Courses). इनके सिलेबस से लेकर करियर ग्रोथ और जॉब ऑप्शंस तक में बहुत अंतर है. अगर आप ट्रेंड को ध्यान में रखते हुए 12वीं के बाद इंजीनियरिंग कोर्स यानी बीटेक की पढ़ाई के लिए टॉप इंजीनियरिंग कॉलेज में एडमिशन लेना चाहते हैं तो डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में से किसी को भी चुन सकते हैं. जानिए डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में क्या अंतर है.

What is Data Science Syllabus: डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है. इसमें डेटा कलेक्शन, एनालिसिस और व्याख्या के लिए विभिन्न टेक्नीक्स और तरीकों का इस्तेमाल किया जाता है. डेटा साइंस में मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा विजुअलाइजेशन जैसी टेक्नीक्स काफी उपयोगी हैं. डेटा साइंस इंजीनियरिंग का उद्देश्य डेटा से नए निष्कर्ष (Conclusion) निकालना और भविष्यवाणी (Prediction) करना है. इस कोर्स में डेटा कलेक्शन प्रोसेसिंग और एनालिसिस के लिए कई तरह के टूल्स और टेक्नीक्स सिखाए जाते हैं.

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What is Data Analytics Syllabus: डेटा एनालिटिक्स क्या है?
डेटा एनालिटिक्स डेटा को एनालाइज करने के लिए एक खास टेक्नोलॉजी है. डेटा एनालिटिक्स सिलेबस में डेटा एनालिसिस करने के लिए स्टैटिस्टिक्स, डेटा मॉडलिंग और डेटा विजुअलाइजेशन जैसी टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल किया जाता है. इसका उद्देश्य डेटा से निष्कर्ष निकालना और बिजनेस से जुड़े फैसले लेने में मदद करना है. डेटा एनालिटिक्स में डेटा एनालिसिस के लिए विभिन्न टूल्स और टेक्नीक्स का उपयोग किया जाता है, जैसे कि एक्सेल, एसक्यूएल और टेबलो.

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Difference Between Data Science and Data Analytics: डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में 10 अंतर
वैसे तो डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स, दोनों ही डेटा एनालिसिस से संबंधित इंजीनियरिंग कोर्स हैं, लेकिन इनमें कुछ मुख्य अंतर भी हैं.

1. उद्देश्य
– डेटा साइंस: डेटा से नए निष्कर्ष निकालना और भविष्यवाणी करना.
– डेटा एनालिटिक्स: डेटा से निष्कर्ष निकालना और व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करना.

2. तकनीक
– डेटा साइंस: मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डेटा विजुअलाइजेशन.
– डेटा एनालिटिक्स: सांख्यिकी, डेटा मॉडलिंग, डेटा विजुअलाइजेशन.

3. डेटा का प्रकार
– डेटा साइंस: बड़ा और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा
– डेटा एनालिटिक्स: संरचित और सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा

4. विश्लेषण का स्तर
– डेटा साइंस: गहराई से विश्लेषण
– डेटा एनालिटिक्स: सतही विश्लेषण

5. टूल्स और टेक्नोलॉजी
– डेटा साइंस: पायथन, आर, टेन्सोरफ्लो
– डेटा एनालिटिक्स: एक्सेल, एसक्यूएल, टेबलो

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6. कार्य
– डेटा साइंस: डेटा इंजीनियरिंग, डेटा विजुअलाइजेशन
– डेटा एनालिटिक्स: डेटा विश्लेषण, रिपोर्टिंग

7. शिक्षा और अनुभव
– डेटा साइंस: गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर साइंस
– डेटा एनालिटिक्स: व्यवसाय प्रबंधन, अर्थशास्त्र

8. इंडस्ट्री
– डेटा साइंस करियर ऑप्शन: आईटी, हेल्थकेयर
– डेटा एनालिटिक्स करियर ऑप्शन: फाइनेंस, मार्केटिंग

9. वेतन
– डेटा साइंटिस्ट की सैलरी: उच्च वेतन
– डेटा एनालिटिक की सैलरी: मध्यम वेतन

10. भविष्य की संभावनाएं
– डेटा साइंस: उच्च विकास की संभावना
– डेटा एनालिटिक्स: स्थिर विकास की संभावना

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