डेटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस: मुख्य अंतर

ऐसी कई अलग-अलग अवधारणाएँ हैं जो प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में आती हैं। ऐसी दो अवधारणाएँ डेटा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान हैं, जो निकट से संबंधित हैं। इन दोनों अवधारणाओं को अक्सर एक ही के रूप में देखा जाता है, लेकिन ऐसा नहीं है। इन क्षेत्रों में पेशेवर बनने के लिए आवश्यक कौशल की भी अत्यधिक मांग है। 

इनमें से प्रत्येक अवधारणा को तोड़ने से पहले, यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि डेटा विज्ञान सर्वव्यापी है, और कंप्यूटर विज्ञान को अक्सर प्रक्रिया में शामिल किया जाता है, और इसके विपरीत।

आइए अधिक गहराई में जाने से पहले प्रत्येक को ठीक से परिभाषित करें:

• डेटा साइंस: एक अंतःविषय क्षेत्र, डेटा विज्ञान संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने या निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों पर निर्भर करता है। फिर डेटा से प्राप्त ज्ञान को डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में लागू किया जाता है।
• कंप्यूटर विज्ञान: संगणना, स्वचालन और सूचना का अध्ययन, कंप्यूटर विज्ञान सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों विषयों को शामिल करता है। इसे आम तौर पर अकादमिक अनुसंधान का एक क्षेत्र माना जाता है जो कंप्यूटर प्रोग्रामिंग से अलग है। 

डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस के बीच अंतर

डेटा का अध्ययन करते समय, डेटा वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम, सिस्टम और टूल की एक श्रृंखला के माध्यम से इसका अर्थ निकाल सकते हैं। यह टूलकिट उन्हें संरचित और असंरचित दोनों डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने में सक्षम बनाता है। संरचित डेटा वह डेटा होता है जो अत्यधिक विशिष्ट होता है और पूर्वनिर्धारित प्रारूप में संग्रहीत होता है, जबकि असंरचित डेटा में कई विभिन्न प्रकार के डेटा शामिल होते हैं जो उनके मूल स्वरूपों में संग्रहीत होते हैं। 

डेटा वैज्ञानिक अक्सर व्यवसाय या विपणन पैटर्न के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए अपने कौशल का उपयोग करते हैं, यही कारण है कि उनकी उच्च मांग है। वे व्यवसाय की प्रक्रियाओं और उपभोक्ताओं के बारे में गहरी जानकारी प्राप्त करके उसे बेहतर प्रदर्शन करने में मदद कर सकते हैं। डेटा विज्ञान का उपयोग न केवल व्यवसाय में, बल्कि सरकार और विभिन्न अन्य निकायों में भी किया जाता है। 

आज डेटा विज्ञान का क्षेत्र स्मार्टफोन के प्रसार और हमारे जीवन के डिजिटलीकरण के कारण है। हमारी दुनिया अविश्वसनीय मात्रा में डेटा से भरी हुई है, और हर दिन इससे भी अधिक डेटा उत्पन्न होता है। समय के साथ कंप्यूटिंग शक्ति में भी भारी वृद्धि हुई है जबकि सापेक्ष लागत में कमी आई है, जिससे सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति व्यापक रूप से उपलब्ध हो गई है। डिजिटलीकरण और सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति के संयोजन से, डेटा वैज्ञानिक पहले से कहीं अधिक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम हैं। 

जब कंप्यूटर विज्ञान और क्षेत्र के पेशेवरों की बात आती है, तो वे ज्यादातर सॉफ्टवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम से निपटते हैं, जिसमें उनके सिद्धांत, डिजाइन, विकास और अनुप्रयोग शामिल हैं। 

कंप्यूटर विज्ञान के भीतर अध्ययन के कुछ प्रमुख क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर सिस्टम और नेटवर्क, सुरक्षा, डेटाबेस सिस्टम, मानव कंप्यूटर इंटरैक्शन, दृष्टि और ग्राफिक्स, संख्यात्मक विश्लेषण, प्रोग्रामिंग भाषाएं, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और जैव सूचना विज्ञान शामिल हैं। 

कई लोगों के विश्वास के बावजूद, प्रोग्रामिंग कंप्यूटर विज्ञान के लिए आवश्यक है, लेकिन यह केवल एक तत्व है जो पूरे क्षेत्र को बनाता है। कंप्यूटर वैज्ञानिक एल्गोरिदम को डिज़ाइन और विश्लेषण भी करते हैं जो समस्याओं का समाधान करते हैं और कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के प्रदर्शन का अध्ययन करते हैं। वे जिन चुनौतियों से निपटते हैं उनमें यह निर्धारित करने से लेकर कंप्यूटर के साथ किन समस्याओं को हल किया जा सकता है, उन अनुप्रयोगों के डिज़ाइन तक सब कुछ शामिल हो सकता है जो हैंडहेल्ड उपकरणों पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं। 

पिछले 30 वर्षों में, कंप्यूटर विज्ञान ने हमारे रोजमर्रा के जीवन में तेजी से भूमिका निभाई है। लेकिन इसका विज्ञान के अन्य क्षेत्रों पर भी बड़ा प्रभाव पड़ा है जिनके लिए अब विशाल डेटासेट के प्रसंस्करण और विश्लेषण की आवश्यकता है। कंप्यूटर विज्ञान के बिना, हम डेटा कैप्चर और व्याख्या जैसे काम नहीं कर पाएंगे। 

यहां उन बिंदुओं की सूची दी गई है जो कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के बीच प्रमुख अंतर बताते हैं:

• कंप्यूटर विज्ञान संगणना का क्षेत्र है जिसमें डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम जैसे विषय शामिल हैं। डेटा विज्ञान में सांख्यिकी, बीजगणित और कैलकुलस जैसी गणित अवधारणाएँ शामिल हैं।

• कंप्यूटर विज्ञान हमें यह समझने में मदद करता है कि प्रोसेसर कैसे बनाए और संचालित होते हैं, साथ ही प्रोग्रामिंग क्षेत्रों में मेमोरी प्रबंधन भी। डेटा विज्ञान हमें यह समझने में मदद करता है कि डेटा का उपयोग मूल्यवान तरीकों से कैसे किया जा सकता है।

• कंप्यूटर विज्ञान कंप्यूटिंग मशीनरी और उसके अनुप्रयोगों के उपयोग को शामिल करता है। डेटा विज्ञान हमें बताता है कि विभिन्न डेटा रूपों से जानकारी और ज्ञान कैसे निकाला जाए।

• कंप्यूटर विज्ञान के उप-क्षेत्रों में गणना, संभाव्य सिद्धांत, तर्क, असतत संरचनाएं और डेटाबेस डिज़ाइन शामिल हैं। डेटा विज्ञान के उप-क्षेत्र में सिमुलेशन, मॉडलिंग, एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल गणित शामिल हैं।

• कंप्यूटर विज्ञान का संबंध सबसे कुशल तरीके से कंप्यूटर के निर्माण और उपयोग से है। डेटा विज्ञान इस बारे में है कि डेटा को सुरक्षित रूप से कैसे प्रबंधित किया जाए और अंतर्दृष्टि कैसे निकाली जाए।

• कंप्यूटर विज्ञान में किसी समस्या का समाधान खोजने के वैज्ञानिक तरीके शामिल हैं, डेटा विज्ञान डेटा को व्यवस्थित और संसाधित करने के तरीके खोजने से संबंधित है। 

यह किसी भी तरह से दो अवधारणाओं के बीच अंतर की एक विस्तृत सूची नहीं है, लेकिन इसमें कुछ मुख्य बातों को शामिल किया गया है। 

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और कौशल

लक्ष्य क्या हैं, यह समझने के लिए डेटा वैज्ञानिक किसी संगठन में हितधारकों और अधिकारियों के साथ मिलकर काम करते हैं। फिर वे जांच कर सकते हैं कि उन लक्ष्यों को प्राप्त करने और व्यवसाय को आगे बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। 

डेटा वैज्ञानिकों को अनुकूलनीय और लचीला होना चाहिए, हमेशा नए विचारों के लिए खुला रहना चाहिए। उन्हें नवीन समाधान विकसित करने और प्रस्तावित करने में सक्षम होने की भी आवश्यकता है, खासकर जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे क्षेत्रों में विस्फोट जारी है। 

आमतौर पर विभिन्न टीमों के साथ काम करते हुए, डेटा वैज्ञानिकों को विभिन्न विभागों के भीतर व्यावसायिक निर्णयों के बारे में जागरूकता की आवश्यकता होती है। इससे वे अपने प्रयासों को डेटा परियोजनाओं पर केंद्रित करने में सक्षम होंगे जो कंपनी की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। उन्हें इस बात की भी गहरी समझ होनी चाहिए कि कंपनी को किस तरह का डेटा इकट्ठा करना और इस्तेमाल करना चाहिए। 

जैसे-जैसे डेटा वैज्ञानिक की भूमिका किसी व्यवसाय में अधिक एकीकृत होती जा रही है, वे ग्राहक व्यवहार की एक मजबूत समझ विकसित करेंगे और पूरे व्यवसाय को ऊपर से नीचे तक बेहतर बनाने के लिए डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जा सकता है। 

*यदि आप डेटा विज्ञान कौशल विकसित करने में रुचि रखते हैं, तो हमारा "देखना सुनिश्चित करें"शीर्ष 7 डेटा विज्ञान प्रमाणपत्र". 

एक कंप्यूटर वैज्ञानिक की भूमिका और कौशल

कंप्यूटर वैज्ञानिक गणित और कम्प्यूटेशनल-संबंधित चुनौतियों की अवधारणा में अधिक शामिल हैं। इसके अलावा, वे कोड भी लिखते हैं, वेबसाइट विकसित करते हैं और एप्लिकेशन बनाते हैं। कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा विकसित गणितीय मॉडल इंटरैक्टिव उपकरण हैं जो मशीन और मानव के बीच अंतर को कम करते हैं। 

क्षेत्र में सफल होने की चाह रखने वाले पेशेवरों को सिद्धांत लेने और उसे अनुप्रयोग में अनुवाद करने में सक्षम होना चाहिए। उन्हें विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के गहन ज्ञान के साथ प्रोग्रामिंग में भी अत्यधिक कुशल होना चाहिए।  

शिक्षण और कंप्यूटर कौशल ही एक डेटा वैज्ञानिक का निर्माण नहीं करते हैं। उनके पास मजबूत संचार और टीम वर्क कौशल भी होना चाहिए, क्योंकि वे अकेले काम नहीं करेंगे। 

डेटा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र हमारी डेटा-संचालित दुनिया में दो सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं। वे और अधिक उन्नत होते रहेंगे और सभी क्षेत्रों में नवाचार को बढ़ावा देंगे।