कंप्यूटर विज्ञान बनाम डेटा विज्ञान आपके लिए कौन सी डिग्री बेहतर है

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नवीनतम iPhone मॉडल से लेकर ChatGPT तक, यह स्पष्ट है कि प्रौद्योगिकी हमारे दैनिक जीवन में व्यापक है। हाल के वर्षों में हाई-प्रोफ़ाइल छंटनी और आर्थिक उथल-पुथल के बावजूद, विभिन्न महत्वपूर्ण क्षेत्रों में तकनीकी कर्मचारियों की मांग अधिक बनी हुई है। कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान को कभी-कभी उद्योग में प्रवेश करने के लिए अध्ययन करने के लिए सबसे अच्छे विषयों के रूप में माना जाता है, लेकिन इनमें से कौन सा अध्ययन करना है यह चुनना मुश्किल हो सकता है, खासकर जब पाठ्यक्रम सामग्री दोनों डिग्री में ओवरलैप हो सकती है। इसलिए, यदि आप इस बात पर बहस कर रहे हैं कि कंप्यूटर विज्ञान या डेटा विज्ञान किसका अध्ययन करना चाहिए या नहीं, तो अपनी पसंद बनाने से पहले ध्यान में रखने योग्य कुछ महत्वपूर्ण अंतर यहां दिए गए हैं।

 

कंप्यूटर विज्ञान वास्तव में क्या है?

मोटे तौर पर, कंप्यूटर विज्ञान(Computer Science) कंप्यूटर का व्यापक अध्ययन है, जिसमें उनके डिजाइन, वास्तुकला, सॉफ्टवेयर, एल्गोरिदम और हार्डवेयर शामिल हैं। कंप्यूटर विज्ञान, जिसे व्यापक रूप से डेटा विज्ञान की 'रीढ़ की हड्डी' माना जाता है, इसमें कंप्यूटर को कुशलतापूर्वक विकसित करना और उसका उपयोग करना शामिल है, साथ ही यह समझने का प्रयास करना भी शामिल है कि सॉफ्टवेयर और प्रोग्रामिंग भाषाएं कैसे काम करती हैं।

 

डेटा विज्ञान वास्तव में क्या है?

कंप्यूटर विज्ञान के विपरीत, डेटा विज्ञान इस बात से कम चिंतित है कि सॉफ़्टवेयर कैसे काम करता है और विभिन्न प्रकार के डेटा (संरचित, अर्ध-संरचित, या असंरचित) से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने से अधिक चिंतित है। यह एक बहु-विषयक क्षेत्र है जिसमें डेटा माइनिंग(Data Mining), मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics)शामिल हैं। यह एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा में पैटर्न को पहचानता है और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करता है।

 

पाठ्यक्रम सामग्री

शैक्षणिक विशिष्टता के संदर्भ में, कंप्यूटर विज्ञान एक पारंपरिक डिग्री है जो अक्सर इंजीनियरिंग विभागों में पाई जाती है। आप जिस भी विश्वविद्यालय में जाते हैं, उसके आधार पर आमतौर पर स्नातक, स्नातकोत्तर और पीएचडी स्तर पर अध्ययन के अवसर प्रदान किए जाते हैं।

उदाहरण के लिए, इंपीरियल कॉलेज लंदन में कंप्यूटिंग में बीईएनजी (विषय 2023 के अनुसार क्यूएस वर्ल्ड यूनिवर्सिटी रैंकिंग में कंप्यूटर विज्ञान के लिए संयुक्त 15वें स्थान पर), प्रथम वर्ष के छात्रों को कैलकुलस, रैखिक बीजगणित, अलग गणित, तर्क और तर्क जैसे मॉड्यूल लेने की आवश्यकता होती है।और कंप्यूटर सिस्टम से परिचय। कुछ कार्यक्रमों में डेटा विज्ञान परिचयात्मक मॉड्यूल भी शामिल होंगे। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान उच्च शिक्षा में एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है जो इंजीनियरिंग या गणित विभागों में स्थित हो सकता है। अधिकांश कार्यक्रम केवल स्नातकोत्तर स्तर पर उपलब्ध हैं। उपयुक्त क्षेत्र में प्रथम डिग्री वाले छात्रों के लिए स्तर।

उदाहरण के लिए,  डेटा साइंस में मास्टर डिग्री(Master’s in Data Science)  में डेटा सिस्टम, विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकीय मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, (ML and AI)रैखिक मॉडल और समय श्रृंखला और भविष्यवाणी के पाठ्यक्रम शामिल हैं। यह भी उल्लेखनीय है कि सभी विषयों में गणितीय क्षमता की आवश्यकता होती है; हालाँकि, डेटा विज्ञान सांख्यिकी पर अधिक जोर देता है, खासकर जब भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

 

विशेषज्ञताओं

आप सोच रहे होंगे कि आपके पास अपने मुख्य विषयों के अलावा विशेषज्ञता के लिए क्या विकल्प हैं। उदाहरणों में गेम डिज़ाइन, ऑनलाइन और इंटरनेट प्रौद्योगिकियाँ, कंप्यूटर विज़न, मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन, कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। डेटा विज्ञान कार्यक्रमों(Data Science Program) में वैकल्पिक मॉड्यूल आम तौर पर कैरियर-केंद्रित होते हैं, उदाहरण के लिए, छात्रों को आधुनिक वैज्ञानिक चुनौतियों को हल करने के लिए आवश्यक कौशल प्रदान करते हैं। 

 

प्रवेश के लिए आवश्यकताएँ

जबकि कंप्यूटर विज्ञान का औपचारिक अध्ययन आवश्यक नहीं है, प्रवेश के लिए अक्सर गणित में पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है। शीर्ष रैंक वाले कई कॉलेजों के लिए न्यूनतम एक विज्ञान पाठ्यक्रम भी शामिल है। हालाँकि डेटा विज्ञान में के लिए प्रवेश(Start in Data Science) आवश्यकताओं में आमतौर पर गणित शामिल नहीं हो सकता है, लेकिन इसके लिए भौतिकी या अर्थशास्त्र जैसे मात्रात्मक अनुशासन का अध्ययन करना आवश्यक है। अपने आवेदन में, आपको संभाव्यता, सांख्यिकी और प्रोग्रामिंग का ज्ञान भी प्रदर्शित करना होगा। यदि आपके पास पर्याप्त प्रासंगिक कार्य अनुभव है, तो यदि आप गैर-पारंपरिक पृष्ठभूमि से आते हैं तो आपके नाम पर विचार किया जा सकता है।

 

कैरियर पर परिप्रेक्ष्य

कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के स्नातक बिजनेस इंटेलिजेंस (Business Intelligence) विश्लेषकों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों (Machine Learning Engineering)और डेटा वैज्ञानिकों जैसे कई पदों पर नौकरी कर सकते हैं। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी व्यवसाय का विस्तार होता है, दोनों डिग्रियाँ आपको सफल रोजगार विकसित करने में मदद कर सकती हैं। इनडीड (Indeed) के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की औसत वार्षिक आय है यूएस$120,103 और यूएस$102,234 संबंधित राशियाँ हैं।

कंप्यूटर विज्ञान स्नातकों की निम्नलिखित पदों में रुचि हो सकती है:

• सॉफ्टवेयर डेवलपर
• सूचना सुरक्षा में विश्लेषक
• वेब डिजाइनर
• सिस्टम/एप्लिकेशन डेवलपर
• वीडियो गेम के निर्माता

डेटा विज्ञान स्नातक निम्नलिखित के लिए अधिक उपयुक्त हो सकते हैं:

• डेटा विश्लेषक
• डाटा इंजीनियर
• डेटा आर्किटेक्ट
• विश्लेषिकी प्रबंधक
• सांख्यिकीविद

यह निर्धारित करते समय कि कौन सा विषय आपके लिए सर्वोत्तम है, अपने शौक और करियर लक्ष्यों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। यदि आप सुरक्षा, सुरक्षा या प्रभावशीलता में सुधार के लिए जटिल सॉफ्टवेयर सिस्टम, एप्लिकेशन और टूल बनाने में अधिक रुचि रखते हैं, तो कंप्यूटर विज्ञान आपके लिए क्षेत्र हो सकता है। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान निश्चित रूप से अधिक उपयुक्त है यदि आप कंपनियों को डेटा और एनालिटिक्स के माध्यम से अधिक प्रभावशीलता हासिल करने में मदद करना चाहते हैं और बड़ी, रणनीतिक चिंताओं का समाधान प्रदान करना चाहते हैं। किसी भी स्थिति में, दोनों विषय कुछ अलग पेशकश करते हैं। आधुनिक जीवन को आसान बनाने और सकारात्मक प्रभाव डालने की संभावना।

 

कंप्यूटर विज्ञान या डेटा विज्ञान

अपना निर्णय लेने से पहले आपको क्या सोचना चाहिए इसका एक संक्षिप्त विवरण यहां दिया गया है:

कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन

• अधिक उप-क्षेत्र और व्यापक पहुंच
• कंप्यूटर के प्रभावी निर्माण और उपयोग पर ध्यान केंद्रित करता है
• कंप्यूटिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बुनियादी सिद्धांतों पर जोर दिया गया है।
• उच्च शिक्षा के सभी स्तरों पर पारंपरिक विषय उपलब्ध हैं।
• गणितीय पृष्ठभूमि आवश्यक है.

डेटा का विज्ञान अध्ययन

• फोकस में तेज़
• डेटा संगठन और प्रसंस्करण से संबंधित
• एक विकासशील क्षेत्र, जिसमें अधिकांश पाठ्यक्रम स्नातकोत्तर स्तर पर उपलब्ध हैं।
• गणित में औपचारिक शिक्षा की आवश्यकता कम होती है; एक संख्यात्मक विषय पर्याप्त हो सकता है।
• सांख्यिकी-भारी(statistics-heavy)

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