डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस अक्सर इस क्षेत्र में नए लोगों के बीच घुलमिल जाते हैं। हालाँकि दोनों के बीच बहुत अधिक ओवरलैप है, लेकिन कुछ प्रमुख अंतर भी हैं। इस लेख में, हम डेटा विश्लेषण और डेटा विज्ञान के बीच अंतर (और समानताएं) पर चर्चा करेंगे।
सबसे पहले, आइए डेटा एनालिटिक्स में आते हैं। डेटा विश्लेषक का लक्ष्य मौजूदा व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए पहले से मौजूद डेटा का उपयोग करना है। आमतौर पर, डेटा विश्लेषक की प्राथमिक जिम्मेदारी रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने के लिए डेटा का उपयोग करना है। डेटा विश्लेषक ऐसा Microsoft Excel, संरचित क्वेरी भाषा (SQL), और विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर जैसे कि झांकी या Microsoft Power BI जैसे टूल का उपयोग करके करते हैं।
डेटा साइंस के लिए, चीजें थोड़ी अधिक जटिल हो जाती हैं। डेटा साइंटिस्ट का लक्ष्य मशीन लर्निंग मॉडल और एनालिटिकल तरीके विकसित करना है। डेटा वैज्ञानिक डेटा इकट्ठा करने में मदद करते हैं, जिसकी वे बाद में समीक्षा करते हैं, ताकि वे रुझान और पैटर्न ढूंढ सकें जो व्यवसाय को प्रभावित कर सकते हैं। डेटा साइंटिस्ट की एक और बड़ी जिम्मेदारी डेटा क्लीनिंग और डेटा टेस्टिंग होती है। डेटा वैज्ञानिक एक्सेल, एसक्यूएल और विज़ुअलाइज़ेशन टूल का भी उपयोग करते हैं - हालांकि, वे पाइथन और आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं पर भी बहुत अधिक भरोसा करते हैं।
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डेटा वैज्ञानिक बनाम डेटा विश्लेषक
उद्योग और/या कंपनी के आधार पर, डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के बीच का ग्रे क्षेत्र अक्सर इतना बड़ा हो जाता है कि दो शीर्षक वस्तुतः विनिमेय हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषक खुद को डेटा की सफाई करते हुए, या निकालने, बदलने और लोड (ETL) प्रक्रिया में शामिल हो सकते हैं। दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक पहले से मौजूद डेटा के लिए डैशबोर्ड बनाने या SQL क्वेरी को कोड करने के लिए ज़िम्मेदार हो सकता है।
एक आदर्श दुनिया में, हालांकि, एक समर्पित डेटा एनालिटिक्स टीम और डेटा साइंस टीम है। सामान्यतया, डेटा वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग (एमएल) के अतिरिक्त डेटा विश्लेषक की अधिकांश जिम्मेदारियों को जानना आवश्यक है। मशीन लर्निंग डेटा विश्लेषण का एक उन्नत तरीका है जो परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करता है। इस कारण से, डेटा विज्ञान को अक्सर डेटा विश्लेषण से ऊपर एक कदम के रूप में देखा जाता है।
गौरतलब है कि इन दिनों "एनालिस्ट" शब्द का खूब इस्तेमाल किया जा रहा है। एक्सेल में काम करने वाला हर कोई डेटा एनालिस्ट नहीं होता है। हालांकि, कुछ अपवाद हैं जब कम तकनीकी डेटा विश्लेषक पदों की बात आती है जिन्हें अक्सर अलग-अलग नाम दिए जाते हैं, जैसे कि व्यापार विश्लेषक या विपणन विश्लेषक। इस प्रकार की भूमिकाएँ मशीन लर्निंग जैसे किसी भी प्रकार के उन्नत डेटा विश्लेषण को लगभग कभी नहीं करेंगी।
डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आमतौर पर एसटीईएम में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है। हालाँकि, किसी के लिए किसी अन्य क्षेत्र से डेटा एनालिटिक्स में संक्रमण करना अनसुना नहीं है, खासकर यदि उनके पास किसी विशिष्ट उद्योग में व्यापक डोमेन ज्ञान है। वास्तव में, बिना किसी डिग्री के डेटा विश्लेषक बनना असंभव नहीं है (यह कहना आसान नहीं होगा)। जब तक आप एक्सेल, एसक्यूएल और एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल के तीन मुख्य टूल को जानते हैं - तब तक आपके पास डेटा विश्लेषक बनने का एक शॉट हो सकता है। जहां तक डेटा वैज्ञानिक बनने की बात है, तो यह लगभग तय है कि आपको एसटीईएम में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होगी, ज्यादातर मामलों में मास्टर डिग्री को प्राथमिकता दी जाएगी।
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डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस के बीच का अंतर महत्वपूर्ण है। विडंबना यह है कि डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के बीच का अंतर उतना महत्वपूर्ण नहीं है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, प्रत्येक की जिम्मेदारियां कई बार काफी तरल हो सकती हैं, इसलिए यह कुछ भ्रम पैदा कर सकता है कि यह वास्तव में क्या भूमिका है। उम्मीद है, इस लेख ने डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस के बीच के कुछ अंतरों को साफ कर दिया है। हालांकि लेबल पर इतना मत उलझो - यदि आप दोनों में रुचि रखते हैं, तो पहले एक्सेल, एसक्यूएल और विज़ुअलाइज़ेशन टूल के मूल कौशल सीखने का प्रयास करें। वहां से, आप तय कर सकते हैं कि क्या आप अतिरिक्त मील जाना चाहते हैं और एक प्रोग्रामिंग भाषा सीखना चाहते हैं जो डेटा हेरफेर और आंकड़ों में उत्कृष्ट है, जैसे कि पायथन या आर। किसी भी तरह से, इन दोनों विषयों के बीच के अंतर को जानने से आपको अपनी पूरी यात्रा में बहुत मदद मिलेगी। डेटा की दुनिया में!
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