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डेटा विज्ञान बनाम कंप्यूटर विज्ञान के बीच अंतर

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difference between data science vs computer science

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इस ट्यूटोरियल के माध्यम से कंप्यूटर विज्ञान बनाम कंप्यूटर विज्ञान के दो विषयों के बीच अंतर और समानता के बारे में जानें:

इस ट्यूटोरियल में, डेटा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान विषयों को संक्षेप में समझाया गया है। अपनी रुचि के अनुसार करियर विकल्प चुनने में मार्गदर्शन करने के लिए इन विषयों के लिए उपलब्ध विभिन्न कैरियर विकल्पों के बारे में जानें।

हम इन दोनों विषयों की तुलना करेंगे और उन्हें विस्तार से समझने के लिए उनके अंतर और समानता की व्याख्या करेंगे।

कंप्यूटर साइंस बनाम डाटा साइंस

आज के लिए c ++ क्या उपयोग किया जाता है

आप क्या सीखेंगे:

डाटा साइंस बनाम कंप्यूटर साइंस

डेटा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान का एक गहरा रिश्ता है क्योंकि स्वाभाविक रूप से बड़ी डेटा समस्याएं हैं जिनके लिए कुशल (और विश्वसनीय) गणना की आवश्यकता होती है। कंप्यूटर विज्ञान मुख्य रूप से विकास और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से संबंधित है। हालाँकि, डेटा विज्ञान में गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान जैसे विषयों का उपयोग होता है।

कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान अंतर

(छवि स्रोत )

डेटा विज्ञान कंप्यूटर विज्ञान के सिद्धांतों का उपयोग करता है और भविष्यवाणी और सिमुलेशन से संबंधित परिणामों को लाने में विश्लेषण और निगरानी की धारणाओं से भिन्न होता है।

भविष्यवाणी और सिमुलेशन से संबंधित परिणाम

(छवि स्रोत )

>> क्लिक करें यहां डेटा विज्ञान की बहु-विषयक प्रकृति को समझने के लिए डेटा विज्ञान और बड़े डेटा विश्लेषण के साथ इसकी तुलना के बारे में अधिक पढ़ने के लिए।

डेटा साइंस मशीन लर्निंग और अन्य तकनीकों का उपयोग करता है, जो कंप्यूटर विज्ञान में एल्गोरिथम मामलों के साथ डेटा विज्ञान में कम्प्यूटेशनल मुद्दों को जोड़ता है। दूसरे शब्दों में, हम कह सकते हैं कि कंप्यूटर विज्ञान का उपयोग डेटा विज्ञान में संरचित और असंरचित डेटा में डिजिटल पैटर्न को समझने और कई जटिल विश्लेषणात्मक कार्यों को सरल बनाने के लिए किया जाता है।

कंप्यूटर विज्ञान का एल्गोरिदम दृष्टिकोण संख्यात्मक अभिकलन की गणितीय नींव पर केंद्रित है और इसके चिकित्सकों को कुशल एल्गोरिदम बनाने और उनके परिणामों को अनुकूलित करने के लिए उपकरण देता है।

आधुनिक डेटा विज्ञान में, एल्गोरिदम और एल्गोरिथम मॉडलिंग के आवश्यक कौशल के साथ शुरू, छात्र विभिन्न एल्गोरिदम और डेटा खनन तकनीकों का उपयोग करने के मूल सिद्धांतों का अध्ययन करते हैं। मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान इतना नया और गतिशील है कि कोई एक मौलिक प्रमेय नहीं है जो इसे परिभाषित कर सके।

डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस की तुलना

कंप्यूटर विज्ञानडाटा साइंस
एप्लिकेशन / सिस्टम डेवलपर
वेब डेवलपर
हार्डवेयर इंजीनियर
डेटाबेस प्रशासक
कंप्यूटर सिस्टम विश्लेषक,
फोरेंसिक कंप्यूटर विश्लेषक,
सूचना सुरक्षा विश्लेषक, आदि।		डेटा विश्लेषक
आँकड़े वाला वैज्ञानिक
डाटा इंजीनियर
डेटा वेयरहाउस इंजीनियर
व्यापार विश्लेषक
एनालिटिक्स मैनेजर
बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट
कंप्यूटर, उनके डिजाइन, वास्तुकला का अध्ययन।
यह कंप्यूटर, मशीनों और उपकरणों के सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर तत्वों को शामिल करता है।		डेटा, उनके प्रकार, डेटा खनन, हेरफेर का अध्ययन।
मशीन लर्निंग, भविष्यवाणी, दृश्य और सिमुलेशन
अनुप्रयोग के मुख्य क्षेत्र
कंप्यूटर
डेटाबेस
नेटवर्क
सुरक्षा
सूचना विज्ञान
बायोइनफॉरमैटिक्स
प्रोग्रामिंग भाषा
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग
एल्गोरिथ्म डिजाइनिंग		बिग डेटा एनालिटिक्स
डाटा इंजीनियरिंग
मशीन लर्निंग
सिफ़ारिश करना
उपयोगकर्ता-व्यवहार विश्लेषण
ग्राहक विश्लेषण
संचालन विश्लेषणात्मक
भविष्य बतानेवाला विश्लेषक
धोखाधड़ी का पता लगाना, आदि।
शिक्षाविदों में उपस्थिति
शिक्षाविदों में कई वर्षों से मौजूद हैइसे हाल ही में शिक्षाविदों में लाया गया है
कैरियर के विकल्प

डेटा साइंस कैरियर विकल्प

अधिकांश व्यक्तियों के जीवन में सही नौकरी पाना एक आवश्यक चीज है। हालांकि, यह डेटा विज्ञान में सभी भंग परिभाषाओं और भ्रमित करने वाले कैरियर खिताब के माध्यम से स्किम करने का काफी प्रयास है।

डेटा साइंस कैरियर विकल्प

(छवि स्रोत )

यहां इस क्षेत्र में मौजूद कुछ सबसे सामान्य नौकरी के शीर्षकों की सूची दी गई है।

(1) डेटा विश्लेषक

यह डेटा साइंस में एक एंट्री-लेवल जॉब है। डेटा विश्लेषक के रूप में, किसी को व्यवसाय द्वारा प्रश्न दिए जाते हैं। डेटा विश्लेषक को डेटा माइनिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्रायिकता, सांख्यिकी, और डैशबोर्ड, ग्राफ़, चार्ट, आदि का उपयोग करके आसानी से समझने वाले तरीके से जटिल जानकारी प्रस्तुत करने की क्षमता के आधार पर उन लोगों को जवाब देना है।

पठन पाठन = >> डेटा विश्लेषक बनाम डेटा वैज्ञानिक के बीच अंतर

# 2) डेटा वैज्ञानिक

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, और एक वरिष्ठ व्यक्ति के रूप में, किसी को व्यापक डेटा से निपटने के लिए उपयुक्त अनुभव होना चाहिए। डेटा साइंटिस्ट की कुछ गतिविधियाँ डेटा एनालिस्ट के समान होती हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए एक संभावित अतिरिक्त कौशल है। डेटा वैज्ञानिक अतीत और वास्तविक समय के आंकड़ों के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन, विकसित और विकसित करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर स्वतंत्र रूप से उन सूचनाओं पर पैटर्न का पता लगाने के लिए काम करते हैं जो प्रबंधन को नहीं मिल सकती हैं और कंपनी के लाभ के लिए कर सकती हैं।

# 3) डाटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर विभिन्न कार्यों को स्वचालित करने के लिए उन्नत SQL, सिस्टम प्रशासन, प्रोग्रामिंग और स्क्रिप्टिंग कौशल में अपने कौशल का उपयोग करके किसी कंपनी के डेटा एनालिटिक्स बुनियादी ढांचे को बनाने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार हैं।

>> क्लिक करें यहां डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर के बारे में अधिक जानने के लिए।

उपरोक्त वर्णित कुछ अन्य नौकरी के शीर्षक मशीन लर्निंग इंजीनियर, क्वांटिटेटिव एनालिस्ट, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट, डेटा वेयरहाउस इंजीनियर, डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट, स्टेटिस्टिशियन, सिस्टम एनालिस्ट और बिजनेस एनालिस्ट हैं।

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कंप्यूटर विज्ञान कैरियर विकल्प

कंप्यूटर विज्ञान की डिग्री पूरी करने पर, सबसे आम नौकरियों में से कुछ जो नीचे मिल सकती हैं:

कैरियर के विकल्प

# 1) एप्लीकेशन / सिस्टम सॉफ्टवेयर डेवलपर

सॉफ्टवेयर डेवलपर्स रचनात्मक व्यक्ति हैं जो सॉफ्टवेयर सिस्टम को डिजाइन करने, विकसित करने और स्थापित करने के लिए जिम्मेदार हैं। उनके पास सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट स्किल्स, वर्जन मेंटेनेंस और बड़े कोडबेस में छोटी-छोटी त्रुटियों को पकड़ने के लिए नजर रखने की जरूरत है। टूटे हुए कोड में समस्या को हल करने और हल करने की गुणवत्ता डेवलपर्स के कैरियर में काफी सराहना की जाती है।

सॉफ्टवेयर विकास के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल के साथ, एक व्यक्ति को अपने निष्कर्षों को प्रबंधन और अन्य डेवलपर्स और परीक्षकों के साथ सहयोग करने के लिए भी संवाद करने की आवश्यकता होती है।

# 2) कंप्यूटर हार्डवेयर इंजीनियर

एक कंप्यूटर प्रणाली में दो प्रमुख तत्व होते हैं, अर्थात्, सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर।

कंप्यूटर हार्डवेयर इंजीनियर विभिन्न उप-प्रणालियों और इलेक्ट्रॉनिक हार्डवेयर जैसे मॉनिटर, कीबोर्ड, मदरबोर्ड, चूहों, यूएसबी उपकरणों, फर्मवेयर ओएस (BIOS), और सेंसर और अन्य ऐसे घटकों के रूप में कंप्यूटर और उनके घटकों को डिजाइन करने, परीक्षण करने और निर्माण करने की प्रक्रियाओं से संबंधित हैं। कार्यवाहक।

लैपटॉप के लिए सबसे अच्छा खुला स्रोत ओएस

# 3) वेब डेवलपर

वेब डेवलपर के पास सॉफ्टवेयर डेवलपर के समान कौशल सेट होते हैं। हालांकि, वे उन एप्लिकेशन के लिए कोड करते हैं जो ब्राउज़र में चलते हैं। इसका मतलब है कि वेब डेवलपर को वेब एप्लिकेशन के फ्रंट एंड पार्ट्स विकसित करने के लिए HTML, CSS और जावास्क्रिप्ट को जानना होगा।

इसके अलावा, बैकएंड के कुछ हिस्सों को विकसित करने के लिए जो डेटाबेस और एप्लिकेशन के व्यापार तर्क के साथ बातचीत का ख्याल रखते हैं, किसी को प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पर्ल, पायथन, पीएचपी, रूबी, जावा आदि को जानने की जरूरत है, हालांकि, हाल ही में नए के आगमन के साथ NodeJS जैसे समरूप स्टैक, जावास्क्रिप्ट में बैकएंड फ़ंक्शंस लिखना संभव हो गया है।

# 4) डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर

डेटाबेस व्यवस्थापक एक या अधिक डेटाबेस सिस्टम के चलने और रखरखाव के लिए जिम्मेदार होता है। प्रशासक आमतौर पर डेटाबेस में डेटा को स्टोर करने और प्रोसेस करने की प्रक्रिया में प्रश्नों, ट्रिगर और संग्रहीत प्रक्रियाओं और पैकेजों की मदद से विशेषज्ञता हासिल करते हैं। उन्हें उपयोगकर्ताओं और अन्य हितधारकों को डेटा की सुरक्षा और उपलब्धता सुनिश्चित करने की आवश्यकता है।

कंप्यूटर विज्ञान के बाद, कुछ अन्य मानक कैरियर विकल्प कंप्यूटर सिस्टम विश्लेषक, फोरेंसिक कंप्यूटर विश्लेषक, सूचना सुरक्षा विश्लेषक, आदि हैं।

मुख्य अंतर - कंप्यूटर विज्ञान बनाम डेटा विज्ञान

कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के बीच कुछ महत्वपूर्ण अंतर इन क्षेत्रों से संबंधित उनके कार्यक्षेत्र और कार्य भूमिकाओं से संबंधित हैं।

इन्हें नीचे सूचीबद्ध किया गया है:

  • कंप्यूटर विज्ञान सॉफ्टवेयर, मशीनों और उपकरणों के बारे में अधिक है। हालांकि, डेटा विज्ञान उन पहलुओं का उपयोग करता है जो सॉफ्टवेयर और कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ डेटा को संसाधित करके परिणाम लाते हैं।
  • कंप्यूटर विज्ञान में कंप्यूटिंग, स्टोरेज और नेटवर्किंग के विकास और निर्माण से संबंधित गतिविधियां हैं, जबकि डेटा विज्ञान में ऐसी गतिविधियां हैं जो उपयोगकर्ता और संगठन के व्यवहार को समझने से संबंधित हैं।
  • कंप्यूटर विज्ञान में, कंप्यूटर आर्किटेक्चर, सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर डिजाइन, और कार्यान्वयन का अध्ययन करना पड़ता है। हालाँकि, डेटा विज्ञान में, किसी को भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी और अनुकरण करने के लिए संरचित, असंरचित, और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे डेटा का पता लगाना होता है।

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बार बार पूछे जाने वाले प्रश्न

Q # 1) क्या अधिक डाटा साइंस या सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग भुगतान करता है?

उत्तर: डेटा साइंस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से अधिक भुगतान करता है। औसतन, एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर प्रति वर्ष 100,000 अमरीकी डालर का वेतन अर्जित करता है। हालांकि, एक डेटा वैज्ञानिक 140000 अमरीकी डालर से अधिक का वार्षिक वेतन कमाता है। डेटा विज्ञान कौशल होने पर आप प्रति वर्ष 25,000 अमरीकी डालर से 35000 प्रति वर्ष तक वेतन बढ़ा सकते हैं यदि आप एक सॉफ्टवेयर डेवलपर या एक अनुभवी सिस्टम इंजीनियर हैं।

Q # 2) क्या आपको डेटा साइंस के लिए कंप्यूटर साइंस की जरूरत है?

उत्तर: कंप्यूटर साइंस डाटा साइंस के लिए जरूरी हो सकता है। एक डेटा वैज्ञानिक होने के लिए, किसी को कंप्यूटर विज्ञान सीखना पड़ सकता है। हालाँकि, यह एक व्यक्तिपरक मामला है। प्रोफेसर हैदर के अनुसार, जो कोई भी संरचना या असंरचित डेटा से अंतर्दृष्टि खींचकर उचित दृश्य साधनों के साथ एक कहानी को स्पष्ट कर सकता है, वह डेटा वैज्ञानिक बन सकता है।

Q # 3) कौन सा बेहतर है कंप्यूटर साइंस या डेटा साइंस?

उत्तर: कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान दोनों स्वीकार्य हैं। कंप्यूटर विज्ञान की अपनी प्रासंगिकता है, और डेटा विज्ञान की अपनी है। दोनों विज्ञानों में कई समानताएं और अंतर हैं, जैसा कि ऊपर लेख में भी बताया गया है। हालांकि, वेतन के विषय में, डेटा वैज्ञानिकों को कंप्यूटर विज्ञान में इंजीनियरों की तुलना में अधिक भुगतान किया जाता है।

निष्कर्ष

इस डेटा विज्ञान बनाम कंप्यूटर विज्ञान लेख में, दोनों विज्ञानों की तुलना करते हुए, हमने प्रत्येक क्षेत्र में इंजीनियरों की गतिविधियों का विवरण समझाते हुए आवेदन क्षेत्रों और मानक कैरियर विकल्पों को सूचीबद्ध किया है।

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