एक के कारण मोस्ट ज्ञात और व्यावहारिक रूप से लागू किए जाने वाले क्षेत्र में ज्ञान और उनके उत्पादों और व्यापार का विश्लेषण करना डेटा विज्ञान है। दूसरी ओर, लागू डेटा विज्ञान में डेटा विज्ञान का व्यापारिक स्कोप है। हालांकि, डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान के बीच थोड़ा अंतर है।

डेटा विज्ञान की एक उपभाग है लागू डेटा विज्ञान अज्ञानवत कुछ लोगों के लिए रोजमर्रा की जीवन-रथ होता है जबकि दूसरों के लिए, दोनों शब्दों का उपयोग किया जाता है। डेटा विज्ञान में डेटा को ड्रवाइंग, भविष्यवाणी या डेटा को तदाकार करने के लिए निकाला जाता है। डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान के बीच अंतर क्या है, ये दो शब्द उनके फोकस और उद्देश्यों में अंतर होते हैं।

इस कहानी में भी शामिल हैं

1. डेटा वैज्ञानिक और लागू डेटा विज्ञान के चयनित क्षेत्र
2. डेटा विज्ञान प्रमाण पत्र पाठ्यक्रम क्यों चुनें?
3. डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान के लिए प्राथमिक्ताएं
4. डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान में नौकरियां
5. डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान में नौकरियां बनाम अन्य क्षेत्रों में
6. सारांश

डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान के बीच अंतर क्या है

डेटा विज्ञान में पूरा डेटा जीवनचक्र शामिल होता है जबकि लागू डेटा विज्ञान डेटा विज्ञान की तकनीकों और पद्धतियों के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करता है। लागू डेटा विज्ञान विशेष समस्याओं को हल करने के लिए डेटा द्वारा प्रेरित समाधानों का प्रदर्शन करता है।

डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान में नौकरी मिल सकती है चाहिए एक डेटा विज्ञान प्रमाण पत्र कोर्स करके। ये डेटा विज्ञान कोर्स वास्तव में इस क्षेत्र में अपना करियर विकसित करना चाहते हैं उनके लिए महत्वपूर्ण हैं। जानें लागू डेटा विज्ञान बनाम डेटा विज्ञान, लागू डेटा विज्ञान क्या है? और डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान के बीच मुख्य अंतर, साथ ही ऑनलाइन डेटा विज्ञान कोर्स, उनकी विस्तार, और अधिक के बारे में।

डेटा विज्ञान और लागू डेटा विज्ञान के बीच अंतर समझने से पहले, हम बेहतर समझ के लिए डेटा विज्ञान के तंगित क्षेत्रों को अन्वेषण करें। ये तंगित क्षेत्र उम्मीदवारों को बेहतर रूप से ऑनलाइन डेटा विज्ञान कोर्स और लागू डेटा विज्ञान कोर्स चुनने में मदद करेंगे। साथ ही, यह लागू डेटा विज्ञान और डेटा विज्ञान के बीच अंतर को एक सीमा तक स्पष्ट करेगा।

डेटा विज्ञान के तंगित क्षेत्र

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लागू डेटा विज्ञान के तंगित क्षेत्र

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डेटा खनन - डेटा खनन एक डेटा विज्ञान का कार्यक्रम है जिसका उपयोग करके डेटा और संबंध निकाला जाता है ताकि जरूरतों के अनुसार निर्णय लिया जा सके।

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नए एल्गोरिदम का अनुसंधान करना - सॉफ़्टवेयर विकास की तरह, डेटा को सॉर्ट करने के लिए कई एल्गोरिदम होते हैं।

लेकिन एल्गोरिदम का चयन समय की पेशेवरता और डेटा के व्यवस्थापन पर निर्भर करता है, और इसी तरह डेटा विज्ञान में भी होता है।

डेटा विजुअलाइज़ेशन - यह डेटा विज्ञान का एक अन्य पहलू है जो व्यापार के विश्लेषण और आवश्यकताओं के आधार पर विजुअलाइज़ेशन बनाने में मदद करता है।

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नई अनुप्रयोगों का अनुसंधान - अभी तक बहुत सारे अनुप्रयोग अविख्यात हैं

को लेखन वाणिज्यिक साइट और विश्लेषण पाठभूमि के लाभ: कुछ बेहतर या पिछले पारंपरिक गणितीय कार्याधानों का उपयोग करने की तुलना में बेहतर गणितीय फ़ंक्शन आवश्यक होता है।

Data Cleaning और रूपांतरण - डेटाबेस प्रबंधन में, बहुत सारा डेटा संग्रहीत करना पठन और विश्लेषण करने के लिए बोझ का कारण बन सकता है।

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अनुप्रयोगित डेटा विज्ञान और डेटा विज्ञान क्षेत्र में कई नौकरी के अवसर हैं क्योंकि ये दोनों संगठनों में परिवर्तनीय तकनीकी शब्द हैं। डेटा विज्ञान में करियर में डेटा वैज्ञानिक, वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक, प्रमुख डेटा वैज्ञानिक, कंप्यूटर विजन में डेटा वैज्ञानिक, इमेज प्रोसेसिंग में डेटा वैज्ञानिक और बहुत कुछ शामिल हैं।

उल्लंघन के बजाय, अनुप्रयोगित डेटा विज्ञान में कुछ प्रसिद्ध नौकरियों में शामिल हैं अनुप्रयोगित डेटा वैज्ञानिक, वरिष्ठ अनुप्रयोगित डेटा वैज्ञानिक, प्रमुख अनुप्रयोगित डेटा वैज्ञानिक, अनुप्रयोगित मशीन लर्निंग इंजीनियर, अनुसंधान डेटा वैज्ञानिक, अनुप्रयोगित वैज्ञानिक आदि।

डेटा विज्ञान और अनुप्रयोगित डेटा विज्ञान की नौकरियां बाकी क्षेत्रों के मुकाबले

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में बहुत सारी नौकरियां हैं। भारत में एक डेटा वैज्ञानिक की औसत वेतन है 919,777 रुपये प्रति वर्ष। डेटा वैज्ञानिकों की तुलना में, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का औसत वेतन भारत में 666,249 रुपये प्रति वर्ष है।

यह स्पष्ट दिखाता है कि डेटा वैज्ञानिक की प्रोफ़ाइल विकास के लिए बंधी हुई है और आने वाले डेटा वैज्ञानिकों को उनकी सेवाओं के बदले में असाधारण वेतन की उम्मीद है।

डेटा विज्ञान के व्यापक क्षेत्र

मशीन लर्निंग - यह दुनिया में सबसे हाइप की हुई तकनीकों में से एक है। हर प्रौद्योगिकी विद्यार्थी को मशीन लर्निंग के बारे में सुना होगा। यह तकनीक डेटा विज्ञान और गणितीय कार्यों का उपयोग करके बेहतर सीखने और मडल्स को सुधारने के लिए उपयोग करती है।

मशीन लर्निंग में कई पर्यायी और असंरक्षित गणितीय एल्गोरिदम लेखित और सीखने के मडल्स को बेहतर बनाते हैं। आँकड़ों का उपयोग करके मशीनें व्यवहार को सीखती हैं। वर्गीकरण और पूर्वानुमान एल्गोरिदम का उपयोग करके आँकड़े की पूर्वानुमान लगाई जा सकती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता AI एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों को मानव मस्तिष्क की तरह व्यवहार करने के लिए बनाती है। सीखने और प्रशिक्षण मॉडल का उपयोग करके, गणितीय कार्यों को समायोजित किया जाता है और प्रशिक्षण के बाद मानव मस्तिष्क की तरह व्यवहार करता है, लेकिन मानव मस्तिष्क से कम सटीकता के साथ।

बाजार विश्लेषण यह एक और क्षेत्र है जहाँ डेटा विज्ञान व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। अगर किसी संगठन को अपने पिछले वर्षों के बिक्री और राजस्व का विश्लेषण निकालना होता है, तो डेटा विज्ञान वह विजुअलाइज़ेशन बनाता है। डेटा विज्ञान का उपयोग करके संगठन चेक कर सकते हैं कि पिछले वर्षों में उनकी ग्राहक संतुष्टि में कहाँ कमी थी।

बिग डेटा समय के साथ डेटा बढ़ते हैं, तो इस डेटा से जानकारी प्राप्त और प्रबंधन करने में कठिनाई भी बढ़ती है। बिग डेटा विश्लेषण प्रमाणीकरण एक क्षेत्र है जो बड़े और जटिल डेटासेट का विश्लेषण करता है।

सारांश

जैसा कि आपने देखा है, डेटा विज्ञान और अनुप्रयोगित डेटा विज्ञान के बीच की अंतर को समझते हुए यह स्पष्ट है कि डेटा विज्ञान और अनुप्रयोगित डेटा विज्ञान एक दूसरे से संबंधित क्षेत्र हैं, लेकिन उनका ध्यान और उद्देश्य में अंतर होता है। डेटा विज्ञान नवीनतम तकनीक का उपयोग करता है और यह तकनीक तब तक नहीं खोई जाएगी जब तक कि कोई डेटा रखा नहीं जाता हो।

डेटा वैज्ञानिकों का किसी भी व्यापार की सफलता पर बड़ा प्रभाव होता है। अगर आप एक डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो सीखने शुरू करें, पेशेवर डेटा विज्ञान प्रमाणपत्र प्राप्त करें और डेटासेट से आदर्शवादी डेटा निकालने की शुरुआत करें।

चाहे वह वित्त, विनिर्माण या आईटी सेवाएं हों, डेटा साइंस निश्चित रूप से आपके व्यापार की सफलता में मदद करेगा।