Solving the Mystery : Data Analyst vs Data Scientist In Hindi

Data Scientist Vs Data Analyst: A Detailed Overview in Hindi

आजकल व्यवसायों , स्कूल , संस्थाओं  के लिए स्मार्ट निर्णय लेने में डेटा एक प्रमुख भूमिका निभाते है । डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने से महत्वपूर्ण जानकारी को उजागर करने, भविष्य के रुझानों का अनुमान लगाने और महत्वपूर्ण रणनीतिक निर्णयों का मार्गदर्शन करने में मदद मिल सकती है। यदि आप डेटा के साथ काम करने के बारे में सोच रहे हैं, तो दो महत्वपूर्ण भूमिकाओं के बीच मुख्य अंतर जानना महत्वपूर्ण है: डेटा विश्लेषक (Data Analyst )और डेटा वैज्ञानिक (Data Scientiest )।

 

 

डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा में दो कैरियर मार्ग हैं। और हालाँकि उनमें समानताएँ हैं, प्रत्येक को अलग-अलग कौशल की आवश्यकता होती है।

What Does a Data Analyst Do?

जब किसी कंपनी के पास बहुत सारा डेटा होता है और वह इसे बेहतर ढंग से समझना चाहती है, तो वे डेटा विश्लेषकों ( Data Analyst) को बुलाती हैं। ये वे लोग हैं जो डेटा को साफ़ करने, पैटर्न का पता लगाने और फिर महत्वपूर्ण जानकारी को इस तरह दिखाने में वास्तव में अच्छे हैं जिससे कंपनी को स्मार्ट निर्णय लेने में मदद मिलती है। ऐसा करने के लिए, डेटा विश्लेषक R और SAS जैसे विभिन्न कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करते हैं, और ऐसे टूल का भी उपयोग करते हैं जो विज़ुअल रिपोर्ट बनाते हैं, जैसे पावर बीआई और टेबलौ। हालाँकि, यह केवल संख्याओं और चार्ट के बारे में नहीं है - इन विश्लेषकों को अन्य लोगों से बात करने और उन्हें जो मिलता है उसे समझाने में अच्छा होना चाहिए ताकि हर कोई बेहतर विकल्प बनाने के लिए जानकारी का उपयोग कर सके।

 

What Does a Data Scientist Do?

डेटा वैज्ञानिक डेटा के लिए एक जासूस की तरह हैं। वे कंप्यूटर प्रोग्राम और मॉडल बनाने में माहिर होते  हैं जो चीजों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। उनका काम ऐसे उपकरण बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जो स्वचालित ( Automatic ) रूप से डेटा एकत्र कर सकते हैं, दोहराए (Repeatation ) जाने वाले कार्यों को स्वयं संभाल सकते हैं, और विशिष्ट डेटा सिस्टम बना सकते हैं जो उनके संगठन की आवश्यकताओं के अनुरूप हों। जब वे अपनी भूमिका में अधिक अनुभवी हो जाते हैं, तो डेटा वैज्ञानिकों के पास आमतौर पर डेटा का विश्लेषण करने का  अनुभव  होता है, जो उन्हें डेटा विश्लेषकों द्वारा किए गए काम को समझने और उसका विस्तार करने में मदद करती है।

 

 

Differences and Similarities Between Data Analysts and Data Scientists

हालाँकि दोनों भूमिकाएँ एक ही डेटा या प्रोजेक्ट में योगदान करती हैं, उनके अलग-अलग कार्य इस प्रकार हैं:

एक डेटा विश्लेषक एक जासूस की तरह होता है जो पहले से मौजूद जानकारी को देखता है। वे यह समझने के लिए नियमित रूप से इसकी जांच करते हैं कि यह हमें क्या बता रहा है।

दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक एक आविष्कारक की तरह होता है। वे नवीन तरीकों से डेटा एकत्र करने, सहेजने, बदलने और अध्ययन करने के लिए नए तरीके बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसलिए, जबकि विश्लेषक यह व्याख्या करते हैं कि वहां क्या है, वैज्ञानिक यह पता लगाते हैं कि हम डेटा के साथ चीजों को अलग तरीके से कैसे कर सकते हैं

एक डेटा विश्लेषक एक जासूस की तरह होता है जो विशिष्ट व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए किसी कंपनी के डेटा को देखता है। वे मौजूदा डेटा की जांच करते हैं और इसका उपयोग प्रदान करने के लिए करते हैं जो व्यवसाय को उचित निर्णय लेने में मदद करती है।

दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक एक आविष्कारक की तरह होता है। वे न केवल वर्तमान प्रश्नों के उत्तर ढूंढते हैं बल्कि प्रश्न पूछने और उत्तर देने के लिए नए तरीके और दृष्टिकोण भी लेकर आते हैं। वे व्यवसाय के लिए नई रणनीतियों और समाधानों के विकास में योगदान करते हुए, डेटा इकट्ठा करने और उसका विश्लेषण करने के नए तरीके तलाशते हैं।

एक डेटा विश्लेषक डेटाबेस सॉफ़्टवेयर (जैसे SQL) और सांख्यिकीय टूल के साथ काम करता है। वे इन उपकरणों का उपयोग डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करने, रुझान खोजने और जानकारी को समझने में मदद करने के लिए करते हैं।

दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक पायथन और जावा जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करता है, और वे अक्सर मशीन लर्निंग जैसी अधिक उन्नत तकनीकों का उपयोग करते हैं। इसका मतलब है कि वे केवल डेटा का विश्लेषण करने से कहीं आगे जाते हैं - वे ऐसे मॉडल और सिस्टम भी बनाते हैं जो डेटा से सीख सकते हैं और भविष्यवाणियां कर सकते हैं।

 

Roles and Responsibilities

भूमिकाएँ अलग-अलग हो सकती हैं, लेकिन यहाँ प्रत्येक के लिए सामान्य जिम्मेदारियाँ हैं:

Data Analyst Responsibilities:
Data querying with SQL
Data analysis and forecasting with Excel
Creating dashboards with business intelligence software
Performing various types of analytics (descriptive, diagnostic, predictive, or prescriptive)

Data Scientist Responsibilities:
Mining data with APIs or ETL pipelines
Cleaning data with programming languages such as Python and R
Performing statistical analysis
Creating programming and automation techniques
Developing data infrastructures

 

 

Data Analytics vs. Data Science: How the Two Careers Are Different

डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक अक्सर परियोजनाओं पर एक साथ काम करते हैं, लेकिन उनके करियर पथ अलग-अलग दिशाओं में जाते हैं।

डेटा विश्लेषक के रूप में शुरुआत करके, आप अधिक जटिल विश्लेषणात्मक भूमिकाओं की ओर बढ़ सकते हैं और अंततः डेटा वैज्ञानिक बनने की ओर बढ़ सकते हैं।

दूसरी ओर, यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में शुरुआत करते हैं, तो आपके प्रारंभिक कार्यों में गहन शोध, एल्गोरिदम कार्य शामिल हो सकते हैं और समय के साथ, आप प्रबंधकीय क्षेत्र में आगे बढ़ सकते हैं।

 

 

Career Growth:

कल्पना कीजिए कि आप किसी कंपनी के डेटा के जासूस हैं। आपके काम में संख्याओं के साथ कहानियाँ बताना और महत्वपूर्ण जानकारी का दृश्य सारांश बनाना शामिल है। आप कंपनी को स्मार्ट निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा का विश्लेषण करने में भी रणनीतिक भूमिका निभाते हैं। रास्ते में, आप एक टीम का नेतृत्व करते हैं, और आपको डेटा को समझने और उसके साथ काम करने में कुछ उन्नत प्रशिक्षण मिला है। यह एक वैज्ञानिक होने जैसा है, लेकिन लैब कोट और बीकर के बजाय, आप स्प्रेडशीट और ग्राफ़ से निपट रहे हैं।

डेटा वैज्ञानिक डिजिटल दुनिया के जासूसों की तरह हैं। वे मूल्यवान अंतर्दृष्टि और पैटर्न को उजागर करने के लिए जटिल डेटा में गहराई से गोता लगाने में माहिर हैं। जैसे-जैसे वे अनुभव प्राप्त करते हैं, वे अधिक नेतृत्व जिम्मेदारियाँ ले सकते हैं, अंततः निदेशक स्तर के पदों तक पहुँच सकते हैं। कुछ डेटा वैज्ञानिक स्वतंत्र रूप से काम करना भी चुनते हैं, विभिन्न डेटा-संबंधित परियोजनाओं के लिए फ्रीलांस सलाहकार के रूप में अपनी विशेषज्ञता की पेशकश करते हैं।

 

Choosing the Right Path

यदि आप डेटा के साथ काम करने और उसका विश्लेषण करने में रुचि रखते हैं, चाहे वह डेटा एनालिटिक्स या डेटा विज्ञान के क्षेत्र में हो, तो आपके पास आमतौर पर मात्रात्मक (गणित, सांख्यिकी, आदि) क्षेत्र में कम से कम स्नातक की डिग्री होनी चाहिए। यदि आपको संख्याओं के साथ काम करना पसंद है और प्रोग्राम करना आता है, तो आप एक करियर शुरू कर सकते हैं जहां आप इन कौशलों का उपयोग करके अपनी कंपनी या संगठन के लिए उपयोगी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

डेटा की बदलती दुनिया में, विभिन्न कार्य भूमिकाओं के विवरण को समझना महत्वपूर्ण है। जब आप नौकरी के विकल्प तलाश रहे हों, तो ध्यान दें कि विवरण में "डेटा विश्लेषक" और "डेटा वैज्ञानिक" का परस्पर उपयोग हो सकता है। आपको क्या करने में आनंद आता है, आप किसमें अच्छे हैं और आप क्या हासिल करना चाहते हैं, इसके आधार पर अपना करियर पथ चुनें। इस तरह, आपको डेटा के क्षेत्र में एक संतुष्टिदायक अनुभव प्राप्त होगा।

 

Data Analyst vs Data Scientist Salary in India: Making Informed Career Choices

भारत में अधिक से अधिक कंपनियां ऐसे कुशल व्यक्तियों की तलाश कर रही हैं जो डेटा के साथ काम कर सकें, जिससे इस क्षेत्र में करियर पर विचार करने का एक शानदार अवसर तैयार हो सके। इससे पहले कि आप अपने करियर पथ पर निर्णय लें, आइए डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाओं के बीच मुख्य अंतरों पर करीब से नज़र डालें, और यह भी पता करें कि वे आम तौर पर किस प्रकार का वेतन कमाते हैं।

 

Data Analyst Salary in India:

Entry-Level:

आमतौर पर प्रति वर्ष ₹3,00,000 से ₹5,00,000 तक होता है

Mid-Level:

आम तौर पर प्रति वर्ष ₹5,00,000 से ₹10,00,000 के बीच आता है।

Senior Level:

पर्याप्त अनुभव वाले वरिष्ठ डेटा विश्लेषक प्रति वर्ष ₹10,00,000 या अधिक कमा सकते हैं।

 

 

Data Scientist Salary in India (approximate figures):

Entry-Level:

₹6,00,000 से ₹10,00,000 प्रति वर्ष

Mid-Level:

₹10,00,000 से ₹20,00,000 प्रति वर्ष

Senior Level:

प्रति वर्ष ₹20,00,000 और उससे अधिक

 

Factors Influencing Salaries:

Experience: जो लोग अभी-अभी अपना करियर शुरू कर रहे हैं वे आमतौर पर मध्यवर्ती या वरिष्ठ स्तर के लोगों की तुलना में कम वेतन कमाते हैं।
Skills and Specializations: यदि आपके पास मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, या बिग डेटा एनालिटिक्स में विशेषज्ञता है, तो आप आमतौर पर उच्च वेतन अर्जित कर सकते हैं क्योंकि ये विशेष कौशल हैं जिनकी उच्च मांग है।
Industry: कम्पनी के प्रकार के आधार पर वेतन भिन्न हो सकता है, और आमतौर पर, प्रौद्योगिकी और वित्त क्षेत्र उच्च वेतन प्रदान करते हैं

 

Which is Better: Data Analyst or Data Scientist?

डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक बनने के बीच निर्णय लेना आपकी प्राथमिकताओं और करियर आकांक्षाओं पर निर्भर करता है। यदि आपको नियमित विश्लेषण करने, व्यावसायिक प्रश्नों को संबोधित करने और डैशबोर्ड तैयार करने में संतुष्टि मिलती है, तो डेटा विश्लेषण आपका मजबूत पक्ष हो सकता है। हालाँकि, यदि आपका रुझान गहन शोध, एल्गोरिदम विकसित करने और स्वचालित सिस्टम बनाने में अधिक है, तो डेटा विज्ञान में करियर बनाना आपके लिए बेहतर हो सकता है।

 

Conclusion:

डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक दोनों ही डेटा के साथ काम करने की दुनिया में महत्वपूर्ण हैं। चाहे आप डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक बनने का निर्णय लें, एक सफल करियर के लिए सीखते रहना, अनिवार्य है और उद्योग में नवीनतम रुझानों पर अपडेटेड रहना महत्वपूर्ण है।

 

 

 

 

 

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