बेहतर करियर किसमें है? AI या Data Science में?
बात जब करियर की हो, तो कोई भी ज़रा सी भी गलती नहीं करना चाहता है। चाहे वो कॉलेज का चुनाव हो या फिर सही कोर्स का। लेकिन आज का समय पारंपरिक तरह से पढ़ने का है ही नहीं। हम सब लोग आज कल एक बात के बारे में बहुत ज्यादा सोचते और सुनते हैं…वो है AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) और Data Science (डेटा साइंस)।
लेकिन हमारे लिए सबसे बड़ा और महत्वपूर्ण सवाल ये है कि बेहतर करियर किसमें है? AI में या Data Science में? अगर आपके मन में भी यही सवाल है, तो हम आज आपके लिए एक कंपैरेटिव ब्लॉग लेकर आए हैं, जिसकी मदद से आपको AI और Data Science के अलग-अलग पहलुओं को समझने में आसानी होगी।
पहले समझिए – ये दोनों चीजें हैं क्या?
AI (Artificial Intelligence)
AI मतलब मशीनों को इतना स्मार्ट बनाना कि वो इंसानों की तरह सोच सकें। जैसे कि ChatGPT, Siri, Google Assistant — ये सब AI का हिस्सा है। इसमें मशीनें खुद से सीखती हैं और फैसले लेती हैं।
उदाहरण के तौर पर
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जब आप किसी रास्ते पर जा रहे होते हैं और गूगल मैप्स आपको बताता है कि कहाँ ट्रैफिक ज्यादा है या किस रास्ते से जल्दी पहुँचा जा सकता है।
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जब आप अपने मोबाइल का लॉक सिर्फ अपना चेहरा दिखाकर खोल लेते हैं, तो इसमें AI आपकी शक्ल को पहचानता है। यह सिस्टम हर बार आपकी चेहरे की बनावट को स्कैन करता है और पहले सेव किए गए डेटा से मैच करता है।
Data Science क्या है?
Data Science का काम होता है डाटा को समझना और उसका मतलब निकालना। मतलब बहुत सारा डेटा (जैसे सेल्स रिपोर्ट, यूज़र एक्टिविटी, वेदर रिपोर्ट वगैरह) लेकर उससे काम की बातें निकालना ताकि बिजनेस सही फैसले ले सके।
उदाहरण के तौर पर
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मान लीजिए किसी कंपनी को ये जानना है कि उनके प्रोडक्ट कब ज्यादा बिकते हैं — Data Scientist वही डाटा निकाल कर बताएगा।
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Amazon या Flipkart यह समझते हैं कि त्योहारों के टाइम पर कौन-से प्रोडक्ट ज्यादा बिकते हैं। यह जानकारी उन्हें पुराने सेल्स डाटा को एनालाइज करके मिलती है और ये काम Data Science से होता है।
Skill की बात करें तो
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स्किल |
AI |
Data Science |
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Tech |
Python, Machine Learning, Deep Learning, NLP |
Python, SQL, Stats, Data Visualization |
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Maths/Logic |
खासकर Algorithms के लिए |
खासकर Stats के लिए |
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Creativity |
High – क्योंकि मशीनों को "सोचने" लायक बनाना है |
Medium – डेटा को समझने और समझाने में |
Job के मौके कहाँ ज़्यादा हैं?
दोनों ही फील्ड में नौकरियों के कई सारे अवसर मौजूद हैं, लेकिन अब ये चुनाव आपको करना है कि आपके लिए कौन सी इंडस्ट्री बेहतर रहेगी।
- अगर आपको कोडिंग, मशीन और टेक्नोलॉजी से प्यार है –तो आपको AI की फील्ड में जाना चाहिए।
- अगर आप एनालिटिकल हैं और नंबर से खेलना पसंद करते हैं – तो आपके करियर के लिए Data Science सही है।
दोनों फील्ड में कुछ टॉप जॉब्स कुछ इस प्रकार हैं।
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AI |
Data Science |
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AI Engineer |
Data Scientist |
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Machine Learning Engineer |
Data Analyst |
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NLP Expert |
BI Analyst |
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Robotics Engineer |
Data Engineer |
दोनों फील्ड में सैलरी कितनी मिल सकती है।
- AI Engineer (Fresher): ₹6–10 लाख/साल
- Data Scientist (Fresher): ₹5–9 लाख/साल
Future के लिहाज़ से आपके लिए बेस्ट ऑप्शन क्या है?
आज के मॉडर्न टाइम में AI (Artificial Intelligence) और Data Science दोनों ही करियर के लिहाज़ से बेहद शानदार है और यह दोनों ही फील्ड तेजी से बढ़ते हुए फील्ड है। आने वाले सालों में इनकी डिमांड और भी ज़्यादा होने वाली है। इन दोनों में और कितना फर्क है, एक बार इसे भी बारीकी से समझ लेते हैं।
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Parameter |
AI (Artificial Intelligence) |
Data Science |
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परिभाषा |
मशीनों को इंसानों की तरह सोचने और फैसले लेने लायक बनाना |
डाटा का विश्लेषण करके उसमें से काम की जानकारी निकालना |
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मुख्य उद्देश्य |
सोचने और निर्णय लेने वाली मशीनें बनाना |
डाटा से इंसाइट्स निकालना ताकि सही निर्णय लिए जा सकें |
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फोकस एरिया |
मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, रोबोटिक्स, NLP (भाषा समझना) |
डाटा एनालिसिस, स्टैटिस्टिक्स, डाटा विज़ुअलाइज़ेशन, BI Tools |
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उदाहरण |
ChatGPT, Siri, सेल्फ-ड्राइविंग कार, Google Assistant |
सेल्स रिपोर्ट एनालिसिस, ग्राहक का व्यवहार जानना, ट्रेंड्स पहचानना |
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टूल्स / लैंग्वेजेस |
Python, TensorFlow, Keras, OpenAI, PyTorch |
Python, R, SQL, Tableau, Power BI, Excel |
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इंडस्ट्री यूसेज |
हेल्थकेयर, ऑटोमोबाइल, एजुकेशन, ग्राहक सेवा, गेमिंग |
ई-कॉमर्स, बैंकिंग, मार्केटिंग, हेल्थ केयर, टेलीकॉम |
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जरूरी स्किल्स |
मशीन लर्निंग, लॉजिक बिल्डिंग, मैथेमेटिक्स, एल्गोरिद्म समझ |
डाटा कलेक्शन, स्टैटिस्टिक्स, डाटा क्लीनिंग, विज़ुअलाइज़ेशन |
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फ्यूचर स्कोप |
बहुत तेज़ी से बढ़ रही फील्ड, हर इंडस्ट्री में उपयोग बढ़ेगा |
कंपनियों की रीढ़ बन चुका है — डाटा के बिना कोई निर्णय नहीं |
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सैलरी रेंज (इंडिया) |
₹6 लाख से ₹30 लाख सालाना (अनुभव अनुसार) |
₹5 लाख से ₹25 लाख सालाना (अनुभव अनुसार) |
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सीखने के मौके |
AI/ML कोर्स, Google AI, Coursera, Udacity |
Data Science Bootcamp, IBM Data Science, Kaggle, Coursera |
कैसे करें अपने लिए सही चुनाव?
आजकल कंपनियों को AI + Data दोनों की समझ रखने वाले लोग चाहिए। इसलिए आपके लिए यह दोनों ही रास्ते एक शानदार करियर की ओर एक पहला कदम हो सकते हैं।
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Dr. M.C. Saxena Group of Colleges (MCSGOC) लखनऊ का एक प्रमुख शैक्षणिक संस्थान है, जो तकनीकी शिक्षा में उत्कृष्टता के लिए जाना जाता है। यहाँ का AI और Data Science प्रोग्राम आपको देता है industry-ready practical exposure — modern labs, और एक्सपीरियेंस फैकल्टी।
चाहे आप Diploma से Degree की ओर बढ़ना चाहते हो या Industry Certification के ज़रिए तेज़-तरार करियर चाहते हो — MCSGOC है आपके करियर के लिए बेस्ट ऑप्शन।
📩 Email: atmcscet@rediffmail.com
📞 Phone: +91 9936052233
Frequently Asked Questions
Q1: कौन सी शाखा सबसे अच्छी है, एआई या डेटा साइंस?
A1: दोनों फील्ड अच्छे हैं, लेकिन AI में ज्यादा स्कोप और नए इनोवेशन की संभावनाएं हैं।
Q2: कौन सा बेहतर है, IoT या डेटा साइंस?
A2: अगर जॉब और सैलरी देखें तो डेटा साइंस बेहतर है। लेकिन अगर आपको डिवाइसेज़ और हार्डवेयर में दिलचस्पी है तो IoT भी अच्छा है।
Q3: डाटा साइंस की सैलरी कितनी होती है?
A3: फ्रेशर को ₹6–10 लाख सालाना मिल सकता है, और अनुभव बढ़ने पर ₹20 लाख या उससे ज्यादा भी हो सकता है।
Q4: AI का कोर्स कितने साल का होता है?
A4: डिग्री कोर्स 4 साल का होता है (BTech), और सर्टिफिकेट या डिप्लोमा कोर्स 6 महीने से 1 साल तक के होते हैं। ज्यादा जानकारी के लिए आप MCSGOC की वेबसाइट पर जा सकते हैं या फिर टोल फ्री नंबर पर कॉल कर सकते हैं।
