डेटा विज्ञान और सांख्यिकी के बीच अंतर
डेटा विज्ञान कंप्यूटिंग में तेजी से उभरते रुझानों में से एक है और यह एक विशाल बहु अनुशासनिक क्षेत्र है। डेटा विज्ञान विषयों जैसे कंप्यूटर विज्ञान , सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग , गणित और सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग , अर्थशास्त्र, और व्यापार प्रबंधन के अनुप्रयोग को जोड़ती है । डेटा विज्ञान संग्रह, तैयारी, विश्लेषण, प्रबंधन, विज़ुअलाइज़ेशन , और बड़ी मात्रा में जानकारी के भंडारण पर आधारित है । सरल शब्दों में डेटा विज्ञान को बड़े डेटा और कंप्यूटर विज्ञान सहित डेटाबेस के साथ मजबूत कनेक्शन के रूप में समझा जा सकता है । एक डेटा वैज्ञानिक एक व्यक्ति है जो संबोधित प्रश्न के लिए पर्याप्त डोमेन ज्ञान के साथ एक व्यक्ति है।
बिग डेटा डेटा विज्ञान के साथ निकटता से एकीकृत है और वास्तव में, विभिन्न अनुप्रयोगों में बड़े डेटा के साथ विकसित हुआ है और मामलों का उपयोग करता है। हमें पता है कि, बड़ा डेटा ज्यादातर संरचित प्रारूपों में उपलब्ध है और इसमें गैर-संख्यात्मक डेटा शामिल है। उपयोगी जानकारी आसानी से बड़े डेटा में दफन हो जाती है जो ब्लॉग, ऑडियो / वीडियो फाइलों, छवियों, टेक्स्ट मैसेज, सोशल नेटवर्क आदि से बना है। यह सब डेटा सिर्फ तब तक शोर है जब तक इसका विश्लेषण नहीं किया जाता है और उपयोगी जानकारी उनके द्वारा निकाली जाती है। इसके अलावा, आजकल व्यवसाय सामाजिक वेब की बढ़ती भूमिका और इसकी व्यावसायिक क्षमता के कारण इंटरनेट को उनके प्राथमिक सूचना चैनल के रूप में मानते हैं। यह आंकड़ा डेटा वैज्ञानिक के लिए बहुत रुचि है क्योंकि इन आंकड़ों का उपयोग करके संगठनों और समाजों के लिए कई समस्याएं हल की जा सकती हैं।
डेटा विज्ञान एक विशेष कौशल है और इसे समझा जा सकता है:
- 4 ए में डिजाइन और कार्यान्वयन – डाटा आर्किटेक्चर, अधिग्रहण, विश्लेषण और अभिलेखीय
- गहन विश्लेषण के लिए डेटा डेटा के लिए गणित और सांख्यिकी में उन्नत तकनीकों को लागू करना
- पर्याप्त प्रोग्रामिंग और विकास कौशल, एल्गोरिदम विकास कौशल
- विश्लेषणात्मक और नैतिक तर्क कौशल
- संचार और व्यापार कौशल
इसलिए, यह स्पष्ट है कि डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है और इस डोमेन में निपुणता हासिल करने के लिए विभिन्न कौशल सेट की आवश्यकता है। डेटा विज्ञान में मामलों का उपयोग डेटा एनालिटिक्स के समान होते हैं – वे एक स्पष्ट समस्या कथन और अंततः परिभाषित मीट्रिक के साथ समाप्त होने का निर्णय लेते हैं। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों को व्यावसायिक मॉडल और प्रतिमानों से परिचित माना जाता है, जो दिए गए डेटा सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अच्छे व्यावसायिक प्रश्न पूछते हैं।
सांख्यिकी एक और व्यापक विषय है जो डेटा के अध्ययन से संबंधित है और कई क्षेत्रों में व्यापक रूप से लागू होता है। सांख्यिकी डेटा से निष्कर्ष निकालने के लिए कार्यप्रणाली प्रदान करता है। यह आंकड़ों को इकट्ठा करने, उन्हें विश्लेषण करने और परिणामों की व्याख्या करने के लिए विभिन्न तरीकों देता है और समस्याओं का समाधान करने में वैज्ञानिकों, शोधकर्ताओं और गणितज्ञों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सांख्यिकी डेटा-गहन गतिविधियों के समानार्थी हैं – संसाधित डेटा एकत्र करना, प्रसंस्करण और व्याख्या करना।
हालांकि सांख्यिकी डेटा संग्रह और विश्लेषण के तरीकों को प्रदान करते हैं, लेकिन यह संख्यात्मक और स्पष्ट डेटा से जानकारी प्राप्त करने में मदद करता है। स्पष्ट डेटा अद्वितीय डेटा को संदर्भित करता है, उदाहरण एक व्यक्ति का रक्त समूह, वैवाहिक स्थिति इत्यादि हैं। डेटा संबंधित अध्ययनों में सांख्यिकी अत्यधिक महत्वपूर्ण हैं क्योंकि इससे मदद मिलती है,
- किसी दिए गए समस्या को हल करने के लिए आवश्यक डेटा का प्रकार तय करना
- डेटा व्यवस्थित करना और सारांशित करना
- डेटा से निष्कर्ष निकालने के लिए विश्लेषण किया जाना है
- परिणामों की प्रभावशीलता का आकलन करना और अनिश्चितताओं का मूल्यांकन करना
आंकड़ों द्वारा प्रदान की गई विधियों में शामिल हैं,
- अनुसंधान और संचालन के लिए डिजाइन
- विवरण जो आंकड़ों की खोज और सारांश का तात्पर्य है
- डेटा द्वारा प्रतिनिधित्व की घटना का उपयोग करके भविष्यवाणियों और अनुमान बनाना
डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी (इन्फोग्राफिक्स) के बीच प्रमुख तुलना में प्रमुख
डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी के बीच शीर्ष 5 तुलना नीचे दी गई है
डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- डेटा साइंस बहु-अनुशासनात्मक क्षेत्रों को जोड़ता है और निर्णय लेने के लिए डेटा की व्याख्या करने के लिए कंप्यूटिंग करता है जबकि सांख्यिकी गणितीय विश्लेषण को संदर्भित करते हैं जो डेटा के दिए गए सेट का प्रतिनिधित्व करने के लिए मात्राबद्ध मॉडल का उपयोग करते हैं।
- डेटा विज्ञान बड़े डेटा के क्षेत्र में अधिक उन्मुख है जो जटिल डेटा की विशाल मात्रा से अंतर्दृष्टि जानकारी प्रदान करना चाहता है।दूसरी ओर, सांख्यिकी आंकड़ों को एकत्रित करने, विश्लेषण करने और निष्कर्ष निकालने की पद्धति प्रदान करते हैं।
- डेटा साइंस उचित डेटा सेट या मॉडल में डेटा के बड़े डेटा वॉल्यूम को वर्गीकृत और वर्गीकृत करने के लिए टूल, तकनीकों और सिद्धांतों का उपयोग करता है।यह आंकड़ों के विपरीत है जो कुछ को नाम देने के लिए आवृत्ति विश्लेषण, माध्य, औसत, भिन्नता विश्लेषण, सहसंबंध, और प्रतिगमन जैसे उपकरणों के साथ स्वयं को सीमित करता है।
- डेटा विज्ञान तथ्यात्मक, मात्रात्मक और सांख्यिकीय अनुमान को कम करने के लिए डेटा की जांच और निरीक्षण करेगा।यह आंकड़ों का विरोध करता है जो गणितीय सूत्रों और विधियों से युक्त मानक तकनीकों का उपयोग करके विश्लेषण पर केंद्रित है।
- एक डेटा वैज्ञानिक के पास जानकारी को समझने के लिए जटिल डेटा सेट का उपयोग करके समस्याओं का विश्लेषण और सरलता के लिए कौशल सेट होना चाहिए, जबकि एक सांख्यिकीविद् संख्यात्मक और मात्रात्मक विश्लेषण की तकनीकों का उपयोग करेगा।
डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी तुलना तालिका
डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी के बीच अंतर नीचे प्रस्तुत बिंदुओं में समझाया गया है
| तुलना के लिए आधार | डेटा विज्ञान | सांख्यिकी |
| अर्थ | · वैज्ञानिक तकनीकों का एक अंतःविषय क्षेत्र
· डेटा खनन के समान प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम, और सिस्टम का उपयोग करता है · डेटा से अंतर्दृष्टि जानकारी निकालें (संरचित या असंगठित) |
· डेटा का प्रतिनिधित्व करने में विधियों का संग्रह प्रदान करता है
· गणित में एक शाखा · प्रयोगों को डिजाइन करने के तरीकों को प्रदान करें · आगे के मूल्यांकन के लिए डेटा संग्रह, विश्लेषण, और प्रतिनिधित्व की योजना है |
| संकल्पना | · वैज्ञानिक कंप्यूटिंग तकनीकों के आधार पर
· मशीन सीखने, अन्य विश्लेषिकी प्रक्रियाओं, व्यापार मॉडल शामिल है · बड़े डेटा से नई जानकारी प्राप्त करने के लिए उन्नत गणित और सांख्यिकी का उपयोग करता है · एक व्यापक अनुशासन जिसमें प्रोग्रामिंग, व्यापार मॉडल की समझ, रुझान, आदि शामिल हैं। |
· सांख्यिकी डेटा का विज्ञान है
· इसका उपयोग किसी विशेषता को मापने या अनुमानित करने के लिए किया जाता है · अध्ययन की जा रही समस्या के लिए उपयुक्त मान निर्धारित करने के लिए डेटा के सेट पर सांख्यिकीय फ़ंक्शन या एल्गोरिदम लागू करता है |
| गठन का आधार |
· डेटा से संबंधित समस्याओं को हल करने के लिए · प्रवृत्तियों, पैटर्न, व्यवहार और व्यापार प्रदर्शन को समझने के लिए विश्लेषण के लिए बड़ा डेटा मॉडल करें · निर्णय लेने में समर्थन करता है |
· डेटा के आधार पर वास्तविक दुनिया के प्रश्नों को डिजाइन और तैयार करने के लिए · तालिकाओं, चार्ट, ग्राफ के रूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करें · डेटा विश्लेषण में तकनीक को समझें · निर्णय लेने के लिए समर्थन |
| उपयेाग क्षेत्र |
· हेल्थकेयर सिस्टम · वित्त · धोखाधड़ी और घुसपैठ का पता लगाने · उत्पादन यांत्रिकी · बाजार विश्लेषण, आदि |
·
· वाणिज्य और व्यापार · उद्योग · जनसंख्या अध्ययन, अर्थशास्त्र · मनोविज्ञान · जीवविज्ञान और भौतिक विज्ञान · खगोल विज्ञान, आदि |
| पहुंच |
· यादृच्छिक डेटा का उपयोग कर समस्या हल करने में वैज्ञानिक तरीकों को लागू करें · किसी दिए गए समस्या के लिए डेटा आवश्यकताओं की पहचान करता है · वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए तकनीकों की पहचान करें · डेटा का उपयोग कर संगठनों को मूल्य प्रदान करें |
· गणितीय सूत्रों, मॉडल, और अवधारणाओं का उपयोग करें · यादृच्छिक डेटा का विश्लेषण · विभिन्न डेटा विशेषताओं के लिए मान अनुमानित करें · डेटा के आधार पर व्यवहार निर्धारित करने के लिए |
निष्कर्ष – डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी
संक्षेप में, यह ध्यान दिया जा सकता है कि डेटा विज्ञान और सांख्यिकी अलग-अलग हैं और निकटता से जुड़े हुए हैं। यह स्पष्ट है कि सांख्यिकी डेटा विज्ञान के लिए एक उपकरण या विधि है , जबकि डेटा विज्ञान एक व्यापक डोमेन है जहां एक सांख्यिकीय विधि एक आवश्यक घटक है। डेटा विज्ञान और सांख्यिकी मौजूद रहेगा और इन दो विषयों के बीच एक बड़ा ओवरलैप है। यह भी ध्यान रखें, सभी डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी वैज्ञानिक नहीं बन सकते हैं और इसके विपरीत। डेटा विज्ञान हाल ही में बड़े डेटा के साथ विकसित हुआ है और आने वाले सालों में बढ़ता जा रहा है क्योंकि डेटा वृद्धि कभी खत्म नहीं होती है।
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यह डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। आप और डेटा विज्ञान बनाम सांख्यिकी जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
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