कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस के बीच अंतर
कंप्यूटर साइंस कंप्यूटर डिजाइन, वास्तुकला और साइंस और प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में इसके अनुप्रयोग का अध्ययन है जिसमें तकनीकी पहलुओं की कई अवधारणाएं शामिल हैं। इसमें हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर , नेटवर्किंग और इंटरनेट शामिल हैं, जिनमें आगे बढ़ने के लिए बड़ी संख्या में शोध क्षेत्र हैं।
डेटा साइंस कुछ प्रकार के डेटा प्राप्त करने के लिए उपलब्ध किसी भी रूप या प्रारूप में संरचित , अर्द्ध-संरचित और असंगठित डेटा जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा का अध्ययन है।
कम्प्यूटर साइंस कंप्यूटिंग मशीनरी या उपकरणों के आर्किटेक्चर, डिज़ाइन , विकास और निर्माण में भिन्न होता है जो सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग को आगे बढ़ाता है और प्रौद्योगिकी की दुनिया में इसकी प्रगति को आगे बढ़ाता है।
डाटा साइंस में डेटा खनन , डेटा भंडारण, डेटा शुद्ध करने, डेटा अभिलेखीय, डेटा परिवर्तन इत्यादि जैसे डेटा का अध्ययन करने के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकों का समावेश होता है ताकि इसे कुशल और आदेश दिया जा सके।
कंप्यूटर साइंस में विभिन्न तकनीकी अवधारणाएं शामिल हैं जैसे प्रोग्रामिंग भाषाएं , एल्गोरिदम डिज़ाइन, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग , कंप्यूटर-मानव बातचीत और गणना की प्रक्रिया। प्रिंसिपल क्षेत्रों में डेटाबेस सिस्टम , नेटवर्क, सुरक्षा, सूचना साइंस के सिद्धांत और जैव सूचना साइंस शामिल हैं।
डेटा साइंस उपयोगकर्ताओं के इंटरनेट यातायात और खोज इतिहास से जानकारी एकत्र करके इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के व्यवहार और आदतों का अध्ययन करने में उपयोगी है। इस तरह किसी उपयोगकर्ता के लिए उनके वेब ब्राउज़िंग पृष्ठों पर उनके इनपुट के बिना अनुशंसित विज्ञापन प्रदर्शित किए जाएंगे।
कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस गणना और डेटा के मामले में भिन्न है जहां कंप्यूटिंग डेटा पर ऑपरेटिंग विधियों का क्षेत्र है जहां डेटा साइंस डेटा के बड़े संस्करणों के विभिन्न प्रारूपों का अध्ययन, रखरखाव, परिवर्तन, भंडारण और प्रसंस्करण का क्षेत्र है।
डेटा साइंस डेटा खनन , डेटा एनालिटिक्स , मशीन लर्निंग , बड़ा डेटा , डेटा अंतर्दृष्टि की खोज, डेटा उत्पाद विकास के मूल तत्वों के साथ एक बहु-अनुशासनात्मक विषय है । इसे एक मजबूत मानसिकता के साथ गणितीय विशेषज्ञता, तकनीकी ज्ञान / तकनीकी कौशल और व्यापार रणनीति / कौशल की आवश्यकता है।
हार्डवेयर पहलुओं में कंप्यूटर साइंस में इलेक्ट्रिकल और इलेक्ट्रॉनिक्स विषयों शामिल हैं और सूचना प्रौद्योगिकी के अलावा कंप्यूटिंग विषयों और शिक्षाविदों के साथ अधिक सौदे करते हैं।
कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस (इन्फोग्राफिक्स) के बीच तुलना
नीचे कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस के बीच शीर्ष 8 तुलना है
कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस के बीच महत्वपूर्ण अंतर
नीचे अंक की सूचियां हैं, महत्वपूर्ण कंप्यूटर साइंस और डेटा साइंस के बीच अंतर का वर्णन करें:
- कंप्यूटर साइंस कम्प्यूटेशंस का क्षेत्र है जिसमें डेटा स्ट्रक्चर , एल्गोरिदम, कंप्यूटर आर्किटेक्चर, प्रोग्रामिंग भाषा इत्यादि जैसे विभिन्न विषयों शामिल हैं, जबकि डेटा साइंस में गणित अवधारणाएं शामिल हैं, जैसे सांख्यिकी, बीजगणित, कैलकुस, उन्नत सांख्यिकी, और डेटा इंजीनियरिंग आदि,
- कंप्यूटर साइंस हमें यह बताता है कि प्रोसेसर कैसे बनाया जाता है और प्रोग्रामिंग क्षेत्रों में मेमोरी प्रबंधन कैसे काम करता है।डेटा साइंस हमें इस बात पर एक दृश्य देता है कि कैसे डेटा को संग्रहीत, संसाधित और छेड़छाड़ को कम करने और आगे के उपयोग के लिए सार्थक बनाने के तरीके के बारे में अध्ययन करने के लिए डेटा का उपयोग किया जा सकता है।
- कंप्यूटर साइंस हमें कंप्यूटिंग मशीनरी और उसके अनुप्रयोगों के उपयोग में विस्तृत अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।डेटा साइंस विभिन्न रूपों में डेटा से जानकारी और ज्ञान निकालने के तरीके से पता चलता है।
- कंप्यूटर साइंस उप-क्षेत्रों में कम्प्यूटेशंस, संभाव्य सिद्धांत, तर्क, पृथक संरचनाएं और डेटाबेस डिज़ाइन शामिल हैं।डेटा साइंस में सिमुलेशन, मॉडलिंग , विश्लेषकों, मशीन लर्निंग , कम्प्यूटेशनल गणित इत्यादि शामिल हैं,
- कंप्यूटर साइंस मुख्य शाखा है जबकि डेटा साइंस कंप्यूटर साइंस की एक शाखा है।
- कंप्यूटर साइंस पूरी तरह से कंप्यूटर के निर्माण और उपयोग के बारे में पूरी तरह से है और डेटा साइंस डेटा को सुरक्षित रूप से संभालने के बारे में है।
- कंप्यूटर साइंस पूरी तरह से कंप्यूटिंग है जबकि डेटा साइंस डेटा कंप्यूटिंग है।
- कंप्यूटर साइंस उन्नत अवधारणाओं के साथ विकसित हो रहा है और अधिक कुशल और उन्नत डिवाइस आ रहे हैं।डेटा दिन में तेजी से बढ़ रहा है जिससे इसे और अधिक जटिल बनाने और कुशलता से बनाए रखने के लिए जटिल होता है।
- कंप्यूटर साइंस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और विकास पर अधिक ध्यान देने के साथ एल्गोरिदम के साथ सौदा करता है। डेटा साइंस संयोजन तीन फ़ील्ड डेटा इंजीनियरिंग, गणित, और सांख्यिकी है।
- कंप्यूटर साइंस किसी समस्या के समाधान खोजने के वैज्ञानिक तरीकों से संबंधित है।डेटा साइंस डेटा व्यवस्थित करने और संसाधित करने के तरीके खोजने के साथ संबंधित है।
- कंप्यूटर साइंसमें करियर में आगे बढ़ने और उत्कृष्टता के लिए कई शोध क्षेत्र हैं, जबकि डेटा साइंस अनुसंधान एरिया हाल ही में विकसित हो रहे हैं और विस्तार कर रहे हैं जो हमें और विकल्प प्रदान करते हैं।
कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस तुलना तालिका
| कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस के बीच तुलना का आधार | कंप्यूटर साइंस | डेटा साइंस |
| परिभाषा | कंप्यूटर और इसकी गणना प्रौद्योगिकियों का अध्ययन | कुछ जानकारी निकालने के लिए डेटा के विभिन्न रूपों का अध्ययन |
| प्रयोग | तकनीकी विकास और उन्नति | डेटा प्रबंधन |
| लाभ | गति और प्रदर्शन | डेटा फालतूपन में कमी |
| वास्तविक समय उपयोग | सुपरकंप्यूटर जैसे उन्नत और अल्ट्रा-फास्ट डिवाइस का उपयोग | ग्राहक डेटा की बड़ी मात्रा के रखरखाव और हैंडलिंग |
| शिक्षाविदों | कई सालों से मौजूद है | हाल ही में विकसित और साइंस और प्रौद्योगिकी की शाखा विकसित करना |
| उद्योग | एक कंप्यूटर सॉफ्टवेयर पेशेवर बनने के लिए मूल साइंस | डेटा वैज्ञानिक / विश्लेषक इस क्षेत्र में पढ़ाई के बाद बनने के लिए व्यवसाय हैं |
| अनुप्रयोगों | सभी तकनीकी उद्योगों और बड़े पैमाने पर कंपनियों पर लागू होता है | उन कंपनियों पर लागू होता है जहां बड़े पैमाने पर संवेदनशील डेटा प्रबंधित किया जाना है |
| खेत | संपूर्ण तकनीकी क्षेत्र को कवर करता है जो डाटा साइंस का सुपरसेट है | कंप्यूटर साइंस का एक सबसेट जहां विभिन्न विधियों और प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके डेटा का अध्ययन किया जाता है |
निष्कर्ष – कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस
आखिरकार कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस का निष्कर्ष निकालने के लिए दो अलग-अलग क्षेत्र हैं, लेकिन प्रौद्योगिकियों के उपयोग के लिए आवेदन करने के दौरान उन्हें एक ही छतरी के नीचे आते हैं। कंप्यूटर साइंस हमें आंकड़ों की गणना करने में प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने का विचार देता है, जबकि डेटा साइंस हमें मौजूदा उद्देश्यों पर काम करने के लिए उपयोगी उद्देश्यों के लिए उपलब्ध कराने देता है।
कंप्यूटर साइंस बनाम डेटा साइंस में बहुत सारे अवसर हैं और शिक्षाविदों के स्तर पर भी कई स्नातक, मास्टर और डॉक्टरेट डिग्री भी हैं।
कंप्यूटर साइंस और डेटा साइंस के दोनों क्षेत्र आजकल सभी तकनीकी पहलुओं में महत्वपूर्ण हैं जहां वे नए अवसरों के साथ-साथ मानव के जीवन को कम करने के लिए परिष्कृत प्रक्रियाओं वाली प्रौद्योगिकियों को विकसित कर रहे हैं।
साइंस और प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में वैचारिक मामलों, विकास और विकास के संदर्भ में प्रत्येक के अपने फायदे हैं और विस्तारित प्रौद्योगिकी दुनिया को आगे बढ़ने और कुछ असाधारण आविष्कार बनाने के लिए इन क्षेत्रों में से अधिक की आवश्यकता है जो न केवल मानव जीवन को भी आसान बनाता है बल्कि यह भी आगामी पीढ़ियों के लिए एक सुचारु और खुशहाल जीवन जीने के लिए हमारे वायुमंडलीय पर्यावरण को भी बचाता है।
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