हम तकनीकी प्रगति के एक क्रांतिकारी दौर में हैं, जहां कई कंपनियां कार्यस्थल में नए जनरेटिव AI तकनीकों को शामिल करना शुरू कर चुकी हैं। डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक इन तकनीकों का उपयोग अपनी उत्पादकता और काम की गुणवत्ता सुधारने के लिए कर रहे हैं।
ChatGPT से पहले, डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक GitHub Copilot का इस्तेमाल कोडिंग कार्यों—जैसे अनुकूलन, फॉर्मेटिंग, डिबगिंग, और टेस्ट यूनिट लिखने—में मदद के लिए करते थे। हालांकि, ChatGPT ने खेल ही बदल दिया है, जिससे उपयोगकर्ता डेटा क्लीनिंग से लेकर मॉडल विकास और मॉनिटरिंग तक लगभग हर डेटा साइंस कार्य में जनरेटिव AI लागू कर सकते हैं।
GPT मॉडलों, विशेष रूप से GPT-4, के बारे में अपना ज्ञान बढ़ाने के लिए हमारा लेख GPT-4 क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है? पढ़ें।
ChatGPT और Claude के रिलीज़ के बाद से, ओपन-सोर्स और कमर्शियल AI सिस्टम्स में तेज़ी से प्रगति हुई है। यह लेख Anthropic के अत्याधुनिक मॉडल Claude और OpenAI के ChatGPT की तुलना करता है, खासकर डेटा साइंस कार्यों में उनके उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हुए।
यदि आप चाहें, तो ChatGPT के ओपन-सोर्स विकल्प और मुफ्त AI टूल्स भी उपलब्ध हैं, जिनकी मदद से आप अपना खुद का AI चैटबॉट बना सकते हैं। आप यह भी जान सकते हैं कि नया DataCamp AI assistant कैसे काम करता है।
छवि: लेखक द्वारा
Claude क्या है?
Claude, Anthropic द्वारा विकसित, एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) AI है, जिसे टेक्स्ट जनरेट करने, कोड लिखने और ChatGPT की तरह एक बुद्धिमान स्वचालित सहायक के रूप में कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Anthropic की विशिष्ट “Constitutional AI” तकनीक यह सुनिश्चित करती है कि Claude अपने आरंभ से ही मानव मूल्यों और लक्ष्यों के अनुरूप हो।
डेवलपर्स के लिए Claude की एक खास विशेषता है Claude Code, जो Claude Pro सदस्यता के साथ शामिल एक एजेंटिक कोडिंग टूल है। व्यावहारिक मार्गदर्शिकाओं के लिए हमारे विभिन्न लेख देखें: Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, और Claude Sonnet 4 पर।
Claude उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस। छवि: लेखक द्वारा (स्क्रीनशॉट इंटरफ़ेस के पुराने संस्करण को दर्शा सकता है)
2026 में Claude तक कैसे पहुँचें?
Claude की उपलब्धता इसके प्रारंभिक लॉन्च के बाद से काफी बढ़ गई है, और अब आप कई इंटरफ़ेस के माध्यम से Claude तक पहुंच सकते हैं:
- Claude.ai: Claude.ai पर सीधे लॉग इन करें और Claude से चैट करें।
- iOS और Android के लिए Claude ऐप: अपने मोबाइल डिवाइस पर Claude से बातचीत करने के लिए iOS या Android के लिए Claude ऐप डाउनलोड करें।
- Slack के लिए Claude ऐप: अपनी टीम के संचार और सहयोग में Claude को शामिल करने के लिए अपने Slack वर्कस्पेस में Claude ऐप जोड़ें।
- Anthropic Console और API: डेवलपर्स और व्यवसाय Anthropic Console या API के माध्यम से Claude तक पहुंच सकते हैं, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों में गहरी एकीकरण और कस्टमाइज़ेशन संभव होता है।
कृपया ध्यान दें कि फिलहाल, इन सेवाओं तक पहुंच के लिए आपको Claude के समर्थित स्थानों में होना चाहिए। समर्थित स्थानों और एक्सेस विवरणों की नवीनतम जानकारी के लिए Claude.ai देखें।
ChatGPT क्या है?
ChatGPT OpenAI द्वारा विकसित एक AI-संचालित संवादात्मक प्लेटफ़ॉर्म है। यह GPT-5.4, GPT-4o और o3 reasoning जैसे बड़े भाषा मॉडलों का उपयोग करता है ताकि प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से मानव-समान बातचीत सक्षम हो सके। अधिक जानकारी के लिए हमारा विस्तृत गाइड पढ़ें, ChatGPT क्या है?
यह चैटबॉट कोड जनरेट करने, एक भाषा से दूसरी में अनुवाद करने, लंबे अनुच्छेदों का सार प्रस्तुत करने, वार्तालापों के भीतर संदर्भ को सही ढंग से समझने और विभिन्न जटिल कार्य करने में सक्षम है।
ChatGPT उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस। छवि: लेखक द्वारा (स्क्रीनशॉट इंटरफ़ेस के पुराने संस्करण को दर्शा सकता है)
2026 में ChatGPT तक कैसे पहुँचे?
OpenAI.com पर एक मुफ्त खाता बनाकर ChatGPT तक पहुंचें। मुफ्त खाता कुछ सीमाओं के साथ नवीनतम मॉडलों तक पहुंच प्रदान करना चाहिए। बेहतर अनुभव के लिए, ChatGPT Plus की सदस्यता लेने पर विचार करें, जो नई सुविधाओं तक शुरुआती पहुंच, डेटा विश्लेषण, फ़ाइल अपलोड, विज़न और वेब ब्राउज़िंग, DALL·E इमेज जनरेशन, इत्यादि अनलॉक करता है। वे टीम और एंटरप्राइज प्लान भी प्रदान करते हैं, जिनमें और अधिक क्षमताएं होती हैं।
आप OpenAI के मॉडलों तक API के माध्यम से भी पहुंच सकते हैं।
मूल्य निर्धारण तुलना
Claude और ChatGPT दोनों 2026 तक मुफ्त और प्रीमियम स्तरों के साथ प्रतिस्पर्धी कीमतें प्रदान करते हैं:
| प्लान | ChatGPT | Claude |
|---|
| मुफ्त | उपयोग सीमाओं के साथ GPT-4o mini | उपयोग सीमाओं के साथ Claude Sonnet |
| Plus/Pro ($20/माह) | GPT-5.4, GPT-4o, o3, DALL·E, वॉयस, कोड इंटरप्रेटर | Claude Sonnet 4.6, Claude Code, विस्तारित कॉन्टेक्स्ट |
| Team ($25–30/माह) | उच्च सीमाएं, एडमिन नियंत्रण, वर्कस्पेस फीचर्स | उच्च सीमाएं, टीम प्रबंधन, प्राथमिकता एक्सेस |
| Enterprise | कस्टम प्राइसिंग, SSO, उन्नत सुरक्षा | कस्टम प्राइसिंग, SSO, उन्नत सुरक्षा |
$20/माह स्तर पर, ChatGPT Plus अधिक मल्टीमॉडल सुविधाएं देता है (इमेज जनरेशन, वॉयस, वीडियो)। Claude Pro अधिक केंद्रित है, लेकिन Claude Code शामिल करता है, जो डेवलपर्स के लिए एक बड़ा लाभ है। दोनों कंपनियों ने काफी अपग्रेडेड मॉडल जारी करने के बावजूद प्रीमियम कीमतें नहीं बढ़ाई हैं।
Claude और ChatGPT की क्षमताओं की तुलना
आइए डेटा साइंस कार्यों—जैसे प्रोजेक्ट प्लानिंग, प्रोग्रामिंग, डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, टाइम सीरीज़, और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग—के उदाहरण प्रॉम्प्ट्स के आधार पर Claude और ChatGPT, इन दोनों AI चैटबॉट्स की तुलना करें।
नोट: यह एक व्यापक मूल्यांकन नहीं है, क्योंकि हम विशिष्ट कार्यों के लिए किस AI मॉडल का आउटपुट बेहतर है, यह तय करने हेतु प्रति कार्य केवल एक प्रॉम्प्ट उदाहरण का उपयोग करते हैं।
विस्तार से परिणामों की तुलना करने से पहले, प्रमुख अंतरों की पहचान के लिए तुलना तालिका पर नज़र डालते हैं।
| |
ChatGPT
|
Claude
|
|
पैरेंट कंपनी
|
OpenAI
|
Anthropic
|
|
समर्थनकर्ता
|
Microsoft
|
Google
|
|
लॉन्च तिथि
|
30 नवंबर 2022
|
14 मार्च 2023
|
|
उपयोगकर्ताओं की संख्या
|
800 मिलियन+ साप्ताहिक सक्रिय
|
वेब, मोबाइल और API पर लाखों उपयोगकर्ता
|
|
उपयोग की गई तकनीक
|
GPT-5.4, GPT-4o, o3 reasoning मॉडल (2026)
|
Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6 (2026)
|
|
गणनाएं
|
उन्नत
|
अच्छा
|
|
गणितीय तर्क
|
मजबूत (o3 मॉडल)
|
अच्छा
|
|
लेखन क्षमता
|
रचनात्मक
|
स्वाभाविक
|
|
कोड जनरेशन
|
मजबूत
|
अनुकूलित
|
|
टेक्स्ट सार
|
अच्छा
|
उत्कृष्ट
|
|
डेटा विश्लेषण
|
व्यापक
|
अनुकूलित
|
|
मशीन लर्निंग
|
मजबूत
|
मजबूत
|
|
टाइम सीरीज़
|
अच्छा
|
उत्कृष्ट
|
|
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
|
बेहतर
|
अत्यंत सटीक
|
तालिका: लेखक द्वारा
प्लानिंग
समस्या: प्रॉम्प्ट में हमने एक डेटासेट विवरण और लोन क्लासिफायर मॉडल बनाने के लिए प्रोजेक्ट लक्ष्य शामिल किया। जो लोग डेटासेट और प्रोजेक्ट प्लानिंग तक पहुंच चाहते हैं, वे A Guide to Using ChatGPT for Data Science Projects देख सकते हैं।
निर्णय: दोनों प्रोजेक्ट प्लानिंग में अच्छे हैं, लेकिन जानकारी प्रस्तुत करने और अतिरिक्त चरण सुझाने में ChatGPT थोड़ा बेहतर है।
प्रोग्रामिंग
समस्या: हमने दोनों मॉडलों से एक नेस्टेड Python लूप उदाहरण को अनुकूलित करने के लिए कहा।
निर्णय: जहां ChatGPT ने मानों को एक सूची में संग्रहीत करके कोड को अनुकूलित करने की कोशिश की, वहीं Claude ने नेस्टेड लूप्स को लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन में बदल दिया, जिससे निष्पादन तेज़ हुआ। इसलिए, Claude विजेता बना।
डेटा विश्लेषण
समस्या: हमने दोनों मॉडलों को एक लोन क्लासिफिकेशन डेटासेट पर एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस करने का कार्य दिया।
निर्णय: यद्यपि ChatGPT ने डेटा विश्लेषण में मजबूत कौशल दिखाया, कुशल Python कोड लिखने में Claude की दक्षता ने अंततः उसे बढ़त दी। जहां ChatGPT ने डेटा विश्लेषण के लिए विभिन्न लाइब्रेरीज़ का उपयोग किया, वहीं Claude ने केवल pandas लाइब्रेरी पर निर्भर रहते हुए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्रोसेसिंग और विश्लेषण किया, जिससे इस टूल पर उनकी पकड़ प्रदर्शित हुई। परिणामस्वरूप, Claude स्पष्ट विजेता रहा।
मशीन लर्निंग
समस्या: हमने दोनों मॉडलों से क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करते हुए विस्तृत मॉडल मूल्यांकन करने और accuracy, precision, recall, तथा F1 स्कोर जैसे प्रदर्शन मेट्रिक्स का आकलन करने को कहा।
निर्णय: Claude ने लेबल भविष्यवाणी के लिए क्रॉस-वैलिडेशन अपनाकर और फिर विभिन्न मेट्रिक्स से मॉडल प्रदर्शन का आकलन करके ChatGPT से बेहतर प्रदर्शन किया। इसके विपरीत, ChatGPT ने cv_scores और एक अलग मॉडल पर क्लासिफिकेशन मेट्रिक्स निर्धारित करने के लिए भरोसा किया।
टाइम सीरीज़
समस्या: हमने डेटा विवरण प्रस्तुत किया और दोनों मॉडलों को स्टॉक कीमतों की भविष्यवाणी के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाने का कार्य दिया।
निर्णय: Claude ने कार्य की बेहतर समझ दिखाई, जबकि ChatGPT लगातार फॉलो-अप प्रश्न पूछता रहा। दोनों मॉडल कोड जनरेशन में उत्कृष्ट रहे, पर ChatGPT ने statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA से एक पुराने तरीके का सहारा लिया, जबकि Claude ने GradientBoostingRegressor के साथ अधिक उन्नत दृष्टिकोण लागू किया। इस मामले में Claude विजेता रहा।
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
समस्या: हमने दोनों मॉडलों से GPT-2 मॉडल को एक नए डेटासेट पर फाइन-ट्यून करने के लिए Python कोड लिखने को कहा।
निर्णय: ChatGPT ने प्रतीत होता है कि भ्रमवश एक नई लाइब्रेरी गढ़ दी जो मौजूद नहीं थी। दूसरी ओर, Claude ने ट्रांसफॉर्मर लाइब्रेरी का उपयोग किया और सफलतापूर्वक मॉडल को फाइन-ट्यून किया। इसलिए, इस राउंड में Claude जीतता है।
एक व्यापक तुलना के लिए, Gemini बनाम ChatGPT और Claude बनाम Gemini देखें, ताकि आप देख सकें कि विभिन्न कार्यों में ये तीनों प्रमुख AI असिस्टेंट कैसे तुलना करते हैं।
Claude बनाम ChatGPT: अंतिम निर्णय
गहन तकनीकी संदर्भ, सटीक कोड जनरेशन, और लंबे दस्तावेज़ों के प्रोसेसिंग की मांग वाले डेटा-संबंधित कार्यों के लिए Claude अभी भी अधिक मजबूत विकल्प है। GPT-5.4 reasoning मॉडल के साथ ChatGPT मल्टीमॉडल कार्यों, रचनात्मक कार्य और सामान्य-उद्देश्य सहायताओं के लिए पसंदीदा विकल्प है। कई डेटा वैज्ञानिक दोनों टूल को रणनीतिक रूप से उपयोग करते हैं—कोड अनुकूलन और विश्लेषण के लिए Claude, और प्रोजेक्ट प्लानिंग और रचनात्मक समाधानों के लिए ChatGPT।
कॉन्टेक्स्ट विंडो, मल्टीमॉडल, और एजेंटिक क्षमताएं
हमारी मूल तुलना के बाद से, दोनों प्लेटफॉर्म्स ने बड़ी नई क्षमताएं हासिल की हैं, जो विशेष रूप से डेटा साइंस वर्कफ्लो के लिए प्रासंगिक हैं:
कॉन्टेक्स्ट विंडो
Claude लगभग 200,000 टोकन का समर्थन करता है (API के माध्यम से Opus मॉडलों के लिए 1 मिलियन तक विस्तार योग्य), जिससे यह संपूर्ण कोडबेस, लंबे शोध पत्रों, या बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए आदर्श बनता है। ChatGPT लगभग 128,000 टोकन का समर्थन करता है, लेकिन सामान्य अनुरोधों के लिए तेज़ी से प्रतिक्रिया देता है।
मल्टीमॉडल सुविधाएं
ChatGPT मल्टीमॉडल क्षमताओं में अग्रणी है, जिसमें बिल्ट-इन इमेज जनरेशन (DALL·E), वॉयस बातचीत, वीडियो समझ और विज़न शामिल हैं। Claude टेक्स्ट और कोड पर केंद्रित है, लेकिन अपलोड की गई छवियों और दस्तावेज़ों का उच्च सटीकता के साथ विश्लेषण कर सकता है।
एजेंटिक कोडिंग टूल्स
Claude का Claude Code एक पूर्ण कोडिंग एजेंट है, जो बहु-चरणीय प्रोग्रामिंग कार्यों को स्वायत्त रूप से संभालता है, और यह $20/माह Pro प्लान में शामिल है। ChatGPT चैट में सीधे Python चलाने के लिए कोड इंटरप्रेटर प्रदान करता है, जो त्वरित डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मूल्यवान है।
सुरक्षा और सटीकता
Claude सामान्यतः अधिक सतर्क और कम hallucination-प्रवण प्रतिक्रियाओं के लिए जाना जाता है। ChatGPT ने सटीकता में उल्लेखनीय सुधार किया है, लेकिन कभी-कभी आत्मविश्वास भरी गलतियां कर सकता है। महत्वपूर्ण डेटा साइंस कार्यों के लिए, दोनों टूल्स के आउटपुट का मानव सत्यापन लाभदायक रहता है।
डेटा साइंस में Claude और ChatGPT के व्यावहारिक उपयोग
Claude और ChatGPT विभिन्न डेटा साइंस कार्यों में मूल्यवान सहायता प्रदान कर सकते हैं। एक व्यापक अवलोकन के लिए, डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ AI टूल्स पर हमारे गाइड का अन्वेषण करें। यहां कुछ प्रमुख उपयोग-परिदृश्य हैं:
विस्तृत प्रोजेक्ट प्लानिंग
दोनों टूल्स एक व्यापक प्रोजेक्ट प्लान विकसित करने में आपकी मदद कर सकते हैं। वे डेटा साइंस प्रोजेक्ट की तैयारी में अंतर्दृष्टि, कार्यप्रणालियां और टूल्स भी प्रदान कर सकते हैं।
रिसर्च
आप जनरेटिव AI की मदद से नए कॉन्सेप्ट्स, भाषाएं और फ्रेमवर्क सीख सकते हैं। इसके अलावा, वे जानकारी जुटाने, शोध पत्रों का सार बनाने और सामग्री तैयार करने में मदद कर सकते हैं।
कोड जनरेशन
Claude और ChatGPT दोनों डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल ट्रेनिंग और मूल्यांकन के लिए कोड स्निपेट्स जनरेट कर सकते हैं, जिससे डेटा वैज्ञानिकों का समय और मेहनत बचती है। और विकल्पों के लिए, सर्वश्रेष्ठ AI कोडिंग असिस्टेंट्स की हमारी सूची देखें।
यूनिट टेस्टिंग
आप दिए गए कोड और विनिर्देशों के आधार पर स्वतः टेस्ट केस भी जनरेट कर सकते हैं।
डिबगिंग
हर टूल कोड या डेटा पाइपलाइंस में संभावित त्रुटियों या समस्याओं के बारे में सुझाव और अंतर्दृष्टि दे सकता है, जिससे आप गलतियों को पहचान सकें और समझ सकें कि वे आपके कोड को कैसे और क्यों प्रभावित कर रही हैं।
रिपोर्टिंग
ChatGPT और Claude डेटा विश्लेषण के परिणामों को समझ सकते हैं और आपके निष्कर्षों को दर्शाने वाली विश्लेषणात्मक रिपोर्ट तैयार करने में मदद कर सकते हैं।
अनुकूलन
आप इन टूल्स का उपयोग करके Python, SQL और R कोड को अनुकूलित कर सकते हैं, और अपने कोड में सुधार के लिए कुशल एल्गोरिद्म या तकनीकों की सिफारिशें ले सकते हैं।
सांख्यिकीय परीक्षण करना
आप दिए गए डेटा और शोध प्रश्नों के आधार पर परिकल्पना परीक्षण, ANOVA, t-टेस्ट, और प्रतिगमन विश्लेषण जैसे सांख्यिकीय परीक्षण जनरेट कर सकते हैं।
डेटा विश्लेषण के परिणाम समझना
दोनों AI टूल्स आपके परिणामों की व्याख्या कर सकते हैं, सांख्यिकीय निष्कर्षों और विज़ुअलाइज़ेशंस के आधार पर स्पष्टीकरण, अंतर्दृष्टि, और सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं। इससे आपको अपने निष्कर्ष बेहतर ढंग से समझने और दूसरों को समझाने में मदद मिलती है।
डेटा साइंस कार्यों का स्वचालन
प्लगइन्स की मदद से, आप डेटा विश्लेषण और डेटा साइंस वर्कफ़्लो में विभिन्न अन्य कार्यों का स्वचालन कर सकते हैं।
एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स बनाने के लिए ChatGPT का उपयोग कैसे करें, यह जानने के लिए Guide to Using ChatGPT For Data Science Projects देखें।
निष्कर्ष
डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के लिए समस्याएं सुलझाने और उच्च-गुणवत्ता का कोड जनरेट करने में ChatGPT और Claude दोनों उत्कृष्ट हैं। GPT-5.4 मॉडल और Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 के रिलीज़ के साथ, हमारी मूल तुलना के बाद से दोनों प्लेटफॉर्म्स की क्षमताएं उल्लेखनीय रूप से बढ़ी हैं। सटीक कोडिंग और लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण में Claude चमकता है, जबकि मल्टीमॉडल सुविधाओं और इकोसिस्टम की व्यापकता में ChatGPT अग्रणी है।
यदि आप अपनी AI कौशल बढ़ाना चाहते हैं, तो हमारा Introduction to ChatGPT कोर्स करें, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में जानें, या व्यावहारिक डेवलपमेंट अनुभव के लिए Working with the OpenAI API कोर्स का अन्वेषण करें।
हम तकनीकी प्रगति के एक क्रांतिकारी दौर में हैं, जहां कई कंपनियां कार्यस्थल में नए जनरेटिव AI तकनीकों को शामिल करना शुरू कर चुकी हैं। डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक इन तकनीकों का उपयोग अपनी उत्पादकता और काम की गुणवत्ता सुधारने के लिए कर रहे हैं।
ChatGPT से पहले, डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक GitHub Copilot का इस्तेमाल कोडिंग कार्यों—जैसे अनुकूलन, फॉर्मेटिंग, डिबगिंग, और टेस्ट यूनिट लिखने—में मदद के लिए करते थे। हालांकि, ChatGPT ने खेल ही बदल दिया है, जिससे उपयोगकर्ता डेटा क्लीनिंग से लेकर मॉडल विकास और मॉनिटरिंग तक लगभग हर डेटा साइंस कार्य में जनरेटिव AI लागू कर सकते हैं।
GPT मॉडलों, विशेष रूप से GPT-4, के बारे में अपना ज्ञान बढ़ाने के लिए हमारा लेख GPT-4 क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है? पढ़ें।
ChatGPT और Claude के रिलीज़ के बाद से, ओपन-सोर्स और कमर्शियल AI सिस्टम्स में तेज़ी से प्रगति हुई है। यह लेख Anthropic के अत्याधुनिक मॉडल Claude और OpenAI के ChatGPT की तुलना करता है, खासकर डेटा साइंस कार्यों में उनके उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हुए।
यदि आप चाहें, तो ChatGPT के ओपन-सोर्स विकल्प और मुफ्त AI टूल्स भी उपलब्ध हैं, जिनकी मदद से आप अपना खुद का AI चैटबॉट बना सकते हैं। आप यह भी जान सकते हैं कि नया DataCamp AI assistant कैसे काम करता है।
छवि: लेखक द्वारा
Claude क्या है?
Claude, Anthropic द्वारा विकसित, एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) AI है, जिसे टेक्स्ट जनरेट करने, कोड लिखने और ChatGPT की तरह एक बुद्धिमान स्वचालित सहायक के रूप में कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Anthropic की विशिष्ट “Constitutional AI” तकनीक यह सुनिश्चित करती है कि Claude अपने आरंभ से ही मानव मूल्यों और लक्ष्यों के अनुरूप हो।
डेवलपर्स के लिए Claude की एक खास विशेषता है Claude Code, जो Claude Pro सदस्यता के साथ शामिल एक एजेंटिक कोडिंग टूल है। व्यावहारिक मार्गदर्शिकाओं के लिए हमारे विभिन्न लेख देखें: Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, और Claude Sonnet 4 पर।
Claude उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस। छवि: लेखक द्वारा (स्क्रीनशॉट इंटरफ़ेस के पुराने संस्करण को दर्शा सकता है)
2026 में Claude तक कैसे पहुँचें?
Claude की उपलब्धता इसके प्रारंभिक लॉन्च के बाद से काफी बढ़ गई है, और अब आप कई इंटरफ़ेस के माध्यम से Claude तक पहुंच सकते हैं:
कृपया ध्यान दें कि फिलहाल, इन सेवाओं तक पहुंच के लिए आपको Claude के समर्थित स्थानों में होना चाहिए। समर्थित स्थानों और एक्सेस विवरणों की नवीनतम जानकारी के लिए Claude.ai देखें।
ChatGPT क्या है?
ChatGPT OpenAI द्वारा विकसित एक AI-संचालित संवादात्मक प्लेटफ़ॉर्म है। यह GPT-5.4, GPT-4o और o3 reasoning जैसे बड़े भाषा मॉडलों का उपयोग करता है ताकि प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से मानव-समान बातचीत सक्षम हो सके। अधिक जानकारी के लिए हमारा विस्तृत गाइड पढ़ें, ChatGPT क्या है?
यह चैटबॉट कोड जनरेट करने, एक भाषा से दूसरी में अनुवाद करने, लंबे अनुच्छेदों का सार प्रस्तुत करने, वार्तालापों के भीतर संदर्भ को सही ढंग से समझने और विभिन्न जटिल कार्य करने में सक्षम है।
ChatGPT उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस। छवि: लेखक द्वारा (स्क्रीनशॉट इंटरफ़ेस के पुराने संस्करण को दर्शा सकता है)
2026 में ChatGPT तक कैसे पहुँचे?
OpenAI.com पर एक मुफ्त खाता बनाकर ChatGPT तक पहुंचें। मुफ्त खाता कुछ सीमाओं के साथ नवीनतम मॉडलों तक पहुंच प्रदान करना चाहिए। बेहतर अनुभव के लिए, ChatGPT Plus की सदस्यता लेने पर विचार करें, जो नई सुविधाओं तक शुरुआती पहुंच, डेटा विश्लेषण, फ़ाइल अपलोड, विज़न और वेब ब्राउज़िंग, DALL·E इमेज जनरेशन, इत्यादि अनलॉक करता है। वे टीम और एंटरप्राइज प्लान भी प्रदान करते हैं, जिनमें और अधिक क्षमताएं होती हैं।
आप OpenAI के मॉडलों तक API के माध्यम से भी पहुंच सकते हैं।
मूल्य निर्धारण तुलना
Claude और ChatGPT दोनों 2026 तक मुफ्त और प्रीमियम स्तरों के साथ प्रतिस्पर्धी कीमतें प्रदान करते हैं:
$20/माह स्तर पर, ChatGPT Plus अधिक मल्टीमॉडल सुविधाएं देता है (इमेज जनरेशन, वॉयस, वीडियो)। Claude Pro अधिक केंद्रित है, लेकिन Claude Code शामिल करता है, जो डेवलपर्स के लिए एक बड़ा लाभ है। दोनों कंपनियों ने काफी अपग्रेडेड मॉडल जारी करने के बावजूद प्रीमियम कीमतें नहीं बढ़ाई हैं।
Claude और ChatGPT की क्षमताओं की तुलना
आइए डेटा साइंस कार्यों—जैसे प्रोजेक्ट प्लानिंग, प्रोग्रामिंग, डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, टाइम सीरीज़, और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग—के उदाहरण प्रॉम्प्ट्स के आधार पर Claude और ChatGPT, इन दोनों AI चैटबॉट्स की तुलना करें।
नोट: यह एक व्यापक मूल्यांकन नहीं है, क्योंकि हम विशिष्ट कार्यों के लिए किस AI मॉडल का आउटपुट बेहतर है, यह तय करने हेतु प्रति कार्य केवल एक प्रॉम्प्ट उदाहरण का उपयोग करते हैं।
विस्तार से परिणामों की तुलना करने से पहले, प्रमुख अंतरों की पहचान के लिए तुलना तालिका पर नज़र डालते हैं।
ChatGPT
Claude
पैरेंट कंपनी
OpenAI
Anthropic
समर्थनकर्ता
Microsoft
Google
लॉन्च तिथि
30 नवंबर 2022
14 मार्च 2023
उपयोगकर्ताओं की संख्या
800 मिलियन+ साप्ताहिक सक्रिय
वेब, मोबाइल और API पर लाखों उपयोगकर्ता
उपयोग की गई तकनीक
GPT-5.4, GPT-4o, o3 reasoning मॉडल (2026)
Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6 (2026)
गणनाएं
उन्नत
अच्छा
गणितीय तर्क
मजबूत (o3 मॉडल)
अच्छा
लेखन क्षमता
रचनात्मक
स्वाभाविक
कोड जनरेशन
मजबूत
अनुकूलित
टेक्स्ट सार
अच्छा
उत्कृष्ट
डेटा विश्लेषण
व्यापक
अनुकूलित
मशीन लर्निंग
मजबूत
मजबूत
टाइम सीरीज़
अच्छा
उत्कृष्ट
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
बेहतर
अत्यंत सटीक
तालिका: लेखक द्वारा
प्लानिंग
समस्या: प्रॉम्प्ट में हमने एक डेटासेट विवरण और लोन क्लासिफायर मॉडल बनाने के लिए प्रोजेक्ट लक्ष्य शामिल किया। जो लोग डेटासेट और प्रोजेक्ट प्लानिंग तक पहुंच चाहते हैं, वे A Guide to Using ChatGPT for Data Science Projects देख सकते हैं।
निर्णय: दोनों प्रोजेक्ट प्लानिंग में अच्छे हैं, लेकिन जानकारी प्रस्तुत करने और अतिरिक्त चरण सुझाने में ChatGPT थोड़ा बेहतर है।
प्रोग्रामिंग
समस्या: हमने दोनों मॉडलों से एक नेस्टेड Python लूप उदाहरण को अनुकूलित करने के लिए कहा।
निर्णय: जहां ChatGPT ने मानों को एक सूची में संग्रहीत करके कोड को अनुकूलित करने की कोशिश की, वहीं Claude ने नेस्टेड लूप्स को लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन में बदल दिया, जिससे निष्पादन तेज़ हुआ। इसलिए, Claude विजेता बना।
डेटा विश्लेषण
समस्या: हमने दोनों मॉडलों को एक लोन क्लासिफिकेशन डेटासेट पर एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस करने का कार्य दिया।
निर्णय: यद्यपि ChatGPT ने डेटा विश्लेषण में मजबूत कौशल दिखाया, कुशल Python कोड लिखने में Claude की दक्षता ने अंततः उसे बढ़त दी। जहां ChatGPT ने डेटा विश्लेषण के लिए विभिन्न लाइब्रेरीज़ का उपयोग किया, वहीं Claude ने केवल pandas लाइब्रेरी पर निर्भर रहते हुए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्रोसेसिंग और विश्लेषण किया, जिससे इस टूल पर उनकी पकड़ प्रदर्शित हुई। परिणामस्वरूप, Claude स्पष्ट विजेता रहा।
मशीन लर्निंग
समस्या: हमने दोनों मॉडलों से क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करते हुए विस्तृत मॉडल मूल्यांकन करने और accuracy, precision, recall, तथा F1 स्कोर जैसे प्रदर्शन मेट्रिक्स का आकलन करने को कहा।
निर्णय: Claude ने लेबल भविष्यवाणी के लिए क्रॉस-वैलिडेशन अपनाकर और फिर विभिन्न मेट्रिक्स से मॉडल प्रदर्शन का आकलन करके ChatGPT से बेहतर प्रदर्शन किया। इसके विपरीत, ChatGPT ने
cv_scoresऔर एक अलग मॉडल पर क्लासिफिकेशन मेट्रिक्स निर्धारित करने के लिए भरोसा किया।टाइम सीरीज़
समस्या: हमने डेटा विवरण प्रस्तुत किया और दोनों मॉडलों को स्टॉक कीमतों की भविष्यवाणी के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाने का कार्य दिया।
निर्णय: Claude ने कार्य की बेहतर समझ दिखाई, जबकि ChatGPT लगातार फॉलो-अप प्रश्न पूछता रहा। दोनों मॉडल कोड जनरेशन में उत्कृष्ट रहे, पर ChatGPT ने
statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAसे एक पुराने तरीके का सहारा लिया, जबकि Claude नेGradientBoostingRegressorके साथ अधिक उन्नत दृष्टिकोण लागू किया। इस मामले में Claude विजेता रहा।नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
समस्या: हमने दोनों मॉडलों से GPT-2 मॉडल को एक नए डेटासेट पर फाइन-ट्यून करने के लिए Python कोड लिखने को कहा।
निर्णय: ChatGPT ने प्रतीत होता है कि भ्रमवश एक नई लाइब्रेरी गढ़ दी जो मौजूद नहीं थी। दूसरी ओर, Claude ने ट्रांसफॉर्मर लाइब्रेरी का उपयोग किया और सफलतापूर्वक मॉडल को फाइन-ट्यून किया। इसलिए, इस राउंड में Claude जीतता है।
एक व्यापक तुलना के लिए, Gemini बनाम ChatGPT और Claude बनाम Gemini देखें, ताकि आप देख सकें कि विभिन्न कार्यों में ये तीनों प्रमुख AI असिस्टेंट कैसे तुलना करते हैं।
Claude बनाम ChatGPT: अंतिम निर्णय
गहन तकनीकी संदर्भ, सटीक कोड जनरेशन, और लंबे दस्तावेज़ों के प्रोसेसिंग की मांग वाले डेटा-संबंधित कार्यों के लिए Claude अभी भी अधिक मजबूत विकल्प है। GPT-5.4 reasoning मॉडल के साथ ChatGPT मल्टीमॉडल कार्यों, रचनात्मक कार्य और सामान्य-उद्देश्य सहायताओं के लिए पसंदीदा विकल्प है। कई डेटा वैज्ञानिक दोनों टूल को रणनीतिक रूप से उपयोग करते हैं—कोड अनुकूलन और विश्लेषण के लिए Claude, और प्रोजेक्ट प्लानिंग और रचनात्मक समाधानों के लिए ChatGPT।
कॉन्टेक्स्ट विंडो, मल्टीमॉडल, और एजेंटिक क्षमताएं
हमारी मूल तुलना के बाद से, दोनों प्लेटफॉर्म्स ने बड़ी नई क्षमताएं हासिल की हैं, जो विशेष रूप से डेटा साइंस वर्कफ्लो के लिए प्रासंगिक हैं:
कॉन्टेक्स्ट विंडो
Claude लगभग 200,000 टोकन का समर्थन करता है (API के माध्यम से Opus मॉडलों के लिए 1 मिलियन तक विस्तार योग्य), जिससे यह संपूर्ण कोडबेस, लंबे शोध पत्रों, या बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए आदर्श बनता है। ChatGPT लगभग 128,000 टोकन का समर्थन करता है, लेकिन सामान्य अनुरोधों के लिए तेज़ी से प्रतिक्रिया देता है।
मल्टीमॉडल सुविधाएं
ChatGPT मल्टीमॉडल क्षमताओं में अग्रणी है, जिसमें बिल्ट-इन इमेज जनरेशन (DALL·E), वॉयस बातचीत, वीडियो समझ और विज़न शामिल हैं। Claude टेक्स्ट और कोड पर केंद्रित है, लेकिन अपलोड की गई छवियों और दस्तावेज़ों का उच्च सटीकता के साथ विश्लेषण कर सकता है।
एजेंटिक कोडिंग टूल्स
Claude का Claude Code एक पूर्ण कोडिंग एजेंट है, जो बहु-चरणीय प्रोग्रामिंग कार्यों को स्वायत्त रूप से संभालता है, और यह $20/माह Pro प्लान में शामिल है। ChatGPT चैट में सीधे Python चलाने के लिए कोड इंटरप्रेटर प्रदान करता है, जो त्वरित डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मूल्यवान है।
सुरक्षा और सटीकता
Claude सामान्यतः अधिक सतर्क और कम hallucination-प्रवण प्रतिक्रियाओं के लिए जाना जाता है। ChatGPT ने सटीकता में उल्लेखनीय सुधार किया है, लेकिन कभी-कभी आत्मविश्वास भरी गलतियां कर सकता है। महत्वपूर्ण डेटा साइंस कार्यों के लिए, दोनों टूल्स के आउटपुट का मानव सत्यापन लाभदायक रहता है।
डेटा साइंस में Claude और ChatGPT के व्यावहारिक उपयोग
Claude और ChatGPT विभिन्न डेटा साइंस कार्यों में मूल्यवान सहायता प्रदान कर सकते हैं। एक व्यापक अवलोकन के लिए, डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ AI टूल्स पर हमारे गाइड का अन्वेषण करें। यहां कुछ प्रमुख उपयोग-परिदृश्य हैं:
विस्तृत प्रोजेक्ट प्लानिंग
दोनों टूल्स एक व्यापक प्रोजेक्ट प्लान विकसित करने में आपकी मदद कर सकते हैं। वे डेटा साइंस प्रोजेक्ट की तैयारी में अंतर्दृष्टि, कार्यप्रणालियां और टूल्स भी प्रदान कर सकते हैं।
रिसर्च
आप जनरेटिव AI की मदद से नए कॉन्सेप्ट्स, भाषाएं और फ्रेमवर्क सीख सकते हैं। इसके अलावा, वे जानकारी जुटाने, शोध पत्रों का सार बनाने और सामग्री तैयार करने में मदद कर सकते हैं।
कोड जनरेशन
Claude और ChatGPT दोनों डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल ट्रेनिंग और मूल्यांकन के लिए कोड स्निपेट्स जनरेट कर सकते हैं, जिससे डेटा वैज्ञानिकों का समय और मेहनत बचती है। और विकल्पों के लिए, सर्वश्रेष्ठ AI कोडिंग असिस्टेंट्स की हमारी सूची देखें।
यूनिट टेस्टिंग
आप दिए गए कोड और विनिर्देशों के आधार पर स्वतः टेस्ट केस भी जनरेट कर सकते हैं।
डिबगिंग
हर टूल कोड या डेटा पाइपलाइंस में संभावित त्रुटियों या समस्याओं के बारे में सुझाव और अंतर्दृष्टि दे सकता है, जिससे आप गलतियों को पहचान सकें और समझ सकें कि वे आपके कोड को कैसे और क्यों प्रभावित कर रही हैं।
रिपोर्टिंग
ChatGPT और Claude डेटा विश्लेषण के परिणामों को समझ सकते हैं और आपके निष्कर्षों को दर्शाने वाली विश्लेषणात्मक रिपोर्ट तैयार करने में मदद कर सकते हैं।
अनुकूलन
आप इन टूल्स का उपयोग करके Python, SQL और R कोड को अनुकूलित कर सकते हैं, और अपने कोड में सुधार के लिए कुशल एल्गोरिद्म या तकनीकों की सिफारिशें ले सकते हैं।
सांख्यिकीय परीक्षण करना
आप दिए गए डेटा और शोध प्रश्नों के आधार पर परिकल्पना परीक्षण, ANOVA, t-टेस्ट, और प्रतिगमन विश्लेषण जैसे सांख्यिकीय परीक्षण जनरेट कर सकते हैं।
डेटा विश्लेषण के परिणाम समझना
दोनों AI टूल्स आपके परिणामों की व्याख्या कर सकते हैं, सांख्यिकीय निष्कर्षों और विज़ुअलाइज़ेशंस के आधार पर स्पष्टीकरण, अंतर्दृष्टि, और सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं। इससे आपको अपने निष्कर्ष बेहतर ढंग से समझने और दूसरों को समझाने में मदद मिलती है।
डेटा साइंस कार्यों का स्वचालन
प्लगइन्स की मदद से, आप डेटा विश्लेषण और डेटा साइंस वर्कफ़्लो में विभिन्न अन्य कार्यों का स्वचालन कर सकते हैं।
एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स बनाने के लिए ChatGPT का उपयोग कैसे करें, यह जानने के लिए Guide to Using ChatGPT For Data Science Projects देखें।
निष्कर्ष
डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के लिए समस्याएं सुलझाने और उच्च-गुणवत्ता का कोड जनरेट करने में ChatGPT और Claude दोनों उत्कृष्ट हैं। GPT-5.4 मॉडल और Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 के रिलीज़ के साथ, हमारी मूल तुलना के बाद से दोनों प्लेटफॉर्म्स की क्षमताएं उल्लेखनीय रूप से बढ़ी हैं। सटीक कोडिंग और लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण में Claude चमकता है, जबकि मल्टीमॉडल सुविधाओं और इकोसिस्टम की व्यापकता में ChatGPT अग्रणी है।
यदि आप अपनी AI कौशल बढ़ाना चाहते हैं, तो हमारा Introduction to ChatGPT कोर्स करें, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में जानें, या व्यावहारिक डेवलपमेंट अनुभव के लिए Working with the OpenAI API कोर्स का अन्वेषण करें।