डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट: 2026 के लिए तुलनात्मक गाइड

इंटरनेट के आगमन और तकनीक के बढ़ते उपयोग ने डेटा वॉल्यूम में गुणात्मक वृद्धि कर दी है। डेटा-आधारित निर्णय लेने पर व्यवसायों की बढ़ती निर्भरता ने उन्हें उपयुक्त और विश्वसनीय स्रोतों से डेटा जुटाने, उसे संग्रहीत करने, और अपने कार्य हेतु उपयोग करने के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रतिभा की तलाश में लगा दिया है।

जैसे-जैसे व्यवसाय केवल डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने में ही नहीं, बल्कि सही प्रतिभा हासिल करने में भी बड़े निवेश कर रहे हैं, डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाएँ दो सबसे लोकप्रिय भूमिकाओं के रूप में उभर कर आई हैं। इनकी लोकप्रियता लगभग हर उद्योग में इन विशेषज्ञों की तेजी से बढ़ती मांग के कारण है।

डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट के बीच अंतर को समझना

डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट के बीच भेद उनके कार्य की प्रकृति से आता है। डेटा एनालिस्ट के लिए प्रोफ़ाइल मुख्यतः अन्वेषणात्मक होती है, जबकि डेटा साइंटिस्ट की प्रोफ़ाइल प्रयोगात्मक कार्यों पर केंद्रित होती है।

दोनों के बीच अंतर डेटा उपयोग में विशेषज्ञता के स्तर से भी जुड़ा है। डेटा साइंटिस्ट को उन्नत प्रोग्रामिंग तकनीकों और कंप्यूटिंग टूल्स में अधिक व्यावहारिक दक्षता होनी चाहिए। साथ ही, डेटा मॉडल और एल्गोरिद्म विकसित करने में भी डेटा साइंटिस्ट को अधिक प्रवीण होना चाहिए। व्यवसाय डेटा का उपयोग किस-किस तरह से करते हैं, इसे समझना उनकी-उनकी भूमिकाओं में और स्पष्टता लाने में मदद कर सकता है। 

• वर्णनात्मक एनालिटिक्स (Descriptive Analytics): इस श्रेणी के विश्लेषण समाधान व्यवसाय समस्याओं के What और Why वाले हिस्से का उत्तर देते हैं। ये ऐतिहासिक डेटा के पैटर्न, रुझान, और विसंगतियों को समझकर कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, वर्षों में ग्राहक सहभागिता में आए बदलाव और उसके कारणों की पहचान वर्णनात्मक एनालिटिक्स से की जा सकती है।
• पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स (Predictive Analytics): नाम से स्पष्ट है, इस श्रेणी के समाधान पिछले डेटा रुझानों के आधार पर भविष्य का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, किसी ग्राहक को उनके ऐतिहासिक व्यवहार के आधार पर किसी उत्पाद का क्रॉस-सेल होने की संभावना की गणना करना।
• नियतात्मक एनालिटिक्स (Prescriptive Analytics): नियतात्मक एनालिटिक्स, वर्णनात्मक और पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स के परिणामों का उपयोग बेहतर व्यवसाय रणनीतियाँ बनाने के लिए करता है। फिर, ऐतिहासिक सहभागिता और क्रॉस-सेल की संभावना का उपयोग करके, व्यवसाय ग्राहकों के लिए सर्वश्रेष्ठ उत्पाद मिश्रण पहचान सकता है।

एक डेटा एनालिस्ट वर्णनात्मक एनालिटिक्स का उपयोग तथ्यों की रिपोर्ट करने के लिए करता है और कभी-कभी इन्हीं अंतर्दृष्टियों के आधार पर सिफारिशों के रूप में नियतात्मक एनालिटिक्स भी प्रदान करता है। एक डेटा साइंटिस्ट एनालिटिक्स की पूरी यात्रा को कवर करता है, खासकर पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स पर ध्यान केंद्रित करते हुए और डेटा से संगठनों को मूल्य देता है। 

डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट: भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ

डेटा एनालिस्ट के कई अन्य जॉब टाइटल भी हो सकते हैं, जैसे स्ट्रैटेजिस्ट, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट, मार्केट इंटेलिजेंस एनालYST या कंसल्टेंट, या कॉम्पिटिटिव इंटेलिजेंस एनालिस्ट। चाहे सटीक पदनाम कुछ भी हो, डेटा एनालिस्ट से आमतौर पर अपेक्षा होती है कि वे बड़े पैमाने के (मुख्यतः संरचित) डेटा को क्वेरी कर अंतर्दृष्टि प्रदान करें और उन्हें विभिन्न हितधारकों के लिए अर्थपूर्ण रिपोर्ट में बदलें। इसलिए, भूमिका का केंद्र डेटा में पैटर्न ढूँढना, विज़ुअलाइज़ेशन बनाना और अंतर्दृष्टियों को व्यवसाय हितधारकों तक पहुँचाना है। हमारे समर्पित लेखों में जानें डेटा एनालिस्ट कैसे बनें या डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें। 

इसके विपरीत, डेटा साइंटिस्ट का काम पूर्वानुमानात्मक और नियतात्मक एनालिटिक्स के दायरे में आता है। उदाहरण के लिए, राइड-हेलिंग सॉफ्टवेयर सेवा के संदर्भ में, एक डेटा एनालिस्ट किसी प्रोमोशन का राइड-हेलिंग गतिविधि पर ऐतिहासिक प्रभाव विश्लेषित करेगा। दूसरी ओर, डेटा साइंटिस्ट ऐसे मैचिंग एल्गोरिद्म पर काम कर सकता है जो ड्राइवर और राइडर को सबसे कुशलता से मिलाए। 

डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट का प्रोजेक्ट लाइफ साइकल

डेटा एनालिस्ट

नीचे एक डेटा एनालिस्ट द्वारा संभाले गए प्रोजेक्ट का सामान्य लाइफसाइकल प्रस्तुत है।  

1. डेटा निष्कर्षण: डेटा निष्कर्षण छोटे डेटासेट तक सीमित रहता है क्योंकि डेटा एनालिस्ट आमतौर पर विशिष्ट व्यवसाय परिदृश्यों पर ध्यान देते हैं।
2. डेटा सफाई और तैयारी: एक बार डेटा निकाल लेने के बाद, उसे प्रोसेस कर ऐसी विज़ुअलाइज़ेशंस में संक्षेपित किया जाता है जो अंतर्निहित तथ्य, उभरते रुझान और विसंगतियों को सहजता से उजागर कर सकें। 
3. डेटा अन्वेषण: इस चरण में, एनालिस्ट डेटा तैयारी के दौरान देखे गए विभिन्न रुझानों और विसंगतियों के पीछे के कारणों की पड़ताल शुरू करता है। 
4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग: अगला कदम सहज डैशबोर्ड और प्रबंधन रिपोर्ट तैयार करना है जिनमें व्यवसाय टिप्पणियाँ हों और उन्हें अंतिम हितधारकों के साथ साझा करना। आमतौर पर Tableau और Power BI जैसे कई स्व-सेवा बिजनेस इंटेलिजेंस टूल्स का उपयोग किया जाता है।

डेटा साइंटिस्ट

नीचे दिया गया प्रोसेस फ्लो चार्ट एक डेटा साइंटिस्ट द्वारा संभाले गए प्रोजेक्ट के विभिन्न चरणों का विवरण देता है।

1. डेटा निष्कर्षण: यह चरण डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट दोनों के लिए सामान्य है। हालांकि, डेटा साइंटिस्ट के लिए डेटा स्रोत केवल कुछ छोटी तालिकाओं तक सीमित नहीं होते—यह प्रायः विशाल होता है। ऐसे मामलों में डेटा साइंटिस्ट और डेटा इंजीनियर साथ काम करते हैं।
2. डेटा सफाई: इस चरण में डेटा साइंटिस्ट डेटा की गहन समझ विकसित करने, अंतर्निहित समस्याएँ समझने, विसंगतियों की पहचान करने और आगे के चरणों के लिए डेटा को साफ करने में पर्याप्त समय लगाता है।
3. फ़ीचर इंजीनियरिंग: पूर्वानुमानित मॉडल पर काम शुरू करने से पहले डेटा साइंटिस्ट फ़ीचर इंजीनियरिंग करता है। यह साफ किए गए डेटा का उपयोग कर ऐसे वेरिएबल बनाना है जिनकी लक्ष्य परिणाम पर बेहतर पूर्वानुमान क्षमता हो। जैसे, मधुमेह होने की संभावना बताने वाले मॉडल में लंबाई और वजन के अलावा BMI को भी इनपुट के रूप में शामिल करना। यहाँ BMI, लंबाई और वजन से गणना किया गया एक इंजीनियर्ड फ़ीचर है।
4. AI/ML तकनीकों से मॉडल विकास: इसके बाद डेटा को मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म में दिया जाता है ताकि भविष्यवाणियाँ प्राप्त हों। मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म की एक व्यापक श्रेणी है, जिनकी जटिलता और उपयोग अलग-अलग होते हैं। विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म के बीच भेद के लिए यह गाइड पढ़ें।  
5. मॉडल परीक्षण: इस चरण में डेटा साइंटिस्ट मॉडल के आउटपुट को वैलिडेट करता है। यदि परिणाम संतोषजनक न हों, तो मॉडल पैरामीटर दोबारा देख कर उन्हें ट्यून किया जाता है। फिर भी सफलता न मिले तो डेटा साइंटिस्ट शुरुआती स्तर पर लौटकर फ़ीचरों का पुन:डिज़ाइन करता है ताकि अगले मॉडल निर्माण समर्थित हों।
6. मॉडल का प्रोडक्शनलाइजेशन: मॉडल विकास और ट्यूनिंग के बाद, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा इंजीनियरिंग टीमें मिलकर प्रोडक्शन-रेडी मॉडल पाइपलाइनों का निर्माण करती हैं। इससे डेटा पाइपलाइन के साथ सहज एकीकरण संभव होता है। अंतिम चरण में, वे कोड को प्रोडक्शन वातावरण में औपचारिक रूप से डिप्लॉय करते हैं।

अब जब हमने डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को समझ लिया है, अगला प्रश्न है कि इनमें से किसी भी भूमिका के लिए आपको कौन-सी कौशल सबसे अच्छी तरह तैयार करेंगी? यहाँ इन भूमिकाओं के कौशल आवश्यकताओं की तुलनात्मक मार्गदर्शिका दी गई है।

डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट: कौशल तुलना

दोनों भूमिकाओं के लिए कौशल आवश्यकताएँ काफी हद तक समान हैं। हालाँकि, प्रत्येक कौशल में दक्षता का स्तर काफी अलग होता है। नीचे दी गई तालिका आठ प्रमुख कौशल और उनमें डेटा एनालिस्ट व डेटा साइंटिस्ट से अपेक्षित दक्षता स्तर सूचीबद्ध करती है:

डेटा एनालिस्ट

डेटा एनालिस्ट के लिए प्रोजेक्ट लाइफसाइकल आमतौर पर दो चरणों वाला होता है: अंतर्दृष्टि निर्माण और अंतर्दृष्टि संप्रेषण। आइए प्रत्येक चरण के कौशल आवश्यकताओं को समझें:

• अंतर्दृष्टि निर्माण: कार्रवाई योग्य और प्रभावी अंतर्दृष्टियाँ उत्पन्न करने के लिए डेटा एनालिस्ट के पास पर्याप्त डोमेन ज्ञान होना चाहिए ताकि वे प्रभावी ढंग से डेटा का अन्वेषण कर सकें। किसी भी पक्ष में कमी व्यवसाय समस्याओं की गलत समझ और भ्रामक परिणामों का कारण बन सकती है। संगठनों के आधुनिक तकनीकी परिदृश्य को देखते हुए, अन्वेषणात्मक विश्लेषण के लिए SQL, Python और R जैसी भाषाओं में प्रवीणता आवश्यक है। उन्हें फंक्शनल प्रोग्रामिंग के ढाँचे में कुशलतापूर्वक कोड लिखने आने चाहिए। इसलिए, डेटा-रैंगलिंग कार्य बेहतर ढंग से करने के लिए इन भाषाओं का कार्यसाधक ज्ञान पर्याप्त है। डेटा इंजीनियरिंग में प्रवीणता डेटा एनालिस्ट की डेटा टीमों पर निर्भरता कम कर सकती है—यह उनके लिए बड़ा प्लस है।
• अंतर्दृष्टि संप्रेषण: वरिष्ठ हितधारकों को प्रभावी ढंग से अंतर्दृष्टियाँ बताने और प्रस्तुत करने की क्षमता अहम कौशल है। प्रभावी होने के लिए Tableau और Power BI जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का अच्छा ज्ञान डेटा एनालिस्ट के लिए उपयोगी है। चूँकि संप्रेषण प्रायः प्रस्तुतियों और डैशबोर्ड के माध्यम से होता है, डेटा एनालिस्ट को शायद ही कभी कोड को प्रोडक्शनलाइज़ करना पड़ता है। इसलिए, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से संबंधित ज्ञान आमतौर पर पीछे रह जाता है।

डेटा साइंटिस्ट

यद्यपि डेटा साइंटिस्ट द्वारा संभाले जाने वाले व्यवसाय समस्याएँ विविध दिखती हैं, उनके प्रोजेक्ट सामान्यतः पूर्वानुमानित मॉडल बनाना और उन्हें प्रोडक्शनलाइज़ करना शामिल करते हैं। इन गतिविधियों के लिए आवश्यक कौशल निम्न हैं:

• पूर्वानुमानित मॉडलिंग: डेटा अन्वेषण और डोमेन ज्ञान में दक्ष होने के अलावा, डेटा साइंटिस्ट को विभिन्न डेटा मॉडलिंग तकनीकों और संबंधित एल्गोरिद्म पर भी अच्छा अधिकार होना चाहिए। Python और R जैसी ओपन सोर्स भाषाओं में उच्च प्रवीणता इसलिए आवश्यक है। विभिन्न हितधारकों के साथ मॉडलिंग के परिणाम साझा करने हेतु विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग अनिवार्य है। इसके अतिरिक्त, डेटा साइंटिस्ट को जरूरत पड़ने पर डेटा निकालना और इंजीनियरिंग टीम को डेटा पाइपलाइन आवश्यकताओं का प्रभावी संप्रेषण करना आना चाहिए। इसलिए, डेटा इंजीनियरिंग डोमेन के कौशल डेटा साइंटिस्ट के लिए अनिवार्य हैं।
• मॉडल का प्रोडक्शनलाइजेशन: सामान्यतः, डेटा मॉडलों का आउटपुट फ्रंट-एंड सिस्टम में जाता है जिसका उपयोग फ्रंटलाइन यूज़र्स करते हैं। सहज एकीकरण सुनिश्चित करने के लिए, डेटा साइंटिस्ट से Restful APIs, JSON फीड्स और अन्य वेब सेवाएँ विकसित करने की अपेक्षा होती है। मॉडल और API विकास के दौरान लिखे गए सभी कोड प्रोडक्शन-रेडी होने चाहिए। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग की समझ के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का कार्यसाधक ज्ञान आवश्यक है।

डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट: शैक्षिक पृष्ठभूमि

यह अनुभाग डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट की सामान्य शैक्षिक योग्यताओं, उनके अध्ययन क्षेत्रों, और कुछ प्रमुख उभरते रुझानों का उच्च-स्तरीय अवलोकन देता है। 

शैक्षिक योग्यताओं की तुलना

Burtch Works Study 2023 के अनुसार, डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट की शिक्षा का स्तर उनकी वेतन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है—एक तथ्य जो आगे आने वाले उद्योग दृष्टिकोण अनुभाग में पुष्ट होगा।

स्रोत: Burtch Works Study 2023

2021 में, सर्वेक्षित डेटा साइंटिस्ट्स में से 49% के पास पीएचडी थी। वहीं डेटा एनालिस्ट्स में केवल 19% के पास पीएचडी थी। 

स्रोत: Burtch Works Study 2021

जहाँ कंप्यूटर साइंस डेटा साइंटिस्ट्स के लिए सबसे लोकप्रिय अध्ययन क्षेत्र के रूप में उभरा, वहीं इंजीनियरिंग भी इन दोनों भूमिकाओं के बीच धीरे-धीरे लोकप्रिय होती जा रही है।

प्रमुख रुझान

Burtch Works Study 2021 के शोध के अनुसार, डेटा साइंस और एनालिटिक्स के लिए प्रमुख जनसांख्यिकीय रुझान ये हैं:

• पीएचडी धारक पेशेवरों की संख्या पिछले वर्षों की तुलना में उल्लेखनीय रूप से बढ़ी है, जहाँ संख्या बैचलर'स या मास्टर'स कार्यक्रमों की ओर झुकी हुई थी। उदाहरण के लिए, डेटा साइंटिस्ट्स के नमूना अध्ययन में पीएचडी वालों का अनुपात 2020 में 43% से बढ़कर 2021 में 48% हो गया। 
• पीएचडी धारक अनुभवी एनालिटिक्स पेशेवर और कॉर्पोरेट भूमिकाएँ लेने को इच्छुक अकादमिक पेशेवर, डेटा साइंस पदों के नए पसंदीदा बनकर उभर रहे हैं, जो अपने व्यापक शोध को कारोबारी अनुप्रयोगों में बदल सकते हैं। 
• डेटा साइंस और एनालिटिक्स में पारंपरिक MBA कार्यक्रमों की जगह अब MS in Business Analytics या MS in Data Science जैसे कार्यक्रम ले रहे हैं, क्योंकि उनका मात्रात्मक फोकस अधिक होता है। डेटा साइंटिस्ट्स के बीच, बिजनेस डिग्रियों का अनुपात 2019 में 12% से घटकर 2021 में 8% हो गया।

जैसे-जैसे विद्यार्थी और पेशेवर अपस्किलिंग और री-ट्रेनिंग के लिए विविध उन्नत पाठ्यक्रमों की ओर बढ़ रहे हैं, ऑनलाइन कोर्स पारंपरिक विश्वविद्यालय सेटिंग से बाहर पेशेवर सर्टिफिकेशन के साथ एक उत्कृष्ट विकल्प प्रस्तुत करते हैं।  

डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस कोर्स

डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाओं और जिम्मेदारियों में स्पष्ट भेद को देखते हुए, DataCamp दोनों भूमिकाओं के लिए उनके विशिष्ट कौशल आवश्यकताओं को पूरा करने वाले करियर ट्रैक प्रदान करता है।

डेटा एनालिस्ट करियर ट्रैक

Data Analyst with Python (कोर्स सामग्री: 62 घंटे)

यह ट्रैक डेटा विश्लेषण के लिए Python प्रोग्रामिंग भाषा की बुनियाद से शुरू होता है। आधारभूत बातें कवर करने के बाद, यह ट्रैक डेटा रैंगलिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों में गहन जाता है। वेब, डेटाबेस और JSON फाइलों जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा जुटाना भी सीखें। इसके अलावा, यह ट्रैक अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण तकनीकों का अवलोकन प्रदान करता है और रिलेशनल डेटाबेस तथा SQL की अवधारणाओं पर शिक्षार्थी को अपस्किल करता है।

Data Analyst with R (कोर्स सामग्री: 77 घंटे)

यह ट्रैक R प्रोग्रामिंग भाषा के साथ काम करने वाले डेटा एनालिस्ट्स के लिए आवश्यक प्राथमिक कौशलों पर केंद्रित है। इसमें tidyverse, ggplot और dplyr जैसे सबसे अधिक उपयोग होने वाले R पैकेज कवर किए गए हैं। Python ट्रैक की तरह, यह कोर्स डेटा एनालिस्ट कौशल जैसे डेटा सोर्सिंग, मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन की मध्यम समझ बनाने में मदद करता है। 

Data Analyst with SQL (कोर्स सामग्री: 41 घंटे)

यह करियर ट्रैक शिक्षार्थी को SQL Server, रिलेशनल डेटाबेस की अवधारणाएँ, उनका डिजाइन और परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन की गहरी समझ विकसित करने में मदद करता है।

डेटा साइंटिस्ट करियर ट्रैक

डेटा साइंटिस्ट्स के लिए करियर ट्रैक Python और R में उपलब्ध हैं। ये शिक्षार्थियों को Python के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पक्ष, जैसे ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग, में गहराई से ले जाते हैं। साथ ही आँकड़ों, सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग तकनीकों का अवलोकन देते हैं। प्रत्येक माइलस्टोन पर केस स्टडीज़ भी मिलती हैं ताकि शिक्षार्थियों को वास्तविक समस्याओं का व्यावहारिक अनुभव हो।

Data Scientist with Python (कोर्स सामग्री: 88 घंटे)

यह कोर्स शिक्षार्थी को शुरुआती से विशेषज्ञ डेटा साइंटिस्ट बनने की यात्रा पर ले जाता है। डेटा सोर्सिंग, मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Python का परिचय देने के अलावा, यह फंक्शनल और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग प्रतिमानों का अवलोकन भी देता है। कोर्स सुपरवाइज़्ड, अनसुपरवाइज़्ड और क्लस्टरिंग श्रेणियों में मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म की गहन समझ प्रदान करता है। डेटा साइंस अवधारणाओं के साथ, शिक्षार्थी को प्रासंगिक केस स्टडीज़ के माध्यम से वास्तविक प्रोजेक्ट चुनौतियों का भी अनुभव मिलता है।

Data Scientist with R (कोर्स सामग्री: 88 घंटे)

R प्रोग्रामिंग भाषा के साथ काम करने वाले डेटा साइंटिस्ट्स के लिए, यह करियर ट्रैक R में गहराई तक जाता है और शिक्षार्थियों को फंक्शनल प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण से परिचित कराता है। इस कोर्स में रिग्रेशन, क्लासीफिकेशन और क्लस्टरिंग जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का विस्तृत परिचय भी शामिल है।

प्रोफेशनल सर्टिफिकेशन प्रोग्राम

निम्नलिखित सर्टिफिकेशन जॉब मार्केट में मौजूद डेटा कौशल अंतर को पाटने में मदद करते हैं। ये सुनिश्चित करते हैं कि सही कौशल सही अवसर से मिले—शिक्षार्थी अपनी क्षमताएँ प्रदर्शित कर सकें और नियोक्ता सही प्रतिभा की भर्ती में आश्वस्त हों। ये प्रोग्राम डेटा प्रबंधन, अन्वेषणात्मक विश्लेषण, सांख्यिकीय प्रयोग, मॉडल विकास, प्रोडक्शन वातावरण के लिए कोडिंग, और संचार व रिपोर्टिंग सहित कई प्रमुख क्षेत्रों में शिक्षार्थी की क्षमता को सत्यापित करते हैं। विशेषज्ञ फीडबैक और मेंटरिंग सत्र शिक्षार्थी को जॉब-रेडी होने का आत्मविश्वास भी देते हैं। DataCamp दो सर्टिफिकेशन प्रदान करता है—एक डेटा साइंटिस्ट के लिए और एक डेटा एनालिस्ट के लिए। 

DataCamp का प्रोफेशनल डेटा साइंटिस्ट सर्टिफिकेशन चार चरणों का है:

1. टाइम्ड असेसमेंट्स: प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग जैसे विषयों में शिक्षार्थी की दक्षता तय की जाती है।
2. कोडिंग चैलेंज: वास्तविक-जीवन के डेटासेट का उपयोग करते हुए शिक्षार्थी की R या Python कोडिंग स्किल्स को परखा जाता है।
3. केस स्टडी: शिक्षार्थी अपने निष्कर्ष उसी तरह प्रस्तुत करेंगे जैसे वे रोज़मर्रा की नौकरी में डेटा साइंटिस्ट के रूप में करते हैं।
4. सर्टिफिकेशन: उपरोक्त तीन चरण पूरे करने पर शिक्षार्थी को प्रमाणपत्र और Career Services टीम तक पहुँच मिलती है।

DataCamp का प्रोफेशनल डेटा एनालिस्ट सर्टिफिकेशन पाँच चरणों का है:

1. डेटा एनालिटिक्स की बुनियाद: इस हिस्से में, आपको प्रोफेशनल डेटा एनालिस्ट से अपेक्षित कोर एनालिटिक अप्रोच की समझ पर परखा जाएगा।
2. अन्वेषणात्मक विश्लेषण: एक समस्या का सामना करें, सही डेटा ढूँढें, और SQL तथा Python या R में कोडिंग चैलेंज के माध्यम से उसे प्रभावी ढंग से फॉर्मेट करें।
3. कोडिंग चैलेंज: हैंड्स-ऑन SQL चैलेंज के माध्यम से डेटा को साफ करने और प्रोसेस करने की अपनी क्षमता साबित करें।
4. केस स्टडी: हमारी सर्टिफिकेशन टीम के साथ रिकॉर्डेड केस स्टडी करके डेटा अंतर्दृष्टियों का विश्लेषण और संप्रेषण करने की अपनी क्षमता की जाँच करें। यहाँ आपको एक व्यवसाय समस्या का विश्लेषण करना होगा और फिर परिभाषित श्रोताओं के सामने अपना समाधान प्रस्तुत करना होगा।
5. सर्टिफिकेशन: उपरोक्त चार चरण पूरे करने पर शिक्षार्थी को प्रमाणपत्र और Career Services टीम तक पहुँच मिलती है।

DataCamp के सर्टिफिकेशन प्रोग्राम्स के बारे में और जानें:

DataCamp के Data Scientist Certification Programs

DataCamp का Data Analyst Certification Program

DataCamp Certification FAQs

डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट: उद्योग परिदृश्य

2021 के Burtch Works Study में डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स पेशेवरों के वेतन की समीक्षा की गई है। अध्ययन बताता है कि डेटा साइंस और एनालिटिक्स टीमों के लिए भर्ती परिदृश्य आशाजनक दिखता है। रिपोर्ट के अनुसार, 2021 की Q1/Q2 में 73% डेटा साइंस और एनालिटिक्स टीमों ने भर्ती की योजना बनाई, जो जनवरी 2020 के 67% से अधिक है। इसके अलावा, लगभग 81% टीमें 2021 की Q3/Q4 में भर्ती करने की योजना बना रही थीं—जो 2021 की पहली छमाही की तुलना में उल्लेखनीय वृद्धि है।

नीचे दी गई तालिका में स्तर के अनुसार डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट के वेतन रुझानों का सारांश है। ये रुझान व्यक्तिगत योगदानकर्ता और प्रबंधक दोनों भूमिकाओं के लिए हैं। ये स्तर यह भी बताते हैं कि डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट के करियर पथ कैसे विकसित हो सकते हैं।

स्रोत: Burtch Works Study 2021

स्रोत: Burtch Works Study 2021

एक व्यक्तिगत योगदानकर्ता केवल अपने प्रदर्शन के लिए उत्तरदायी होता/होती है और उसे टीम प्रबंधन की आवश्यकता नहीं होती। जबकि मैनेजर अन्य कर्मचारियों के काम की निगरानी भी करता/करती है।

मुख्य निष्कर्ष

डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट दोनों डेटा के साथ व्यापक रूप से काम करते हैं; उनका अंतर मुख्यतः इस बात में है कि वे डेटा को कैसे हैंडल करते हैं। कुछ प्रमुख भेदों में उनकी शैक्षिक पृष्ठभूमि, जिस डेटा के आकार के साथ वे काम करते हैं, और उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग का स्तर शामिल है। हालाँकि डेटा साइंटिस्ट को अधिक वेतन मिलने की संभावना अधिक है, इस भूमिका में जिम्मेदारियाँ और अपेक्षाएँ भी अधिक होती हैं। यदि आप अब भी पथ को लेकर अनिश्चित हैं, तो शुरुआत में प्रत्येक पथ से एक-दो कोर्स आज़माकर देखें—इससे आपको यह स्पष्ट होगा कि डेटा के साथ काम करने का कौन-सा तरीका आपको अधिक पसंद आता है।