2026 में डेटा साइंस के लिए 5 सर्वश्रेष्ठ AI टूल

AI में हालिया प्रगति डेटा साइंस को नाटकीय रूप से बदल सकती है। यह लेख पढ़ें और वे पाँच बेहतरीन AI टूल्स जानें जिन्हें हर डेटा वैज्ञानिक को जानना चाहिए।

अपडेट किया गया 25 सित॰ 2026 · 9 मि॰ पढ़ें

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ChatGPT Claude Perplexity

ChatGPT, GPT-4, BARD और Generative AI की छतरी के नीचे आने वाले अनेक अन्य AI टूल्स के हालिया विमोचन के बाद, ऐसा लगता है कि दुनिया एक ऐसी तकनीकी क्रांति के कगार पर है जो लगभग हर उद्योग को हमेशा के लिए बदल देगी।

डेटा साइंस भी इसका अपवाद नहीं है। दरअसल, चूँकि यह उद्योग सीधे AI के विकास से जुड़ा है, इसलिए यह आश्चर्यजनक नहीं है कि हाल की कई AI प्रगति आज डेटा साइंस की अवधारणा को बदल देंगी—कोडिंग समय घटाएँगी और डेटा पेशेवरों को नए, अधिक उन्नत टूल्स और AI मॉडल तेज़ी और कुशलता से विकसित करने में सक्षम बनाएंगी।

यह लेख उन पाँच सबसे आशाजनक AI टूल्स की सूची प्रस्तुत करता है जो डेटा साइंस में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार हैं। यह तो बस शुरुआत है, और AI टूल्स जीवंत डेटा और मशीन लर्निंग टूल्स इकोसिस्टम में शामिल होते रहेंगे। लेकिन फिलहाल, आइए पाँच सर्वश्रेष्ठ AI टूल्स पर ही ध्यान दें।

AI टूल्स का उपयोग क्यों करें?

डेटा विभिन्न उद्योगों में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को प्रभावित करता है, और डेटा साइंस में AI टूल्स का महत्व बहुत अधिक है। AI ऐसे अनेक लाभ प्रस्तुत करता है जो डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों, और संगठनों की ज़रूरतों को पूरा करते हैं।

पहला, ये दोहरावदार कार्यों को स्वचालित करते हैं, जिससे पेशेवर लोग अपना समय और संसाधन अधिक रणनीतिक डेटा विश्लेषण और व्याख्या पर लगा पाते हैं।

दूसरा, AI टूल्स डेटा हैंडलिंग में शुद्धता और स्थिरता बढ़ाते हैं, मानवीय त्रुटि की गुंजाइश कम करते हैं और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करते हैं। ये डेटा से ऐसे पैटर्न और पूर्वानुमान निकालते हैं जिन्हें मनुष्य समझ पाना संभव नहीं होता।

अंततः, AI नवाचार को बढ़ावा दे सकता है—डेटा वैज्ञानिकों को ऐसे प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करके जहाँ वे प्रयोग, अनुकूलन, और ऐसे मॉडल तैनात कर सकें जो उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करें, और संगठनों को डेटा-आधारित निर्णय और रणनीतिक योजना की ओर अग्रसर करें।

कार्य स्वचालन और सटीकता बढ़ाने के अलावा, AI टूल्स आसान इंटरफेस और APIs उपलब्ध कराकर डेटा लोकतांत्रीकरण में योगदान देते हैं। इससे न केवल अनुभवी डेटा पेशेवर बल्कि गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता भी उन्नत मशीन लर्निंग मॉडलों का लाभ उठा सकते हैं, प्रवेश बाधाएँ घटती हैं और छोटे संगठन भी AI की संभावनाओं का उपयोग कर पाते हैं।

डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ AI टूल्स

AI टूल्स के विशाल परिदृश्य में रास्ता बनाना, जो डेटा साइंस क्षेत्र में गहराई तक प्रवेश कर चुके हैं, चुनौतीपूर्ण हो सकता है। अपनी विशिष्ट क्षमताओं और अनुप्रयोगों के साथ, इन टूल्स ने पारंपरिक तरीकों को बदल दिया है—डेटा विश्लेषण पाइपलाइन में स्वचालन, शुद्धता, और उन्नत भविष्यवाणी क्षमता जोड़ी है।

क्या AI प्रोग्रामरों की जगह ले लेगा? जैसा कि हम अपने अलग लेख में खोजते हैं, इसकी संभावना कम दिखती है। हालाँकि, इसका मतलब कार्य पद्धतियों में बदलाव हो सकता है, जहाँ ऐसे टूल्स अनुकूलित वर्कफ़्लो का हिस्सा बन जाएँ।

आज उपलब्ध कुछ शीर्ष AI टूल्स ये हैं:

1. ChatGPT

OpenAI और Microsoft द्वारा विकसित और 2022 के अंत में पहली बार सार्वजनिक रूप से जारी, ChatGPT ने हर तरह का मनुष्यों जैसा टेक्स्ट जनरेट करने की अपनी अनोखी क्षमता से दुनिया को चौंका दिया: कोड, कविताएँ, कॉलेज-स्तरीय निबंध, दस्तावेज़ सारांश, और चुटकुले। ChatGPT द्वारा प्रस्तुत संभावनाओं की सूची अनंत है, यही कारण है कि यह अब तक का सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला वेब अनुप्रयोग बन चुका है, जिसने सिर्फ दो महीनों में 10 करोड़ उपयोगकर्ताओं तक पहुँच बनाई।

GPT-4, ChatGPT का नवीनतम, अधिक सुरक्षित और अधिक शक्तिशाली संस्करण, पहले ही अविश्वसनीय उपलब्धियाँ हासिल कर चुका है, विभिन्न पेशेवर और अकादमिक बेंचमार्क पर मानव-स्तरीय प्रदर्शन दिखाते हुए। साथ ही, यह डेवलपर्स को GPT4 API और ChatGPT Plus नामक सदस्यता योजना के माध्यम से अनुप्रयोग और सेवाएँ बनाने की अनुमति देता है।

डेटा साइंस के क्षेत्र में, ChatGPT की संभावनाएँ असीमित हैं—प्रोजेक्ट योजना, डेटा विश्लेषण, डेटा प्रीप्रोसेसिंग से लेकर मॉडल चयन, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, और वेब अनुप्रयोग विकास तक। ChatGPT डेटा पेशेवरों को कोडिंग समय घटाने में मदद कर सकता है, जिससे वे अधिक जटिल और रचनात्मक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

यदि आप ChatGPT की क्षमता के बारे में और जानना चाहते हैं, तो हमने डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के लिए ChatGPT का उपयोग पर एक ट्यूटोरियल तैयार किया है। इसी तरह, यदि आप इस AI टूल को स्वयं आज़माना चाहते हैं, तो हमारा Introduction to ChatGPT कोर्स और हमारा व्यापक डेटा साइंस के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट्स का चीट शीट देखें, जिसमें ChatGPT के वास्तविक-world उपयोग के 60 से अधिक उदाहरण हैं।

2. Google Gemini

ChatGPT की रिलीज़ के बाद, कई लोग सोचने लगे कि Google Microsoft के कथित अस्तित्वगत खतरे का कैसे सामना करेगा। Microsoft पहले ही ChatGPT को अपने सर्च इंजन Bing में शामिल कर चुका है।

Google की चाल में देर नहीं लगी। फरवरी 2023 में, उसने Google के भाषा मॉडल LaMDA पर आधारित एक नया जनरेटिव AI टूल Bard AI की घोषणा की। Bard, ChatGPT का प्रतिद्वंद्वी बनने के लिए था, हालाँकि शुरुआत में दोनों AI टूल्स के बीच अंतर स्पष्ट थे।

2026 तक, Bard का नाम बदलकर Gemini कर दिया गया है और इसमें महत्वपूर्ण अपडेट आए हैं—कोड जनरेशन, Google सेवाओं के साथ एकीकरण, और रियल-टाइम डेटा तक पहुँच में सुधार। जहाँ Bard शुरू में ChatGPT से पीछे था, वहीं Gemini ने तेज़ी से पकड़ बना ली है, जिससे यह डेटा साइंस कार्यों के लिए एक मज़बूत विकल्प बन गया है। वेब से रियल-टाइम डेटा लाने की Bard की क्षमता समय-संवेदी विश्लेषण के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।

3. Hugging Face

डेटा साइंस का सबसे जीवंत क्षेत्र डीप लर्निंग है। ChatGPT और Bard जैसे AI टूल्स जटिल मॉडलों—आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स, विशेषकर ट्रांसफॉर्मर्स नामक अगली पीढ़ी की आर्किटेक्चर—से संचालित होते हैं।

ट्रांसफॉर्मर्स को ट्रेन करना एक चुनौतीपूर्ण कार्य है, जिसमें सही मात्रा में डेटा ढूँढ़ना और संग्रहित करना, तथा मॉडल को ट्रेन और चलाने के लिए आवश्यक कंप्यूटेशनल संसाधन प्राप्त करना शामिल है। यह महँगा और समयसाध्य है, इसलिए अधिकांश लोगों की पहुँच से बाहर है। यहीं Hugging Face सामने आता है।

Hugging Face एक AI समुदाय और प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उद्देश्य अत्याधुनिक ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित 1,70,000 से अधिक प्री-ट्रेंड मॉडलों तक पहुँच देकर AI का लोकतांत्रीकरण करना है। साथ ही, Hugging Face लगभग 30,000 डेटासेट्स और लेयर्ड APIs (जिन्हें pipelines भी कहा जाता है) के साथ आता है, जो डेटा पेशेवरों को PyTorch और TensorFlow जैसी विश्व-स्तरीय AI लाइब्रेरियों का उपयोग कर मॉडलों के साथ इंटरैक्ट करने और इंफरेंस चलाने की अनुमति देते हैं—वह भी स्टोरेज या ट्रेनिंग लागत की चिंता किए बिना।

Hugging Face के प्री-ट्रेंड मॉडल्स का व्यापक उपयोग सेंटिमेंट एनालिसिस, नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन, और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन जैसे कार्यों में होता है। इसके अतिरिक्त, Hugging Face AutoTrain प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को गहन तकनीकी विशेषज्ञता के बिना कस्टम डेटासेट्स पर मॉडलों को ट्रेन करने की प्रक्रिया को स्वचालित करने देता है, जिससे समय और संसाधन बचते हैं।

ट्रांसफॉर्मर्स और Hugging Face के बारे में जिज्ञासु हैं? हमारा Introduction to Using Transformers and Hugging Face ट्यूटोरियल अवश्य देखें।

4. GitHub Copilot

अगली पीढ़ी के AI मॉडलों की सबसे बड़ी खूबियों में से एक यह है कि आप इन्हें विशिष्ट डेटा पर फाइन-ट्यून कर सकते हैं और APIs का उपयोग करके इनके ऊपर एप्लिकेशन बना सकते हैं। डेटा साइंस और समग्र रूप से IT उद्योग के लिए अप्रत्याशित निहितार्थों वाला एक शानदार उदाहरण है GitHub Copilot।

GitHub Copilot एक प्रोग्रामिंग सहायक है जो कोडर्स को ऑटो-कम्प्लीट सुझाव प्रदान करता है। OpenAI के Codex मॉडल पर आधारित, डेवलपर्स Copilot का उपयोग या तो कोड लिखते समय कर सकते हैं, या फिर साधारण नैचुरल लैंग्वेज प्रॉम्प्ट्स देकर बता सकते हैं कि वे कोड से क्या करवाना चाहते हैं।

असंख्य कोडिंग कार्यों में सक्षम और Python, Go, और JavaScript जैसी दर्जन भर लोकप्रिय भाषाओं में दक्ष, GitHub Copilot प्रोग्रामिंग का एक नया, अधिक लोकतांत्रिक तरीका खोलता है—जहाँ विडंबना यह है कि कोड करना जानना अब अनिवार्य पूर्वापेक्षा नहीं रह जाता।

एक कमी के रूप में, और व्यापक अपनाने में संभावित बाधा यह है कि अभी तक GitHub Copilot का कोई निःशुल्क संस्करण उपलब्ध नहीं है।

हालाँकि GitHub Copilot एक शक्तिशाली टूल है, Tabnine और Codeium जैसे विकल्प भी AI-सहायता प्राप्त कोडिंग क्षेत्र में तेजी से उभर रहे हैं। ये टूल्स कई भाषाओं में ऑटो-कम्प्लीट और कोड जनरेशन का समर्थन करते हैं, जिससे डेवलपर्स को अपनी विशिष्ट ज़रूरतों या बजट के अनुसार अधिक विकल्प मिलते हैं।

5. DataLab AI Assistant

DataCamp ने हाल ही में अपने लोकप्रिय डेटा साइंस नोटबुक, DataLab, में AI Assistant पेश किया है। डेटा लोकतांत्रीकरण को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया, DataLab शुरू में उन शिक्षार्थियों के बीच लोकप्रिय हुआ जो अपनी डेटा साइंस करियर के लिए पोर्टफोलियो बना रहे थे। विकसित होते-होते यह विभिन्न उद्योगों में टीम सहयोग और संगठनात्मक सीख के लिए एक मूल्यवान टूल बन गया।

नए AI Assistant के साथ, DataLab अपने उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा साइंस को और भी सुलभ और उत्पादक बनाना चाहता है। AI Assistant की प्रमुख विशेषताओं में "Fix Error" बटन शामिल है, जो न केवल कोड त्रुटियों को ठीक करता है बल्कि उनकी व्याख्या भी करता है, जिससे उपयोगकर्ता सीख सकें और वही गलती दोहराने से बचें। “Generate Code” फीचर आपको नैचुरल लैंग्वेज क्वेरी के आधार पर कोड जनरेट करने और किसी डेटासेट के बारे में प्रमुख सवालों के जवाब देने देता है। साथ ही, AI Assistant मौजूदा कोड और संदर्भ के आधार पर बुद्धिमान सुझाव देता है, जिससे कोड लिखना अधिक स्मार्ट और कुशल बनता है।

फ्री और पेड—दोनों DataLab योजनाओं पर उपलब्ध, AI Assistant आधुनिक डेटा वैज्ञानिकों के टूलिंग स्टैक में और अधिक सहज एकीकरण का वादा करता है, और डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। आप इसे यहाँ आज़मा सकते हैं!

निष्कर्ष

हमें उम्मीद है कि आपको यह लेख पसंद आया होगा। डेटा पेशेवर होने के लिए यह बेहद रोमांचक समय है। जनरेटिव AI टूल्स के व्यापक अपनाव के बाद उद्योग बदलाव के मुहाने पर है। आने वाले वर्षों में डेटा साइंस कैसा दिखेगा, यह कहना अभी जल्दबाज़ी होगी। एकमात्र निश्चितता यह है कि अपडेटेड और ट्यून रहना समझदारी है।

जैसे-जैसे AI टूल्स विकसित होते रहेंगे, डेटा साइंस परिदृश्य में और भी विघटनकारी रुझान देखने को मिलेंगे, जिनमें autoML और LLMOps में प्रगति शामिल हैं। ये रुझान न केवल डेटा प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल चयन को स्वचालित करेंगे, बल्कि बड़े भाषा मॉडलों के प्रबंधन और फाइन-ट्यूनिंग को भी, जिससे डेटा वैज्ञानिकों के लिए तकनीकी बोझ और घटेगा।

हम DataCamp में इन अभूतपूर्व समयों में राह दिखाने के लिए उपयोगी जानकारी और सामग्री प्रदान करने पर कड़ी मेहनत कर रहे हैं। निम्नलिखित सामग्री देखें और भविष्य के लिए तैयार हों:

हमारे Introduction to ChatGPT कोर्स से ChatGPT के साथ शुरुआत करें।
यह उपयोगी संदर्भ डेटा साइंस के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट्स का चीट शीट डाउनलोड करें।
How ChatGPT and GPT-3 Are Augmenting Workflows पर यह पॉडकास्ट एपिसोड सुनें और समझें कि ChatGPT आपके व्यवसाय को कैसे लाभ पहुँचा सकता है।
Whisper API पर ट्यूटोरियल
DataCamp के साथ AI सीखना शुरू करें

ChatGPT डेटा पेशेवरों की कैसे मदद कर सकता है?

Hugging Face क्या है और यह डेटा प्रैक्टिशनर्स की कैसे मदद करता है?

Hugging Face एक AI समुदाय और प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उद्देश्य अत्याधुनिक ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित 1,70,000 से अधिक प्री-ट्रेंड मॉडलों तक पहुँच देकर AI का लोकतांत्रीकरण करना है। Hugging Face लगभग 30,000 डेटासेट्स और लेयर्ड APIs के साथ आता है, जो डेटा पेशेवरों को PyTorch और TensorFlow जैसी विश्व-स्तरीय AI लाइब्रेरियों का उपयोग कर मॉडलों के साथ इंटरैक्ट करने और इंफरेंस चलाने की अनुमति देते हैं, वह भी स्टोरेज या ट्रेनिंग लागत की चिंता किए बिना।

GitHub Copilot क्या है और यह कोडर्स की कैसे मदद करता है?

GitHub Copilot एक प्रोग्रामिंग सहायक है जो OpenAI Codex मॉडल पर आधारित ऑटो-कम्प्लीट सुझाव कोडर्स को प्रदान करता है। डेवलपर्स Copilot का उपयोग या तो कोड लिखते समय कर सकते हैं या बुनियादी नैचुरल लैंग्वेज प्रॉम्प्ट्स देकर बता सकते हैं कि वे Copilot से क्या कोड करवाना चाहते हैं। असंख्य कोडिंग कार्यों में सक्षम और दर्जन भर लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्ष, GitHub Copilot प्रोग्रामिंग का एक नया, अधिक लोकतांत्रिक तरीका खोलता है, जहाँ कोड करना जानना अब अनिवार्य पूर्वापेक्षा नहीं रह जाता।

Bard AI क्या है और यह ChatGPT की तुलना में कैसा है?

Bard AI Google द्वारा विकसित एक जनरेटिव AI टूल है जो Google के भाषा मॉडल LaMDA से संचालित है। जबकि इसे ChatGPT का प्रतिद्वंद्वी माना गया है, Bard अभी शुरुआती चरण में था और कोडिंग कार्यों के लिए ChatGPT की तुलना में अभी तक अनुकूलित नहीं था। हालाँकि, भविष्य में नए सुधारों की उम्मीद है, और विजेता तय करना अभी जल्दबाज़ी होगी।

DataLab AI Assistant क्या है और यह डेटा वैज्ञानिकों की कैसे मदद कर सकता है?

AI Assistant हाल ही में DataCamp के लोकप्रिय डेटा साइंस नोटबुक DataLab में पेश किया गया है। इसमें "Fix Error" बटन जैसी सुविधाएँ शामिल हैं, जो न केवल कोड त्रुटियों को ठीक करता है बल्कि उनकी व्याख्या भी करता है, और "Generate Code" फीचर, जो उपयोगकर्ताओं को नैचुरल लैंग्वेज क्वेरी के आधार पर कोड जनरेट करने देता है। साथ ही, AI Assistant मौजूदा कोड और संदर्भ के आधार पर बुद्धिमान सुझाव प्रदान करता है, जिससे कोड लिखना अधिक स्मार्ट और कुशल होता है। फ्री और पेड—दोनों DataLab योजनाओं पर उपलब्ध, AI Assistant आधुनिक डेटा वैज्ञानिकों के टूलिंग स्टैक में और अधिक सहज एकीकरण का वादा करता है, और डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

Author

Javier Canales Luna

मैं एक स्वतंत्र डेटा विश्लेषक हूँ और दुनिया भर की कंपनियों व संगठनों के साथ डेटा साइंस परियोजनाओं पर सहयोग करता/करती हूँ। मैं 2+ वर्षों के अनुभव वाला/वाली डेटा साइंस प्रशिक्षक भी हूँ। मैं नियमित रूप से अंग्रेज़ी और स्पेनिश में डेटा साइंस से संबंधित लेख लिखता/लिखती हूँ, जिनमें से कुछ DataCamp, Towards Data Science और Analytics Vidhya जैसी स्थापित वेबसाइटों पर प्रकाशित हुए हैं। राजनीतिक विज्ञान और क़ानून की पृष्ठभूमि वाले/वाली डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मेरा लक्ष्य लोक नीति, क़ानून और प्रौद्योगिकी के संगम पर काम करना है—विचारों की शक्ति का उपयोग करके ऐसे अभिनव समाधान और कथाएँ विकसित करना जो हमें तात्कालिक चुनौतियों, विशेषकर जलवायु संकट, से निपटने में मदद कर सकें। मैं स्वयं-अध्येता, सतत सीखने वाला/वाली और बहुविषयक दृष्टिकोण का प्रबल समर्थक/समर्थक हूँ। नई चीज़ें सीखने में कभी देर नहीं होती।

विषय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता