डेटा विज्ञान, AI और डेटा विश्लेषण में अंतर
ये तीनों
क्षेत्र परस्पर संबंधित हैं,
लेकिन इनके उद्देश्य और कार्यक्षेत्र पूरी तरह समान नहीं हैं।
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आधार |
डेटा विज्ञान |
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) |
डेटा विश्लेषण |
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प्रमुख उद्देश्य |
डेटा से ज्ञान और उपयोगी निष्कर्ष
प्राप्त करना |
बुद्धिमत्तापूर्ण कार्य करने वाली
प्रणालियाँ बनाना |
विशिष्ट प्रश्नों के लिए डेटा की
जाँच करना |
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कार्यक्षेत्र |
डेटा संग्रह से लेकर मॉडलिंग और
प्रस्तुति तक |
सीखना, तर्क, नियोजन, धारणा और सामग्री निर्माण |
सारांश, तुलना, संबंध और प्रवृत्ति पहचान |
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प्रमुख साधन |
सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग, डेटाबेस, ML |
खोज, तर्क, ML, DL और अन्य तकनीकें |
सांख्यिकी, SQL, स्प्रेडशीट और दृश्यांकन |
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परिणाम |
रिपोर्ट, निष्कर्ष, पूर्वानुमान और मॉडल |
निर्णय, अनुमान, पहचान या उत्पन्न सामग्री |
सारांश, ग्राफ और विश्लेषणात्मक
निष्कर्ष |
उदाहरण:
यदि किसी विश्वविद्यालय के पाँच वर्षों के परीक्षा परिणामों का अध्ययन करके विद्यार्थियों
के प्रदर्शन में आए बदलाव को समझा जाता है, तो यह डेटा विश्लेषण है। यदि इसी डेटा से भविष्य के
परिणामों का अनुमान लगाने वाला मॉडल बनाया जाता है, तो यह डेटा
विज्ञान और मशीन लर्निंग का कार्य हो सकता है। यदि AI प्रणाली
इन अनुमानों के आधार पर व्यक्तिगत अध्ययन-सामग्री भी तैयार करती है, तो उसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग शामिल हो जाता है।
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