सांख्यिकीविद् बनाम डेटा वैज्ञानिक: क्या अंतर है?

सांख्यिकीविद् और डेटा वैज्ञानिक दोनों डेटा के साथ बहुत काम करते हैं, लेकिन दोनों व्यवसायों के बीच कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं:

अंतर #1 (डेटा के प्रकार) – डेटा वैज्ञानिक अपूर्ण डेटा एकत्र करने और उसे साफ करने में अधिक समय व्यतीत करते हैं, जबकि सांख्यिकीविदों के पास आमतौर पर साफ-सुथरा डेटा होता है।

अंतर #2 (अंतिम लक्ष्य) – डेटा वैज्ञानिक ऐसे मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं, जबकि सांख्यिकीविद् ऐसे मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो चर के बीच संबंधों का सटीक वर्णन करते हैं।

अंतर #3 (उत्पादन) – डेटा वैज्ञानिक ऐसे मॉडल बनाते हैं जिन्हें व्यवसायों में उत्पादन में लगाया जाता है, जबकि सांख्यिकीविद् ऐसे मॉडल बनाते हैं जो घटना के बारे में अंतर्दृष्टि या स्पष्टीकरण प्रदान कर सकते हैं।

इन अंतरों की विस्तृत व्याख्या के लिए पढ़ते रहें।

अंतर #1: डेटा प्रकार

सामान्य तौर पर, डेटा वैज्ञानिक अक्सर उस डेटा के साथ काम करते हैं जो अधिक जटिल, निकालने में कठिन और सांख्यिकीविदों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा के प्रकार से बहुत बड़ा होता है।

उदाहरण के लिए, एक रियल एस्टेट कंपनी में काम करने वाले डेटा वैज्ञानिक को कई अलग-अलग बाहरी सर्वरों से लाखों पंक्तियों वाले डेटा सेट निकालने की आवश्यकता हो सकती है, सभी अलग-अलग प्रारूपों में।

डेटा निकालने और उसे मॉडलिंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में पैकेज करने के लिए उसे एसक्यूएल और कम से कम एक प्रोग्रामिंग भाषा (जैसे आर या पायथन ) के व्यापक ज्ञान की आवश्यकता होगी।

इसके विपरीत, सांख्यिकीविद् छोटे डेटा सेट के साथ काम करते हैं, जो पहले से ही एक साफ प्रारूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।

उदाहरण के लिए, एक सांख्यिकीविद् जो एक बायोमेडिकल कंपनी के लिए काम करता है, उसे 50-लाइन एक्सेल फ़ाइल प्राप्त हो सकती है जिसमें 50 विभिन्न रोगियों के रक्तचाप, हृदय गति और कोलेस्ट्रॉल के स्तर की जानकारी होती है।

डेटा निकालने और साफ़ करने में अपना समय बर्बाद करने के बजाय, वे डेटा के अनुरूप उपयुक्त परिकल्पना परीक्षण या मॉडल पर निर्णय लेने और यह सत्यापित करने में अधिक समय व्यतीत करेंगे कि परीक्षण या मॉडल चुने गए आंकड़ों की मान्यताओं का सम्मान किया जाता है।

अंतर #2: अंतिम लक्ष्य

कई मामलों में, एक डेटा वैज्ञानिक का अंतिम लक्ष्य कुछ प्रकार का मॉडल बनाना होता है जो कुछ परिणामों की सटीक भविष्यवाणी कर सके।

उदाहरण के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक जो एक वित्तीय कंपनी के लिए काम करता है, एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाने का प्रयास कर सकता है जो सटीक रूप से भविष्यवाणी कर सकता है कि कुछ लोग ऋण पर डिफ़ॉल्ट होंगे या नहीं।

वे भविष्यवक्ता चर के विभिन्न संयोजनों का उपयोग करके विभिन्न मॉडलों को फिट करेंगे और उस मॉडल को ढूंढने का प्रयास करेंगे जो सबसे सटीक भविष्यवाणियां उत्पन्न करता है।

उनका अंतिम लक्ष्य यह निर्धारित करने के बजाय एक सटीक मॉडल बनाना है कि प्रत्येक भविष्यवक्ता चर प्रतिक्रिया चर से कैसे संबंधित है।

इसके विपरीत, सांख्यिकीविद् ऐसे मॉडल बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं जो भविष्यवक्ता चर और प्रतिक्रिया चर के बीच संबंधों का सटीक वर्णन कर सकें।

उदाहरण के लिए, किसी विश्वविद्यालय में काम करने वाला एक सांख्यिकीविद् एक अध्ययन में भाग लेने के लिए 30 छात्रों की भर्ती कर सकता है जो यह निर्धारित करता है कि विभिन्न अध्ययन आदतें परीक्षा के अंकों को कैसे प्रभावित करती हैं।

इस परिदृश्य में, सांख्यिकीविद् प्रतिगमन मॉडल गुणांक की व्याख्या करने और उनके संबंधित पी-मानों का विश्लेषण करने के लिए अधिक चिंतित होंगे ताकि यह समझ सकें कि प्रतिक्रिया चर के साथ उनका सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध है या नहीं।

अंतर #3: उत्पादन

सामान्य तौर पर, डेटा वैज्ञानिक सांख्यिकीय मॉडल बनाते हैं जिन्हें सांख्यिकीविदों की तुलना में व्यवसायों में अधिक बार उत्पादन में लगाया जाता है।

उदाहरण के लिए, एक बड़ी किराना श्रृंखला में काम करने वाला एक डेटा वैज्ञानिक एक ऐसा मॉडल बना सकता है जो विभिन्न उत्पादों की बिक्री की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है।

उनका अंतिम लक्ष्य कंपनी में डेवलपर्स के साथ काम करना होगा जो उनके मॉडल को एक सर्वर में डालने में मदद कर सकते हैं जो हर रात चलता है और प्रत्येक नए दिन के लिए उत्पाद की बिक्री की भविष्यवाणी कर सकता है।

दूसरी ओर, सांख्यिकीविद् शायद ही कभी ऐसे मॉडल बनाते हैं जो एक प्रकार के उत्पादन में एकीकृत होते हैं।

उदाहरण के लिए, एक स्वास्थ्य देखभाल कंपनी में काम करने वाला एक सांख्यिकीविद् विभिन्न जीवनशैली कारकों (धूम्रपान, व्यायाम, आहार, आदि) के बीच संबंध का वर्णन करने वाला एक मॉडल बना सकता है, लेकिन उनका अंतिम लक्ष्य केवल इन कारकों और एक प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध को मापना है। . जीवनकाल की तरह.

उनका अंतिम लक्ष्य एक ऐसा मॉडल बनाना है जो उन्हें उत्पादन परिवेश में रखे गए मॉडल के बजाय जानकारी प्रदान करे।

निष्कर्ष

सांख्यिकीविद् और डेटा वैज्ञानिक दोनों अपनी दैनिक भूमिकाओं में डेटा के साथ काम करते हैं, लेकिन वे अलग-अलग तरीकों से ऐसा करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ काम करते हैं जो अक्सर गड़बड़ होता है और उसे संसाधित करने की आवश्यकता होती है, जबकि सांख्यिकीविद् अक्सर छोटे, साफ-सुथरे डेटा सेट के साथ काम करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक ऐसे मॉडल बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं जो परिणामों की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जबकि सांख्यिकीविद् ऐसे मॉडल बनाते हैं जो चर के बीच संबंधों को सटीक रूप से समझा सकते हैं।

अंत में, डेटा वैज्ञानिक व्यवसायों में उत्पादन में मॉडल डालते हैं, जबकि सांख्यिकीविद् अक्सर वास्तविक दुनिया की घटनाओं में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए अपने परिणामों का सारांश और रिपोर्ट करते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित लेख विभिन्न क्षेत्रों में सांख्यिकी के महत्व को समझाते हैं:

आँकड़े क्यों महत्वपूर्ण हैं? (10 कारण क्यों आँकड़े महत्वपूर्ण हैं!)
व्यवसायों में सांख्यिकी का महत्व
शिक्षा में सांख्यिकी का महत्व
स्वास्थ्य देखभाल में सांख्यिकी का महत्व
वित्त में सांख्यिकी का महत्व