B.Tech in Artificial Intelligence या B.Tech in Data Science – कौन है बेहतर करियर विकल्प?

2025 में आगे बढ़ने के इच्छुक छात्रों के लिए यह जानना जरूरी है कि दोनों के बीच क्या फर्क है और कौन-सा उनके करियर के लिए अधिक लाभदायक साबित हो सकता है।

B.Tech in Artificial Intelligence क्या है?

B.Tech in Artificial Intelligence का उद्देश्य छात्रों को ऐसे स्मार्ट सिस्टम विकसित करना सिखाना है

जो इंसानों की तरह सोच और निर्णय ले सकें।

इस कोर्स में मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क्स, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) और रोबोटिक्स जैसे विषय शामिल होते हैं।

AI इंजीनियर्स ऐसी तकनीक बनाते हैं जो स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा और परिवहन जैसे क्षेत्रों में क्रांति ला रही है

— जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कारें, चैटबॉट्स, रिकमेंडेशन सिस्टम्स आदि।

छात्र यहां Python, Java, और TensorFlow, PyTorch जैसे फ्रेमवर्क सीखते हैं।

यह कोर्स उन लोगों के लिए उपयुक्त है जो सोचने-समझने वाले, प्रेडिक्टिव और इंटरएक्टिव सिस्टम बनाना चाहते हैं।

B.Tech in Data Science क्या है?

B.Tech in Data Science का उद्देश्य बड़ी मात्रा में डेटा से सार्थक निष्कर्ष निकालना है।

इस कोर्स में स्टैटिस्टिक्स, बिग डेटा एनालिटिक्स, डेटा माइनिंग, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे विषयों पर फोकस किया जाता है।

छात्र Python, R, SQL, Hadoop, और Tableau जैसे टूल्स का इस्तेमाल करना सीखते हैं

ताकि वे डेटा का विश्लेषण कर सकें और बिजनेस या रिसर्च में उपयोगी निर्णय ले सकें।

डेटा साइंस के करियर विकल्पों में डेटा एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट और डेटा इंजीनियर जैसी भूमिकाएँ शामिल हैं।

यह कोर्स उन छात्रों के लिए उपयुक्त है जो संख्याओं, पैटर्न और रिसर्च पर काम करना पसंद करते हैं।

रोजगार और इंडस्ट्री ट्रेंड्स

दोनों क्षेत्रों — B.Tech in Artificial Intelligence और B.Tech in Data Science — की मांग भारत और दुनिया दोनों में तेजी से बढ़ रही है।

AI अब उन्नत तकनीकी अनुप्रयोगों और ऑटोमेशन के कारण आगे निकल रहा है,

वहीं Data Science पहले से स्थापित क्षेत्र है और कंपनियों के लिए डेटा-आधारित निर्णयों का केंद्र बन चुका है।

ये भी पढ़ें: एआई संचालित सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग: भविष्य नहीं, वर्तमान की आवश्यकता

स्वास्थ्य, बैंकिंग, दूरसंचार और विनिर्माण जैसे क्षेत्र दोनों ही प्रोफेशनों से प्रशिक्षित विशेषज्ञों को बड़ी संख्या में भर्ती कर रहे हैं।

चयन से पहले किन बातों पर ध्यान दें

• रुचि और योग्यता:
  यदि आपको स्मार्ट मशीनें बनाना, कोडिंग और नई तकनीकों पर काम करना पसंद है, तो AI बेहतर विकल्प है।
  लेकिन अगर आपको डेटा का विश्लेषण, पैटर्न समझना और तार्किक निष्कर्ष निकालना पसंद है, तो Data Science आपके लिए अधिक उपयुक्त है।
• करियर उद्देश्य:
  AI में आप शोध, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट या सिस्टम डिजाइन के क्षेत्र में आगे बढ़ सकते हैं।
  Data Science का मुख्य फोकस बिजनेस और निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाना होता है।
• लचीलापन और अवसर:
  AI नौकरियाँ अधिक विशिष्ट और तकनीकी होती हैं, जबकि Data Science नौकरियाँ अधिक विविध और कई डोमेन में उपलब्ध हैं।

AI और Data Science का संगम

कई यूनिवर्सिटीज ऐसे कोर्स प्रदान कर रही हैं जो Artificial Intelligence और Data Science दोनों को जोड़ते हैं।

इससे छात्रों को डेटा एनालिसिस और इंटेलिजेंट सिस्टम्स की गहरी समझ मिलती है।

यह बहु-विषयी दृष्टिकोण छात्रों को ऐसे प्रोजेक्ट्स के लिए तैयार करता है जिनमें डेटा और AI दोनों का उपयोग आवश्यक है।

AI मानव-मशीन इंटेलिजेंस और ऑटोमेशन की सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है,

जबकि Data Science डेटा-आधारित निर्णय लेने की शक्ति दे रहा है।

सही विकल्प वही होगा जो आपके रुचि, कौशल और भविष्य के करियर लक्ष्यों से मेल खाता हो।

दोनों ही कोर्सेज भारत के डिजिटल भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं।