ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা অ্যানালিটিক্সের মধ্যে পার্থক্য

ডেটা সায়েন্স আর ডেটা অ্যানালিটিক্সের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে হলে, আগে একটা ব্যাপার মাথায় রাখতে হবে যে দুইটাই কিন্তু ডেটা নিয়ে কাজ করে। তবে, কাজ করার ধরণ আর উদ্দেশ্যে বড় ফারাক আছে।

প্রথমেই ডেটা সায়েন্সের কথা ধরা যাক। ডেটা সায়েন্স হচ্ছে এমন এক জগৎ, যেখানে ডেটা নিয়া গবেষণা হয়, নতুন নতুন প্যাটার্ন খোঁজা হয়, ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়া হয়। ইহা পুরাই একটা multidisciplinary field, যেখানে statistics, computer science, machine learning, এবং domain knowledge একসাথে কাম করে। ডেটা সায়েন্সের মূল টার্গেট হইলো ডেটা থেকে ইন্টেলিজেন্ট ইনসাইট বের করা।

মনে করো, তুমি যদি AI বানাতে চাও, যেটা মানুষের মুখ দেখে তাদের মুড ধরতে পারে, সেইখানে ডেটা সায়েন্সের কাজ হবে বড় বড় ডেটাসেট থেকে ছবি আর মুডের সম্পর্ক খুঁজে বের করা। ডেটা সায়েন্টিস্টরা ডেটা ক্লিন করবে, প্রোসেস করবে, statistical model বানাবে, এবং সেই model দিয়ে ভবিষ্যৎ predict করবে। এর মানে, ডেটা সায়েন্স কিছুটা exploratory আর experimental টাইপের ফিল্ড। এর জন্য দরকার Python, R, SQL-এর মতো programming language এবং advanced mathematics।

এখন আসি ডেটা অ্যানালিটিক্সের কথায়। ডেটা অ্যানালিটিক্স বললে খুব সহজে বলা যায়, এটি হলো ডেটার ডাক্তারি। কোনো ইস্যু বা specific problem solve করার জন্য ডেটা অ্যানালিস্টরা ডেটা এনালাইসিস করে। ধরো, তোমার কোম্পানির সেলস গত ছয় মাস ধরে কমছে। এখন, ডেটা অ্যানালিস্ট এই কমার কারণ বের করবে historical ডেটা দেখে। তারা সাধারণত Excel, Tableau বা Power BI এর মতো টুল ইউজ করে। ডেটা অ্যানালিটিক্স হলো খুব বেশি problem-specific এবং action-oriented।

তাহলে, দুইটার মধ্যে বড় বড় পার্থক্য কী?

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা অ্যানালিটিক্স:

এখন তুমি যদি ক্যারিয়ার প্ল্যান করো, তাহলে বুঝতে হবে তোমার ইন্টারেস্ট কোন দিকে। তুমি কি প্রেডিক্টিভ মডেল বানিয়ে নতুন কিছু আবিষ্কার করতে চাও, নাকি তুমি বাস্তব সমস্যার সলিউশন খুঁজে বের করতে বেশি মজা পাও? দুইটাই গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু তোমার জ্ঞান আর দক্ষতা কোনদিকে বেশি ফোকাস করবে, সেটা বুঝে নেওয়া দরকার।

সারমর্মে, ডেটা সায়েন্স আর ডেটা অ্যানালিটিক্স দুইটাই ডেটার উপর দাঁড়ানো, কিন্তু তাদের গন্তব্য আর পথ দুইটাই আলাদা।