AI કે Data Science? બીટેક એડમિશનની દોડમાં યોગ્ય ફિલ્ડનું સિલેક્શન પણ જરૂરી છે. હાલ ટ્રેન્ડિંગમાં AI અને Data Scienceની માંગ દિવસે ને દિવસે વધી રહી છે. જાણો આ પાંચ વાતો, જે આપની કારકિર્દીની યોગ્ય દિશા નક્કી કરી શકે છે.
ઉજ્જવળ ભવિષ્ય
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને ડેટા સાયન્સ (Data Science) આજનાં સમયની સૌથી ટ્રેન્ડિંગ કારકિર્દી છે. બંનેમાંથી કોઈ એકને પસંદ કરનારા મોટાભાગનાં વિદ્યાર્થીઓને ઘણીવાર આ વાતનો અંદાજ નથી હોતો કે, આ પસંદગીની તેમની કારકિર્દી પર શું અસર પડવાની છે? ઘણીવાર બંને વચ્ચે સરખામણી કરવામાં આવી રહી છે, તેનાથી જોડાયેલી સેલેરીનાં આંકડાઓ જોવામાં આવે છે, પરંતુ તેમ છતાં પણ કયા આધારે તેની પસંદગી કરવામાં આવે છે, ઘણીવાર તેને નામ સાથે પણ જોડવામાં આવે છે.
સૌથી મોટી તકલીફ એ છે કે, વિદ્યાર્થીઓ બંને વિષયોની સાચી સમજ વગર જ પસંદગી કરી રહ્યાં છે. AI અને Data Science બંને ખૂબજ ઝડપથી આગળ વધતાં ક્ષેત્રો છે. જ્યાં સારી નોકરી, હાઈ સેલેરી અને ભવિષ્યને મજબૂત બનાવવાની શક્યતાઓ મળે છે. નિષ્ણાંતોના મત મુજબ આ બંનેમાં ફરક તથા યોગ્ય પસંદગી સમજવી જરૂરી છે. અહીં નિષ્ણાંતો આ બંને કોર્સ વચ્ચેનાં 5 તફાવતો દર્શાવે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) શું છે?
એક નિષ્ણાંતના મત અનુસાર એઆઈનું કામ એવી સિસ્ટમ અંગે છે, જે રાહ નથી જોઈ શકતી. એક ફ્રોડ ડિટેક્શન સિસ્ટમ કોઈપણ વસ્તુને રિવ્યૂ તથા ફ્લેગ કરીને રોકાઈ નથી જતું, પરંતુ તે ટ્રાન્ઝેક્શનને બ્લોક કરી દે છે. આ જ પ્રમાણે એક કન્ટેન્ટ રેકમન્ડેશન એન્જિન ઓપ્શન બતાવીને એપ્રુવલની રાહ નથી જોતું. હકીકતમાં તે સિસ્ટમને બનાવવી જ મૂળ કામ છે. ટેકનિકલ ભાષામાં કહીએ તો આ મશીન લર્નિંગ, ડીપ લર્નિંગ, એલએનપી અને કોમ્પ્યુટર વિઝનને કવર કરે છે.
એમએલ સિસ્ટમને હાર્ડ કોડેડ નિયમોનું પાલન કરવાને બદલે ડેટામાંથી પેટર્ન શીખવાની ક્ષમતા આપે છે. ડીપ લર્નિંગ, લેયર્ડ ન્યૂરલ આર્કિટેક્ચરલ દ્વારા કોઈપણ બનાવટ વગરના ડેટા – જેમકે ઇમેજ, ઓડિયો, વીડિયોને હેન્ડલ કરે છે. તો એનએલપી દ્વારા સિસ્ટમ ભાષાને પ્રોસેસ તથા જનરેટ કરે છે. કોમ્પ્યુટર વિન એ ટેકનિક છે, જે કોઈપણ મશીનનો એક્સ-રે વાંચવા અથવા પ્રોડક્શન લાઈન પર કોઈ ખરાબીની ઓળખ કરવામાં મદદ કરે છે. એકવાર ટ્રેઇન થઈ ગયા બાદ સિસ્ટમ પોતાની જાતે ચાલવી જોઈએ.
Data Science શું છે?
ડેટા સાયન્સનું મોટાભાગનું કામ મોડલિંગ શરૂ થતાં પહેલાં જ થઈ જાય છે. એ સમજવું ખૂબજ જરૂરી છે કે, શું ગાયબ છે, શું ખોટું છે, શું માપવામાં આવી રહ્યું છે, અને શું તે માપ ખરેખર તે કરી રહ્યું છે, જેની આશા રાખવામાં આવતી હતી? આ વિષય આંકડાશાસ્ત્ર, પ્રોગ્રામિંગ અને ડોમેઇન અંગેનાં જ્ઞાનનું મિશ્રણ છે. ખાસ કરીને તેનું આઉટપુટ એક વ્યાખ્યા હોય છેઃ ડેટા શું દર્શાવે છે, તેનો અર્થ શું છે અને એક સંસ્થા તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકે છે?
AI અને Data Scienceમાં અંતર શું છે?
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા સાયન્સ વચ્ચેનાં ફરકને આઉટપુટ દ્વારા સમજી શકાય છે. એક એઆઈ એન્જિનિયર એવી વસ્તુ બનાવે છે, જે એક પ્રોડક્ટમાં ચાલે છે. ડેટા સાયન્ટિસ્ટ એવી વસ્તુ બનાવે છે, જે નિર્ણય લેવામાં ઉપયોગી હોય. તેમ છતાં પણ, વાસ્તવિક વર્કફ્લોમાં આ ફરક સ્પષ્ટ રીતે નજરે નથી પડતો. એક મધ્યમ કદની કંપનીમાં ડેટા સાયન્ટિસ્ટ સમગ્ર યૂનિટની જવાબદારી જાતે સંભાળી શકે છે. તો બીજી તરફ, સ્ટાર્ટઅપમાં એક એમએલ એન્જિનિયર, ટ્રેનિંગ કોડની એકપણ લાઇન લખતા પહેલાં મહિનાઓનાં ડેટા ક્લિનિંગમાં વ્યસ્ત રહી શકે છે.
એઆઈ મોડલ ક્લીન ડેટા પર ટ્રેન નથી થતાં. તે ઘણીવાર હાજર ડેટા પર ટ્રેન થાય છે. જે ખાસ કરીને અપૂર્ણ હોય છે, જેમાં લેબલ એક જેવા નથી હોતા તતા જેને અલગ અલગ હેતુઓ માટે એકઠા કરવામાં આવ્યા હતા. ટ્રેનિંગ શરૂ થતાં પહેલાં, કોઈ વ્યક્તિ તે ડેટાને ક્લીન કરવા, તેને સામાન્ય બનાવવા તથા નવું રૂપ આપવામાં ખૂબજ ધ્યાન લગાવી ચૂક્યો હોય છે. આને જ ડેટા સાયન્સ કહેવામાં આવે છે અને બંને ફિલ્ડ આ જ ફ્લોમાં કામ કરે છે.
AI તથા Data Science કર્યા બાદ જોબ તથા તેની માર્કેટ ડિમાન્ડ
હાલમાં જોબ ટ્રેન્ડ અનુસાર, AI અને Data Scienceને લગતી ઘણી નોકરીઓ સામે આવી રહી છે. અહીં માર્કેટ ડિમાન્ડને જુએ છે. અહીં માર્કેટ ડિમાન્ડને ધ્યાનમાં રાખીને કેટલીક જોબ આ મુજબ છે.
- ML Engineer: મોડલને ટ્રેઇન, ઇવેલ્યુએટ તથા ડિપ્લોય કરે છે. ટેકનિકલ હાયરિંગનો વધુ પડતો ભાગ આ ક્ષેત્રમાં આવે છે.
- AI Engineer: એઆઈ સાથે જોડાયેલાં ફીચર્સ અને સિસ્ટમને વિકસિત કરે છે. ઘણીવાર નવી પદ્ધતિથી તાલીમ આપવાને બદલે હાલનાં મોડલ એપીઆઈનો ઉપયોગ કરે છે.
- NLP Engineer: લેંગ્વેજ મોડલ, ટેક્સ્ટ પાઇપલાઇન, કન્વર્ઝેશન સિસ્ટમ વગેરેની વધતી માંગ તથા ઘટતો પૂરવઠો.
- ડેટા એનાલિસ્ટઃ ડેટાને એકઠો કરે છે તથા વિઝ્યુલાઇઝ કરે છે. તથા રિપોર્ટિંગમાં મદદ કરે છે. એસક્યૂએલ-હેવી વર્ક.
- બિઝનેસ એનાલિસ્ટઃ ડેટાનાં પરિણામને નિર્ણયોમાં બદલે છે. કોડની સરખામણીએ ડોમેન પર વધુ ફોકસ કરે છે.
- ડેટા એન્જીનિયરઃ ડેટાને ઉપયોગી બનાવવા માટે માળખાગત ઢાંચો તૈયાર કરે છે. સોફ્ટવેર એન્જીનિયરિંગમાં તે સૌથી વધુ નજીક રહે છે.
- ડેટા સાયન્ટિસ્ટઃ આ ટાઇટલમાં ઘણાં વેરિએશન છે. કેટલીક કંપનીઓમાં આને એનાલિસ્ટ-પ્લસ મોડલ કહે છે. તો કેટલીક અન્ય કંપનીઓમાં તેને એમએલ એન્જીનિયરિંગ કહેવામાં આવે છે. એવામાં એ યોગ્ય રહે શે કે અંદાજ લગાવવાને બદલે નોકરીની માહિતીને યોગ્ય રીતે વાંચો અને સમજો.
- AI Data Analyst: હાજર ટૂલ્સને બિઝનેસનાં વિશેષ પાસાઓને અનુકૂળ બનાવવો. ઓછું ઓરિજનલ મોડલ ડેવલપમેન્ટ, અને વધુ ઇન્ટીગ્રેશન તથા ડોમેન નોલેજ.
AI અને ડેટા સાયન્સ બાદ સેલેરી
હાલનાં માર્કેટ ટ્રેન્ડ પ્રમાણે એઆઈ અને ડેટા સાયન્સનાં કોર્સ બાદ સેલેરી અલગ-અલગ રોલ મુજબ અલગ-અલગ નક્કી થાય છે.
[table id=22 /]
AI અને ડેટા સાયન્સનાં અભ્યાસ અને નોકરી સાથે જોડાયેલી 5 વાતો
- આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સમાં બીટેક કોર્સ અથવા બીટેક સીએસઈ (એઆઈ અને એમએલ) એન્જીનિયરિંગ સૌથી પહેલાં હોય છે. આ કોર્સમાં અલ્ગોરિધમ, સિસ્ટમ ડિઝાઇન, કમ્યુનિકેશન થિયરી વગેરે સામેલ હોય છે. અહીં આપે કોડ લખવા માટે ઘણો સમય આપવો પડશે.
- (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા સાયન્સ)માં એનાલિસ્સ પર વધુ જોર મૂકવામાં આવે છે. ડેટા હેન્ડલિંગ, સ્ટેટિસ્ટિકલ રિઝનિંગ તેનાં મુખ્ય પાસા છે. આ તે રોલ્સ માટે યોગ્ય છે, જ્યાં ડેટાને સમજવાની સાથે સાથે પ્રોસેસ કરવી પણ મહત્વ ધરાવે છે.
- પોસ્ટગ્રેજ્યુએટ લેવલમાં MSc (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તથા ડેટા સાયન્સ) એવા વિદ્યાર્થીઓ માટે છે, જેઓ બંને ક્ષેત્રોમાં ઉંડાણપૂર્વક પહોંચવા માંગે છે.
- હેલ્થકેર, લોજિસ્ટિક્સ, ફાઈનાન્સિયલ સર્વિસિઝ જેવા ક્ષેત્રોમાં એઆઈનું એડોપ્શન હવે વૈકલ્પિક નથી રહ્યું, પરંતુ ઝડપથી વધી રહ્યું છે.
આવનારા સમયમાં ઉમેદવારો પાસેથી વધુ કુશળતાની આશા રાખવામાં આવશે. આ એનાલિસ્ટ જે મોડલ્સની સાથે કામ નહીં કરી શકે અને તે એન્જીનિયર જે ડેટાની ગુણવત્તા પર ધ્યાન નહીં આપી શકે તેનું વર્તુળ આગામી વર્ષોમાં સંકોચાતું જશે.
આ જ પ્રકારની કારકિર્દી લક્ષી માહિતી આપ અમારી યુટ્યુબ ચેનલ https://www.youtube.com/@UjjavalBhavishyaNews પરથી પણ મેળવી શકો છો.