AI vs Data Science Career: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને ડેટા સાયન્સ (Data Science) આજના સમયના સૌથી ટ્રેન્ડિંગ કરિયર છે. બંનેમાંથી કોઈ એકને પસંદ કરવા વાળા મોટાભાગના છાત્રોને અવારનવાર એ વાતનો અંદાજો નથી હોતો કે આ પસંદગીની તેમના કરિયર પર શું અસર પડવાની છે. અવારનવાર તેમણે બંને વચ્ચે સરખામણી કરી હોય છે, આનાથી જોડાયેલા સેલરીના આંકડા જોયા હોય છે પરંતુ તેમ છતાં તેઓ કયા આધારે પસંદગી કરે છે, આ કેટલીય વાર નામથી પણ જોડીને જોવામાં આવે છે.
અસલી સમસ્યા એ જ છે કે છાત્રો બંને વિષયોની અસલી સમજ વિના જ પસંદગી કરી રહ્યા છે. એઆઈ અને ડેટા સાયન્સ બંને જ તેજીથી વધતા જઈ રહેલા ક્ષેત્રો છે, જ્યાં બેહતરીન નોકરી, હાઈ સેલરી અને ભવિષ્યમાં મજબૂત સંભાવનાઓ મળે છે. એક્સપર્ટ્સના અનુસાર આ બંનેમાં ફરક અને સાચી ચૂંટણી સમજવી બેહદ જરૂરી છે. અહીં એક્સપર્ટે બંને કોર્સેસથી જોડાયેલી ૫ મોટી વાતો જણાવી છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) શું છે?
BIT મેસરાના એસોસિએટ ડીન ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર એન્ડ પ્લાનિંગ ડૉ. કિર્તી અવિષેકે જણાવ્યું છે કે એઆઈનું કામ એવા સિસ્ટમ વિશે છે જે રાહ નથી જોતા. એક ફ્રોડ ડિટેક્શન સિસ્ટમ કોઈ ચીજને રિવ્યૂ અને ફ્લેગ કરીને રોકાઈ નથી જતી પરંતુ તે ટ્રાન્ઝેક્શનને બ્લોક કરી દે છે. આ જ રીતે એક કન્ટેન્ટ રેકમેન્ડેશન એન્જિન ઓપ્શન્સ બતાવીને અપ્રૂવલની રાહ નથી જોતું. વાસ્તવમાં આ સિસ્ટમને બનાવવી જ અસલી કામ છે. ટેકનિકલ પરિવેશની વાત કરીએ તો આ મશીન લર્નિંગ, ડીપ લર્નિંગ, એનએલપી અને કમ્પ્યુટર વિઝનને કવર કરે છે.
એમએલ સિસ્ટમને હાર્ડ-કોડેડ નિયમોનું પાલન કરવાના બદલે ડેટાથી પેટર્ન શીખવાની ક્ષમતા આપે છે. ડીપ લર્નિંગ, લેયર્ડ ન્યુરલ આર્કિટેક્ચરના જરિયાતે વિના કોઈ બનાવટ વાળા ડેટા -જેમ કે ઇમેજ, ઓડિયો, વિડિયો – ને હેન્ડલ કરે છે. ત્યાં જ એનએલપીના જરિયાતે સિસ્ટમ ભાષાને પ્રોસેસ અને જનરેટ કરે છે. કમ્પ્યુટર વિઝન તે તકનીક છે જે કોઈ મશીનને એક્સ-રે વાંચવા કે પ્રોડક્શન લાઇન પર કોઈ ખામીની ઓળખ કરવામાં મદદ કરે છે. એકવાર ટ્રેન થઈ ગયા પછી, સિસ્ટમને પોતાની જાતે ચાલવું જોઈએ.
ડેટા સાયન્સ શું છે?
ડેટા સાયન્સનું મોટાભાગનું કામ મોડેલિંગ શરૂ થતા પહેલા જ થઈ જાય છે. આ સમજવું ખૂબ જરૂરી છે કે ડેટામાં શું સામેલ છે, શું ગાયબ છે, શું ખોટું છે, શું માપવામાં આવી રહ્યું છે, અને શું તે માપ અસલમાં તે કરી પામે છે જેની તેનાથી ઉમ્મીદ કરવામાં આવે છે. આ વિષય આંકડાશાસ્ત્ર, પ્રોગ્રામિંગ તેમજ ડોમેન નોલેજનું સંયોજન છે. સામાન્ય રીતે આનો આઉટપુટ એક વ્યાખ્યા હોય છેઃ ડેટા શું બતાવે છે, આનો શું અર્થ છે અને એક સંગઠન આનો ઇસ્તેમાલ કેવી રીતે કરી શકે છે.
AI અને Data Science માં અંતર શું છે?
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા સાયન્સમાં અંતરને આઉટપુટ દ્વારા સમજી શકાય છે. એક એઆઈ એન્જિનિયર એવી ચીજ બનાવે છે જે એક પ્રોડક્ટમાં ચાલે છે. ડેટા સાયન્ટિસ્ટ એવી ચીજ બનાવે છે જે નિર્ણય લેવામાં ઉપયોગી હોય. આના છતાં, વાસ્તવિક વર્કફ્લોમાં આ અંતર સાફ તોર પર નજર નથી આવતું. એક મધ્યમ કદની કંપનીમાં ડેટા સાયન્ટિસ્ટ આખા મોડેલની જવાબદારી જાતે સંભાળી શકે છે. ત્યાં જ, સ્ટાર્ટઅપમાં એક એમએલ એન્જિનિયર, ટ્રેનિંગ કોડની એક પણ લાઇન લખતા પહેલા, મહિનાઓ સુધી ડેટા ક્લીનિંગમાં વ્યસ્ત રહી શકે છે.
એઆઈ મોડેલ ક્લીન ડેટા પર ટ્રેન નથી થતા. તેઓ અવારનવાર મોજૂદ ડેટા પર ટ્રેન થાય છે. જે સામાન્ય રીતે અધૂરો હોય છે, જેમાં લેબલ એક જેવા નથી હોતા, અને જેને કોઈ અલગ ઉદ્દેશ્ય માટે જુટાડવામાં આવ્યો હોય છે. ટ્રેનિંગ શરૂ થતા પહેલા, કોઈ વ્યક્તિ તે ડેટાને ક્લીન કરવા, આને સામાન્ય બનાવવા અને નવું રૂપ આપવામાં ઘણો સમય લગાવી ચૂક્યો હોય છે. આને જ ડેટા સાયન્સ કહે છે. બંને ફિલ્ડ આ જ ફ્લોમાં કામ કરે છે.
AI અને ડેટા સાયન્સ પછી નોકરીઓ અને માર્કેટ ડિમાન્ડ
અત્યારે જોબ ટ્રેન્ડના અનુસાર, AI અને ડેટા સાયન્સની ખૂબ નોકરીઓ સામે આવી રહી છે. અહીં માર્કેટ ડિમાન્ડને જોતા કેટલાક પ્રમુખ જોબ રોલ જુઓ-
ML એન્જિનિયર- મોડેલને ટ્રેન, ઇવેલ્યુએટ તેમજ ડિપ્લોય કરે છે. ટેકનિકલ AI હાયરિંગનો મોટાભાગનો હિસ્સો આ જ ક્ષેત્રમાં આવે છે.
AI એન્જિનિયર- એઆઈથી જોડાયેલા ફીચર્સ તેમજ સિસ્ટમ વિકસિત કરે છે, અવારનવાર નવા છેડેથી પ્રશિક્ષણ આપવાના બદલે મોજૂદ મોડેલ API નો ઉપયોગ કરે છે.
NLP એન્જિનિયર- લેંગ્વેજ મોડેલ, ટેક્સ્ટ પાઇપલાઇન, કન્વર્ઝેશનલ સિસ્ટમ. વધુ માંગ અને સીમિત વિશેષજ્ઞતા.
ડેટા એનાલિસ્ટ- ડેટાને એકઠો તેમજ વિઝ્યુઅલાઇઝ કરે છે, રિપોર્ટિંગમાં સહાયતા કરે છે. એસક્યુએલ- હેવી વર્ક.
બિઝનેસ એનાલિસ્ટ- ડેટાના પરિણામને નિર્ણયોમાં બદલે છે. કોડની સરખામણીમાં ડોમેન પર વધુ ફોકસ કરે છે.
ડેટા એન્જિનિયર- ડેટાને ઉપયોગી બનાવવા માટે બુનિયાદી માળખું તૈયાર કરે છે. સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગની સૌથી નજીક રહે છે.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ- આ ટાઇટલમાં ઘણા વેરિએશન્સ છે. કેટલીક કંપનીઓમાં આને એનાલિસ્ટ-પ્લસ-મોડેલ કહે છે. ત્યાં જ કેટલીક અન્ય કંપનીઓમાં આને એમએલ એન્જિનિયરિંગ કહેવામાં આવે છે. એવામાં બહેતર રહેશે કે અનુમાન લગાવવાના બદલે નોકરીના વિવરણને ધ્યાનથી વાંચો અને સમજો.
AI ડેટા એનાલિસ્ટ – મોજૂદ ટુલ્સને બિઝનેસના વિશેષ પાસાઓ અનુરૂપ બનાવવા. ઓછું ઓરિજિનલ મોડેલ ડેવલપમેન્ટ, વધુ ઇન્ટિગ્રેશન અને ડોમેન નોલેજ.
AI અને ડેટા સાયન્સ પછી સેલરી
અત્યારે માર્કેટ ટ્રેન્ડના અનુસાર, AI અને ડેટા સાયન્સ કોર્સેસ પછી સેલરી અલગ-અલગ રોલના હિસાબે હોય છે. અહીં ડિટેલમાં જાણો-
| જોબ રોલ | સેલરી (રૂપિયા) |
| એન્ટ્રી લેવલના ટેકનિકલ રોલ્સ | સામાન્ય રીતે તેમનું વેતન ૪ લાખથી રૂ ૧૦ લાખ રૂપિયા વાર્ષિકની વચ્ચે હોય છે. અહીં માત્ર ડિગ્રીના બદલે પોર્ટફોલિયો અને સ્કિલ્સ વધુ માયને રાખે છે. |
| નોન-પ્રોડક્ટ કંપનીઓમાં રિપોર્ટિંગ અને એનાલિટિક્સના રોલ | એન્ટ્રી લેવલ પર ૩-૬ લાખ રૂપિયા વાર્ષિક. |
| ટેકનિકલ સ્પેશિયલાઇઝેશન-૩ વર્ષથી વધુ અનુભવ | મોટાભાગના પ્રોફેશનલ્સને રૂ ૧૦-૨૫ લાખ વાર્ષિકની વચ્ચે સેલરી મળી શકે છે. |
AI અને ડેટા સાયન્સ ભણતર અને નોકરીથી જોડાયેલી ૫ મોટી વાતો
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સમાં BTech કોર્સ કે બીટેક સીએસઈ (એઆઈ અને એમએલ) એન્જિનિયરિંગ-ફર્સ્ટ હોય છે. આ કોર્સમાં અલ્ગોરિધમ, સિસ્ટમ ડિઝાઇન, કમ્પ્યુટેશનલ થીયરી સામેલ છે. અહીં તમારે કોડ લખવામાં ઘણો સમય આપવો પડશે.
BSc (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા સાયન્સ) આમાં એનાલિસિસ પર વધુ ધ્યાન આપવામાં આવે છે. ડેટા હેન્ડલિંગ, સ્ટેટિસ્ટિકલ રિઝનિંગ, ઇન્ટરપ્રિટેશન આના મુખ્ય પાસા છે. આ તે રોલ્સ માટે સારું છે જ્યાં ડેટા સમજાવવાની સાથે આને પ્રોસેસ કરવો પણ માયને રાખે છે.
પોસ્ટગ્રેજ્યુએટ લેવલમાં MSc (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા સાયન્સ) આ તે છાત્રો માટે છે જે બંને ક્ષેત્રોમાં વધુ ઊંડાઈ સુધી જવા ઈચ્છે છે.
હેલ્થકેર, લોજિસ્ટિક્સ, ફાઇનાન્સિયલ સર્વિસીસ-આ ક્ષેત્રોમાં એઆઈનો અડોપ્શન હવે વૈકલ્પિક નથી રહ્યો, પરંતુ તેજીથી વધી રહ્યો છે.
આવનારા સમયમાં ઉમેદવારોથી વધુ કાર્યક્ષમતા (Efficiency) ની ઉમ્મીદ રાખવામાં આવશે. તે એનાલિસ્ટ જે મોડેલ્સની સાથે કામ નથી કરી શકતો અને તે એન્જિનિયર જે ડેટાની ગુણવત્તા પર ધ્યાન નથી આપી શકતો તો તેમનો દાયરો આગામી થોડા વર્ષોમાં સિમટતો જશે.
એવામાં AI અને ડેટા સાયન્સમાંથી કોઈને પસંદ કરવું વાસ્તવમાં એક મોટો સવાલ છે. વ્યાવહારિક રૂપથી જોવામાં આવે તો મોટાભાગના કોર્સેસમાં આ બંને રસ્તા ક્યાંક ને ક્યાંક મળીને એક થઈ જાય છે. બંને જ ફિલ્ડમાં કરિયરની સારી સંભાવનાઓ છે અને છાત્રોએ પોતાની સ્કિલ અને યોગ્યતાના આધારે કોર્સ સિલેક્ટ કરીને આગળ વધવું જોઈએ.
