data science data analytics marathi guide

डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्स: करिअरची सुवर्णसंधी! संपूर्ण माहिती (2026)

“डेटा हे २१ व्या शतकातील नवीन इंधन आहे” (Data is the new oil), हे वाक्य तुम्ही अनेकदा ऐकले असेल. आज जगातील प्रत्येक कंपनी, मग ती छोटी असो वा मोठी, माहितीच्या (Data) आधारावर चालते. आपण इंटरनेटवर जे काही करतो, त्यातून प्रचंड प्रमाणात डेटा तयार होतो. पण या कच्च्या डेटाचा उपयोग काय?

इथेच डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्स (Data Science & Data Analytics) या क्षेत्रांचे महत्त्व अधोरेखित होते. या कच्च्या माहितीवर प्रक्रिया करून त्यातून व्यवसायासाठी उपयुक्त निष्कर्ष काढणे, हे आजच्या काळातील सर्वात महत्त्वाचे कौशल्य बनले आहे.

जर तुम्ही आयटी (IT) क्षेत्रात करिअर करू इच्छित असाल किंवा करिअर बदलण्याचा विचार करत असाल, तर हे क्षेत्र तुमच्यासाठी भविष्यातील प्रवेशद्वार आहे. या सविस्तर लेखात, आपण डेटा सायन्स म्हणजे काय, डेटा ॲनालिटिक्स म्हणजे काय, यातील फरक, महत्त्वाचे घटक जसे की बिग डेटा (Big Data), सांख्यिकी (Statistics) आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization), तसेच या क्षेत्रातील करिअरच्या संधींबद्दल सोप्या मराठी भाषेत जाणून घेणार आहोत.

अनुक्रमणिका (Table of Contents):

डेटा सायन्स म्हणजे काय? (What is Data Science?)
डेटा ॲनालिटिक्स म्हणजे काय? (What is Data Analytics?)
डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्समधील मुख्य फरक
या क्षेत्रातील महत्त्वाचे घटक (Key Components)
करिअरच्या संधी: डेटा सायंटिस्ट vs डेटा ॲनालिस्ट
आवश्यक कौशल्ये आणि टूल्स (Required Skills & Tools)
निष्कर्ष
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न (FAQs)

Table of Contents

१. डेटा सायन्स म्हणजे काय? (What is Data Science?)

डेटा सायन्स (Data Science) हे एक व्यापक क्षेत्र आहे. सोप्या भाषेत सांगायचे तर, डेटा सायन्स म्हणजे मोठ्या प्रमाणावरील माहितीमधून (Data) लपलेले पॅटर्न शोधणे, त्यातून अर्थपूर्ण निष्कर्ष काढणे आणि भविष्यातील घडामोडींचा अंदाज (Prediction) वर्तवणे.

यामध्ये गणित, सांख्यिकी (Statistics), प्रगत संगणक प्रणाली (Advanced Computing) आणि विशिष्ट क्षेत्राचे ज्ञान (Domain Knowledge) यांचा वापर केला जातो.

डेटा सायन्सचे मुख्य उद्दिष्ट: “भविष्यात काय घडेल?” या प्रश्नाचे उत्तर शोधणे. यासाठी मशीन लर्निंग (Machine Learning) आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) सारख्या प्रगत तंत्रज्ञानाचा वापर केला जातो.

उदा. Netflix किंवा YouTube तुम्हाला पुढचा कोणता व्हिडिओ आवडेल हे कसे सुचवते? हे डेटा सायन्सचे उत्तम उदाहरण आहे. ते तुमच्या पाहण्याच्या इतिहासाचा (History) वापर करून भविष्यातील आवडीचा अंदाज लावतात.

२. डेटा ॲनालिटिक्स म्हणजे काय? (What is Data Analytics?)

डेटा ॲनालिटिक्स (Data Analytics) हे डेटा सायन्सचाच एक भाग मानले जाऊ शकते, पण त्याचा फोकस थोडा वेगळा आहे. डेटा ॲनालिटिक्समध्ये प्रामुख्याने उपलब्ध असलेल्या (भूतकाळातील) डेटाचे विश्लेषण केले जाते.

डेटा विश्लेषण (Data Analysis) करून “भूतकाळात काय घडले आणि का घडले?” या प्रश्नांची उत्तरे शोधली जातात. याचा वापर करून कंपन्या त्यांचे सध्याचे कामकाज सुधारतात आणि त्वरित निर्णय घेतात.

उदा. एखाद्या कंपनीची गेल्या वर्षी विक्री का कमी झाली? कोणत्या महिन्यात जास्त विक्री झाली? हे शोधण्यासाठी डेटा ॲनालिस्ट मागील वर्षाच्या डेटाचे विश्लेषण करतो.

३. डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्समधील मुख्य फरक

अनेकदा लोक या दोन्ही संज्ञा एकच समजतात, पण त्यामध्ये सूक्ष्म फरक आहे. खालील तक्त्याद्वारे आपण तो समजून घेऊया:

मुद्दा (Point)	डेटा सायन्स (Data Science)	डेटा ॲनालिटिक्स (Data Analytics)
मुख्य उद्देश	भविष्याचा अंदाज वर्तवणे (Predictive) आणि नवीन पॅटर्न शोधणे.	भूतकाळातील डेटाचे विश्लेषण करणे (Descriptive) आणि सध्याची कार्यक्षमता सुधारणे.
प्रश्नांचे स्वरूप	“काय घडू शकते?” (What will happen?)	“काय घडले?” (What happened?)
वापरले जाणारे तंत्रज्ञान	मशीन लर्निंग, AI, डीप लर्निंग, प्रगत अल्गोरिदम.	सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा क्वेरींग (SQL), रिपोर्टिंग टूल्स.
व्याप्ती (Scope)	खूप व्यापक (Macro Level) – नवीन प्रश्न शोधणे.	केंद्रित (Micro Level) – विशिष्ट प्रश्नांची उत्तरे शोधणे.
प्रमुख भूमिका	डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist)	डेटा ॲनालिस्ट (Data Analyst)

४. या क्षेत्रातील महत्त्वाचे घटक (Key Components)

डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्स मध्ये यशस्वी होण्यासाठी खालील तीन प्रमुख घटकांचे ज्ञान असणे अत्यंत आवश्यक आहे:

अ) बिग डेटा (Big Data)

आज माहितीचा वेग, प्रमाण आणि विविधता इतकी वाढली आहे की पारंपरिक सॉफ्टवेअर ती हाताळू शकत नाहीत. या प्रचंड आणि जटिल डेटाला बिग डेटा म्हणतात. हा डेटा सोशल मीडिया, सेन्सर्स, ई-कॉमर्स अशा अनेक स्रोतांतून येतो. डेटा सायंटिस्टला हा ‘बिग डेटा’ हाताळण्याचे कौशल्य (उदा. Hadoop, Spark) असावे लागते.

ब) सांख्यिकी (Statistics)

डेटा सायन्सचा पायाच मुळात गणित आणि सांख्यिकी (Statistics) वर आधारित आहे. डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी, त्यातील ट्रेंड समजण्यासाठी आणि अचूक अंदाज वर्तवण्यासाठी प्रोबॅबिलिटी (Probability), रिग्रेशन (Regression) यांसारख्या सांख्यिकीय संकल्पनांचे सखोल ज्ञान असणे अनिवार्य आहे.

क) डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization)

तुम्ही कितीही क्लिष्ट डेटाचे विश्लेषण केले, तरी ते सामान्य माणसाला किंवा कंपनीच्या प्रमुखांना (CEO) समजेल अशा भाषेत मांडणे गरजेचे असते. आलेख, चार्ट्स आणि ग्राफ्सच्या मदतीने डेटा सादर करण्याच्या कलेला डेटा व्हिज्युअलायझेशन म्हणतात. यासाठी Tableau, Power BI सारखी टूल्स वापरली जातात.

५. करिअरच्या संधी: डेटा सायंटिस्ट vs डेटा ॲनालिस्ट

भारतात आणि जगभरात या दोन्ही भूमिकांना प्रचंड मागणी आहे.

डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist):

भूमिका: ही एक उच्च-स्तरीय भूमिका आहे. ते जटिल समस्या सोडवण्यासाठी नवीन मॉडेल आणि अल्गोरिदम तयार करतात. त्यांना ‘डेटाचे जादूगार’ म्हटले जाते.
पगार (Salary): भारतात डेटा सायंटिस्टचा सुरुवातीचा पगार वर्षाला ₹७ लाख ते ₹१५ लाख दरम्यान असू शकतो. अनुभवानुसार तो खूप वाढतो.

डेटा ॲनालिस्ट (Data Analyst):

भूमिका: ते डेटा गोळा करतात, स्वच्छ करतात (Cleaning) आणि त्याचे प्राथमिक डेटा विश्लेषण (Data Analysis) करून रिपोर्ट तयार करतात. करिअरच्या सुरुवातीसाठी ही उत्तम भूमिका आहे.
पगार (Salary): भारतात डेटा ॲनालिस्टचा सुरुवातीचा पगार वर्षाला ₹४ लाख ते ₹८ लाख दरम्यान असू शकतो.

६. आवश्यक कौशल्ये आणि टूल्स (Required Skills & Tools)

जर तुम्हाला या क्षेत्रात प्रवेश करायचा असेल, तर खालील तांत्रिक कौशल्ये (Hard Skills) आत्मसात करणे गरजेचे आहे:

प्रोग्रामिंग भाषा (Programming Languages): Python किंवा R यापैकी एक भाषा उत्तम येणे आवश्यक आहे. Python सध्या सर्वात लोकप्रिय आहे.
डेटाबेस ज्ञान (Database): डेटा काढण्यासाठी SQL (Structured Query Language) चे ज्ञान अनिवार्य आहे.
गणित आणि सांख्यिकी: वर नमूद केल्याप्रमाणे, याचा पाया पक्का हवा.
डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स: Tableau किंवा Microsoft Power BI.
मशीन लर्निंग (ML): (फक्त डेटा सायंटिस्टसाठी) विविध ML अल्गोरिदमची माहिती.
सॉफ्ट स्किल्स (Soft Skills): समस्या निवारण (Problem Solving) आणि संवाद कौशल्य (Communication Skills) – तुमचे विश्लेषण इतरांना समजावून सांगण्यासाठी.

७. निष्कर्ष

डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्स हे केवळ सध्याचे ट्रेंडिंग जॉब्स नाहीत, तर ते भविष्यातील नोकऱ्यांचा पाया आहेत. ज्याप्रमाणे पूर्वी संगणक साक्षरता गरजेची होती, तसेच भविष्यात ‘डेटा साक्षरता’ (Data Literacy) महत्त्वाची ठरणार आहे.

जर तुमच्याकडे गणिताची आवड, कोडिंग शिकण्याची तयारी आणि कुतूहल असेल, तर या क्षेत्रात तुमच्यासाठी अमर्याद संधी आहेत. तुम्ही डेटा ॲनालिस्ट म्हणून सुरुवात करून पुढे अनुभवी डेटा सायंटिस्ट बनू शकता.

🔴 वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न (FAQs) 🔴

प्र १. डेटा सायन्स आणि डेटा ॲनालिटिक्समध्ये करिअर करण्यासाठी कोडिंग येणे आवश्यक आहे का? उत्तर: होय, काही प्रमाणात कोडिंग येणे आवश्यक आहे. विशेषतः Python किंवा R आणि SQL चे ज्ञान असणे गरजेचे आहे. मात्र, घाबरण्याचे कारण नाही, कारण या भाषा शिकण्यास तुलनेने सोप्या आहेत आणि अनेक ऑनलाइन कोर्सेस उपलब्ध आहेत.

प्र २. मी नॉन-आयटी (Non-IT) बॅकग्राउंडचा आहे, मी डेटा सायंटिस्ट बनू शकतो का? उत्तर: नक्कीच! अनेक यशस्वी डेटा सायंटिस्ट हे कॉमर्स, आर्ट्स किंवा मेकॅनिकल इंजिनिअरिंग बॅकग्राउंडचे आहेत. जर तुमची गणित आणि सांख्यिकीची (Statistics) समज चांगली असेल आणि तुम्ही आवश्यक टूल्स शिकण्याची तयारी दाखवली, तर तुम्ही या क्षेत्रात नक्कीच यशस्वी होऊ शकता.

प्र ३. डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist) आणि डेटा इंजिनिअर (Data Engineer) मध्ये काय फरक आहे? उत्तर: डेटा इंजिनिअरचे काम हे डेटा सायंटिस्टसाठी लागणारा डेटा गोळा करणे, साठवणे आणि त्यासाठी पायाभूत सुविधा (Infrastructure) तयार करणे असते. तर डेटा सायंटिस्ट त्या तयार डेटाचे विश्लेषण करून मॉडेल्स बनवतो.

प्र ४. डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization) का महत्त्वाचे आहे? उत्तर: मानवी मेंदूला अंकांपेक्षा चित्रे लवकर समजतात. क्लिष्ट डेटा सोप्या आलेख किंवा चार्ट्सच्या स्वरूपात मांडल्यामुळे व्यवसायाचे निर्णय घेणे सोपे होते. म्हणून डेटा व्हिज्युअलायझेशन हे एक अत्यंत महत्त्वाचे कौशल्य आहे.

प्र ५. भारतात या क्षेत्राचे भविष्य काय आहे? उत्तर: भारत हे वेगाने डिजिटल होत असलेले राष्ट्र आहे. फिनटेक, ई-कॉमर्स, आरोग्यसेवा आणि सरकारी प्रकल्पांमध्ये बिग डेटा आणि ॲनालिटिक्सचा वापर प्रचंड वाढत आहे. त्यामुळे पुढील अनेक वर्षे भारतात या क्षेत्रातील तज्ज्ञांची मागणी वाढतच राहणार आहे.

✍️ संपादक आणि लेखक परिचय (Editor & Writer Information):

संपादक (Editor): नितीन इसाये (Nitin Isaye)
लेखक (Writer): सचिन इसाये (Sachin Isaye)
जिल्हा (District): हिंगोली (Hingoli)
शिक्षण/व्यवसाय (Education/Profession): वकील (Lawyer), शेतकरी (Farmer)

💡 महत्त्वाची टीप (Important Note):

या लेखात दिलेली माहिती ही विविध अधिकृत स्रोत आणि उपलब्ध माहितीच्या आधारे संकलित केलेली आहे. आम्ही माहिती अचूक देण्याचा पुरेपूर प्रयत्न करतो, तरीही अंतिम निर्णय घेण्यापूर्वी किंवा अर्ज करण्यापूर्वी वाचकांनी संबंधित विभागाच्या अधिकृत वेबसाईटवर (Official Website) जाऊन माहितीची खात्री करून घ्यावी.