Data Science की असलियत: सीखने और करने में अंतर

Updated On : 14-09-2025

Reality Of Data Science Work – What We Learn Vs What We Work In Industries

Data Science आज का सबसे trending career option है। Students courses, bootcamps और online tutorials में machine learning, deep learning, और Python libraries सीखते हैं। लेकिन जब वे industry में job शुरू करते हैं, तो उन्हें समझ आता है कि reality काफी अलग है।

Academic Learning Vs Industry Work

चलिये देखते हैं क्या सिखाया जाता है और actual industry में काम किस पर होता है:

What We Learn (Courses/Academics)	What We Work (Industry Reality)
Machine Learning algorithms (SVM, Decision Trees, Neural Networks)	Data cleaning, preprocessing और feature engineering (70% time यही जाता है)
Advanced Deep Learning frameworks (TensorFlow, PyTorch)	SQL queries, Excel reporting और BI dashboards (Power BI, Tableau)
End-to-End model deployment projects	Existing models को maintain और optimize करना
High-quality curated datasets	Messy, incomplete और noisy real-world data
Focus on accuracy and complex models	Focus on business impact, scalability और cost efficiency

Case Study: Rohan’s Data Science Journey

Rohan ने MSc Data Science किया। उसने CNNs, RNNs और NLP based projects college में बनाए। Job मिलने के बाद, उसे एक Retail Company में data analyst की role मिली।

• उसने expect किया था कि वह neural networks पर काम करेगा।
• Reality में, उसका 60% समय SQL queries और Excel dashboards बनाने में जाता है।
• 20% समय raw sales data को clean और preprocess करने में।
• बाकी 20% में predictive models को maintain करना।

👉 इससे हमें clear picture मिलती है कि academic सीख और job reality में काफी फर्क है।

Another Example: Priya’s Experience

Priya ने online bootcamp से ML और Python सीखा था। उसकी expectation थी कि उसे तुरंत AI-based projects मिलेंगे। लेकिन जब उसने fintech company join की, तो उसका काम ज्यादा fraud-detection dashboards और data pipelines maintain करने का निकला।

👉 इसने उसे सिखाया कि industry में business-driven tasks को priority दी जाती है, न कि सिर्फ़ cutting-edge models को।

Skills That Actually Matter in Industry

• Strong SQL और Database skills
• Data Cleaning & Preprocessing
• Visualization tools (Power BI, Tableau)
• Basic Statistics & Business Understanding
• Communication & Stakeholder Management

✅ Quick Checklist for Freshers

• क्या आप daily SQL queries लिख सकते हैं?
• क्या आपने कम से कम एक BI tool (Power BI/Tableau) use किया है?
• क्या आप messy data को clean और organize कर सकते हैं?
• क्या आप अपनी findings को non-technical लोगों को समझा सकते हैं?

Tip: अगर ये skills अभी weak हैं, तो पहले इन्हें master करें।

Why This Gap Exists?

Academic courses का focus ज्यादा theoretical है जबकि industry को business problem solving और scalable solutions चाहिए। यही कारण है कि freshers को अक्सर पहले साल में काफी adjustment करनी पड़ती है।

Industry Trends & Data

LinkedIn Emerging Jobs Report (2024) के अनुसार, Data Scientist roles में 70% demand ऐसी होती है जहाँ SQL, Data Cleaning और Business Intelligence skills ज्यादा required होते हैं।

Kaggle survey data (2023) दिखाता है कि 60% से ज्यादा professionals अपना major time data preprocessing और reporting में खर्च करते हैं।

Conclusion

Data Science career शुरू करते समय आपको ये समझना चाहिए कि:

• 70% काम data cleaning और reporting पर होता है।
• 20% काम predictive modeling और existing models को maintain करने पर होता है।
• 10% काम नए research या deep learning projects पर होता है।

इसलिए सिर्फ़ ML algorithms नहीं, बल्कि SQL, visualization और communication skills भी equally important हैं।

FAQs

क्या industry में Deep Learning का use नहीं होता?

Use होता है, लेकिन limited और specific projects में। Most jobs data cleaning और analysis पर focus करती हैं।

Freshers को कौन सी skills पहले सीखनी चाहिए?

SQL, Excel, Data Visualization और communication skills। Machine Learning बाद में gradually काम आएगा।

क्या Data Scientist और Data Analyst roles अलग होते हैं?

हाँ, Analyst ज्‍यादा reporting और visualization करता है, Scientist ज्‍यादा modeling और R&D करता है। लेकिन industry में अक्सर overlap होता है।

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🧑‍💻 About the Author

Anurag Rai एक टेक ब्लॉगर और नेटवर्किंग विशेषज्ञ हैं जो Accounting, AI, Game, इंटरनेट सुरक्षा और डिजिटल तकनीक पर गहराई से लिखते हैं।