High Salary Craze: कंप्यूटर साइंस का खत्म हो रहा क्रेज, अब इस कोर्स की बढ़ रही डिमांड

Computer Science Engineering: हर चीज का एक दौर होता है. किसी एक पॉइंट से उसकी शुरुआत होती है. उसके बाद धीरे धीरे वह अपने टॉप पॉइंट की ओर बढ़ता और एक समय फिर ऐसा आता है जब उसका ढ़लना शुरू हो जाता है. फिर वहां से वह नीचे आना शुरू हो जाता है. आज हम कंप्यूटर साइंस की बात कर रहे हैं जिसकी कहानी कुछ ऐसी ही लग रही है. 

घरवाले चाहते हैं कि उनके बच्चे बड़े होकर अच्छी नौकरी करें. पैसा कमाएं. आज पहले कंप्यूटर साइंस का क्रेज उतना नहीं रहा है जितना पहले होता था. अब आईआईटी जैसे संस्थानों में भी कंप्यूटर साइंस की सीट बाद में भरी हैं उससे पहले  गणित और डेटा साइंस की सीटें भर गई.  रिपोर्ट के मुताबिक मैथमेटिक्स एंड साइंटिफिक कंप्यूटिंग और स्टैटिक्स एंड डेटा साइंस की सीटें पहले राउंड की काउंसलिंग में ही फुल हो गई थीं. जबकि कंप्यूटर साइंस कोर्स की सीटें दूसरे राउंड में ही फिल हुई थीं. ऐसा इसलिए हो रहा है क्योंकि अलग अलग रिपोर्ट्स में इस बात को कहा जा रहा है कि आने वाले समय में डेटा ही फ्यूचर होने वाला है. इसलिए लोग पहले ही डेटा के एक्सपर्ट बनना चाहते हैं.

कंप्यूटर साइंस
कम्प्यूटर साइंस में कंप्यूटर और कंप्यूटर के सिस्टम की पढ़ाई होती है जिसमें कंप्यूटर टेक्नोलॉजी के बारे में पढ़ाया जाता है. यह डेटा साइंस के साथ इंटरेक्ट करने वाली प्रक्रियाओं का अध्ययन भी है, जिसमें डेटा को प्रोग्राम के रूप में दर्शाया जाता है. कम्प्यूटर साइंस केवल कंप्यूटर के बारे में नहीं है. इसलिए इस साइंस को कंप्यूटेशन साइंस और कंप्यूटिंग साइंस भी कहा जाता है. अगर आप कंप्यूटर साइंस में डिग्री का कोर्स करते है तो आपको 3 से 5 साल लगेंगे और अगर आप कोई डिप्लोमा कोर्स करते है तो आपको उसमें 1 से 3 साल का समय लगेगा.

कंप्यूटर साइंस के बाद इन फील्ड में कर सकते हैं नौकरी
डेटा साइंस
एनीमेशन
वेब डेवलपमेंट
वेब एप्लीकेशन
कम्प्यूटर ग्राफिक्स
डेटाबेस मैनेजमेंट
कंप्यूटर मैन्युफैक्चरिंग
एथिकल हैकिंग
नेटवर्क एडमिनिस्ट्रेशन
विडियो गेम डेवलपमेंट आदि.

डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस पढ़ाई का वह क्षेत्र है जो अदृश्य पैटर्न खोजने, सार्थक जानकारी प्राप्त करने और व्यावसायिक फैसले लेने के लिए आधुनिक डिवाइसेज और तकनीकों का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित है. डेटा साइंस पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है. विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा कई अलग-अलग सोर्स से आ सकता है और अलग अलग स्वरूपों में पेश किया जा सकता है.