Highest Salary Package Engineering Course: कंप्यूटर साइंस इंजीनियरिंग (CSE) को लंबे समय से सबसे प्रतिष्ठित और लोकप्रिय इंजीनियरिंग कोर्स माना जाता रहा है, लेकिन हाल के वर्षों में कुछ अन्य इंजीनियरिंग ब्रांच भी प्लेसमेंट और करियर संभावनाओं के मामले में बेहतर साबित हो रही हैं. इनमें से एक प्रमुख कोर्स है डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), जो तेजी से लोकप्रियता हासिल कर रहा है और प्लेसमेंट के लिहाज से कंप्यूटर साइंस से भी बेहतर साबित हो रहा है.


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डेटा साइंस और AI इंजीनियरिंग की उभरती हुई फील्ड
डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की फील्ड वर्तमान में इंडस्ट्री में सबसे ज्यादा डिमांड वाली फील्ड बन चुकी है. कंपनियां बड़ी मात्रा में डेटा जनरेट कर रही हैं और उन्हें इस डेटा को समझने, एनालाइस करने और बिजनेस डिसीजन में बदलने के लिए एक्सपर्ट्स की आवश्यकता है. डेटा साइंटिस्ट और AI इंजीनियर्स के रूप में काम करने वाले प्रोफेशनल्स की डिमांड तेजी से बढ़ रही है, और इस फील्ड में प्लेसमेंट परसेंटेज बहुत हाई हैं. 


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इसके अलावा, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और बिग डेटा जैसी नई-नई टेक्नोलॉजी का एक्सपेंशन इस कोर्स को और भी अधिक महत्वपूर्ण बना रहा है. दुनिया भर में बड़ी टेक्नोलॉजी कंपनियां, जैसे गूगल, फेसबुक, अमेजन, माइक्रोसॉफ्ट, डेटा साइंस और AI एक्सपर्ट्स की हायरिंग कर रही हैं, और वे आकर्षक सैलरी पैकेज भी दे रही हैं.


प्लेसमेंट में बेहतर प्रदर्शन
डेटा साइंस और AI में प्लेसमेंट परसेंटेज कंप्यूटर साइंस इंजीनियरिंग से भी अधिक हैं. ऐसा इसलिए है क्योंकि यह फील्ड अब हर इंडस्ट्री में एंटर कर रही है, चाहे वह हेल्थकेयर हो, फाइनेंस हो, मैन्युफैक्चरिंग हो या एंटरटेनमेंट. हर जगह डेटा का उपयोग किया जा रहा है, और इससे जुड़े प्रोफेशनल्स की मांग काफी है. एक रिपोर्ट के अनुसार, डेटा साइंटिस्ट्स की एवरेज सैलरी कंप्यूटर साइंस इंजीनियर से 30-40% अधिक होती है, और ये संख्या एक्सपीरियंस के साथ और भी बढ़ती जाती है.


क्यों है डेटा साइंस और AI का इतना महत्व?
1. मल्टी इंडस्ट्री यूज: डेटा साइंस और AI का उपयोग केवल टेक्नोलॉजी कंपनियों तक सीमित नहीं है. आज इसे बैंकिंग, हेल्थकेयर, एजुकेशन, और यहां तक कि एग्रिकल्चर जैसी फील्ड में भी उपयोग किया जा रहा है.


2. भविष्य की टेक्नोलॉजी: AI और मशीन लर्निंग को भविष्य की टेक्नोलॉजी के रूप में देखा जा रहा है, जहां ऑटोमेशन और डेटा एनालिसिस से बड़े-बड़े बदलाव हो रहे हैं.


3. डिमांड ज्यादा और सप्लाई कम: अभी इस फील्ड में एक्सपर्ट्स की कमी है, जो इसे और भी आकर्षक बनाता है, क्योंकि प्लेसमेंट की संभावनाएं अधिक और कॉम्पिटिशन कम है.