एक बार बड़े करीने से अलग-अलग साइलो में वर्गीकृत किए जाने के बाद, डेटा और आर्थिक सिद्धांत की दुनिया अब वैश्विक निर्णय लेने के मूल में परिवर्तित हो रही है। एक ऐसे युग में, जहां एल्गोरिदम ब्रोकर ब्लिंक और सेंट्रल बैंक्स मॉडल मुद्रास्फीति से पहले स्टॉक क्रैश का अनुमान लगाते हैं, मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, डेटा विज्ञान और अर्थशास्त्र दोनों सेक्टरों में शक्तिशाली डिग्री कमांडिंग प्रभाव के रूप में उभरे हैं। अभी तक छात्र तेजी से डिजिटाइज़्ड अर्थव्यवस्था में अपने विकल्पों का वजन करते हैं, एक मौलिक प्रश्न उठता है: भविष्य को आकार देने में कौन सी डिग्री अधिक शक्ति रखती है – डैटा विज्ञान या अर्थशास्त्र?
प्रभाव का स्थानांतरण इलाका
नीति, वित्त और व्यावसायिक रणनीति को नियंत्रित करने वाले अनुशासन के रूप में अर्थशास्त्र के पारंपरिक गढ़ को अब चुनौती दी जा रही है – विस्थापित नहीं, बल्कि डेटा विज्ञान के उदय द्वारा पुनर्परिभाषित। जबकि अर्थशास्त्रियों को कार्य-कारण, मॉडल व्यवहार को समझने और प्रणालीगत बदलावों की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, डेटा वैज्ञानिकों को छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने, परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और निर्णय लेने को स्वचालित करने के लिए कोड और सांख्यिकी का पता चलता है।आज, हर उद्योग-स्वास्थ्य सेवा और रसद से लेकर विपणन और शासन तक-बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स पर रिलीज़। डेटा साइंस, इसकी कम्प्यूटेशनल मांसपेशी और फुर्तीले टूलकिट (पायथन, आर, एसक्यूएल, मशीन लर्निंग) के साथ, इमदैसी, सटीकता और स्वचालन की मांग करने वाली भूमिकाओं के लिए गो-टू डिग्री में विकसित हुआ है।हालांकि, इस दक्षता ने अर्थशास्त्र को अप्रचलित नहीं किया है। इसके बजाय, इसने आर्थिक तर्क को एक प्रीमियम पर रखा है – विशेष रूप से डेटा की जिम्मेदारी से व्याख्या करते समय। कई मायनों में, दो क्षेत्र अब प्रतिद्वंद्वी नहीं हैं, लेकिन अनिच्छुक सहयोगी हैं, अक्सर बोर्डरूम, पॉलिसी डेस्क और स्टार्टअप व्हाइटबोर्ड पर प्रतिच्छेद करते हैं।
कौशल जो भविष्य को आकार देते हैं
अर्थशास्त्र में एक डिग्री मैक्रो-लेवल शिफ्ट्स-इंटरेस्ट दरों, बेरोजगारी, जीडीपी की अस्थिरता को डिकोड करने के लिए एक लेंस प्रदान करती है-लेकिन यह रणनीतिक सोच, महत्वपूर्ण मूल्यांकन और दीर्घकालिक मॉडलिंग की भी खेती करता है। अर्थशास्त्रियों को “क्या” पर अभिनय करने से पहले “क्यों” पूछने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।दूसरी ओर, डेटा साइंस चक्करदार गति के साथ “कैसे” और “क्या” का जवाब देने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह प्रोग्रामिंग, सांख्यिकीय निष्कर्ष, और उन्नत मॉडलिंग में प्रवीणता प्रदान करता है- स्वचालन, फिनटेक, एआई और उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग में बेशकीमती स्किल्स। जबकि यह क्षेत्र शुरू में कंप्यूटर विज्ञान पर भारी पड़ गया था, यह अब व्यापार, नीति और यहां तक कि जलवायु परिवर्तन अनुसंधान में गहराई से अंतर्निहित है।वास्तव में, डेटा वैज्ञानिक उत्तर उत्पन्न करते हैं; अर्थशास्त्री जानते हैं कि कौन से सवाल मायने रखते हैं। संयोजन आदर्श है – लेकिन एक ही डिग्री का पीछा करने वाले छात्रों के लिए, विकल्प उस जांच की दिशा पर निर्भर करता है जिसे वे तैयार करते हैं।
कैरियर प्रक्षेपवक्र और उद्योग की मांग
वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम के फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट (2025) के अनुसार, डेटा विश्लेषकों, एआई विशेषज्ञों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों जैसी भूमिकाएं हायरिंग परिदृश्य पर हावी हैं। डेटा वैज्ञानिकों के लिए वेतन लगातार शीर्ष उद्योग बेंचमार्क, तकनीकी फर्मों, निवेश बैंकों और प्रतिभा के लिए जूझ रहे परामर्शों के साथ।फिर भी, अर्थशास्त्र के स्नातक अभी भी नेतृत्व पाइपलाइनों पर हावी हैं। केंद्रीय बैंक, वैश्विक थिंक टैंक, आईएमएफ और विश्व बैंक जैसी अंतर्राष्ट्रीय एजेंसियां, और सरकार और शिक्षाविदों के भीतर नीति कोशिकाएं मजबूत आर्थिक नींव के साथ उम्मीदवारों का अत्यधिक पक्ष लेती हैं – खासकर जब भूमिकाएं दूरदर्शिता, व्यापार विश्लेषण या प्रणालीगत मॉडलिंग की मांग करती हैं।विशेष रूप से, हाइब्रिड भूमिकाएँ-जैसे कि आर्थिक डेटा विश्लेषक, मात्रात्मक शोधकर्ता और डेटा-सूचित नीति सलाहकार-अब फल-फूल रहे हैं। इन पदों को दोनों डोमेन में एक नींव की आवश्यकता होती है, भविष्य में संकेत देते हुए जहां अंतःविषय विशेषज्ञता शक्ति की वास्तविक मुद्रा बन जाती है।
संक्रमण -शिक्षा
विश्वविद्यालयों ने इस विलय की मांग को पहचानना शुरू कर दिया है। नए-युग के कार्यक्रम अब दोहरी बड़ी कंपनियों या अंतःविषय सांद्रता की पेशकश करते हैं-मशीन लर्निंग के साथ अर्थमेट्रिक्स, या बड़े डेटा फ्रेमवर्क के साथ आर्थिक मॉडलिंग।MIT, LSE, और NUS जैसे संस्थान उन स्नातकों का उत्पादन करने के लिए पाठ्यक्रम को फिर से तैयार कर रहे हैं जो केवल विश्लेषक या सिद्धांतकार नहीं हैं, बल्कि निर्णय वैज्ञानिक हैं – जो डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सक्षम हैं और उन्हें एक व्यापक आर्थिक संदर्भ में एम्बेड करते हैं।
