GATE Exam Syllabus 2026: Computer Science vs Data Science किसका Syllabus Tough – जानिए Real Difference

GATE Exam Syllabus 2026 को समझना हर उस छात्र के लिए बेहद जरूरी है जो GATE में अच्छा score करके IITs, NITs, या top research institutes में admission लेना चाहता है। खासकर जब बात आती है दो popular streams—Computer Science (CS&IT) और Data Science & Artificial Intelligence (DA&AI) की—तो students अक्सर confused हो जाते हैं कि किसका syllabus tough है और किस domain में बेहतर career opportunities मिलती हैं।

इसी confusion को दूर करने के लिए इस article में हम GATE Exam Syllabus के आधार पर CS और DA दोनों का practical, subject-wise, और real difference समझेंगे। यहां आपको आसान भाषा में बताया जाएगा कि इन दोनों papers में क्या-क्या पढ़ाया जाता है, किसमें किस तरह की skills की जरूरत पड़ती है, और आपकी background के हिसाब से कौन सा option आपके लिए perfect है।

चलिये शुरू करते हैं…

Section 1: What is Common — General Aptitude (GA)

GATE exam का सबसे basic हिस्सा है General Aptitude (GA), और यह हर paper में पूछा जाता है—चाहे CS दो या DA/AI.

इसमें दो parts आते हैं:

1. Verbal Aptitude

• English grammar
• Vocabulary (synonyms/antonyms)
• Comprehension
• Sentence correction

2. Quantitative & Analytical Aptitude

• Basic mathematics
• Reasoning
• Data interpretation
• Number series
• Logical puzzles

GA section 15 marks का होता है और यह high scoring होता है।
हर student को यह part strong रखना चाहिए—क्योंकि यह कम समय में ज्यादा marks दिलाता है।

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Section 2: CS (Computer Science & IT) Syllabus – Deep Dive

GATE CS सबसे popular paper है और इसका syllabus बहुत बड़ा और diversified होता है।
यह theoretical computer science से लेकर low-level systems और programming तक हर चीज़ शामिल करता है।

Section 2.1: Engineering Mathematics / Discrete Mathematics

इसमें आगे दिए गए topics आते हैं:

• Logic & Prepositional calculus
• Sets, Relations, Functions
• Graph theory (BFS, DFS, trees, connectivity)
• Group theory basics
• Linear algebra (matrix, eigenvalues, eigenvectors)
• Basic Probability & Statistics
• Calculus basics (limits, differentiation, integration) — as required

यह maths CS में भी काफी important है—लगभग हर साल अच्छी weightage मिलती है।

Section 2.2: Core CS Subjects

यह वह हिस्सा है जहाँ CS का असली depth शुरू होता है।

Digital Logic

• Boolean algebra, simplification techniques
• Logic gates and combinational circuits (adders, multiplexers)
• Sequential circuits (flip-flops, registers, counters)
• Number systems, representation, arithmetic circuits

Computer Organization & Architecture (COA)

• Instruction set architecture, addressing modes
• CPU datapath and control unit
• Pipelining, hazards and their resolution
• Memory hierarchy: cache (mapping, replacement), main memory, virtual memory
• I/O systems, interrupts, DMA

Operating Systems

• Processes, threads, concurrency concepts
• CPU scheduling algorithms (FCFS, SJF, Round Robin, Priority)
• Synchronization primitives (mutex, semaphore), deadlock (prevention, avoidance)
• Memory management: paging, segmentation, virtual memory
• File system basics, I/O management

Theory of Computation (TOC)

• Finite automata (DFA/NFA), regular expressions
• Pushdown automata
• Turing machine
• Context-free grammars
• Decidability & undecidability

Compiler Design

• Lexical & syntax analysis
• Intermediate code generation
• Optimization

Section 2.3: Programming + Data Structures & Algorithms

यह CS का सबसे scoring और verification-based part है।

• Arrays, Linked Lists
• Stacks, Queues
• Trees, Heaps, Hashing
• Graphs
• Searching, Sorting
• Greedy algorithms
• Dynamic Programming
• Divide & Conquer

This is your real coding brain test—concepts strong होने चाहिए।

Section 2.4: Databases (DBMS)

• ER model
• Relational databases
• SQL queries
• Normalization
• Indexing techniques
• Transactions & concurrency control

Section 2.5: Computer Networks

• OSI & TCP/IP मॉडल
• IP addressing, subnetting
• Routing basics (distance vector, link state)
• TCP vs UDP
• DNS, HTTP जैसे application layer protocols

Section 2.6: Weightage Trend (CS)

हर साल marks कुछ subjects में consistently ज्यादा रहते हैं:

• Algorithms + DSA – 15 to 18 marks
• DBMS + Operating System – 10 to 12 marks
• Computer Networks – 7 to 10 marks
• Digital Logic – 5 to 7 marks
• Theory of Computation – 6 to 8 marks

Overall, CS syllabus बहुत wide है और पूरा cover करने में काफी time लगता है।

CS Official Syllabus Download Link: gate2026.iitg.ac.in

Section 3: DA (Data Science & Artificial Intelligence) Syllabus – Deep Dive

GATE DA relatively new paper है और यह modern fields—Data Science, AI, ML पर based है।
इसका syllabus ज्यादा mathematical, analytical और model-oriented है।

Section 3.1: Maths Core – Probability, Statistics & Linear Algebra

यह DA का सबसे important हिस्सा है।

Probability

• Conditional probability
• Bayes Theorem
• Random variables
• PMF, PDF, CDF
• Normal, Poisson, Binomial distributions

Statistics

• Hypothesis testing
• Z-test, T-test
• Variance, standard deviation
• Confidence intervals

Linear Algebra

• Matrices
• Eigenvalues, eigenvectors
• Matrix factorization
• Rank, determinant
• Systems of equations

Calculus and Optimization

• Limits, derivatives, gradients
• Partial derivatives, Hessian
• Gradient Descent और basic optimization concepts
• Convexity basics, Lagrange multipliers (conceptual level)

DA में maths बहुत high level पर पूछा जाता है—यह इसे tougher बनाता है।

Section 3.2: Programming + Data Structures + Algorithms

Programming basics asked:

• Variables, loops, conditions
• Function basics
• Arrays, lists
• Stacks, queues
• Trees, graphs basics
• Sorting & searching

यह हिस्सा CS की तुलना में थोड़ा lighter है, लेकिन still important है।

Section 3.3: Databases / Data Warehousing

Data Science में data storage systems का ज्ञान जरूरी होता है:

• ER modeling
• SQL basics
• Data Warehousing concepts
• OLAP vs OLTP
• ETL pipelines

Section 3.4: Machine Learning (ML) – सबसे high scoring

यह DA का सबसे interesting और modern हिस्सा है:

• Supervised learning:
  Regression, SVM, Decision Trees, Naive Bayes
• Unsupervised learning:
  Clustering, K-means, PCA
• Evaluation metrics:
  RMSE, accuracy, confusion matrix
• Overfitting, regularization

यह topics industry में भी बहुत उपयोगी हैं।

Section 3.5: Artificial Intelligence (AI)

• Search algorithms (BFS, DFS, A*)
• Logic representation
• Inference
• Reasoning under uncertainty
• Sampling-based methods

यह हिस्सा थोड़ा theoretical + mathematical है।

Section 3.6: Weightage Trend (DA)

• Machine Learning – 25 to 30 marks
• Probability & Statistics – 20 to 25 marks
• Linear Algebra – 10 to 12 marks
• Programming + DSA – 15 to 20 marks
• AI – 12 to 14 marks

Overall DA syllabus काफी numerical + conceptual heavy है।

DA Official Syllabus Download Link : gate2026.iitg.ac.in

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Section 4: CS vs DA Comparison— कौन सा Syllabus Tough है?

कम शब्दों में कहें तो:

Real Toughness Comparison

• अगर Maths weak है → DA आपके लिए tough लगेगा।
• अगर Theory subjects weak हैं → CS मुश्किल लगेगा।
• अगर आप coding + system-oriented mind रखते हैं → CS
• अगर आप ML, Data Science, AI में interest रखते हैं → DA

Section 5: कौन सा चुनें — CS या DA? (Your Decision Guide)

आपको कौन सा paper choose करना चाहिए?
यह depends करता है आपके interest और future goals पर:

Choose CS अगर:

✔ आपको coding पसंद है
✔ आपको OS, DBMS, Networks, Algorithms में interest है
✔ आप software engineering, development jobs या MTech CS करना चाहते हैं
✔ आपकी theory strong है

Choose DA अगर:

✔ आपको Maths, Statistics, Analysis पसंद है
✔ आप ML Engineer / Data Scientist बनना चाहते हैं
✔ आपको models, datasets, analytics fascinating लगते हैं
✔ Python + Data handling में interest है

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Section 6: Preparation Strategy / Tips

चाहे CS दो या DA, strategy सही होगी तो success पक्का है।

CS Aspirants के लिए Strategy

• Engineering maths को पहले strong करें
• Algorithms + Data Structures पर biggest focus
• OS, DBMS, CN, TOC regularly पढ़ते रहें
• Weekly mock tests दें
• PYQs जरूर solve करें

DA Aspirants के लिए Strategy

• Linear Algebra + Probability को सबसे पहले master करें
• Python basics + DSA practice करें
• ML basics (regression, classification, clustering) अच्छी तरह समझें
• तैयारी के दौरान numerical practice करें
• PYQs + mocks regularly दें

Common Tips

• GA को daily 10–15 minutes दें
• Consistency रखें
• Revision weekly करें
• Healthy routine maintain करें

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निष्कर्ष (Conclusion)

GATE Exam Syllabus 2026 को समझना हर उस विद्यार्थी के लिए जरूरी है जो भविष्य में M.Tech, PhD, या PSU नौकरी के लिए तैयारी कर रहा है। इस लेख में हमने Computer Science (CS&IT) और Data Science & Artificial Intelligence (DA&AI) दोनों के syllabus का गहराई से comparison देखा। CS का syllabus traditional computing fundamentals पर आधारित है, जबकि DA का syllabus mathematical modeling, statistics, machine learning और AI concepts पर ज्यादा focus करता है। इसलिए किसका syllabus tough है, यह पूरी तरह student की background पर depend करता है—अगर आपको Programming और Core CS subjects में interest है तो CS आसान लगेगा, और अगर आपको Mathematics, Data Analysis तथा Machine Learning पसंद है तो DA आपके लिए सही विकल्प हो सकता है।

अंत में, दोनों papers के अपने-अपने advantages हैं, इसलिए आपका चुनाव आपकी strength, career goal और subject interest के आधार पर होना चाहिए। सही तैयारी और सही दिशा में मेहनत से आप दोनों में से किसी भी stream में top rank हासिल कर सकते हैं।

Best of luck for GATE 2026!

FAQs

Q1. GATE Exam Syllabus 2026 में CS और DA में सबसे बड़ा difference क्या है?

Ans. CS में Operating System, DBMS, Algorithms, Computer Networks जैसे core computing subjects शामिल हैं, जबकि DA में Statistics, Probability, Machine Learning, Data Analytics और Optimization ज्यादा होते हैं।

Q2. क्या GATE Data Science का syllabus CS से tough है?

Ans. अगर आपकी mathematics strong है, तो DA आसान लगेगा। अगर maths weak है और programming strong है, तो CS आपके लिए better option है। Toughness student की background पर depend करता है।

Q3. GATE CS और GATE DA में से कौन सा ज्यादा scoring है?

Ans. CS में subjects familiar होते हैं, इसलिए scoring थोड़ा आसान हो सकता है। DA में नए topics (ML, Optimization, AI) होते हैं, इसलिए scoring depend करता है कि आपने कितना practice किया है।

Q4. क्या GATE CS score से M.Tech Data Science मिल सकती है?

Ans. हाँ, कई IITs और NITs में CS score को भी Data Science और AI courses में accept किया जाता है, लेकिन institute-wise eligibility अलग होती है।

Q5. क्या GATE DA के लिए programming जरूरी है?

Ans. जी हाँ। Python और basic programming skills जरूरी हैं क्योंकि Data Science और ML में coding का बहुत उपयोग होता है।

Q6. क्या GATE Exam Syllabus हर साल बदलता है?

Ans. Minor changes संभव हैं, इसलिए official GATE website पर updated syllabus जरूर check करें।