2023 में डेटा एनालिस्ट कैसे बनें

 
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डेटा विश्लेषक पहले से कहीं अधिक मांग में हैं। वास्तव में, यूएस ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स वर्ष 2030 तक डेटा विश्लेषकों के लिए रोजगार में 25% की वृद्धि की भविष्यवाणी करता है, जिससे डेटा एनालिटिक्स देश में सबसे तेज़ विकास दर वाले उद्योगों में से एक बन जाता है।

हालाँकि, डेटा विश्लेषक कैसे बनें? किस प्रकार के कौशल की आवश्यकता है? डेटा विश्लेषक होने के क्या फायदे हैं?


एक डेटा विश्लेषक के रूप में सफल होने के लिए आपको जो कुछ भी जानने की आवश्यकता है, वह इस लेख में शामिल किया जाएगा, जिसमें यह भी शामिल है कि कैसे आरंभ करें, किन कार्यों का पालन करें, और कौशल जो आपको रास्ते में लेने चाहिए।

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

संगठन के लाभ के लिए, कुछ विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए विभिन्न स्रोतों से एकत्र की गई जानकारी की जांच के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग किया जाता है। डेटा विश्लेषण का उपयोग न केवल अनुसंधान और विश्लेषण के लिए किया जाता है; यह व्यवसायों को अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने, मार्केटिंग योजनाएँ बनाने और उत्पाद विकास को सुव्यवस्थित करने में भी मदद करता है, जैसे कुछ क्षेत्रों के नाम।

डेटा विश्लेषक कौन है?

डेटा विश्लेषक विशाल डेटासेट एकत्रण, तैयारी और मूल्यांकन के लिए ज़िम्मेदार हैं। कोई फर्क नहीं पड़ता कि उसका आकार, हर फर्म डेटा का उत्पादन और संग्रह करती है। एक डेटा विश्लेषक एक विशेषज्ञ होता है जो इस डेटा के आधार पर निर्णय लेता है, जैसे, उदाहरण के लिए, ग्राहक अनुभव को कैसे बेहतर बनाया जाए, नए उत्पादों की कीमत और परिवहन लागत को कम किया जाए। डेटा विश्लेषक डेटा प्रबंधन, डेटा मॉडलिंग और रिपोर्टिंग में विशेषज्ञ होते हैं।

2023 में डेटा एनालिस्ट कैसे बनें

विषय ज्ञान से लेकर विभिन्न तकनीकों तक डेटा विश्लेषक बनने के लिए यहां सभी आवश्यकताएं हैं।

डिग्री और डोमेन विशेषज्ञता: - आप जिस क्षेत्र में काम कर रहे हैं, उसमें डोमेन विशेषज्ञता होनी चाहिए और किसी भी प्रासंगिक क्षेत्र में डिग्री होनी चाहिए। यदि आपके पास आवश्यक कौशल सेट है और एक अलग पृष्ठभूमि से आते हैं, तब भी आप डेटा विश्लेषक बन सकते हैं।
प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का ज्ञान:- पायथन, आर और जावास्क्रिप्ट प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के कुछ उदाहरण हैं जिनसे आपको परिचित होना चाहिए। लेखन अभ्यास आपको कठिन समस्याओं का समाधान खोजने में मदद करेगा।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का ज्ञान: - एक डेटा विश्लेषक को विभिन्न व्यावसायिक रिपोर्ट तैयार करने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करने में कुशल होना चाहिए। झांकी, QlikView और Power BI जैसे अनुप्रयोगों के उपयोग से आप परिचित होंगे। मजबूत संचार और प्रस्तुति कौशल भी आवश्यक हैं। आप इसका उपयोग ग्राहकों और अन्य हितधारकों को अपने विचार समझाने में मदद के लिए कर सकते हैं।
सांख्यिकी और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का ज्ञान: - आपको प्रायिकता वितरण, परिकल्पना परीक्षण, प्रतिगमन विश्लेषण और विभिन्न समूहीकरण और वर्गीकरण विधियों जैसे विचारों से परिचित होना चाहिए।
डेटा विश्लेषण उपकरणों का ज्ञान:- आपके पास डेटा विश्लेषण के लिए डेटाबेस और उपकरणों के साथ पिछला अनुभव होना चाहिए। प्रवृत्ति विश्लेषण करने और सटीक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की योजना बनाने के लिए आपको एसक्यूएल प्रश्नों और प्रक्रियाओं को बनाने और माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, मैटलैब और आईबीएम एसपीएसएस के जानकार होने में कुशल होना चाहिए।
हमें डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता क्यों है?

एक नए उत्पाद के निर्माण के संबंध में महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए, निकट अवधि के लिए बिक्री का पूर्वानुमान लगाने, या नए बाजारों या नए ग्राहक क्षेत्रों में प्रवेश के बारे में जानने के लिए, विभिन्न क्षेत्रों या उद्योगों के संगठन डेटा विश्लेषण पर भरोसा करते हैं। वर्तमान डेटा के आधार पर व्यावसायिक प्रदर्शन का विश्लेषण करके विभिन्न संगठनात्मक अक्षमताओं की पहचान करने के लिए डेटा विश्लेषण का भी उपयोग किया जाता है।

डेटा विश्लेषक बनने के लिए आवश्यक कौशल

एक डेटा विश्लेषक के पास आम तौर पर दो अलग-अलग प्रकार के कौशल होते हैं:

तकनीकी कौशल:- आर, एसक्यूएल, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, झांकी, और अन्य तकनीकी भाषाएं और उपकरण, साथ ही गणितीय, सांख्यिकीय और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल। ये तकनीकी क्षमताएं एक विश्लेषक को वास्तव में डेटा का उपयोग करने और परिणाम को इस तरह से देखने में मदद करेंगी जो कंपनी के लिए फायदेमंद होगा।
निर्णय लेना:- परिणाम देने के लिए और कई बदलावों, प्रवृत्तियों, मांगों और समस्याओं के माध्यम से अधिकारियों को चलना नितांत आवश्यक है। कंपनी के लिए तर्कसंगत, तथ्यात्मक और लाभप्रद निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए गहन अध्ययन आवश्यक है। कार्रवाई के पाठ्यक्रम की सिफारिश करने से पहले, डेटा विश्लेषकों को रणनीतिक रूप से सोचने और समस्या का व्यापक दृष्टिकोण लेने में सक्षम होना चाहिए।
2023 में डेटा विश्लेषक होने के लाभ

हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू डेटा विश्लेषक को उच्चतम वेतन और भत्तों के साथ सबसे कठिन नौकरियों में से एक के रूप में सूचीबद्ध करता है। इसके अतिरिक्त, डेटा विश्लेषकों के लिए 70% नौकरी के विज्ञापन पांच साल से कम के अनुभव के लिए कहते हैं।
डेटा विश्लेषक की उच्च स्तर की मांग में योगदान देने वाले प्रमुख तत्वों में से एक उनका वेतन है। अन्य व्यवसायों की तुलना में, एक फ्रेशर के लिए पारिश्रमिक अधिक है, INR 5 से 6.5 LPA तक।
डेटा एनालिस्ट जॉब के बारे में बात करते समय प्रमुख स्केलेबिलिटी पहलुओं में से एक लचीलापन है। एक डेटा विश्लेषक के पास आईटी, बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और अन्य सहित विभिन्न प्रकार के उद्योगों में काम करने की बहुमुखी प्रतिभा है, और यह केवल एक ही पेशे तक सीमित नहीं है।

किसी भी अन्य नौकरी की तुलना में डेटा एनालिस्ट बनना सबसे आसान प्रक्रिया है। भले ही उनके पास आवश्यक शैक्षिक योग्यता की कमी है, लेकिन अग्रणी कंपनियां आवश्यक कौशल सेट और ज्ञान वाले उम्मीदवारों को नियुक्त करती हैं।
2023 में डेटा एनालिटिक्स का दायरा

दुनिया भर में डेटा एनालिटिक्स सेवाओं की अत्यधिक मांग है। एक सर्वेक्षण में कहा गया है कि 2023 में डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में 250,000 नई नौकरी की रिक्तियों का अनुमान है, जो 2019-20 में मांग से 60% अधिक है। संगठन प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे रहने के लिए डेटा विश्लेषकों का उपयोग कर रहे हैं, और इन पेशेवरों की मांग केवल बढ़ेगी।

निष्कर्ष

डेटा एनालिटिक्स में काम करना शुरू करने के लिए अभी से बेहतर समय नहीं है! अग्रणी व्यवसाय बेहतर निर्णय लेने और कॉर्पोरेट विकास को चलाने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं, और वे लगातार प्रतिभाशाली, प्रतिभाशाली व्यक्तियों को उन कौशलों के साथ काम पर रखना चाहते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है।

सीखने के विकल्पों की एक श्रृंखला के साथ संगठित डेटा एनालिटिक्स पाठ्यक्रम प्रदान करने वाले कई संस्थान हैं। एक ऐसा मंच चुनना महत्वपूर्ण है जो लाइव सत्र, क्षेत्र में अनुभव के साथ कुशल सलाहकार, और यदि संभव हो तो एक इंटर्नशिप और वास्तविक दुनिया की परियोजनाएं प्रदान करता है।

DataMites® सर्टिफाइड डेटा एनालिस्ट (CDA) के लिए पाठ्यक्रम बंडल उन्नत एनालिटिक्स और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि पर केंद्रित है। क्योंकि यह एक NO-CODE सॉफ्टवेयर है, प्रबंधक और डेटा विश्लेषक जिनके पास कोई प्रोग्रामिंग अनुभव नहीं है, वे जटिल विश्लेषण में महारत हासिल कर सकते हैं। उद्योग के मानकों के अनुसार पाठ्यक्रम को कड़ाई से अद्यतन किया जाता है और एक संरचित शिक्षण वातावरण बनाने के लिए ठीक-ठाक किया जाता है जो लीन लर्निंग का समर्थन करता है।