Data Analyst क्या है?
एक डेटा एनालिस्ट डेटा लेता है और इसका उपयोग कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करने के लिए करता है। एक डेटा एनालिस्ट विशिष्ट विषयों के बारे में जानकारी प्राप्त करता है और फिर व्यापक रिपोर्ट में निष्कर्षों की व्याख्या, विश्लेषण और प्रस्तुत करता है। कई अलग-अलग प्रकार के व्यवसाय डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने में सहायता के लिए डेटा एनालिस्ट का उपयोग करते हैं।
Source: Safalta
विशेषज्ञों के रूप में, डेटा एनालिस्ट को अक्सर प्रतिस्पर्धी विश्लेषकों को प्रदान करने और उद्योगों के भीतर रुझानों की पहचान करने के लिए अपने कौशल और उपकरणों का उपयोग करने के लिए कहा जाता है।Big Data Engineer Salary: 2022 में बिग डेटा इंजीनियर वेतन
Data Analyst कैसे बनें
Data Analyst बनने के लिए, आपके पास प्रमुख Data analysis skills और बिग डेटा सेट से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता होनी चाहिए। डेटा एनालिस्ट अवसर के साथ एक परिपक्व क्षेत्र है, क्योंकि सभी उद्योगों में कंपनियों ने बड़े डेटा के लिए बड़ी प्रतिबद्धताएं की हैं, विशेष रूप से दूरसंचार, बीमा, विज्ञापन, वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य देखभाल और प्रौद्योगिकी में अपने विश्लेषिकी विभागों का निर्माण किया है। यह वृद्धि भविष्य में भी अच्छी तरह से जारी रहने की उम्मीद है क्योंकि शिक्षा, सरकार और विनिर्माण सहित बड़े डेटा एनालिटिक्स अपनाने में पिछड़े उद्योगों ने भविष्य में अपनी बड़ी डेटा एनालिटिक्स गतिविधि को बढ़ाने का वादा किया है।
डेटा एनालिस्ट क्या करता है?
डेटा विश्लेषक संख्याओं, प्रवृत्तियों और प्रक्षेपवक्रों को सुपाच्य और सुलभ जानकारी में अनुवाद करते हैं। व्यवसाय डेटा एकत्र करते हैं (यानी, बिक्री के आंकड़े, सूची, बाजार अनुसंधान, लाभ मार्जिन, रसद और परिवहन लागत)। एक डेटा विश्लेषक का काम उस डेटा को लेना और उसका उपयोग कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करने के लिए करना है। अक्सर, डेटा एनालिस्ट का मुख्य लक्ष्य उन मुद्दों को हल करना होता है जो कंपनी के पैसे खर्च करते हैं और व्यवसाय के विस्तार के लिए निर्णय लेने में मदद करते हैं।
Career in Big Data: बिग डेटा क्या है और इसमें करियर कैसे बनाए
Data Analyst career शुरू करने के तीन चरण-
चरण 1: डिग्री ले-
Data analysis के क्षेत्र में सफलता के लिए खुद को सर्वश्रेष्ठ रूप से स्थापित करने के लिए, क्षेत्र में अपनी स्नातक की डिग्री अर्जित करने पर विचार करें। डेटा विश्लेषण में एक विशिष्ट डिग्री स्पष्ट रूप से सूचना प्रौद्योगिकी या कंप्यूटर विज्ञान information technology या computer science में सबसे अच्छी है, जबकि (या कम से कम अध्ययन) लागू सांख्यिकी या डेटा विश्लेषण में खनन। कंप्यूटर विज्ञान की कक्षाएं भी लें जो परियोजना प्रबंधन और डेटाबेस प्रबंधन पर जोर देती हैं। एक सलाहकार या करियर परामर्शदाता खोजें जो डेटा विश्लेषक करियर पथ से परिचित हो।
चरण 2: Data Analyst में अनुभव प्राप्त करें-
यदि आपके पास कोई अनुभव नहीं है तो Data Analyst के रूप में रोजगार प्राप्त करना मुश्किल है। स्कूल के समय में इंटर्निंग मूल्यवान अनुभव प्राप्त करने का एक अच्छा तरीका है और अतिरिक्त कौशल विकास और प्रशिक्षण के बारे में अंतर्दृष्टि के साथ मदद करेगा। फिर भी, तकनीकी करियर में अधिकांश लोग इस मामले में एक सांख्यिकीय सहायक या तकनीशियन जैसे पदों सहित प्रवेश स्तर के पदों पर शुरू करते हैं। ये नौकरियां मूल्यवान on-the-job training और experience प्रदान करेंगी। यथासंभव अधिक से अधिक इन-हाउस प्रशिक्षण कक्षाएं लें, विशेष रूप से विश्लेषणात्मक सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम और Big data management पर ध्यान केंद्रित करने वाले।
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चरण 3: अपने करियर को आगे बढ़ाना - मास्टर डिग्री या सर्टिफिकेट प्रोग्राम पर विचार करें-
एक उन्नत डिग्री नौकरी के अधिक अवसर और आपके करियर को आगे बढ़ाने के तरीके प्रदान करेगी। नियोक्ता चाहते हैं कि उम्मीदवारों को ज्ञान की एक श्रृंखला हो और नवीनतम तकनीकों और उपकरणों से परिचित हों। Data science, data analytics, या big data management में मास्टर डिग्री लेने पर विचार करें। ये कार्यक्रम आम तौर पर क्षेत्र के विशेषज्ञों से नवीनतम सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों के लिए एक्सपोजर प्रदान करेंगे। कई विश्वविद्यालय टीम असाइनमेंट, इंटर्नशिप और कैपस्टोन प्रोजेक्ट बनाने के लिए निगमों के साथ साझेदारी करते हैं: जो एक उन्नत डिग्री अर्जित करते हुए अमूल्य वास्तविक दुनिया का अनुभव प्राप्त करेंगे।
Data Analyst नौकरी विवरण-
- पता लगाएँ कि कौन से प्रश्न पूछे जा रहे हैं और पता लगाएँ कि क्या उन प्रश्नों का उत्तर डेटा द्वारा दिया जा सकता है।
- डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने और रिपोर्ट डिज़ाइन करने में तकनीकी समस्याओं का निर्धारण करें।
- डेटा संग्रह, विश्लेषण और रिपोर्टिंग को बेहतर बनाने के लिए डेटा के नए स्रोतों और विधियों की पहचान करें।
- व्यावसायिक जरूरतों को पूरा करने के लिए डेटा एकत्र करें, विश्लेषण करें और रिपोर्ट करें।
- प्रवृत्तियों और प्रतिमानों में अंतर करें।
- डेटा को व्यापक और दोहराने योग्य तरीके से रिपोर्ट करें।
Data Analyst बनने के लिए आवश्यक कौशल-
business analysts की तरह, Data Analyst के पास अक्सर मजबूत तकनीकी कौशल होते हैं जो मजबूत उद्योग ज्ञान द्वारा पूरक होते हैं। उन्हें उन संबंधों की पूरी समझ है जो संगठन के विभिन्न डेटाबेस और डेटा स्रोतों के बीच मौजूद हैं। वे जटिल क्वेरी स्टेटमेंट और उन्नत डेटाबेस टूल और तकनीकों का उपयोग करके जानकारी प्राप्त करते हैं।
Analytical skills:
Data Analyst बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते हैं, जिनमें शामिल हैं: तथ्य, आंकड़े और संख्या विश्लेषण। उन्हें डेटा के माध्यम से देखने और निष्कर्ष निकालने के लिए इसका विश्लेषण करने की आवश्यकता है।
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Communication skills:
Data Analyst अपने निष्कर्ष प्रस्तुत करते हैं, और समझने योग्य तरीकों से डेटा का अनुवाद करते हैं, लिखित दस्तावेजों में, दृश्य प्रस्तुतियों में, या मौखिक रूप से एक बैठक में अधिकारियों की एक टीम के लिए। उन्हें स्पष्ट रूप से लिखने और बोलने और जटिल विचारों को आसानी से समझने योग्य शब्दों में संप्रेषित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है।
