How to Build a Successful Data Analyst Career: एक सफल डेटा एनालिटिक्स करियर कैसे बनाएं, जानें आवश्यक स्किल्स

Safalta Experts Published by: Nikesh Kumar Updated Tue, 14 Dec 2021 04:36 PM IST

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हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू द्वारा '21वीं सदी की सबसे अच्छी नौकरी' के रूप में नामित, डेटा साइंस का क्षेत्र तेजी से कई अलग-अलग पृष्ठभूमि के पेशेवरों के लिए सबसे अधिक मांग वाला क्षेत्र बन गया है। डेटा एनालिटिक्स नौकरी की सुरक्षा, अच्छा वेतन और लाभों के साथ फूड़ चेन के शीर्ष के करीब हैं। तो, आइए चर्चा करते हैं कि डेटा एनालिटिक्स कैसे बनें?
 
डेटा एनालिटिक्स क्या करते हैं?
 
एक डेटा एनालिटिक्स डेटा को कलेक्ट, प्रोसेस और स्टैटिकल एनालाइसिस करता है। या दूसरे तरीके से कहें तो वे डेटा को किसी न किसी तरह से उपयोगी बनाते हैं। वे अन्य लोगों को सही निर्णय लेने में मदद करते हैं और विशिष्ट फ़ार्मुलों का उपयोग करके और सही एल्गोरिदम को लागू करके काम को आसान बनाने के लिए इकट्ठा किए हुए रॉ डेटा को प्राथमिकता देते हैं।
 
यदि आप नंबर और अलजेब्रिक फंक्शन को लेकर गंभीर हैं और आप अपने काम को अन्य लोगों के साथ शेयर करने का आनंद लेते हैं, तो आप डेटा एनालिटिक्स के रूप में उत्कृष्ट होंगे।

Source: Safalta

डेटा एनालिटिक्स कैसे बनें, इसके लिए एक रोडमैप बनाने में मदद करने के लिए भूमिका का अवलोकन यहां दिया गया है।
 
एक सफल डेटा एनालिटिक्स बनने के लिए कौन सी स्किल्स की आवश्यकता होती है- Microsoft Excel: यदि डेटा की स्ट्रक्चर ठीक नहीं है तो डेटा किसी काम का नहीं है। एक्सेल डेटा मेनेजमेंट को सुविधाजनक और परेशानी मुक्त बनाने के लिए कार्यक्षमता का एक सूट प्रदान करता है।
  • बेसिक एसक्यूएल स्किल
  • बेसिक वेब डेवलपमेंट स्किल
  • बड़े डेटा सेट में पैटर्न खोजने की क्षमता
  • डेटा मैपिंग स्किल
  • प्रोसेसिंग डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता
 
डेटा एनालिटिक्स करियर के लिए प्रोग्रामिंग स्किल्स-
 
डेटा एनालिटिक्स के लिए मास्टर करने के लिए आर और पायथन दो सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग लैंग्वेज हैं। जबकि R स्टेटिकल कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स को सपोर्ट करता है, पायथन के जरिए आसानी से बड़े प्रोजेक्ट में एक अच्छी लैंग्वेज बनती है।
 
आर प्रोग्रामिंग-
 
R के बारे में बात करते समय, कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जिन पर आपको लैंग्वेज और अपने काम की अच्छी समझ पाने के लिए ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
 
Dplyr R और SQL के बीच एक ब्रिज का काम करता है। यह न केवल SQL लैंग्वेज में कोड को ट्रांसलेट करता है, बल्कि यह दोनों प्रकार के डेटा के साथ मिलकर काम करता है।

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पायथन-
 
पायथन सबसे सरल प्रोग्रामिंग लैंग्वेज में से एक है, और इस वजह से, यह शुरुआती लोगों के लिए आदर्श है।
 
ये पैकेज या लाइब्रेरी आपको डेटा एनालिटिक्स दुनिया में एक प्रमुख शुरुआत देंगे: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, ipython, ipython नोटबुक, एनाकोंडा, और सीबॉर्न आदि में।
 
स्टैटिक्स-
 
यदि डेटा को सही तरह से इंटरप्रेटिड नहीं किया गया है तो प्रोग्रामिंग किसी काम की नहीं है।
 
इसके अलावा, अगर हम डेटा के बारे में बात कर रहे हैं, तो स्टैटिक्स हमेशा तस्वीर में रखेंगे। एक सफल डेटा एनालिटिक्स करियर पथ बनाने के लिए कई स्टैटिक्लस स्किल आवश्यक हैं, जैसे कि डेटा सेट बनाना, मिन, मिडियान, मोड, एसडी और अन्य वेरिएबल का बुनियादी ज्ञान, हिस्टोग्राम, परसेंटाइल, प्रोबेबिलिटी, एनोवा, कुछ समूहों में डेटा का श्रृखंला और वितरण आदि।
 
मैथमेटिक्स-
 
डेटा एनालिटिक्स संख्याओं का खेल है: यदि आप संख्या के साथ अच्छे हैं, तो आप सही में फिट होंगे। डेटा एनालिटिक्स के रूप में सफल होने के लिए मैट्रिसेस और रिलेशन अलजेब्रा, लिनियर अलजेब्रा, सीएपी थ्योरम, फ़्रेमिंग डेटा और सीरीज़ का अच्छा ज्ञान भी आवश्यक है।

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मशीन लर्निंग-
 
यदि आप सीखना चाहते हैं कि डेटा एनालिटिक्स कैसे बनें, तो मशीन लर्निंग सबसे शक्तिशाली स्किल्स में से एक है। यह अनिवार्य रूप से आँकड़ों के साथ मल्टीलेवल कैलकुलस और लिनियर अलजेब्रा का एक संयोजन है। आपको किसी भी मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम में निवेश करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि आपको अपनी स्किल को अपग्रेड करने की आवश्यकता है।
 
डेटा वरंगलिंग (Data Wrangling)-
 
एक मायने में, Data Wrangling वह जगह है जहां सभी शोध डेटा एक साथ मिलकर एक एकल, एकजुट पूरे का निर्माण करते हैं। Data Wrangling में,रॉ डेटा को ठीक से संरचित, तार्किक सेट में बदल दिया जाता है जो काम करने योग्य होते हैं। इसके लिए, आपको SQL और noSQL-आधारित डेटाबेस दोनों के साथ काम करने की आवश्यकता हो सकती है, जो केंद्रीय हब के रूप में कार्य करते हैं। कुछ उदाहरणों में PostgreSQL, Hadoop, MySQL, MongoDB, Netezza, Spark, Oracle, आदि शामिल हैं।
 
कम्यूनिकेशन और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन-
 
डेटा एनालिस्ट का काम डेटा इंटरप्रिटेशन और रिपोर्टिंग तक सीमित नहीं है। डेटा एनालिटिक्स से यह भी उम्मीद की जाती है कि वे इसमें शामिल सभी स्टेकहोल्डर के साथ भी कम्यूनिकेट करें। इसे प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए as.ggplot, matplotlib, d3.js, और सीबोर्न जैसे विज़ुअल एन्कोडिंग टूल का ज्ञान आवश्यक है।

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Data Intuition-
 
मान लीजिए कि आप किसी संगठन में डेटा एनालिटिक्स के रूप में काम करते हैं। आपने डेटा के एक सेट का विश्लेषण किया है और अपनी रिपोर्ट टीम को सौंप दी है ताकि वे अपना काम शुरू कर सकें। प्रोजेक्ट पर काम शुरू करने से पहले, प्रोजेक्ट की उचित समझ प्राप्त करने के लिए टीम के पास कुछ प्रश्न हो सकते हैं और डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। लेकिन हो सकता है कि आपके पास इन सभी सवालों के जवाब देने के लिए पर्याप्त समय न हो।
  • डेटा एनालिटिक्स क्या-क्या काम करते हैं
  • गैदरिंग और एक्सट्रेक्टर्स न्यूमरिकल डेटा
  • डेटा के भीतर ट्रेंड, पैटर्न और एल्गोरिदम ढूँढना।
  • इंटरप्रेटिंग द नंबर
  • एनालाइज मार्केट रिसर्च
 
डेटा एनालिटिक्स का वेतन कितना होता है-
 
हमने इस बारे में बात की है कि कैसे डेटा एनालिटिक्स को अच्छी तरह कंपेंसेट किया जाता है। Payscale के अनुसार, डेटा एनालिटिक्स को 61,881 अमेरिकी डॉलर का वार्षिक औसत वेतन मिलता हैं। Payscale यह भी बताता है कि भारत में डेटा एनालिटिक्स औसतन 4,39,260 रुपये प्रति वर्ष कमाते हैं।

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आप किस प्रकार की डेटा एनालिटिक्स नौकरी प्राप्त कर सकते हैं?
 
किसी के लिए आश्चर्य की बात नहीं है कि डेटा विश्लेषकों को डेटा एनालिटिक्स में दक्षता की आवश्यकता होती है। लेकिन एक बार जब आप डेटा एनालिटिक्स में आ जाते हैं, तो आप अचानक कई तरह के डेटा एनालिस्ट से संबंधित नौकरियों के लिए योग्य हो जाते हैं।
 
  • बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिटिक्स
  • डेटा एनालाइस्ट
  • डेटा साइंटिस्ट
  • डेटा इंजीनियर
  • डेटा एनालिटिक्स कंसलटेंट
  • आपरेशन एनालाइस्ट
  • प्रोजेक्ट मैनेजर
  • आईटी सिस्टम एनालाइस्ट

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