विषय

• डेटा विश्लेषक क्या करता है?
• डेटा स्रोत और भूमिकाएँ
• डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के बीच अंतर क्या है?
• कौशल, योग्यता और उपकरण
• एक्सेल
• एसक्यूएल

एक डेटा विश्लेषक एक जीवित के लिए डेटा में हेरफेर करता है। एक ऐसे युग में जहां कंपनियां लगातार बढ़ते डेटा सेटों पर निर्भर होती जा रही हैं, यह पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण कौशल है। यह भी बड़ी मांग में से एक है।

भविष्य के नौकरियों के बाजार में बड़े ड्राइविंग कारकों में से एक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) होने जा रहा है, जो आपके घर के सभी उपकरणों को वेब से कनेक्ट करने के लिए संदर्भित करता है। टेक एनालिसिस फर्म Foote Partners के अनुसार, स्मार्ट हब, लाइट बल्ब और फ्रिज कंपनियों के लिए (बेहतर या खराब) काम करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा बनाते हैं, और डेटा एनालिटिक्स इस उद्योग में बहुत बड़ी भूमिका निभाएगा।

यदि आप भविष्य में एक महान अवसर के साथ भविष्य की प्रूफ लाइन की तलाश कर रहे हैं जिसे आप संभावित रूप से घर से प्राप्त कर सकते हैं, तो डेटा विश्लेषक बनना आपके लिए सही हो सकता है। आइए उन कौशलों पर एक नज़र डालें जिन्हें आपको सीखने की ज़रूरत है, और आप कैसे शुरू कर सकते हैं।

डेटा विश्लेषक क्या करता है?

एक डेटा विश्लेषक वह है जो बड़े डेटा सेट से "उपयोगी अंतर्दृष्टि" खींचता है। इसका मतलब है कि संख्याओं का सादे अंग्रेजी में अनुवाद करना। वे इस जानकारी को प्रदर्शित करने और उपयोगी सहसंबंध या रुझान दिखाने के लिए रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं। कंपनियां तब अपने निर्णयों को सूचित करने के लिए इनका उपयोग कर सकती हैं।

डेटा विश्लेषक किसी एक संगठन के भीतर काम कर सकते हैं, या एक एजेंसी के हिस्से के रूप में कई ग्राहकों को ले सकते हैं।

विपणन के लिए, एक डेटा विश्लेषक उन ग्राहकों का एक बड़ा प्रतिशत निर्धारित करने में सक्षम हो सकता है जिन्होंने एक्स उत्पाद खरीदा था जो महिला मनोविज्ञान के छात्र थे। वे फिर यह सुझाव दे सकते हैं कि ग्राहक भविष्य के विपणन के साथ जनसांख्यिकीय को लक्षित करता है। वैकल्पिक रूप से, वे अधिक से अधिक पुरुषों को दिखाने की प्रवृत्ति पर ध्यान दे सकते हैं जो अब उत्पाद में रुचि रखते हैं। यह भी कुछ ऐसा है जो व्यवसाय को भुनाने में सक्षम है। वे आगे पा सकते हैं कि यह एक जनसांख्यिकीय प्रतियोगिता है जिसका वर्तमान में खानपान नहीं है।

एक डेटा विश्लेषक सादे अंग्रेजी में संख्याओं का अनुवाद करता है

एक और व्यावहारिक उदाहरण पूर्वानुमान वॉच डॉट कॉम से आता है, जो हजारों विभिन्न रिपोर्टों के पूर्वानुमानों को इकट्ठा करता है और तुलना करता है कि वास्तविक मानव रिपोर्टों के साथ मौसम कैसा था। इस सभी जानकारी का उपयोग करते हुए, पूर्वानुमानकर्ता अपने मॉडलों को फिर से परिष्कृत और सुधार कर सकते हैं।

डेटा स्रोत और भूमिकाएँ

ये डेटा सेट कई अलग-अलग स्रोतों से आ सकते हैं: बिक्री के आँकड़े, वफादारी कार्ड, उपयोगकर्ता खाते, ग्राहक प्रतिक्रिया, ऐप्स और सॉफ़्टवेयर, वेबसाइट ट्रैफ़िक एनालिटिक्स, बाज़ार अनुसंधान, प्रयोगशाला अध्ययन और बहुत कुछ।

इस काम का एक बड़ा हिस्सा रिपोर्ट बनाना शामिल होगा, जो अंतर्दृष्टि और रुझान प्रदान करेगा जो प्रबंधन के लिए उपयोगी हो सकता है। डेटा विश्लेषकों को कई अलग-अलग स्रोतों से इसे हथियाने पर "बात" करने के लिए डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता होगी। उन्हें दोषपूर्ण डेटा (सफाई) को हटाने की आवश्यकता हो सकती है। यहां तक ​​कि उन्हें कभी-कभी "मालिश" डेटा के लिए कहा जा सकता है ताकि यह संगठन के लक्ष्यों के लिए थोड़ा और अधिक उत्तरदायी हो सके!

यह एक रोमांचक और पुरस्कृत काम हो सकता है, और आप स्मार्ट डेटा-चालित अंतर्दृष्टि के आधार पर एक कंपनी की दिशा को चलाने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, यह डेटा प्रविष्टि से निकाले गए कुछ ही चरणों में बहुत ही सुस्त कार्य हो सकता है। एक ही स्प्रैडशीट की देखभाल करना अधिकांश लोगों के लिए चुनौतीपूर्ण या पुरस्कृत नहीं है। आपकी भूमिका संगठन और उसके भीतर आपकी जगह पर निर्भर करेगी।

डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के बीच अंतर क्या है?

समझने के लिए एक उपयोगी अंतर एक डेटा वैज्ञानिक और एक डेटा विश्लेषक के बीच का अंतर है। लाइन थोड़ी धुंधली हो सकती है, लेकिन आमतौर पर डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग के साथ अधिक काम करते हैं। वे भविष्य के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, और आम तौर पर गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर कोडिंग में मजबूत पृष्ठभूमि होती है।

डेटा वैज्ञानिक एआई और मशीन लर्निंग के साथ भी काम करते हैं। मशीन सीखना अनिवार्य रूप से डेटा विश्लेषक का एक बड़ा, स्वचालित संस्करण है, जो एल्गोरिदम के साथ है, जो विशाल डेटा सेट में पैटर्न की तलाश करते हैं, जैसे कि वे अंततः एक छवि के अंदर कुछ तत्वों की पहचान करना, प्राकृतिक मानव भाषा का पता लगाना, या बनाना सीख सकते हैं। विज्ञापन के बारे में निर्णय। एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप इस डेटा को पुनः प्राप्त करने और इसे उपयोग करने के लिए रखने के लिए पायथन और एसक्यूएल में कोड लिख सकते हैं।

और पढो: क्लाउड ऑटोएमएल विजन: अपने खुद के मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करें

एक डेटा विश्लेषक के लिए औसत वेतन Fact.com के अनुसार प्रति वर्ष $ 64,975 है, जबकि एक डेटा वैज्ञानिक के लिए औसत वेतन $ 120,730 है।

यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक बनने में रुचि रखते हैं, और अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ काम कर रहे हैं, तो शुरू करने के लिए एक महान जगह मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रमाणन बंडल के साथ है।

कौशल, योग्यता और उपकरण

आवश्यक नहीं है, निम्नलिखित में से किसी भी विषय में डिग्री एक डेटा विश्लेषक के लिए उपयोगी हो सकती है:

• अंक शास्त्र
• कंप्यूटर विज्ञान
• आंकड़े
• अर्थशास्त्र
• व्यापार

कई विशिष्ट कौशल भी बहुत काम आएंगे और निश्चित रूप से विकास के लायक होंगे। सौभाग्य से, वेब अब घर से इन कौशल और प्रमाणपत्र हासिल करने के लिए पहले से कहीं अधिक आसान बनाता है। Udemy ज्यादातर मामलों में $ 20 से कम के लिए विश्लेषक के रूप में आपके लिए आवश्यक लगभग हर कौशल के लिए उपयोगी पाठ्यक्रम प्रदान करता है। यहाँ जानकर अच्छा लगेगा

एक्सेल

यह ग्लैमरस नहीं है, लेकिन कई डेटा विश्लेषक एक्सेल पर बहुत समय बिताते हैं, जिससे टेबल और विस्तृत समीकरण बनते हैं। जब एक साक्षात्कार में जा रहे हैं या अल्पकालिक टमटम के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो आपको अग्रिम एक्सेल कौशल प्रदर्शित करने की आवश्यकता होगी। तो ब्रश कर लो!

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एसक्यूएल

SQL संरचना क्वेरी भाषा के लिए खड़ा है और एक डेटाबेस से डेटा बनाने और पुनर्प्राप्त करने के लिए एक घोषित भाषा है। यदि आप किसी वेबसाइट के कुछ उपयोगकर्ताओं से डेटा पुनर्प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं, तो संभावना है कि आप SQL का उपयोग कर सर्वर पर संग्रहीत डेटाबेस से बात करके ऐसा करेंगे। एसक्यूएल पहले से कठिन लग रहा है, लेकिन अपने सिर को चारों ओर ले जाने के लिए काफी आसान है और एक बार जब आप कर सकते हैं तो बहुत शक्तिशाली हो सकता है

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