जैसे-जैसे कंपनियों की संख्या बढ़ती है और संचार प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में मांग बढ़ती है, डेटा विश्लेषकों की कंपनी की आवश्यकता भी बढ़ रही है। यदि आपको संख्याओं को संचालित करने, समस्याओं को हल करने और अपने ज्ञान को दूसरों तक पहुँचाने का शौक है, तो डेटा विश्लेषक के रूप में अपना करियर बनाना सही विकल्प की तरह लग सकता है! पहले, आपको पहले संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री हासिल करने की आवश्यकता होगी। उसके बाद, विभिन्न प्रासंगिक विश्लेषणात्मक कौशल सीखने और डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में अनुभव को समृद्ध करने के लिए समय निकालें। कौन जानता है, अगले कुछ वर्षों में आप एक पेशेवर डेटा विश्लेषक के रूप में सफल होंगे!
कदम
भाग 1 का 4: शैक्षणिक क्षमता में सुधार
चरण 1. स्नातक की डिग्री अर्जित करें।
शुरुआती लोगों के लिए अधिकांश नौकरी रिक्तियां केवल उन आवेदकों के लिए हैं जिन्होंने अपनी स्नातक शिक्षा पूरी कर ली है और स्नातक की डिग्री हासिल की है। डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आपको आम तौर पर गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, वित्त, या कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है।
चरण 2. निर्धारित करें कि आपको S2 या S3 स्तर लेने की आवश्यकता है या नहीं।
डेटा विश्लेषक का पद जितना ऊँचा होता है, आवेदक को उतनी ही उच्च शिक्षा की आवश्यकता होती है। आम तौर पर, एक उच्च पद प्राप्त होने वाले वेतन की राशि के सीधे आनुपातिक होता है, आप जानते हैं! यदि आप एक डेटा विश्लेषक के रूप में एक गंभीर करियर बनाने में रुचि रखते हैं, तो यह मूल्यांकन करने का प्रयास करें कि उस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए शैक्षणिक डिग्री कितनी महत्वपूर्ण है।
उदाहरण के लिए, आप डेटा साइंस या बिजनेस एनालिटिक्स में मास्टर डिग्री हासिल कर सकते हैं।
चरण 3. किसी विशिष्ट विषय पर कक्षा लें।
यदि आप कैलकुलस या प्रोग्रामिंग की अपनी समझ में सुधार करना चाहते हैं, तो ऑनलाइन या ऑफलाइन कक्षाएं लेने पर विचार करें जो विभिन्न प्रकार के विशिष्ट और प्रासंगिक विषयों की पेशकश करती हैं जिन्हें एक डेटा विश्लेषक को समझने की आवश्यकता होती है।
यदि संभव हो तो विश्वविद्यालयों या अन्य स्थानीय शिक्षण संस्थानों द्वारा आयोजित क्षेत्र से संबंधित संगोष्ठियों या कार्यशालाओं में भी भाग लें।
भाग 2 का 4: आवश्यक क्षमताओं को सीखना
चरण 1. विश्वविद्यालय स्तर पर मास्टर बीजगणित।
हर दिन, डेटा विश्लेषक सैकड़ों नंबरों के साथ काम करते हैं। इसलिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास अच्छे गणित कौशल हैं। कम से कम, आपको विश्वविद्यालय स्तर पर बीजगणित में महारत हासिल करनी चाहिए, विभिन्न कार्यों की व्याख्या करने और उनका ग्राफिक रूप से प्रतिनिधित्व करने में सक्षम होना चाहिए, और रोजमर्रा की वास्तविकता में उत्पन्न होने वाली समस्याओं से निपटना चाहिए।
इसके अलावा, सुनिश्चित करें कि आप बहुचरीय कलन और रैखिक बीजगणित की अवधारणाओं को समझते हैं।
चरण 2. आंकड़ों को समझें।
एक विशेषज्ञ डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आपको आंकड़ों को अच्छी तरह से समझने के लिए आंकड़ों को समझना होगा। हाई स्कूल या विश्वविद्यालय के छात्रों के उद्देश्य से बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं को सीखकर शुरू करें, फिर अधिक जटिल और चुनौतीपूर्ण अवधारणाओं पर आगे बढ़ें जो उस नौकरी के लिए प्रासंगिक हैं जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं।
- माध्य, माध्यिका, विधा और मानक विचलन बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं के कुछ उदाहरण हैं जिन्हें आपने हाई स्कूल या विश्वविद्यालय में सीखा होगा।
- वर्णनात्मक आँकड़ों और अनुमानात्मक आँकड़ों की ठोस समझ होना भी बहुत मददगार होगा।
चरण 3. अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार करें।
एक मजबूत डेटा विश्लेषक उम्मीदवार बनने के लिए, कम से कम प्रोग्रामिंग की बुनियादी अवधारणाओं में महारत हासिल करें, और अधिक जटिल अवधारणाओं और प्रोग्रामिंग भाषाओं पर जाने से पहले कुछ सामान्य प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पायथन, आर और जावा को समझें।
- डेटा विश्लेषकों के बीच SQL प्रोग्रामिंग भाषा भी काफी लोकप्रिय है।
- यदि आप चाहें, तो डेटा प्रोग्रामिंग की अपनी समझ को बेहतर बनाने के लिए विभिन्न ऑनलाइन कक्षाएं लें।
चरण 4. अपनी प्रस्तुति और संचार कौशल में सुधार करें।
डेटा का विश्लेषण करने के बाद, आपको जो अगला कदम उठाने की ज़रूरत है, वह है डेटा को दूसरों तक पहुँचाना। इसलिए, जटिल जानकारी की व्याख्या करना सीखें ताकि इसे बहुत ही साधारण लोगों द्वारा भी आसानी से समझा जा सके, और ऐसे प्रोग्रामों का उपयोग करना सीखें जो डेटा के निष्कर्षों को अधिक रोचक और समझने में आसान बनाने के लिए नेत्रहीन रूप से स्पष्ट करने में सक्षम हों।
एक विशेषज्ञ डेटा विश्लेषक को डेटा को नेत्रहीन और मौखिक रूप से संप्रेषित करने में अच्छा होना चाहिए। इसलिए, आपको मिलने वाले विभिन्न डेटा को स्पष्ट करने के लिए ggplot और matplotlib जैसे टूल का अध्ययन करें।
चरण 5. मास्टर माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल।
चूंकि डेटा विश्लेषक को डेटा समूहबद्ध करने और संख्याओं की गणना करने में अच्छा होना चाहिए, इसलिए जिन अनुप्रयोगों में महारत हासिल होनी चाहिए उनमें से एक एक्सेल है। चिंता न करें, साइबरस्पेस सैकड़ों वीडियो ट्यूटोरियल और मुफ्त वेबसाइट प्रदान करता है जो आपको बुनियादी एक्सेल अवधारणाएं सिखा सकते हैं।
चरण 6. मशीन लर्निंग की अवधारणा को समझें।
डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में महत्वपूर्ण अवधारणाओं में से एक मशीन लर्निंग है, जो सभी उपलब्ध डेटा की समीक्षा के बाद स्वतंत्र रूप से भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की कंप्यूटर की क्षमता को संदर्भित करता है। अवधारणा सीखने के लिए, ऑनलाइन कक्षाएं लेने का प्रयास करें, जिनमें से कुछ को बिना किसी लागत के भी एक्सेस किया जा सकता है।
- इन अवधारणाओं को समझने के लिए, आपको पहले प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी की बुनियादी अवधारणाओं में महारत हासिल करनी होगी।
- मशीन लर्निंग तीन प्रकार की होती है, अर्थात् पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण, और अधिकतम परिणाम प्राप्त करने के लिए स्थितियों को मैप करना सीखना (सुदृढीकरण सीखना)।
- पर्यवेक्षित शिक्षण का एक उदाहरण आपके इनबॉक्स और समूह स्पैम को अलग-अलग फ़ोल्डरों में फ़िल्टर करने की ईमेल की क्षमता है। इस बीच, असुरक्षित सीखने का एक उदाहरण है जब नेटफ्लिक्स एक टेलीविजन श्रृंखला या फिल्म की सिफारिश करता है जो आपके स्वाद के अनुरूप हो, और सुदृढीकरण सीखने का एक उदाहरण एक चालक रहित कार है जिसमें अपने परिवेश को देखने और अनुकूलित करने की क्षमता है।
भाग ३ का ४: अनुभव की तलाश
चरण 1. एक उद्योग खोजें जिसमें डेटा विश्लेषक की आवश्यकता हो।
अपनी खोज को उन उद्योगों पर केंद्रित करें जिनके लिए डेटा विश्लेषकों की सबसे अधिक आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, मार्केटिंग फर्मों, प्रौद्योगिकी कंपनियों और वित्तीय संस्थानों को कंपनी डेटा का अनुवाद करने और इसे समझने में आसान शब्दों में समझने के लिए डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता होती है।
कैरियर के अवसरों के लिए कंपनी की वेबसाइट खोजें जो वे वर्तमान में प्रदान करते हैं, या यदि आप किसी विशिष्ट कंपनी के बाद नहीं हैं तो Google पृष्ठ खोजें। यदि आपके दोस्त या रिश्तेदार हैं जो इन उद्योगों में काम करते हैं, तो पूछें कि क्या करियर के अवसर हैं जिन्हें आप आजमा सकते हैं।
चरण 2. डेटा विश्लेषक के रूप में इंटर्नशिप का प्रयास करें।
अपने सपनों की कंपनी में स्थायी कर्मचारी बनने के लिए इंटर्नशिप एक बहुत शक्तिशाली पुल है। अधिकांश इंटर्नशिप कार्यक्रम केवल उन लोगों के लिए खुले हैं जिनके पास शैक्षणिक डिग्री है (जैसे कि डी3 या स्नातक की डिग्री)। यद्यपि यह वास्तव में आपके द्वारा चुने गए उद्योग पर निर्भर करता है, आपको सबसे अधिक संभावना प्रोग्रामिंग भाषा जैसे कि पायथन, आर, या एसक्यूएल में कुशल होने की आवश्यकता होगी। निःसंदेह यह बहुत बेहतर होगा यदि आप तीनों में महारत हासिल कर लें!
आम तौर पर, इंटर्न को भुगतान नहीं किया जाता है और केवल कुछ महीनों के लिए काम पर रखा जाता है। इसलिए, आवेदन करने से पहले कंपनी द्वारा सूचीबद्ध सभी विवरणों की जांच करें
चरण 3. एक व्यापार संगठन में शामिल हों।
यह अवसरों का विस्तार करने, संबंधों को बढ़ाने, विभिन्न सेमिनारों में भाग लेकर ज्ञान बढ़ाने या डेटा विश्लेषक पेशे के संबंध में आपके किसी भी प्रश्न का उत्तर देने का एक बहुत शक्तिशाली तरीका है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, ऐसे संगठन हैं जो टेकअमेरिका या द एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी जैसे डेटा विश्लेषकों से निपटते हैं। आपकी रुचि रखने वाले संगठनों के बारे में जानकारी के लिए इंटरनेट पर खोजें!
संगठन की वेबसाइट पर जाएं, और सदस्य पंजीकरण के संबंध में जानकारी देखें। कुछ संगठन मुफ्त सदस्यता भी प्रदान करते हैं और प्रत्येक सदस्य को अपनी वेबसाइट पर सभी उपलब्ध जानकारी अपलोड करने की पूरी सुविधा देते हैं। लेकिन आम तौर पर, अधिक प्रीमियम जानकारी तक पहुंचने के लिए आपको अभी भी एक निश्चित शुल्क का भुगतान करना होगा।
चरण 4. शुरुआती लोगों के लिए नौकरियों के लिए आवेदन करें।
अपने करियर को जमीन से शुरू करने से डरो मत क्योंकि ऐसा करने से आपको उच्च पद पर पहुंचने के लिए आवश्यक ज्ञान और अनुभव से समृद्ध होगा। आखिरकार, नौसिखिए डेटा विश्लेषण के लिए दिया जाने वाला वेतन पहले से ही काफी बड़ा है। इसके अलावा, ज्यादातर कंपनियां हमेशा नए लोगों की तलाश में रहती हैं, जिन्हें सांख्यिकीय डेटा विश्लेषक या व्यावसायिक विश्लेषक के पद पर नियुक्त किया जाता है।
आम तौर पर, नौसिखिए डेटा विश्लेषक के रूप में नौकरी के लिए आवेदन करने के लिए आपको केवल स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है।
भाग 4 का 4: नौकरी के लिए साक्षात्कार आयोजित करना
चरण 1. एक पेशेवर कवर लेटर और पाठ्यक्रम जीवनवृत्त बनाएँ।
याद रखें, ये आपके बारे में पहली जानकारी हैं जो कंपनियां देखेंगे। इसलिए, अपने कौशल और अनुभव को उन दोनों में डालने के लिए जितना संभव हो उतना समय लें, और दिखाएं कि आप वास्तव में उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले कार्य के योग्य हैं। सुनिश्चित करें कि आप लक्षित कंपनी को भेजने से पहले दोनों को संपादित करने के लिए भी समय निकालें।
चरण 2. साक्षात्कार से पहले जिस कंपनी के लिए आप आवेदन कर रहे हैं, उस पर शोध करें।
ऐसा करने से साक्षात्कारकर्ता के साथ एक गंभीर नौकरी चर्चा के लिए आपकी तत्परता बढ़ सकती है। इसलिए, उन सभी परियोजनाओं और/या उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यक्रमों का पता लगाने के लिए कंपनी की वेबसाइट पर जाने का प्रयास करें।
यदि आप जिस कंपनी में आवेदन कर रहे हैं, उसका सोशल मीडिया अकाउंट है, तो उनके द्वारा अपलोड किए गए नवीनतम अपडेट के लिए उनके अकाउंट का अनुसरण करें।
चरण 3. पूछे जाने वाले विभिन्न प्रश्नों के उत्तर देने का अभ्यास करें।
साक्षात्कार के दौरान पूछे जाने वाले प्रश्नों के उदाहरण खोजने के लिए इंटरनेट ब्राउज़ करें। उसके बाद, अपने उत्तरों को अपने निकटतम लोगों के सामने अनुकरण करें, या अपने उत्तरों को रिकॉर्ड करने और उनका मूल्यांकन करने का प्रयास करें।
आमतौर पर पूछे जाने वाले कुछ प्रश्न हैं, "आपके विचार में बड़े डेटा की परिभाषा क्या है?" या "आपको क्या लगता है कि डेटा का विश्लेषण करते समय विश्लेषकों को आमतौर पर किन समस्याओं का सामना करना पड़ता है?"
चरण 4. अपने तकनीकी कौशल को प्रस्तुत करने के लिए तैयार हो जाइए।
हालांकि यह उस नौकरी पर बहुत अधिक निर्भर करेगा जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं, आपको नौकरी के लिए प्रासंगिक तकनीकी कौशल का प्रदर्शन करने के लिए कहा जाएगा। इसलिए, साक्षात्कार प्रक्रिया आयोजित करने से पहले कंपनी द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यक्रमों के प्रकारों का पता लगाने के लिए समय निकालें, और इन कार्यक्रमों का उपयोग करने में अपनी क्षमताओं को प्रस्तुत करने के लिए तैयार रहें।
तकनीकी कौशल के कुछ उदाहरण जिन्हें आम तौर पर प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, वे हैं कोडिंग कौशल (प्रोग्रामिंग भाषाओं में तर्क का अनुवाद), प्रोग्रामिंग, या विभिन्न संसाधनों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण।
चरण 5. साक्षात्कारकर्ता से प्रश्न पूछें।
साक्षात्कार प्रक्रिया के अंत में, "मैं किस तरह की परियोजना पर काम करने की सबसे अधिक संभावना होगी?" या "डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए कंपनी किस प्रोग्राम का उपयोग करती है?" जैसे प्रश्न पूछें। नौकरी, साथ ही आपको एक बेहतर उम्मीदवार बनाने के लिए याद रखना आसान है।
