डाटा एनालिस्ट कैसे बनें

जैसे-जैसे कंपनियां विस्तार और विस्तार कर रही हैं, डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता कभी अधिक नहीं रही है। यदि आप किसी ऐसे व्यक्ति से प्यार करते हैं जो संख्या, समस्या को हल करना और दूसरों के साथ अपने ज्ञान का संचार करना पसंद करता है, तो डेटा विश्लेषक के रूप में एक कैरियर सही विकल्प हो सकता है। एक विश्वविद्यालय की डिग्री प्राप्त करके, महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक कौशल सीखना, और मूल्यवान कार्य अनुभव प्राप्त करना, आप एक सफल डेटा विश्लेषक बनने के लिए अपने रास्ते पर होंगे।

अपनी शिक्षा को आगे बढ़ाना

अपनी शिक्षा को आगे बढ़ाना
स्नातक की डिग्री प्राप्त करें। अधिकांश प्रवेश स्तर के डेटा विश्लेषक नौकरियों के लिए कम से कम स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है। डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आप गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, विपणन, वित्त या कंप्यूटर विज्ञान जैसे विषय में डिग्री हासिल करना चाहते हैं। [1]
अपनी शिक्षा को आगे बढ़ाना
यदि आप एक मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री अर्जित करना चाहते हैं तो निर्णय लें। उच्च स्तरीय डेटा विश्लेषक नौकरियों के लिए मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री की आवश्यकता हो सकती है, और वे आमतौर पर उच्च वेतन की गारंटी देते हैं। यदि यह ऐसा कुछ है जो आपको लगता है कि आप में रुचि हो सकती है, तो सोचें कि आपके और आपके कैरियर के लक्ष्यों के लिए किस तरह की अतिरिक्त डिग्री सबसे अच्छी हो सकती है। [2]
  • डेटा साइंस या बिजनेस एनालिटिक्स में उच्च डिग्री के उदाहरण आपके मास्टर की कमाई होगी।
अपनी शिक्षा को आगे बढ़ाना
उन कक्षाओं के लिए साइन अप करें जो एक विशिष्ट विषय को लक्षित करते हैं। यदि आपको लगता है कि आपको कैलकुलस के बारे में कुछ सहायता की आवश्यकता है या कोडिंग के बारे में सीखना चाहते हैं, तो उस वर्ग के लिए साइन अप करें जो आपको डेटा विश्लेषक बनने के लिए आवश्यक कौशल सिखाएगा। ये कक्षाएं व्यक्ति या ऑनलाइन में हो सकती हैं। [3]
  • कक्षाओं की तलाश करते समय, देखें कि क्या कोई स्थानीय कॉलेज या विश्वविद्यालय आपके इच्छित विषय में सेमिनार या पाठ्यक्रम प्रदान कर रहे हैं। ऐसी कार्यशालाएं भी हो सकती हैं जिन्हें आप अपने क्षेत्र में देख सकते हैं।

आवश्यक कौशल सीखना

आवश्यक कौशल सीखना
मास्टर कॉलेज स्तर के बीजगणित। नंबर वे होते हैं जो हर दिन एक डेटा विश्लेषक काम करते हैं, इसलिए आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि आप गणित में सहज हों। कॉलेज बीजगणित की दृढ़ समझ होना महत्वपूर्ण है; आपको पता होना चाहिए कि विभिन्न कार्यों जैसे व्याख्या और ग्राफ़ के साथ-साथ वास्तविक जीवन शब्द समस्याओं के माध्यम से कैसे काम करना है। [4]
  • मल्टीवार्जेबल कैलकुलस और रैखिक बीजगणित को जानने के साथ-साथ मदद मिलेगी।
आवश्यक कौशल सीखना
आंकड़ों को समझें। डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आपको डेटा की व्याख्या करने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी, जहां आंकड़े आते हैं। हाई स्कूल या कॉलेज स्तर के आंकड़ों की नींव के साथ शुरू करें, और फिर अधिक चुनौतीपूर्ण जानकारी के लिए आगे बढ़ें जो आवश्यक हो सकती हैं। काम के लिए। [5]
  • माध्य, मध्य और मोड, साथ ही मानक विचलन, उच्च विद्यालय या कॉलेज में सीखी जाने वाली सांख्यिकी अवधारणाओं के उदाहरण हैं।
  • वर्णनात्मक और अनुमानात्मक दोनों आँकड़ों का एक मजबूत समझ होने के साथ ही सहायक होगा।
आवश्यक कौशल सीखना
अधिक आकर्षक उम्मीदवार बनने के लिए अपनी कोडिंग और प्रोग्रामिंग क्षमताओं पर काम करें। जबकि आपको डेटा विश्लेषक के रूप में शुरू करने के लिए कोडिंग या प्रोग्रामिंग में एक विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है, आपको इसे छोटे स्तर पर करने में सहज होना चाहिए। पहले पायथन, आर, और जावा जैसे कार्यक्रमों का उपयोग करना सीखना शुरू करें, और फिर दूसरों तक अपना काम करें। [6]
  • SQL प्रोग्रामिंग एक और है जो डेटा विश्लेषकों के बीच आम है।
  • कोडिंग और प्रोग्रामिंग सीखने के लिए आप ऑनलाइन पाठ्यक्रम ले सकते हैं।
आवश्यक कौशल सीखना
मजबूत संचार और प्रस्तुति कौशल विकसित करना। एक बार जब आप अपने डेटा का विश्लेषण कर लेते हैं, तो आपको दूसरों के साथ इसके बारे में बात करने में सक्षम होना चाहिए। गैर-डेटा विश्लेषकों को आपके निष्कर्षों को समझने के लिए जटिल जानकारी की व्याख्या करने में सक्षम होने पर काम करें, और उन कार्यक्रमों का उपयोग करने का अभ्यास करें जो डेटा को नेत्रहीन रूप से मदद करते हैं। [7]
  • आपको मौखिक रूप से और साथ ही डेटा को संवाद करने में सक्षम होना चाहिए। समझें कि अपने निष्कर्षों को चित्रित करने के लिए ggplot और matplotlib जैसे उपकरणों का उपयोग कैसे करें।
आवश्यक कौशल सीखना
Microsoft Excel के साथ स्वयं को परिचित करें। आप डेटा का आयोजन करेंगे और डेटा विश्लेषक के रूप में संख्याओं की गणना करेंगे, इसलिए आपको एक्सेल का उपयोग करने में सहज होने की आवश्यकता है। कई वीडियो ट्यूटोरियल ऑनलाइन हैं, साथ ही मुफ्त साइटें भी हैं, जो आपको एक्सेल का उपयोग करने के बारे में जानने की जरूरत है। [8]
आवश्यक कौशल सीखना
मशीन सीखने के बारे में जानें। डेटा का विश्लेषण, या मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण के साथ काम करने के बाद कंप्यूटर पर भविष्यवाणियों या निर्णयों के साथ आने के लिए सिखाना महत्वपूर्ण है। उन पाठ्यक्रमों को खोजने के लिए ऑनलाइन देखें जो आप ले सकते हैं जो आपको मशीन सीखने के बारे में जानने की आवश्यकता होगी, और उनमें से कुछ भी मुफ्त हैं। [9]
  • मशीन लर्निंग को समझने के लिए, आपको प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी में एक आधार होना चाहिए।
  • मशीन लर्निंग तीन प्रकार के होते हैं: सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसर्वलाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग।
  • पर्यवेक्षित शिक्षण का एक उदाहरण आपका ईमेल आपके इनबॉक्स को फ़िल्टर करना और अपने स्वयं के फ़ोल्डर में स्पैम डालना है। अधूरी सीख तब होगी जब नेटफ्लिक्स टेलीविजन शो या ऐसी फिल्में सुझाए जो आपको पसंद हों, और सुदृढीकरण सीखने का एक उदाहरण एक सेल्फ-ड्राइविंग कार है और यह देखने और फिर अपने परिवेश के अनुकूल होने की क्षमता है।

कार्य अनुभव प्राप्त करना

कार्य अनुभव प्राप्त करना
डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता वाले उद्योगों की तलाश करें। अपनी नौकरी खोज उन उद्योगों पर केंद्रित करें, जो दूसरों की तुलना में डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता है। मार्केटिंग फ़र्म, टेक कंपनियां और वित्तीय संस्थान सभी डेटा विश्लेषकों को डेटा की व्याख्या करने और इसे समझने योग्य शब्दों में समझाने में मदद करने के लिए नियुक्त करते हैं। [10]
  • उन कंपनियों की वेबसाइटों की जाँच करें जिन्हें आप देखना चाहते हैं कि क्या वे काम पर रख रहे हैं, या ऑनलाइन एक सामान्य खोज करते हैं। यदि आप पहले से ही किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो इनमें से किसी एक क्षेत्र में काम करता है, तो उनसे पूछें कि क्या उन्हें किसी को काम पर रखने की जानकारी है।
कार्य अनुभव प्राप्त करना
डेटा विश्लेषक के रूप में इंटर्नशिप के लिए आवेदन करें। इंटर्नशिप शानदार कंपनियों में दरवाजे पर अपना पैर रखने का एक शानदार तरीका है। कई डेटा विश्लेषक इंटर्नशिप आपको आवेदन करने से पहले अपनी डिग्री की दिशा में काम करने की आवश्यकता होगी। उद्योग के आधार पर, आपको पायथन, आर या एसक्यूएल प्रोग्रामिंग से परिचित होना होगा - तीनों को जानना और भी बेहतर है। [1 1]
  • इन इंटर्नशिप में से कई अवैतनिक या केवल गर्मियों के लिए हैं, इसलिए आवेदन करने से पहले जांच लें ताकि आपको सभी विवरण पता हो।
कार्य अनुभव प्राप्त करना
एक व्यापार संगठन में शामिल हों। व्यापार संगठन कार्यशालाओं, नेटवर्किंग अवसरों या ऑनलाइन सहायता केंद्रों जैसे संसाधनों का लाभ उठाने का एक शानदार तरीका है। डेटा विश्लेषण से संबंधित कई संगठन हैं, जैसे टेकअमेरिका या कम्प्यूटिंग मशीनरी के लिए एसोसिएशन। यह देखने के लिए कुछ ऑनलाइन शोध करें कि क्या आप एक में शामिल होने के इच्छुक हैं। [12]
  • एक व्यापार संगठन में शामिल होने के लिए, सदस्यता जानकारी प्राप्त करने के लिए अपनी वेबसाइट पर ऑनलाइन जाएं। आप एक मुफ्त सदस्यता के लिए साइन अप करने में सक्षम हो सकते हैं जो आपको सीमित संसाधनों तक पहुंच प्रदान करता है। आमतौर पर सदस्यता के अलग-अलग स्तर होते हैं जो आपको अलग-अलग भत्तों के आधार पर देते हैं कि आप कितना भुगतान करते हैं।
कार्य अनुभव प्राप्त करना
प्रवेश स्तर की नौकरियों के लिए लक्ष्य। प्रवेश स्तर की नौकरियां आपको मूल्यवान ज्ञान और अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देंगी जो आपको उच्च स्तरीय डेटा विश्लेषक नौकरियों की आवश्यकता होगी। प्रवेश स्तर की नौकरियां अभी भी बहुत अच्छी तरह से भुगतान करती हैं और कंपनियां हमेशा लोगों को सांख्यिकीय डेटा विश्लेषक या व्यावसायिक विश्लेषक जैसे पदों को भरने के लिए देखती हैं। [13]
  • प्रवेश स्तर की नौकरियों में सबसे अधिक संभावना स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होगी, लेकिन मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री नहीं।

नौकरी के लिए साक्षात्कार

नौकरी के लिए साक्षात्कार
एक पेशेवर फिर से शुरू और कवर पत्र लिखें। आपका फिर से शुरू और कवर पत्र पहला झलक है जो एक संभावित नियोक्ता आपको देखने जा रहा है। यह दिखाने के लिए कि आप नौकरी के लिए सही हैं, अपने कौशल सेट और कार्य अनुभव को व्यक्त करने में समय व्यतीत करें। एक बार जब आप कर लेते हैं, तो अपने फिर से शुरू और कवर पत्र को प्रमाणित करना सुनिश्चित करें ताकि कोई गलती न हो। [14]
नौकरी के लिए साक्षात्कार
इंटरव्यू से पहले कंपनी पर रिसर्च करें। कंपनी के बारे में पहले से शोध करना आपको नौकरी के बारे में वास्तविक चर्चा करने के लिए तैयार साक्षात्कार में जाने की अनुमति देता है। कंपनी की वेबसाइट पर जाएं और उन परियोजनाओं के बारे में पढ़ें जो वे काम कर रहे हैं या उन कार्यक्रमों पर जो वे उपयोग करते हैं। [15]
  • यदि कंपनी के पास सोशल मीडिया है, तो उनके द्वारा पोस्ट किए गए किसी भी अपडेट को पढ़ने के लिए उनके खाते को देखें।
नौकरी के लिए साक्षात्कार
संभावित प्रश्नों के उत्तर देने का अभ्यास करें। इंटरव्यू प्रश्न पूछने के लिए ऑनलाइन देखें। एक दोस्त के साथ अपनी प्रतिक्रियाओं का अभ्यास करें, या खुद को जवाब दें कि क्या आप सुधार कर सकते हैं। [16]
  • संभावित प्रश्न "आप बड़े डेटा को कैसे परिभाषित करते हैं?" या "समस्याओं के बारे में बात करें जो डेटा विश्लेषक कभी-कभी विश्लेषण के दौरान चलाते हैं।"
नौकरी के लिए साक्षात्कार
अपने तकनीकी कौशल को दिखाने के लिए तैयार करें। नौकरी के आधार पर, आपको अपनी तकनीकी क्षमताओं का प्रदर्शन करने के लिए कहा जा सकता है। पता करें कि साक्षात्कार से पहले कंपनी किस प्रकार के कार्यक्रमों का उपयोग करती है और यह दिखाने के लिए तैयार रहें कि आप इन कार्यक्रमों का गहराई से उपयोग करने में सक्षम हैं। [17]
  • तकनीकी कौशल में विभिन्न संसाधनों का उपयोग करके डेटा को कोड, प्रोग्राम या विश्लेषण करना जानना शामिल हो सकता है।
नौकरी के लिए साक्षात्कार
साक्षात्कारकर्ता के लिए आपके सवालों के बारे में सोचें। साक्षात्कार के अंत में, साक्षात्कारकर्ता से सवाल पूछें जैसे कि "मुझे आमतौर पर किस प्रकार की परियोजनाओं को सौंपा जाएगा?" या "आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किस प्रोग्राम को पसंद करते हैं?" सवाल पूछने से पता चलता है कि आप रुचि रखते हैं? नौकरी और आप एक और अधिक यादगार उम्मीदवार बना सकते हैं।
अधिक उन्नत सामग्री से निपटने से पहले प्रत्येक अवधारणा की मूल बातें जानें। उन अवधारणाओं से शुरू करके जिनके पास आपके पास एक मजबूत समझ है और फिर उन पर निर्माण करके, आप सभी नई जानकारी से अभिभूत या निराश महसूस करने से बचेंगे। उदाहरण के लिए, यदि आपने पहले एक्सेल का उपयोग किया है, तो समीक्षा करें कि आप पहले से ही क्या जानते हैं और फिर ऑनलाइन कोर्स करें या अधिक उन्नत तकनीकों के बारे में एक पुस्तक पढ़ें जो आप उपयोग कर सकते हैं। [18]
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