डेटा विश्लेषक कैसे बनें?

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डेटा विश्लेषक व्यावसायिक विकल्पों में सहायता के लिए डेटा एकत्र करते हैं, साफ़ करते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं। डेटा विश्लेषण क्षमताओं की मांग बढ़ती जा रही है। डेटा विश्लेषक बनने के लिए किन योग्यताओं की आवश्यकता है, आप इस करियर से क्या उम्मीद कर सकते हैं और कैसे आगे बढ़ना है।यदि आप इस मांग वाले पेशे में करियर के बारे में सोच रहे हैं, तो शुरुआत  कैसे करें इसका उत्तर आपको यहां आपको देने का प्रयास किया गया है

 

डेटा विश्लेषक कैसे बनें चरण-दर-चरण प्रक्रिया

डेटा एनालिटिक्स नौकरियां (Data Analytics Jobs) विभिन्न उद्योगों में मिल सकती हैं, और इस मांग वाले क्षेत्र में अपनी पहली नौकरी पाने के कई तरीके हैं। डेटा विश्लेषक बनने के लिए यहां कुछ चरण दिए गए हैं, चाहे आप पेशेवर दुनिया में शुरुआत कर रहे हों या करियर बदल रहे हों।

 

1. एक ठोस शिक्षा प्राप्त करें.

यदि आप डेटा विश्लेषण में नए हैं, तो आपको बुनियादी बातें सीखकर शुरुआत करनी चाहिए। डेटा एनालिटिक्स का एक विस्तृत अवलोकन आपको यह तय करने में मदद कर सकता है कि क्या यह आपके लिए सही करियर है, साथ ही आपको नौकरी के लिए तैयार क्षमताएं भी प्रदान करता है।

अधिकांश स्थितियों में, डेटा विश्लेषक बनने के लिए कंप्यूटर विज्ञान या सूचना प्रौद्योगिकी जैसे संबंधित क्षेत्र में स्नातक या स्नातकोत्तर डिग्री की आवश्यकता होती है। प्रबंधन, गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, वित्त, या व्यावसायिक सूचना प्रणाली अध्ययन के कुछ क्षेत्र हैं। कई नियोक्ता इस पृष्ठभूमि वाले आवेदकों की तलाश करते हैं क्योंकि यह महत्वपूर्ण गणितीय कौशल में एक मजबूत आधार प्रदर्शित करता है।

स्नातकोत्तर डिग्री आपको वास्तविक दुनिया की सेटिंग में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने में मदद कर सकती है। आप अपने इच्छित करियर के आधार पर अपनी स्नातकोत्तर पढ़ाई को उस क्षेत्र पर भी केंद्रित कर सकते हैं जिसमें आप अनुभव प्राप्त करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, मास्टर ऑफ डेटा साइंस (Master’s of Data Science)और मास्टर ऑफ बिजनेस एनालिटिक्स(Business Analytics), दोनों डेटा विश्लेषकों के लिए मूल्यवान डिग्री हैं, हालांकि पाठ्यक्रम विभिन्न विषयों पर केंद्रित है।

हालाँकि, कल्पना करें कि आपके पास पूरी तरह से असंबद्ध पेशे में डिग्री है या कोई डिग्री ही नहीं है। उस स्थिति में, आवश्यक योग्यताएँ प्राप्त करने के लिए प्रमाणपत्र कार्यक्रम या विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम जैसे विभिन्न विकल्पों का उपयोग किया जा सकता है। यदि आप कोई भिन्न मार्ग अपनाते हैं, तो यह इंगित करने के लिए उपयुक्त व्यावसायिक प्रमाणपत्र प्राप्त करना महत्वपूर्ण है कि आपने कार्य को ठीक से निष्पादित करने के लिए आवश्यक क्षमताएँ विकसित कर ली हैं।

 

2. अपनी तकनीकी क्षमताओं में सुधार करें.

डेटा विश्लेषण में एक पेशे के लिए अक्सर विशिष्ट तकनीकी क्षमताओं के एक सेट की आवश्यकता होती है। ये प्रमुख क्षमताएं हैं जिनकी भर्ती के लिए आपको सबसे अधिक आवश्यकता होगी, चाहे आप किसी डिग्री प्रोग्राम, पेशेवर प्रमाणपत्र के माध्यम से सीख रहे हों, या अपने दम पर सीख रहे हों।

• आंकड़े
• आर, पायथन और जावास्क्रिप्ट प्रोग्रामिंग
• एसक्यूएल (संरचित क्वेरी भाषा)
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (झांकी, QlikView, Power BI)
• डेटा की सफाई और तैयारी
• Microsoft Excel
• डैशबोर्डिंग
• संबंध का डेटाबेस
• यंत्र अधिगम

उन भूमिकाओं के लिए नौकरी पोस्टिंग की जांच करें जिनके लिए आप आवेदन करना चाहते हैं और अपने सीखने को उन प्रोग्रामिंग भाषाओं या विज़ुअलाइज़ेशन टूल पर केंद्रित करें जिन्हें आवश्यकताओं के रूप में निर्दिष्ट किया गया है। तकनीकी प्रतिभाओं के अलावा, काम पर रखने वाले प्रबंधक कार्यस्थल कौशल जैसे संचार कौशल (आपसे कम तकनीकी समझ वाले लोगों को अपने निष्कर्षों को संप्रेषित करने की उम्मीद की जा सकती है), समस्या सुलझाने की क्षमता, रचनात्मकता और जिस क्षेत्र में आप काम करना चाहते हैं, उस डोमेन ज्ञान की तलाश करते हैं। 

 

3. उन पहलों पर काम करें जो वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करती हैं।

वास्तविक दुनिया के संदर्भों में डेटा के साथ काम करना यह सीखने का सबसे अच्छा तरीका है कि इसमें मूल्य की पहचान कैसे की जाए। ऐसे डिग्री प्रोग्राम या पाठ्यक्रमों की तलाश करें जिनमें वास्तविक दुनिया के डेटा सेट के साथ व्यावहारिक परियोजनाएं शामिल हों। आप अपने प्रोजेक्ट डिज़ाइन में उपयोग करने के लिए कई निःशुल्क सार्वजनिक डेटा सेट भी ढूंढ सकते हैं। GitHub India के ओपन सोर्स डेटा और संसाधनों से शुरुआत करें, या पृथ्वी और उससे परे गंभीर चिंताओं को हल करने के लिए NASA के ओपन डेटा का उपयोग करें। ये उपलब्ध डेटा के केवल कुछ उदाहरण हैं। ऐसा विषय चुनें जिसमें आपकी रुचि हो और अभ्यास के लिए डेटा की तलाश करें।

 

4.अपने काम का एक पोर्टफोलियो बनाएं.

जब आप ऑनलाइन डेटा सेट के साथ प्रयोग करते हैं या अपनी कक्षाओं में व्यावहारिक होमवर्क पूरा करते हैं तो अपने पोर्टफ़ोलियो के लिए अपना सर्वोत्तम कार्य सहेजें। एक पोर्टफोलियो भर्ती प्रबंधकों को आपकी क्षमताओं को दर्शाता है। एक बेहतरीन पोर्टफोलियो आपको अपने सपनों की नौकरी पाने में मदद कर सकता है। ऐसी परियोजनाएँ चुनें जो आपके कौशल को प्रदर्शित करती हों: जैसे ही आप अपने पोर्टफोलियो के लिए काम का चयन करना शुरू करते हैं, ऐसी परियोजनाएँ चुनें जो आपकी क्षमता को प्रदर्शित करती हों:

• डेटा को कई स्रोतों से स्क्रैप किया जाना चाहिए।
• कच्चे डेटा को शुद्ध और सामान्य करें
• अपने निष्कर्षों के ग्राफ़, चार्ट, मानचित्र और अन्य दृश्य प्रस्तुतियाँ बनाएं।
• डेटा का उपयोग कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

यदि आपने अपनी शिक्षा के हिस्से के रूप में किसी सहयोगी परियोजना पर काम किया है तो एक का उल्लेख करने पर विचार करें। यह एक टीम के हिस्से के रूप में काम करने की आपकी क्षमता को दर्शाता है। यदि आप निश्चित नहीं हैं, तो यह देखने के लिए अन्य लोगों के पोर्टफोलियो ब्राउज़ करें कि उन्होंने अपने पोर्टफोलियो में क्या शामिल करना चुना है 

 

5. अपने निष्कर्ष प्रस्तुत करने का प्रयोग करें।

डेटा विश्लेषण के तकनीकी पक्ष में फंसना आसान है, लेकिन अपने संचार कौशल को नज़रअंदाज़ न करें। निर्णय निर्माताओं और फर्म के अन्य हितधारकों के सामने अपने निष्कर्ष प्रस्तुत करना डेटा विश्लेषक के रूप में काम करने का एक महत्वपूर्ण पहलू है। यदि आप तथ्यों के साथ एक कहानी बता सकते हैं तो आप डेटा-संचालित निर्णय लेने में अपनी कंपनी की सहायता कर सकते हैं।

अपने पोर्टफ़ोलियो के लिए कार्य पूरा करते समय अपने निष्कर्ष प्रस्तुत करने का अभ्यास करें। उस संदेश पर विचार करें जिसे आप व्यक्त करना चाहते हैं और उस ग्राफ़िक्स पर विचार करें जिसे आप उसका समर्थन करने के लिए नियोजित करेंगे।  प्रस्तुत करते समय स्वयं को रिकॉर्ड करने का प्रयास करें ताकि आप बाद में इसकी समीक्षा कर सकें और देख सकें कि आप कहां सुधार कर सकते हैं।

 

6. एक प्रवेश स्तर के डेटा विश्लेषक पद का पता लगाएं।

जब आपने डेटा से निपटने और अपने निष्कर्ष प्रस्तुत करने में विशेषज्ञता हासिल कर ली है तो यह आपके बायोडाटा को चमकाने और प्रवेश स्तर के डेटा विश्लेषक पदों के लिए आवेदन करने का समय है। उन नौकरियों के लिए आवेदन करने से न डरें जिनके लिए आप पूरी तरह से योग्य महसूस नहीं करते हैं। आपकी प्रतिभा, पोर्टफोलियो और करियर के प्रति उत्साह अक्सर हर बॉक्स की जाँच करने से अधिक महत्वपूर्ण होते हैं। योग्यता सूची में आइटम जैसे-जैसे आप शिक्षा या कार्य अनुभव के माध्यम से अधिक अनुभव प्राप्त करते हैं, आपका मुआवजा निश्चित रूप से बढ़ेगा। ग्लासडोर(Glassdoor) के अनुसार जून 2023 तक , भारत में डेटा विश्लेषक औसत वार्षिक वेतन 4 लाख से 9 लाख कमाते हैं, जबकि वरिष्ठ डेटा विश्लेषक 7 लाख से 18 लाख कमाते हैं।

 

7. प्रमाणीकरण करना।

एक प्रमाणीकरण आपको संभावित नियोक्ताओं के सामने खड़े होने में मदद कर सकता है। प्रमाणीकरण यह प्रदर्शित करेगा कि आपके पास नौकरी के लिए आवश्यक कौशल हैं। उपलब्ध अत्यधिक सम्मानित प्रमाणपत्रों  हैं:

• एसोसिएट सर्टिफाइड एनालिटिक्स प्रोफेशनल
• डेटा विज्ञान प्रमाणन(Data Science Certification)
• Google प्रमाणित व्यावसायिक डेटा इंजीनियर
• माइक्रोसॉफ्ट प्रमाणित एज़्योर डेटा साइंटिस्ट एसोसिएट
• माइक्रोसॉफ्ट प्रमाणित डेटा विश्लेषक एसोसिएट
• एसएएस प्रमाणित एडवांस्ड एनालिटिक्स प्रोफेशनल एसएएस 9 का उपयोग कर रहा है
• एसएएस 9 का उपयोग करते हुए एसएएस प्रमाणित बिग डेटा एनालिटिक्स(Big Data Analytics) प्रोफेशनल
• क्लौडेरा प्रमाणित एसोसिएट डेटा विश्लेषक

आपके वांछित रोजगार कर्तव्यों के आधार पर, विशिष्ट प्रमाणपत्र उन प्रतिभाओं के लिए बेहतर अनुकूल हो सकते हैं जिन्हें आप प्रदर्शित करना चाहते हैं। खुली नौकरी के विज्ञापनों की जांच करने से आपको यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि नियोक्ता किन क्षमताओं की सबसे अधिक सराहना करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि नौकरी पोस्टिंग में एसएएस के साथ काम करना शामिल है, तो एसएएस प्रमाणित एडवांस्ड एनालिटिक्स प्रोफेशनल प्रमाणन अर्जित करना फायदेमंद हो सकता है।

यदि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते (Become a Data Scientist)हैं, तो आपको डेटा विज्ञान या इसी तरह के अनुशासन में मास्टर डिग्री प्राप्त करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि उन्नत डिग्री की हमेशा आवश्यकता नहीं होती है, इसे प्राप्त करने से अधिक संभावनाएँ हो सकती हैं।

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