ब्राजील में कंपनियों की बढ़ती संख्या और विस्तार के साथ, डेटा विश्लेषकों की मांग कभी भी अधिक नहीं रही है। यदि आपको संख्याएं पसंद हैं, समस्याओं को सुलझाना और दूसरों के साथ ज्ञान साझा करना पसंद है, तो डेटा विश्लेषक के रूप में करियर आपके लिए एकदम सही हो सकता है। एक कॉलेज की डिग्री अर्जित करें, महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक अवधारणाओं को सीखें, और एक सफल डेटा विश्लेषक बनने के लिए ठोस कार्य अनुभव प्राप्त करें।
कदम
भाग 1 का 4: अपने प्रशिक्षण का विकास करना
चरण 1. कॉलेज की डिग्री प्राप्त करें।
अधिकांश डेटा विश्लेषक पदों के लिए कम से कम कॉलेज की डिग्री की आवश्यकता होती है। डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आपको गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, विपणन, वित्त या कंप्यूटर विज्ञान जैसे क्षेत्रों में डिग्री हासिल करनी होगी।
चरण 2. मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री प्राप्त करने पर विचार करें।
उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषक पदों के लिए मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री की आवश्यकता हो सकती है, जो आमतौर पर उच्च वेतन की गारंटी देता है। यदि आप इसमें रुचि रखते हैं, तो विचार करें कि आपके करियर के लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आदर्श स्नातक डिग्री क्या है।
स्नातकोत्तर डिग्री के उदाहरणों में डेटा साइंस या बिजनेस एनालिसिस में परास्नातक शामिल हैं।
चरण 3. विषय-विशिष्ट पाठ्यक्रमों में नामांकन करें।
यदि आपको लगता है कि आपको कैलकुलस में सहायता की आवश्यकता है, या यदि आप प्रोग्रामिंग के बारे में सीखना चाहते हैं, तो ऐसे पाठ्यक्रमों की तलाश करें जो आपको डेटा विश्लेषक बनने के लिए आवश्यक ज्ञान प्रदान करें। ये पाठ्यक्रम आमने-सामने या ऑनलाइन हो सकते हैं।
पाठ्यक्रमों की तलाश करते समय, देखें कि क्या कोई स्थानीय विश्वविद्यालय आपके वांछित विषय पर सेमिनार या कक्षाएं दे रहा है। यह भी देखें कि आपके क्षेत्र में कोई कार्यशाला या प्रशिक्षण है या नहीं।
भाग 2 का 4: आवश्यक कौशल हासिल करना
चरण 1. आपको उच्च स्तरीय बीजगणित में महारत हासिल करनी चाहिए।
डेटा विश्लेषक हर दिन संख्याओं के साथ काम करते हैं, इसलिए गणित के साथ काम करने की आदत डालें। उच्च स्तरीय बीजगणित का ठोस ज्ञान होना बहुत जरूरी है। आपको पता होना चाहिए कि विभिन्न कार्यों और उनके रेखांकन की व्याख्या कैसे करें, और वास्तविक दुनिया की समस्याओं के साथ काम करने में सक्षम हों।
बहुचरीय कलन और रैखिक बीजगणित को जानने से भी मदद मिलेगी।
चरण 2. सांख्यिकी को समझें।
डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आपको डेटा की व्याख्या करने की आवश्यकता होगी, जो कि वह जगह है जहाँ आँकड़ा आता है। हाई स्कूल या कॉलेज स्तर के सांख्यिकी विषयों से शुरू करें, फिर अधिक उन्नत क्षेत्रों की तलाश करें जो आपकी वांछित नौकरी के लिए आवश्यक हो सकते हैं।
- माध्य, माध्यिका और विधा, साथ ही मानक विचलन, सांख्यिकीय अवधारणाओं के उदाहरण हैं जो आप हाई स्कूल और कॉलेज में सीखते हैं।
- वर्णनात्मक और अनुमानात्मक आँकड़ों की अच्छी समझ होना भी बहुत मददगार होगा।
चरण 3. अधिक प्रमुखता हासिल करने के लिए अपने प्रोग्रामिंग कौशल का विकास करें।
जबकि डेटा विश्लेषक के रूप में आरंभ करने के लिए आपको प्रोग्रामिंग विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है, आपको विशिष्ट परिस्थितियों में भाषाओं के साथ काम करने में सहज होना चाहिए। पायथन, आर और जावा जैसी भाषाओं को सीखकर शुरू करें और फिर अन्य प्रकार की भाषाओं की तलाश करें।
- SQL में प्रोग्रामिंग डेटा विश्लेषकों के बीच एक और सामान्य कार्य है।
- प्रोग्रामिंग लैंग्वेज और कॉन्सेप्ट सीखने के लिए आप ऑनलाइन कोर्स कर सकते हैं।
चरण 4. अपने संचार और प्रस्तुति कौशल का विकास करें।
अपने डेटा का विश्लेषण करने के बाद, आपको इसके बारे में दूसरों के साथ बात करने में सक्षम होना चाहिए। जानें कि जटिल जानकारी को इस तरह से कैसे समझाया जाए कि अन्य क्षेत्रों के लोग समझ सकें। उन प्रोग्रामों के साथ अभ्यास करें जो डेटा को अधिक दृष्टि से प्रदर्शित करते हैं।
आपको डेटा को नेत्रहीन और मौखिक रूप से प्रसारित करने में सक्षम होना चाहिए। अपने निष्कर्षों को स्पष्ट करने के लिए ggplot और matplotlib जैसे टूल का उपयोग करना सीखें।
चरण 5. अपने आप को माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल से परिचित कराएं।
डेटा विश्लेषक के रूप में, आपको डेटा व्यवस्थित करने और मूल्यों की गणना करने की आवश्यकता होगी, इसलिए आपको एक्सेल में महारत हासिल करने की आवश्यकता है। कई मुफ्त ऑनलाइन ट्यूटोरियल और वेबसाइटें हैं जो आपको एक्सेल और इसकी विशेषताओं के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ सिखा सकती हैं।
चरण 6. मशीन लर्निंग के बारे में जानें।
प्राप्त आंकड़ों के आधार पर भविष्यवाणियां उत्पन्न करने या स्वयं निर्णय लेने के लिए कंप्यूटर को पढ़ाना मशीन लर्निंग को परिभाषित करता है और डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में बहुत महत्वपूर्ण है। ऑनलाइन पाठ्यक्रम खोजें जो आपको मशीन लर्निंग के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ सिखा सकें। कई मुफ्त पाठ्यक्रमों का लाभ उठाएं।
- मशीन लर्निंग को समझने के लिए, आपके पास प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी में एक ठोस आधार होना चाहिए।
- मशीन लर्निंग तीन प्रकार की होती है: सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग।
- पर्यवेक्षित शिक्षण का एक उदाहरण आपके ईमेल को आपके इनबॉक्स में फ़िल्टर करना है, जो स्पैम को स्वचालित रूप से छांटता है। जब नेटफ्लिक्स आपको पसंद आने वाली श्रृंखला और फिल्मों का सुझाव देता है, तो अनसुनी शिक्षा होती है। दूसरी ओर, सुदृढीकरण सीखना, एक स्वायत्त वाहन और पर्यावरण को देखने और उसके अनुकूल होने की क्षमता के साथ होता है।
भाग ३ का ४: कार्य अनुभव प्राप्त करना
चरण 1. उद्योग के उन क्षेत्रों की तलाश करें जिन्हें डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता है।
अपनी खोजों को उन क्षेत्रों पर केंद्रित करें जहां दूसरों की तुलना में अधिक डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता होती है। मार्केटिंग एजेंसियां, प्रौद्योगिकी कंपनियां और वित्तीय संस्थान डेटा की व्याख्या करने और इसे अधिक सरलता से समझाने में मदद करने के लिए डेटा विश्लेषकों को नियुक्त करते हैं।
उन कंपनियों की वेबसाइटों पर जाएं जिनमें आपकी रुचि है और देखें कि क्या वे काम पर रख रही हैं, या अधिक सामान्य ऑनलाइन खोज करें। यदि आपके पास पहले से कोई मित्र है जो इनमें से किसी एक क्षेत्र में काम करता है, तो उनसे पूछें कि क्या वे किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो भर्ती कर रहा है।
चरण 2. डेटा विश्लेषक के रूप में इंटर्नशिप के लिए आवेदन करें।
इंटर्नशिप एक बड़ी कंपनी के लिए काम करने का एक शानदार अवसर है। कई डेटा विश्लेषक इंटर्नशिप के लिए आपको आवेदन करने के लिए विश्वविद्यालय में होना आवश्यक है। कंपनी के क्षेत्र के आधार पर, आपको पता होना चाहिए कि पायथन, आर या एसक्यूएल में कैसे प्रोग्राम किया जाता है - तीनों को जानना और भी बेहतर है।
इनमें से कई इंटर्नशिप अवैतनिक हैं या केवल कुछ महीनों तक चलती हैं, इसलिए आवेदन करने से पहले सभी विवरणों की जांच करें।
चरण 3. एक व्यावसायिक संगठन में शामिल हों।
व्यावसायिक संगठन आपके लिए कार्यशालाओं, नेटवर्किंग अवसरों या ऑनलाइन सहायता केंद्रों तक पहुँचने का एक शानदार तरीका हैं। डेटा विश्लेषण से संबंधित कई संगठन हैं, जैसे टेकअमेरिका या एसोसिएशन फॉर कंप्यूटर मशीनरी। यह पता लगाने के लिए कि क्या आप उनमें से किसी में भाग लेने में रुचि रखते हैं, एक त्वरित ऑनलाइन खोज करें।
एक वाणिज्यिक संगठन में शामिल होने के लिए, रुचि के संगठन की वेबसाइट पर जाएं और सदस्यता योजनाओं की समीक्षा करें। आप सीमित संख्या में सुविधाओं तक पहुंच के साथ अक्सर एक निःशुल्क खाता बनाने में सक्षम होते हैं। आमतौर पर अलग-अलग सदस्यता स्तर होते हैं जो भुगतान की गई राशि के आधार पर अलग-अलग लाभ देते हैं।
चरण 4. शुरुआती के लिए खोजें।
ये उद्घाटन आपको उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषक पदों को अर्जित करने के लिए आवश्यक ज्ञान और अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। स्टार्टर ओपनिंग बहुत अच्छा भुगतान करती है, और कंपनियां हमेशा सांख्यिकीय डेटा विश्लेषक या व्यावसायिक विश्लेषक जैसे पदों के लिए लोगों की तलाश में रहती हैं।
शुरुआती पदों के लिए आम तौर पर एक मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री की आवश्यकता के बिना कॉलेज की डिग्री की आवश्यकता होती है।
भाग ४ का ४: किसी पद के लिए साक्षात्कार किया जा रहा है
चरण 1. एक पेशेवर रेज़्यूमे को एक साथ रखें और एक कवर लेटर लिखें।
आपका रिज्यूम और कवर लेटर एक संभावित नियोक्ता की आप पर पहली छाप है। अपने कौशल और कार्य अनुभव का वर्णन करने के लिए कुछ समय बिताएं यह दिखाने के लिए कि आप नौकरी के लिए सही व्यक्ति हैं। जब सब कुछ तैयार हो जाए, तो यह सुनिश्चित करने के लिए कि कोई गलती नहीं है, फिर से शुरू और कवर लेटर की अच्छी समीक्षा करें।
चरण 2. साक्षात्कार से पहले कंपनी पर शोध करें।
अच्छी कंपनी अनुसंधान करने से आप नौकरी के बारे में वास्तविक चर्चा के लिए तैयार साक्षात्कार में आ सकते हैं। कंपनी की वेबसाइट पर जाएं और वर्तमान परियोजनाओं या उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यक्रमों के बारे में पढ़ें।
यदि कंपनी सोशल नेटवर्क पर मौजूद है, तो प्रकाशनों का अनुसरण करने के लिए उनके प्रोफाइल की जांच करें।
चरण 3. सबसे संभावित प्रश्नों के उत्तर देने का अभ्यास करें।
शीर्ष साक्षात्कार प्रश्नों की खोज के लिए ऑनलाइन शोध करें। किसी मित्र के साथ अपने उत्तरों का अभ्यास करें, या अपने आप को रिकॉर्ड करें ताकि आप देख सकें और पता लगा सकें कि आपको क्या सुधार करने की आवश्यकता है।
संभावित प्रश्नों में शामिल हैं "आप बड़े डेटा को कैसे परिभाषित करते हैं?" या "ऐसे मुद्दों के बारे में बात करें जो डेटा विश्लेषकों को विश्लेषण के दौरान सामना करना पड़ सकता है।"
चरण 4. अपने तकनीकी कौशल को दिखाने के लिए तैयार हो जाइए।
स्थिति के आधार पर, आपको अपने कौशल का प्रदर्शन करने के लिए कहा जा सकता है। साक्षात्कार से पहले कंपनी द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यक्रमों के प्रकारों का पता लगाएं, और यह दिखाने के लिए तैयार रहें कि आप उन कार्यक्रमों का उपयोग करने में सक्षम हैं।
तकनीकी कौशल में प्रोग्राम करना, कई प्रोग्रामिंग भाषाओं को जानना, या विभिन्न संसाधनों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम होना शामिल है।
चरण 5. साक्षात्कारकर्ता से पूछने के लिए प्रश्नों के बारे में सोचें।
साक्षात्कार के अंत में, "मैं किस प्रकार की परियोजनाओं में शामिल होऊंगा?" जैसे प्रश्न पूछें। या "डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आप किस प्रोग्राम का उपयोग करना पसंद करते हैं?"। इस प्रकार के प्रश्न पूछने से पता चलता है कि आप नौकरी में रुचि रखते हैं और उम्मीदवार के रूप में आपको और अधिक प्रमुख बना सकते हैं।