सामग्री

• डेटा विश्लेषक काय करतो?
• डेटा स्रोत आणि भूमिका
• डेटा विश्लेषक आणि डेटा वैज्ञानिक यांच्यात काय फरक आहे?
• कौशल्ये, पात्रता आणि साधने
• एक्सेल
• एसक्यूएल

डेटा विश्लेषक जीवंतसाठी डेटा हाताळतो. ज्या युगात कंपन्या सतत वाढणार्‍या डेटा सेटवर अवलंबून राहतात, त्या पूर्वीच्यापेक्षा हे अधिक महत्त्वाचे कौशल्य आहे. ही देखील मोठी मागणी आहे.

भविष्यातील जॉब मार्केटमधील ड्रायव्हिंग फॅक्टरांपैकी एक म्हणजे इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (आयओटी) असणार आहे, जो आपल्या घरातील सर्व डिव्हाइस वेबशी जोडलेला आहे. टेक अ‍ॅनालिसिस फर्म फूटे पार्टनर्सच्या म्हणण्यानुसार, हे सर्व स्मार्ट हब, लाईट बल्ब आणि फ्रिज कंपन्यांसह (अधिक चांगले किंवा वाईट) कार्य करण्यासाठी डेटासाठी अवाढव्य प्रमाणात डेटा तयार करतात आणि डेटा एनालिटिक्स या उद्योगात पुढे जाण्यात मोठी भूमिका बजावतील.

आपण संभाव्यतः घरातून मजा घेऊ शकता अशा चांगल्या संधींसह भविष्यातील कामाची ओळ शोधत असाल तर डेटा विश्लेषक होणे आपल्यासाठी योग्य असू शकते. आपण शिकण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये आणि आपण कसे प्रारंभ करू शकता यावर एक नजर टाकूया.

डेटा विश्लेषक काय करतो?

डेटा विश्लेषक अशी व्यक्ती आहे जी मोठ्या डेटा सेटमधून "उपयुक्त अंतर्दृष्टी" काढते. म्हणजे साध्या इंग्रजीत अंकांचे भाषांतर करणे. ही माहिती प्रदर्शित करण्यासाठी आणि उपयुक्त परस्परसंबंध किंवा ट्रेंड दर्शविण्यासाठी ते कदाचित अहवाल आणि व्हिज्युअलायझेशन तयार करतील. त्यानंतर कंपन्या त्यांच्या निर्णयाची माहिती देण्यासाठी हे वापरू शकतात.

डेटा विश्लेषक कदाचित एकाच संस्थेमध्ये कार्य करू शकतात किंवा एजन्सीचा भाग म्हणून असंख्य ग्राहक घेऊ शकतात.

विपणनासाठी, डेटा विश्लेषक कदाचित X उत्पाद विकत घेणार्‍या ग्राहकांची मोठी टक्केवारी निर्धारित करू शकतील ज्या महिला मानसशास्त्र विद्यार्थ्या होत्या. त्यानंतर त्यांनी शिफारस केली आहे की भविष्यातील विपणनासह ग्राहक अधिक लक्ष्यित करतात. वैकल्पिकरित्या, त्यांना कदाचित असा कल दिसू शकेल की अधिकाधिक पुरुष आता उत्पादनामध्ये रस घेत आहेत. हे देखील असेच काहीतरी आहे ज्यामुळे व्यवसाय भांडवल करू शकते. त्यांना कदाचित ही स्पर्धा सध्या भागवत नसलेली डेमोग्राफिक असल्याचे त्यांना आढळेल.

डेटा विश्लेषक संख्येचे भाषांतर साध्या इंग्रजीत करतो

आणखी एक व्यावहारिक उदाहरण फोरकास्टवॉच.कॉमवरून आले आहे, जे हजारो वेगवेगळ्या अहवालांमधून अंदाज गोळा करते आणि हवामान कसा आहे याची वास्तविक मानवी अहवालांशी तुलना करते. या सर्व माहितीचा वापर करून, भविष्यवाणी करणारे त्यांचे मॉडेल परिष्कृत आणि सुधारू शकतात.

डेटा स्रोत आणि भूमिका

हे डेटा सेट बर्‍याच भिन्न स्त्रोतांकडून येऊ शकतात: विक्री आकडेवारी, निष्ठा कार्ड, वापरकर्ता खाती, ग्राहक अभिप्राय, अ‍ॅप्स आणि सॉफ्टवेअर, वेबसाइट रहदारी विश्लेषणे, बाजार संशोधन, प्रयोगशाळा अभ्यास आणि बरेच काही.

या कामाच्या मोठ्या भागामध्ये अहवाल तयार करणे समाविष्ट आहे जे अंतर्दृष्टी आणि ट्रेंड प्रदान करेल जे व्यवस्थापनासाठी उपयुक्त ठरू शकतात. डेटा विश्लेषकांना एकाधिक भिन्न स्त्रोतांमधून तो पकडताना "चर्चा" करण्यासाठी डेटा मिळविणे देखील आवश्यक असेल. त्यांना सदोष डेटा (साफ करणे) काढण्याची आवश्यकता असू शकते. त्यांना कधीकधी संस्थेच्या लक्ष्यांसाठी थोडी अधिक सुयोग्य बनविण्यासाठी डेटा "मसाज" करण्यास सांगितले जाऊ शकते!

हे एक रोमांचक आणि फायद्याचे काम असू शकते आणि आपण स्मार्ट डेटा-आधारित अंतर्दृष्टीवर आधारित कंपनीच्या दिशेने चालण्यास मदत करू शकता. तथापि, ही केवळ डेटा एंट्रीपासून काही चरण काढली गेलेली एक अतिशय सुस्त काम असू शकते. एकाच स्प्रेडशीटची काळजी घेणे बहुतेक लोकांना आव्हानात्मक किंवा फायद्याचे नाही. आपली भूमिका संघटनेवर आणि त्यातील आपल्या जागेवर अवलंबून असेल.

डेटा विश्लेषक आणि डेटा वैज्ञानिक यांच्यात काय फरक आहे?

डेटा वैज्ञानिक आणि डेटा विश्लेषक यांच्यामधील फरक म्हणजे समजून घेण्यासाठी एक उपयुक्त फरक. ओळ थोडी अस्पष्ट होऊ शकते, परंतु सामान्यत: डेटा शास्त्रज्ञ मशीन लर्निंग आणि प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगवर अधिक कार्य करतात. ते भविष्याबद्दल भविष्यवाणी करण्यासाठी डेटा वापरतात आणि सामान्यत: गणित, आकडेवारी आणि संगणक कोडिंगमध्ये बॅकग्राऊंड असतात.

डेटा शास्त्रज्ञ एआय आणि मशीन लर्निंगसह देखील कार्य करतात. यंत्र शिक्षण हे डेटा विश्लेषक काय करतात याची एक मोठी, स्वयंचलित आवृत्ती असते, अवाढव्य डेटा सेटमध्ये नमुन्यांची शोध घेणारी अल्गोरिदम असतात, जेणेकरून ते शेवटी एखाद्या प्रतिमेमध्ये विशिष्ट घटक ओळखणे, नैसर्गिक मानवी भाषा शोधणे किंवा तयार करणे शिकू शकतात जाहिरातींविषयी निर्णय. डेटा वैज्ञानिक म्हणून, आपण कदाचित हा डेटा पुनर्प्राप्त करण्यात मदत करण्यासाठी पायथन आणि एसक्यूएलमध्ये कोड लिहा आणि त्यास वापरायला लावाल.

अधिक वाचा: क्लाउड ऑटोएमएल व्हिजन: आपल्या स्वत: च्या मशीन शिक्षण मॉडेलला प्रशिक्षित करा

एटॅक डॉट कॉमनुसार डेटा विश्लेषकांचा सरासरी वेतन दर वर्षी $,, 75 a75 आहे, तर डेटा सायंटिस्टचा सरासरी वेतन $ १२०,730० आहे.

आपल्याला डेटा वैज्ञानिक बनण्यात आणि कटिंग-एज मशीन लर्निंग अल्गोरिदमसह कार्य करण्यास स्वारस्य असल्यास, मशीन लर्निंग आणि डेटा सायन्स सर्टिफिकेशन बंडलसह प्रारंभ करण्याचे उत्तम स्थान आहे.

कौशल्ये, पात्रता आणि साधने

आवश्यक नसले तरीही डेटा विश्लेषकांसाठी खालीलपैकी कोणत्याही विषयात पदवी उपयुक्त ठरू शकते:

• गणित
• संगणक शास्त्र
• सांख्यिकी
• अर्थशास्त्र
• व्यवसाय

बर्‍याच विशिष्ट कौशल्ये देखील अतिशय उपयोगी असतील आणि ते नक्कीच विकसित करण्यासारखे आहेत. सुदैवाने, घरातून ही कौशल्ये आणि प्रमाणपत्रे मिळवणे आता वेबपेक्षा सुलभ करते. यूडीमी बहुतेक प्रकरणांमध्ये $ 20 च्या अंतर्गत विश्लेषक म्हणून आपल्याला आवश्यक असलेल्या जवळजवळ प्रत्येक कौशल्यासाठी उपयुक्त अभ्यासक्रम उपलब्ध करते. हे जाणून घेणे चांगले काय आहे ते येथे आहे.

एक्सेल

हे मोहक नाही, परंतु बरेच डेटा विश्लेषक एक्सेलवर बराच वेळ घालवतात, सारण्या तयार करतात आणि विस्तृत समीकरणे तयार करतात. एखाद्या मुलाखतीमध्ये जाताना किंवा अल्प-मुदतीच्या टोकांसाठी अर्ज करता तेव्हा आपणास आगाऊ एक्सेल कौशल्य प्रदर्शित करावे लागेल. तर ब्रश करा!

उडेमी कोर्स वापरुन पहा: मायक्रोसॉफ्ट एक्सेल - एक्सेल नवशिक्याकडून प्रगत.

एसक्यूएल

एसक्यूएल म्हणजे स्ट्रक्चर क्वेरी लँग्वेज आणि एका डेटाबेसमधून डेटा तयार करणे आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी ही एक घोषणाकारक भाषा आहे. आपण वेबसाइटच्या विशिष्ट वापरकर्त्यांकडून डेटा पुनर्प्राप्त करण्याचा प्रयत्न करत असल्यास, एस क्यू एल वापरुन सर्व्हरवर संग्रहित डेटाबेसशी बोलून आपण हे करण्याची शक्यता आहे. एस क्यू एल प्रथम घाणेरडा दिसत आहे, परंतु आपले डोके फिरणे इतके सोपे आहे आणि एकदा आपण हे केले की ते प्रचंड शक्तिशाली होऊ शकते.

उडेमी कोर्स वापरुन पहा: पूर्ण एस क्यू एल बूटकँप.