विषय

• चरणों
• भाग 1 स्नातक अध्ययन
• भाग 2 आवश्यक कौशल हासिल करें
• भाग 3 पेशेवर अनुभव प्राप्त करना
• भाग 4 सफल भर्ती

इस लेख में: ग्रेजुएट एजुकेशनटैकिंग स्किल्स नीडिंगबिरिंग एक प्रोफेशनल एक्सपीरियंस रिक्रूटिंग रिक्रूटिंग19 सन्दर्भ

उद्यमों के विकास और बहुलता के साथ, डेटा सिस्टम की बढ़ती आवश्यकता है। यदि आप संख्याओं के बारे में भावुक हैं, यदि आप समस्याओं को हल करना और अपने ज्ञान को दूसरों को पास करना पसंद करते हैं, तो डेटा विश्लेषक के रूप में एक कैरियर आपके लिए एक आदर्श विकल्प होगा। एक विश्वविद्यालय की डिग्री, अच्छे विश्लेषणात्मक कौशल और मूल्यवान पेशेवर अनुभव आपके करियर को डेटा विश्लेषक के रूप में लॉन्च करने और सफल होने के लिए आवश्यकताओं का योग बनाते हैं।

चरणों

भाग 1 स्नातक अध्ययन

1. 
   

   
   एक लाइसेंस प्राप्त करें। डेटा विश्लेषकों के लिए अधिकांश बुनियादी नौकरियों में गणित, सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, विपणन, वित्त या आईटी जैसे क्षेत्रों में कम से कम स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है।

2. 
   

   
   तय करें कि क्या मास्टर डिग्री या डॉक्टरेट करना उचित है। उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषक पदों के लिए मास्टर डिग्री या डॉक्टरेट की आवश्यकता हो सकती है, भले ही वे उच्च वेतन की गारंटी देते हों। यदि आप रुचि रखते हैं, तो अतिरिक्त विश्वविद्यालय की डिग्री के बारे में सोचें जो आपके करियर को आगे बढ़ाने के लिए सबसे अच्छा होगा।
   • उपयुक्त शैक्षणिक डिग्री के रूप में, आप डेटा साइंस या मार्केटिंग और मार्केटिंग डेटा विश्लेषण में मास्टर डिग्री पर विचार करना चाह सकते हैं।

3. 
   

   
   
   
   निजी पाठ के लिए रजिस्टर करें। अगर आपको लगता है कि आपको अनंत काल के पथरी में मदद की ज़रूरत है या यदि आप कोडिंग के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो पाठ्यक्रम के लिए साइन-इन करें, या ऑनलाइन, यह आपको उन कौशल से लैस करेगा जो आपको डेटा विश्लेषक बनने की आवश्यकता है।
   • पाठ्यक्रमों की तलाश करते समय, यह देखने के लिए जांचें कि क्या आपके समुदाय का कोई विद्यालय या विश्वविद्यालय आपकी पसंद के क्षेत्र में कोई संगोष्ठी आयोजित कर रहा है या पाठ्यक्रम प्रस्तुत कर रहा है। आपके क्षेत्र में प्रशिक्षण कार्यशालाएं भी हो सकती हैं, जिनमें आप भाग ले सकते हैं।

भाग 2 आवश्यक कौशल हासिल करें

1. 
   

   
   विश्वविद्यालय स्तर के बीजगणित में मास्टर करें। डेटा विश्लेषक लगातार संख्याओं के साथ काम कर रहे हैं। इसलिए आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि आप गणित में सहज हों। विश्वविद्यालय स्तर के बीजगणित की एक अच्छी समझ महत्वपूर्ण है: आपको विभिन्न कार्यों की व्याख्या और रेखांकन करने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी। आपको वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में सक्षम होने की भी आवश्यकता होगी।
   • यह भी कई चर और रैखिक बीजगणित के साथ infinitesimal पथरी में महारत हासिल करने के लिए उपयोगी होगा।

2. 
   

   
   
   
   आंकड़ों की अच्छी समझ हो। डेटा विश्लेषक बनने के लिए, आपको डेटा की व्याख्या करने में सक्षम होना चाहिए और वह वह जगह है जहाँ आँकड़े आते हैं। नौकरी के लिए आवश्यक अधिक जटिल जानकारी के लिए आने से पहले हाई स्कूल या विश्वविद्यालय के आँकड़ों से शुरुआत करें।
   • माध्य, माध्य, मानक विचलन और मोड (प्रमुख मूल्य) उन आँकड़ों में अवधारणाओं के उदाहरण हैं जिन्हें आपको हाई स्कूल या विश्वविद्यालय में सीखना चाहिए।
   • वर्णनात्मक और अनुमानात्मक आँकड़ों का अच्छा ज्ञान भी उपयोगी होगा।

3. 
   

   
   अपने कोडिंग और प्रोग्रामिंग कौशल को तेज करें। यहां तक ​​कि अगर आपको डेटा विश्लेषक के रूप में आरंभ करने के लिए कोडिंग या प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है, तो भी आपको इन क्षेत्रों में कुछ जानकारी होनी चाहिए। अन्य अधिक जटिल उपकरणों पर जाने से पहले अजगर, आर और जावा जैसे कार्यक्रमों का उपयोग करना सीखें।
   • SQL कंप्यूटर भाषा भी डेटा विश्लेषकों द्वारा काफी उपयोग की जाती है।
   • आप कोडिंग और प्रोग्रामिंग में ऑनलाइन पाठ्यक्रम ले सकते हैं।

4. 
   

   
   संचार और प्रस्तुति कौशल विकसित करना। एक बार जब आपका डेटा विश्लेषण किया जाता है, तो आपको अन्य लोगों के साथ चैट करने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी। अपने शोध से उन लोगों को जटिल जानकारी समझाने में सक्षम होने के लिए तैयार करें जो क्षेत्र में नहीं हैं और आपको समझते हैं। इसके अलावा अपने डेटा को नेत्रहीन और व्यावहारिक रूप से पेश करने का अभ्यास करें।
   • आपको अपने डेटा को नेत्रहीन और मौखिक रूप से संवाद करने में सक्षम होना चाहिए। समझें कि ggplot और matplotlib जैसे उपकरण आपकी खोजों को चित्रित करने के लिए कैसे काम करते हैं।

5. 
   

   
   Microsoft Excel के साथ स्वयं को परिचित करें। चूंकि डेटा को व्यवस्थित करना और गणना करना डेटा विश्लेषक के रूप में आपके कौशल का हिस्सा है, इसलिए आपको एक्सेल में मास्टर करना चाहिए। ऑनलाइन बहुत सारे वीडियो ट्यूटोरियल हैं, साथ ही साथ मुफ्त साइटें जो आपको एक्सेल के सर्वोत्तम उपयोग के बारे में जानने में मदद करेंगी।

6. 
   

   
   स्वचालित सीखने के बारे में अधिक जानें। डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में, कंप्यूटर को यह सिखाने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है कि पूर्वानुमान लगाने या निर्णय लेने के लिए डेटा के सेट का उपयोग कैसे किया जाए। ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के लिए देखें जो आपको स्वचालित सीखने के बारे में सब कुछ सिखा सकते हैं। उम्मीद है, इनमें से कुछ कोर्स मुफ्त होंगे।
   • स्वचालित सीखने को समझने के लिए प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी के बुनियादी ज्ञान की आवश्यकता होती है।
   • स्वचालित शिक्षा तीन प्रकार की होती है: पर्यवेक्षित शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षा और अनुपयोगी शिक्षा।
   • पर्यवेक्षित शिक्षण के एक उदाहरण के रूप में, हम स्पैम के रूप में पहचाने गए स्पैम को ब्लॉक करने के लिए इनबॉक्स में फ़िल्टर का उपयोग करते हैं। जब नेटफ्लिक्स श्रृंखला या फिल्मों का सुझाव देता है जो आपकी रुचि हो सकती है, तो हम अनपेक्षित सीखने के बारे में बात करते हैं। एक स्वचालित कार जो अपने परिवेश को देखने और अपनाने में सक्षम है, एक सुदृढीकरण सीखने की प्रणाली के तहत काम करेगी।

भाग 3 पेशेवर अनुभव प्राप्त करना

1. 
   

   
   ऐसी कंपनियों की तलाश करें, जिन्हें डेटा एनालिटिक्स की जरूरत है। अपनी नौकरी खोज उन कंपनियों पर केंद्रित करें, जो दूसरों की तुलना में डेटा विश्लेषकों की अधिक आवश्यकता रखते हैं। विपणन एजेंसियां, प्रौद्योगिकी कंपनियां और वित्तीय संस्थान डेटा विश्लेषकों की भर्ती करते हैं, जिन्हें डेटा की व्याख्या करने और इसे सरल शब्दों में समझाने का काम सौंपा जाएगा।
   • उन कंपनियों की वेबसाइटों की जाँच करें जो आपको यह देखने के लिए रुचि रखती हैं कि क्या उनके पास कोई रिक्तियां हैं या, एक वैश्विक खोज ऑनलाइन करें। यदि आप किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो क्षेत्र में काम करता है, तो उनसे पूछें कि क्या वे एक रिक्ति के बारे में जानते हैं।

2. 
   

   
   इंटर्नशिप के लिए आवेदन करें इंटर्नशिप एक बड़ी कंपनी में नौकरी खोजने के लिए एक कदम है। ज्यादातर समय, इस क्षेत्र में इंटर्नशिप प्राप्त करने के लिए, आपको आवेदन करने से पहले एक डिप्लोमा करने के लिए अग्रणी कार्यक्रम में नामांकित होना चाहिए। गतिविधि के क्षेत्र के आधार पर, आपको पायथन, आर या एसक्यूएल प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करनी होगी। इन तीन भाषाओं को माहिर करना एक वास्तविक संपत्ति है।
   • इन नौकरियों के अवसरों में से अधिकांश गैर-भुगतान या ग्रीष्मकालीन इंटर्नशिप हैं। इसलिए, सभी विवरणों को जानने के लिए आवेदन करने से पहले पूछताछ करने का प्रयास करें।

3. 
   

   
   एक व्यापार संगठन में शामिल हों। व्यापार संगठन प्रशिक्षण कार्यशालाओं, नेटवर्किंग के अवसरों या ऑनलाइन सहायता केंद्रों को संचालित करने के लिए अद्वितीय संसाधन प्रदान करते हैं। डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञता वाले कई संगठन हैं जैसे कि फ्रेंच स्टेटिस्टिकल सोसाइटी (एसएफडीएस)। ऑनलाइन खोज यह देखने के लिए करें कि क्या आप उनमें से किसी एक से जुड़ना चाहते हैं।
   • एक व्यापार संगठन में शामिल होने के लिए, सदस्यता आवश्यकताओं के बारे में अधिक जानने के लिए उनकी एसोसिएशन की वेबसाइट पर जाएं। आप मुफ्त में सदस्यता ले सकते हैं और उपलब्ध संसाधनों तक सीमित पहुंच बना सकते हैं। आमतौर पर सदस्यता के विभिन्न स्तर होते हैं जो आपकी सदस्यता की मात्रा के आधार पर आपको लाभ प्रदान करते हैं।

4. 
   

   
   बुनियादी नौकरियों के लिए लक्ष्य। कोर नौकरियां आपको उच्च स्तर की नौकरियां प्राप्त करने के लिए आवश्यक ज्ञान और मूल्यवान अनुभव प्रदान करेंगी। इसके अलावा, यह माना जाना चाहिए कि यहां तक ​​कि बुनियादी नौकरियां भी अच्छे वेतन की पेशकश करती हैं और कंपनियां लगातार सांख्यिकीय विश्लेषकों और व्यापार विश्लेषकों की तलाश कर रही हैं।
   • मुख्य नौकरियों में आमतौर पर मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री के बजाय स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है।

भाग 4 सफल भर्ती

1. 
   

   
   एक लिखें सीवी पेशेवर और एक कवर पत्र। आपका फिर से शुरू और कवर पत्र नियोक्ताओं को देने वाली पहली छाप है। अपने कौशल और अनुभवों को उजागर करने के लिए समय निकालें यह दिखाने के लिए कि आप नौकरी के लिए सही व्यक्ति हैं। जब आप समाप्त कर लें, तो अपने रिज्यूमे को फिर से पढ़ना सुनिश्चित करें ताकि इसमें कोई गलती न हो।

2. 
   

   
   इंटरव्यू से पहले कंपनी पर रिसर्च करें। कंपनी के बारे में पहले से पूछताछ करके, आप काम के बारे में गंभीर चर्चा करने के लिए तैयार कार्यालय में आना सुनिश्चित करते हैं। जिन परियोजनाओं पर यह काम करता है और जिन कार्यक्रमों का वह उपयोग करता है, उनके बारे में अधिक जानने के लिए कंपनी की वेबसाइट पर जाएँ।
   • यदि कंपनी सोशल नेटवर्क पर है, तो उनके नवीनतम प्रकाशनों को पढ़ने के लिए उनके प्रोफ़ाइल पर जाएं।

3. 
   

   
   संभावित प्रश्नों के उत्तर देने का अभ्यास करें। एक साक्षात्कार में आमतौर पर पूछे जाने वाले प्रश्नों पर ऑनलाइन खोज करें। फिर एक दोस्त के साथ अभ्यास करें या अपने उत्तर रिकॉर्ड करें कि क्या आप सुधार कर सकते हैं।
   • यहाँ कुछ संभावित प्रश्न दिए गए हैं: "बड़े डेटा की आपकी अवधारणा क्या है? या "उन समस्याओं का वर्णन करते हैं जो डेटा विश्लेषक अक्सर अपने काम में सामना करते हैं। "

4. 
   

   
   अपने तकनीकी कौशल को प्रदर्शित करने के लिए तैयार करें। स्थिति के आधार पर, आपको अपने तकनीकी कौशल का प्रदर्शन करने के लिए कहा जा सकता है। पता करें कि साक्षात्कार के दिन से पहले कंपनी किस प्रकार के कार्यक्रमों का उपयोग करती है और साक्षात्कारकर्ता को दिखाने के लिए तैयार रहें कि आप इन उपकरणों के साथ बहुत सहज हैं।
   • यहां आपके पास कुछ तकनीकी कौशल हो सकते हैं: विभिन्न संसाधनों का उपयोग करके डेटा को कोड करना, प्रोग्रामिंग करना या विश्लेषण करना।

5. 
   

   
   उन सवालों के बारे में सोचें जो आप साक्षात्कारकर्ता से पूछ सकते हैं। साक्षात्कार के अंत में, इस तरह के प्रश्न पूछें: "मुझे किस तरह की परियोजना को सामान्य रूप से प्रबंधित करना होगा?" डेटा की कल्पना करने के लिए आप किस प्रोग्राम का उपयोग करना पसंद करते हैं? प्रश्न नौकरी में आपकी रुचि दिखाते हैं और आपको अन्य उम्मीदवारों से बाहर खड़े होने में मदद कर सकते हैं।