डेटा विश्लेषक कसे व्हावे

कंपन्या विस्तारत आणि गुणाकार करीत असल्याने डेटा विश्लेषकांची आवश्यकता कधीही जास्त नव्हती. जर आपण अशी एखादी व्यक्ती आहात ज्यांना क्रमांक, समस्या सोडवणे आणि आपले ज्ञान इतरांशी संप्रेषण करणे आवडत असेल तर डेटा विश्लेषक म्हणून एक करिअर योग्य पर्याय असू शकते. विद्यापीठ पदवी मिळवून, महत्त्वपूर्ण विश्लेषणात्मक कौशल्ये शिकून, आणि मौल्यवान कार्याचा अनुभव मिळवून, आपण यशस्वी डेटा विश्लेषक होण्यासाठी आपल्या मार्गावर असाल.

आपले शिक्षण .डव्हान्सिंग

आपले शिक्षण .डव्हान्सिंग
बॅचलर डिग्री मिळवा. बर्‍याच एंट्री-लेव्हल डेटा अ‍ॅनालिस्ट जॉबसाठी कमीतकमी बॅचलर डिग्री आवश्यक असते. डेटा विश्लेषक होण्यासाठी आपल्याला गणित, आकडेवारी, अर्थशास्त्र, विपणन, वित्त किंवा संगणक विज्ञान या विषयात पदवी मिळवावी लागेल. [१]
आपले शिक्षण .डव्हान्सिंग
आपण पदव्युत्तर किंवा डॉक्टरेट पदवी मिळवायची असल्यास निर्णय घ्या. उच्च स्तरीय डेटा विश्लेषक जॉबसाठी मास्टर किंवा डॉक्टरेट पदवी आवश्यक असू शकते आणि ते सहसा उच्च पगाराची हमी देतात. आपल्यास स्वारस्य असू शकते असे ही आपल्याला वाटत असल्यास आपल्यासाठी आणि आपल्या करिअरच्या उद्दीष्टांसाठी कोणत्या प्रकारची अतिरिक्त पदवी सर्वोत्कृष्ट असेल याचा विचार करा. [२]
  • उच्च पदार्थाची उदाहरणे आपल्या पदव्युत्तर डेटा विज्ञान किंवा व्यवसाय विश्लेषणामध्ये मिळवितात.
आपले शिक्षण .डव्हान्सिंग
विशिष्ट विषयाचे लक्ष्य असलेल्या वर्गांसाठी साइन अप करा. आपल्याला कॅल्क्युलससाठी काही मदतीची आवश्यकता असल्यास किंवा कोडींगबद्दल जाणून घेऊ इच्छित असल्यास आपण एका वर्गासाठी साइन अप करा जे डेटा विश्लेषक होण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये शिकवेल. हे वर्ग वैयक्तिकरित्या किंवा ऑनलाइन असू शकतात. []]
  • वर्ग शोधत असताना, कोणतीही स्थानिक महाविद्यालये किंवा विद्यापीठे आपल्या इच्छित विषयात सेमिनार किंवा कोर्स देत आहेत की नाही ते पहा. आपण आपल्या क्षेत्रात उपस्थित राहू शकता अशा कार्यशाळा देखील असू शकतात.

आवश्यक कौशल्ये शिकणे

आवश्यक कौशल्ये शिकणे
मास्टर कॉलेज-स्तरीय बीजगणित. डेटा विश्लेषक दररोज काय कार्य करते ते संख्या आहेत, जेणेकरून आपण गणितासह आरामदायक आहात हे सुनिश्चित करू इच्छित आहात. महाविद्यालयीन बीजगणित विषयी ठाम समज असणे महत्वाचे आहे; आपल्याला भिन्न कार्ये स्पष्ट करणे आणि आलेख करणे यासारखे कार्य कसे करावे हे माहित असले पाहिजे तसेच वास्तविक जीवनातील समस्यांद्वारे कार्य कसे करावे. []]
  • मल्टीव्हिएबल कॅल्क्यूलस आणि रेखीय बीजगणित जाणून घेणे देखील मदत करेल.
आवश्यक कौशल्ये शिकणे
आकडेवारी समजून घ्या. डेटा विश्लेषक होण्यासाठी, आपल्याकडे डेटाचे स्पष्टीकरण करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे, जिथे आकडेवारी येते. हायस्कूल- किंवा महाविद्यालयीन स्तरावरील आकडेवारीच्या सुरूवातीस प्रारंभ करा आणि आवश्यक असलेल्या आव्हानात्मक माहितीवर जा. नोकरीसाठी. []]
  • मीन, मेडियन आणि मोड तसेच मानक विचलन ही उच्च माध्यमिक शाळा किंवा महाविद्यालयात आपण कोणत्या प्रकारच्या आकडेवारी संकल्पना शिकू शकता याची उदाहरणे आहेत.
  • दोन्ही वर्णनात्मक आणि अनुमानात्मक आकडेवारीची जोरदार आकलन होणे देखील उपयुक्त ठरेल.
आवश्यक कौशल्ये शिकणे
अधिक आकर्षक उमेदवार होण्यासाठी आपल्या कोडिंग आणि प्रोग्रामिंग क्षमतांवर कार्य करा. डेटा विश्लेषक म्हणून प्रारंभ करण्यासाठी आपल्याला कोडींग किंवा प्रोग्रामिंगमध्ये तज्ञ असण्याची आवश्यकता नसली तरीही आपण ते लहान स्तरावर करण्यास सोयीस्कर असावे. प्रथम पायथन, आर आणि जावा सारखे प्रोग्राम कसे वापरायचे हे शिकून प्रारंभ करा आणि नंतर आपल्याकडे इतरांपर्यंत कार्य करा. []]
  • एसक्यूएल प्रोग्रामिंग ही आणखी एक आहे जी डेटा विश्लेषकांमध्ये सामान्य आहे.
  • आपण कोडिंग आणि प्रोग्रामिंग शिकण्यासाठी ऑनलाईन अभ्यासक्रम घेऊ शकता.
आवश्यक कौशल्ये शिकणे
मजबूत संप्रेषण आणि सादरीकरण कौशल्ये विकसित करा. एकदा आपण आपल्या डेटाचे विश्लेषण केले की आपण त्याबद्दल इतरांशी बोलण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. गुंतागुंतीची माहिती अशा प्रकारे समजावून सांगण्यावर कार्य करा जे डेटा-विश्लेषकांना आपले निष्कर्ष समजून घेतील आणि डेटाचा दृष्टिकोन उपयुक्त मार्गाने स्पष्ट करणारे प्रोग्राम वापरुन सराव करा. []]
  • आपण डेटा तसेच शब्दशः संवाद साधण्यास सक्षम असावे. आपले निष्कर्ष स्पष्ट करण्यासाठी ggplot आणि matplotlib सारख्या साधनांचा कसा वापर करावा ते समजून घ्या.
आवश्यक कौशल्ये शिकणे
मायक्रोसॉफ्ट एक्सेलसह स्वतःला परिचित करा. आपण डेटा विश्लेषक म्हणून डेटा आयोजित आणि संख्या मोजत आहात जेणेकरुन आपल्याला एक्सेल वापरण्यास आरामदायक असणे आवश्यक आहे. बरीच व्हिडीओ ट्यूटोरियल ऑनलाईन तसेच विनामूल्य साइट्स आहेत जी तुम्हाला एक्सेलच्या पूर्ण क्षमतेसाठी वापरण्यासंबंधी आवश्यक असलेल्या सर्व गोष्टी शिकविण्यात मदत करेल. []]
आवश्यक कौशल्ये शिकणे
मशीन शिकण्याबद्दल जाणून घ्या. संगणकावर डेटाचा अभ्यास केल्यावर किंवा मशीन लर्निंगचा अभ्यास केल्यावर स्वत: हून अंदाज किंवा निर्णय घेऊन येण्यास शिकवणे महत्वाचे असते. आपण घेऊ शकता असे कोर्स शोधण्यासाठी ऑनलाइन पहा जे आपल्याला मशीन शिक्षण विषयी माहित असणे आवश्यक असलेले सर्व शिकवते आणि त्यातील काही अगदी विनामूल्य आहेत. []]
  • मशीन शिक्षण समजून घेण्यासाठी आपल्याकडे प्रोग्रामिंग आणि आकडेवारीचा पाया असणे आवश्यक आहे.
  • मशीन शिक्षणांचे तीन प्रकार आहेत: पर्यवेक्षी शिक्षण, अप्रभावी शिक्षण आणि मजबुतीकरण शिक्षण.
  • पर्यवेक्षी शिक्षणाचे उदाहरण म्हणजे आपला ईमेल आपला इनबॉक्स फिल्टर करीत आहे आणि त्याच्या स्वतःच्या फोल्डरमध्ये स्पॅम ठेवतो. जेव्हा नेटफ्लिक्स आपल्याला आवडेल असे टेलिव्हिजन शो किंवा चित्रपट सुचवते तेव्हा पर्यवेक्षण केलेले शिक्षण होते आणि मजबुतीकरण शिक्षणाचे उदाहरण म्हणजे एक स्वत: ची ड्रायव्हिंग कार आणि त्याच्या सभोवतालची परिस्थिती पहाण्याची आणि त्यानंतरची परिस्थिती.

कामाचा अनुभव मिळविणे

कामाचा अनुभव मिळविणे
अशा उद्योगांसाठी शोधा ज्यांना डेटा विश्लेषकांची आवश्यकता आहे. इतरांपेक्षा डेटा विश्लेषकांची आवश्यकता असते अशा उद्योगांवर आपल्या नोकरीच्या शोधावर लक्ष केंद्रित करा. विपणन संस्था, टेक कंपन्या आणि वित्तीय संस्था सर्व डेटा विश्लेषकांच्या सहाय्याने डेटा विश्लेषित करण्यात आणि समजण्यायोग्य शब्दात स्पष्ट करण्यासाठी मदत करतात. [10]
  • आपण ज्या कंपन्यांच्या इच्छुक आहात त्या वेबसाइट त्या कामावर घेत आहेत की नाही हे पहा किंवा ऑनलाइन सामान्य शोध घ्या. जर आपणास यापैकी एका क्षेत्रात काम करणारा एखाद्या व्यक्तीस आधीच माहित असेल तर ज्यांना भाड्याने घेतो त्या कोणाला ते माहित असल्यास त्यांना विचारा.
कामाचा अनुभव मिळविणे
डेटा विश्लेषक म्हणून इंटर्नशिपसाठी अर्ज करा. इंटर्नशीप हा उत्कृष्ट कंपन्यांमधील दाराजवळ आपला पाय मिळण्याचा एक चांगला मार्ग आहे. बर्‍याच डेटा विश्लेषक इंटर्नशिपसाठी आपण अर्ज करण्यापूर्वी आपल्या पदवीकडे कार्य करणे आवश्यक असेल. उद्योगानुसार आपल्याला पायथन, आर किंवा एस क्यू एल प्रोग्रामिंगशी परिचित असणे आवश्यक आहे - तीनही गोष्टी जाणून घेणे त्याहूनही चांगले आहे. [11]
  • यापैकी बर्‍याच इंटर्नशिप्स विनाशुल्क किंवा केवळ उन्हाळ्यासाठी आहेत, म्हणून अर्ज करण्यापूर्वी तपासा जेणेकरून आपल्याला सर्व तपशील माहित असेल.
कामाचा अनुभव मिळविणे
व्यापार संस्थेत सामील व्हा. वर्कशॉप्स, नेटवर्किंगच्या संधी किंवा ऑनलाइन मदत केंद्रांसारख्या संसाधनांचा लाभ घेण्यासाठी व्यापार संस्था हा एक चांगला मार्ग आहे. डेटा विश्लेषणाशी संबंधित बर्‍याच संस्था आहेत, जसे की टेकअमेरिका किंवा असोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी. आपल्याला यात सामील होण्यास रस आहे की नाही हे पाहण्यासाठी काही ऑनलाइन संशोधन करा. [१२]
  • व्यापार संस्थेत सामील होण्यासाठी, सदस्यता माहिती शोधण्यासाठी त्यांच्या वेबसाइटवर ऑनलाइन जा. आपण मर्यादित संख्येच्या संसाधनांमध्ये प्रवेश मिळवून देणार्‍या विनामूल्य सदस्यतेसाठी आपण साइन अप करण्यास सक्षम होऊ शकता. आपण किती देय देता यावर अवलंबून असणारी सदस्यतांचे सामान्य स्तर वेगवेगळे असतात.
कामाचा अनुभव मिळविणे
प्रवेश-स्तरावरील नोकरीचे लक्ष्य. प्रवेश-स्तरीय नोकर्‍या आपल्याला मौल्यवान ज्ञान आणि अनुभव मिळविण्यास अनुमती देतील ज्याची आपल्याला उच्च स्तरावरील डेटा विश्लेषक जॉबची आवश्यकता असेल. एन्ट्री-लेव्हल जॉब्स अजूनही खूप चांगले पैसे देतात आणि कंपन्या नेहमीच स्टॅटिस्टिकल डेटा stनालिस्ट किंवा बिझिनेस Analyनालिस्ट सारख्या पदे भरण्यासाठी लोक शोधत असतात. [१]]
  • एंट्री लेव्हल जॉबसाठी बहुधा बॅचलर डिग्रीची आवश्यकता असेल, परंतु मास्टर किंवा डॉक्टरेट डिग्री नाही.

नोकरीसाठी मुलाखत

नोकरीसाठी मुलाखत
एक व्यावसायिक रेझ्युमे आणि कव्हर लेटर लिहा. आपले रेझ्युमे आणि कव्हर लेटर संभाव्य नियोक्ता आपल्याकडे पहात असलेल्या पहिल्या झलक आहेत. आपण नोकरीसाठी योग्य आहात हे दर्शविण्यासाठी आपला कौशल्य सेट आणि कार्य अनुभव सांगण्यात वेळ घालवा. एकदा आपण पूर्ण केल्यावर आपल्या रेझ्युमे आणि कव्हर लेटरचे प्रूफरीड करण्याचे सुनिश्चित करा जेणेकरून कोणत्याही चुका होणार नाहीत. [१]]
नोकरीसाठी मुलाखत
मुलाखतीपूर्वी कंपनीचे संशोधन करा. यापूर्वी कंपनीबद्दल संशोधन केल्याने नोकरीबद्दल खरी चर्चा करण्यासाठी तयार मुलाखतीत जाण्याची परवानगी मिळते. कंपनीच्या वेबसाइटवर जा आणि त्यांनी ज्या प्रकल्पांवर काम केले आहे किंवा त्या वापरत असलेल्या प्रोग्राम्सबद्दल वाचा. [१]]
  • कंपनीकडे सोशल मीडिया असल्यास त्यांनी पोस्ट केलेले अद्यतने वाचण्यासाठी त्यांचे खाते पहा.
नोकरीसाठी मुलाखत
संभाव्य प्रश्नांची उत्तरे देण्याचा सराव करा. आपल्‍याला विचारले जाणारे मुलाखत प्रश्न शोधण्यासाठी ऑनलाइन पहा. आपल्या मित्राबरोबर असलेल्या प्रतिक्रियेचा सराव करा किंवा आपण सुधारू शकता की नाही हे पहाण्यासाठी त्यांना उत्तर देताना स्वत: ला रेकॉर्ड करा. [१]]
  • संभाव्य प्रश्न "आपण मोठा डेटा कसा परिभाषित कराल?" असू शकतात. किंवा "विश्लेषकांच्या विश्लेषणाच्या वेळी डेटा विश्लेषक कधीकधी समस्या उद्भवतात."
नोकरीसाठी मुलाखत
आपले तांत्रिक कौशल्य दर्शविण्यासाठी तयार करा. नोकरीवर अवलंबून, आपल्याला आपली तांत्रिक क्षमता दर्शविण्यास सांगितले जाऊ शकते. मुलाखतीपूर्वी कंपनी कोणत्या प्रकारचे प्रोग्राम वापरते ते शोधा आणि आपण हे प्रोग्राम सखोलपणे वापरण्यास सक्षम आहात हे दर्शविण्यासाठी तयार रहा. [१]]
  • तांत्रिक कौशल्यांमध्ये विविध स्त्रोत वापरुन डेटा कोड करणे, प्रोग्राम करणे किंवा त्यांचे विश्लेषण कसे करावे हे जाणून घेणे समाविष्ट असू शकते.
नोकरीसाठी मुलाखत
मुलाखतदारासाठी आपल्याकडे असलेल्या प्रश्नांचा विचार करा. मुलाखतीच्या शेवटी, मुलाखतदाराचे प्रश्न जसे की “मला कोणत्या प्रकारचे प्रकल्प विशेषत: नियुक्त केले जातील?” किंवा “डेटा व्हिज्युअलायझेशनसाठी आपण कोणत्या प्रोग्रामचा वापर करण्यास प्राधान्य देता?” असे प्रश्न विचारा नोकरी आणि आपल्याला अधिक संस्मरणीय उमेदवार बनवू शकते.
अधिक प्रगत सामग्रीचा सामना करण्यापूर्वी प्रत्येक संकल्पनेची मूलतत्त्वे जाणून घ्या. संकल्पनांसह प्रारंभ करून आपल्याकडे दृढ आकलन आहे आणि त्यानंतर त्या तयार करणे, आपण सर्व नवीन माहितीमुळे विचलित किंवा निराश होण्याचे टाळता. उदाहरणार्थ, आपण यापूर्वी एक्सेल वापरला असल्यास, आपल्यास आधीपासून माहित असलेल्या गोष्टींचे पुनरावलोकन करा आणि नंतर ऑनलाइन कोर्स घ्या किंवा आपण वापरू शकता अशा प्रगत तंत्रांबद्दल पुस्तक वाचा. [१]]
gfotu.org © 2020