डेटा विश्लेषक कौन होता है?
डेटा विश्लेषक (Data Analyst) एक ऐसा पेशेवर व्यक्ति होता है जिसके पास रॉ डेटा को सूचना और अंतर्दृष्टि में बदलने का ज्ञान और कौशल है और इस डेटा का उपयोग व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। एक डेटा विश्लेषक किसी प्रश्न का उत्तर देने या किसी समस्या को हल करने के लिए डेटा सेट बनाता है। डेटा विश्लेषक व्यवसाय, वित्त, आपराधिक न्याय, विज्ञान, चिकित्सा और सरकार सहित कई उद्योगों में काम कर सकते हैं।
डेटा विश्लेषण क्या है? (Data Analyst)
डेटा विश्लेषण बेहतर व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने में मदद करने के लिए डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की प्रक्रिया है। डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया आम तौर पर पांच पुनरावृत्त चरणों के माध्यम से चलती है:
उस डेटा को पहचानें जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं
- डेटा एकत्र करें
- विश्लेषण की तैयारी में डेटा साफ़ करें
- डेटा का विश्लेषण करें
- विश्लेषण के परिणामों की व्याख्या करें
डेटा विश्लेषक का कार्य और जिम्मेदारियां
डेटा विश्लेषक वह व्यक्ति होता है जिसका काम किसी विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए डेटा एकत्र करना और उसकी व्याख्या करना होता है। भूमिका में डेटा के साथ बिताया गया बहुत समय शामिल है, लेकिन इसमें निष्कर्षों को संप्रेषित करना भी शामिल है।
जानें, डेटा विश्लेषक दिन-प्रतिदिन के आधार पर क्या करते हैं:
डेटा इकट्ठा करें: विश्लेषक अक्सर डेटा स्वयं एकत्र करते हैं। इसमें सर्वेक्षण करना, कंपनी की वेबसाइट पर विज़िटर की विशेषताओं को ट्रैक करना या डेटा संग्रह विशेषज्ञों से डेटासेट खरीदना शामिल हो सकता है।
रॉ डेटा निकालना: कच्चे डेटा में डुप्लिकेट, त्रुटियां या आउटलेयर हो सकते हैं। डेटा को साफ करने का अर्थ है स्प्रेडशीट में या प्रोग्रामिंग भाषा के माध्यम से डेटा की गुणवत्ता बनाए रखना ताकि आपकी व्याख्या गलत या विषम न हो।
मॉडल डेटा: इसमें डेटाबेस के ढांचे को बनाना और डिजाइन करना शामिल है। आप चुन सकते हैं कि किस प्रकार के डेटा को संग्रहीत और एकत्र करना है, यह स्थापित करना है कि डेटा श्रेणियां एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं, और डेटा वास्तव में कैसे दिखाई देता है, इस पर काम करते हैं।
डेटा की व्याख्या करें: डेटा की व्याख्या करने में डेटा में पैटर्न या रुझान ढूंढना शामिल होगा जो आपको प्रश्न का उत्तर देने में मदद करेगा।
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निष्कर्षों पर पहुंचना: अपने निष्कर्षों के परिणामों को संप्रेषित करना आपके काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होगा। आप चार्ट और ग्राफ़ जैसे विज़ुअलाइज़ेशन को एक साथ रखकर, रिपोर्ट लिखने और इच्छुक पार्टियों को जानकारी प्रस्तुत करके ऐसा करते हैं।
डेटा विश्लेषक किन उपकरणों का उपयोग करते हैं?
डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया के दौरान, विश्लेषक अक्सर अपने काम को अधिक सटीक और कुशल बनाने के लिए विभिन्न प्रकार के उपकरणों का उपयोग करते हैं। डेटा एनालिटिक्स उद्योग में कुछ सबसे आम टूल में शामिल हैं:
- Python
- R
- SAS
- Microsoft Excel
- Microsoft Power BI
- Tableau
- Apache Spark
- Google Sheets
- SQL
- Jupiter Notebook
डेटा विश्लेषकों के प्रकार
डेटा विश्लेषण करने वाले लोगों के पास अन्य शीर्षक हो सकते हैं जैसे:
- चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषक
- बाज़ार अनुसंधान विश्लेषक
- व्यापार विश्लेषक
- व्यापार खुफिया विश्लेषक
- संचालन अनुसंधान विश्लेषक
- खुफिया विश्लेषक
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डेटा विश्लेषक कैसे बनें
यदि आप डेटा साइंस में करियर बनाने में रुचि रखते हैं, तो विचार करने के लिए यहां पांच चरण दिए गए हैं:
- गणित या कंप्यूटर विज्ञान जैसे सांख्यिकीय और विश्लेषणात्मक कौशल पर जोर देने के साथ किसी क्षेत्र में स्नातक की डिग्री अर्जित करें
- महत्वपूर्ण डेटा विश्लेषण कौशल सीखें
- प्रमाणीकरण पर विचार करें
- अपना पहला एंट्री-लेवल डेटा एनालिस्ट जॉब पाएं
- डेटा एनालिटिक्स में मास्टर डिग्री हासिल करें
भारत में डेटा वैज्ञानिकों की वेतन सीमा
औसत डेटा वैज्ञानिकों का वेतन 6,98,413 रुपये है। एक एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट एक साल से कम के अनुभव के साथ सालाना लगभग 5,00,000 रुपये तक कमा सकता है। 1 से 4 साल के अनुभव वाले प्रारंभिक स्तर के डेटा वैज्ञानिकों को प्रति वर्ष लगभग 6,10,811 रुपये तक मिलते हैं।
5 से 9 साल के अनुभव के साथ एक मध्य-स्तरीय डेटा वैज्ञानिक भारत में 10,04,082 रुपये प्रति वर्ष कमाता है। जैसे-जैसे आपका अनुभव और कौशल बढ़ता है, वरिष्ठ स्तर के डेटा वैज्ञानिकों के रूप में आपकी कमाई में काफी वृद्धि होती है, जो भारत में प्रति वर्ष 17,00,000 रुपये से अधिक है!
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वेतन को प्रभावित करने वाले कारक
भारत में डेटा विश्लेषक का वेतन कई कारकों से प्रभावित हो सकता है। आइए कुछ प्राथमिक वेतन को प्रभावित करने वाले कारकों को देखें:
- अनुभव
- इंडस्ट्रीज
- स्थान
- कंपनी
- कौशल
डेटा विश्लेषकों को काम पर रखने वाली कंपनियां
डेटा विश्लेषकों को काम पर रखने वाली छोटी कंपनियों में फोकस केपीआई, एफिनिटी सॉल्यूशंस, नॉरगेट टेक्नोलॉजी, पेपैल और बार्कलेज जैसे वित्तीय दिग्गज भी विभिन्न विभागों में डेटा विश्लेषकों को काम पर रख रहे हैं। कुछ शीर्ष वैश्विक कंपनियों में Amazon, Netflix, Google, Intuit, Facebook, Apple, CISCO Systems शामिल हैं।
