डेटा विश्लेषकों को मास्टर करने के लिए 6 प्रमुख कौशल निम्नलिखित हैं।
1. एक्सेल
एक्सेल दैनिक कार्य में एक आम डेटा विश्लेषण उपकरण है। और इस टूल से शुरुआत करना आसान है। यह न केवल सरल दो-आयामी टेबल, जटिल नेस्टेड टेबल कर सकता है, बल्कि लाइन चार्ट, कॉलम चार्ट, बार चार्ट, एरिया चार्ट, पाई चार्ट, रडार चार्ट, कॉम्बो चार्ट, स्कैटर चार्ट आदि भी बना सकता है।
इसके अलावा, एक्सेल अधिक उन्नत सुविधाओं को लागू कर सकता है, जिसमें PivotTables (BI के बहुआयामी विश्लेषण मॉडल क्यूब के समान), और Vlookup जैसे जटिल कार्य शामिल हैं। यह आसानी से डेटा के हजारों-हजारों टुकड़ों को संसाधित कर सकता है।
2. एसक्यूएल
डेटा विश्लेषकों को सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटाबेस जैसे कि Oracle, SQL Server, DB2, MySQL और MongoDB से परिचित होना चाहिए। इसके अलावा, वे जानते हैं कि एसक्यूएल कैसे लिखना है, जिसमें विभिन्न सांख्यिकीय कार्य शामिल हैं, जैसे, समूह द्वारा, क्रम से, अलग-अलग, योग, गणना, औसत आदि।
SQL कथनों के कुशल उपयोग के अलावा, डेटा विश्लेषकों को डेटाबेस के भंडारण और पढ़ने की प्रक्रिया के बारे में भी जानना चाहिए। बड़े डेटा वॉल्यूम के साथ काम करते समय, प्रोग्राम को गति देने, नेटवर्क ट्रैफ़िक को कम करने और डेटाबेस की सुरक्षा में सुधार करने के तरीके खोजने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।
3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
डेटा विश्लेषण के परिणाम अंततः दूसरों को प्रस्तुत किए जाते हैं, और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल भी डेटा विश्लेषकों के स्तर का एक उपाय है। हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि डेटा के लिए सही चार्ट प्रकार चुना जाए और परिणाम जल्दी और स्पष्ट रूप से प्रदर्शित हों।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स जैसे कि डी 3.जेएस, हाईचर्ट्स, झांकी और पावरबीआई सभी के अपने फायदे हैं। आपको कम से कम एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल में कुशल होना चाहिए। इस बिंदु पर, यदि आप उपरोक्त कौशल में महारत हासिल करते हैं, तो आपको एक योग्य विश्लेषक माना जा सकता है। इस स्तर पर डेटा विश्लेषकों को डेटा को संसाधित करने, व्यावसायिक परिदृश्यों को समझने और बुनियादी समस्याओं का विश्लेषण करने और हल करने के लिए उपकरणों का उपयोग करने की आवश्यकता है। उसके बाद, यदि आप प्रौद्योगिकी में तल्लीन करना चाहते हैं और यहां तक कि डेटा वैज्ञानिकों की दिशा में विकसित करना चाहते हैं, तो आपको निम्नलिखित कौशल सीखना चाहिए।
4. सांख्यिकी
पहले आपको आंकड़ों को व्यवस्थित रूप से सीखना होगा। शुद्ध मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की भविष्य कहनेवाला क्षमता और कार्यान्वयन पर जोर देती है, लेकिन आंकड़ों ने हमेशा व्याख्या पर जोर दिया है। आपको डेटा के पीछे के सिद्धांतों को समझने की आवश्यकता है। निम्नलिखित सांख्यिकीय विधियाँ आप सीख सकते हैं।
डेटा माइनिंग से संबंधित सांख्यिकीय तरीके: मल्टीवीरेट लॉजिस्टिक रिग्रेशन एनालिसिस, नॉनलाइनर रिग्रेशन एनालिसिस, डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस आदि।
5. प्रोग्रामिंग भाषा
कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता डेटा विश्लेषण के काम को अधिक लचीला बना सकती है। प्रोग्रामिंग भाषाएँ सभी प्रकार के डेटा के लिए उपयुक्त हैं। अधिकांश नए और अद्भुत डैशबोर्ड को कोड या ड्राइंग सॉफ़्टवेयर के साथ लागू किया जा सकता है।
6. एआई और मशीन लर्निंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज के सबसे हॉट टॉपिक्स में से एक है, जो लोगों को मशीन की इंटेलिजेंस देता है। बड़ी संख्या में ऐसे उपकरण हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करते हैं, जिसमें खोज और गणितीय अनुकूलन और तार्किक कटौती शामिल है। बायोनिक और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान पर आधारित एल्गोरिदम, और संभाव्यता और अर्थशास्त्र पर आधारित एल्गोरिदम का भी पता लगाया जा रहा है।
और मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एल्गोरिदम का एक वर्ग है जो स्वचालित रूप से डेटा से नियमों का विश्लेषण करता है और प्राप्त करता है और अज्ञात डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए नियमों का उपयोग करता है। इसका उपयोग डेटा माइनिंग, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, खोज इंजन, चिकित्सा निदान, प्रतिभूति बाज़ार विश्लेषण और अन्य क्षेत्रों में व्यापक रूप से किया गया है।
यदि आप एक अच्छे डेटा विश्लेषक बनना चाहते हैं, तो आपको उद्योग के रुझानों को समझने के लिए डेटा विज्ञान में सबसे आगे रहना होगा। आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की अवधारणाओं के बारे में पता होना चाहिए। भविष्य में, आप इन तकनीकों को अपने काम में नवीन रूप से पेश करने में सक्षम हो सकते हैं।
अंत में, कृपया अपने आप से फिर से पूछें: क्या आपको वास्तव में डेटा विश्लेषण पसंद है? बहुत सारे डेटा के साथ काम करते समय, क्या आप उबाऊ और नीरस या मजेदार और चुनौतीपूर्ण महसूस करते हैं? यदि आप लंबे समय तक डेटा विश्लेषक के रूप में काम करने का निर्णय लेते हैं, या आप सोच रहे हैं कि डेटा एनालिटिक्स में कैरियर के लिए संक्रमण कैसे किया जाए, तो आप ऊपर वर्णित कौशल में सुधार के साथ शुरू कर सकते हैं।