डेटा विश्लेषक: कैरियर पथ और योग्यता

कुशल डेटा विश्लेषक दुनिया में सबसे अधिक मांग वाले पेशेवरों में से कुछ हैं। क्योंकि मांग बहुत मजबूत है, और ऐसे लोगों की आपूर्ति जो वास्तव में इस काम को अच्छी तरह से कर सकते हैं, बहुत सीमित है, डेटा विश्लेषकों ने प्रवेश स्तर पर भी भारी वेतन और उत्कृष्ट भत्तों की कमान संभाली है।

डेटा विश्लेषक नौकरियों को कंपनियों और उद्योगों के विविध मिश्रण में पाया जा सकता है। कोई भी कंपनी जो डेटा का उपयोग करती है उसे विश्लेषण करने के लिए डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता होती है। डेटा विश्लेषण में शीर्ष नौकरियों में से कुछ में निवेश निर्णय लेने, ग्राहकों को लक्षित करने, जोखिमों का आकलन करने या पूंजी आवंटन पर निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करना शामिल है ।

डेटा विश्लेषक क्या करते हैं?

डेटा विश्लेषक डेटा के पहाड़ों को लेते हैं और अपने नियोक्ताओं को बेहतर सूचित व्यापार निर्णय लेने में मदद करने के लिए स्पॉट ट्रेंड करने, पूर्वानुमान बनाने और जानकारी निकालने के लिए इसकी जांच करते हैं। डेटा विश्लेषक के रूप में आपके द्वारा लिया जाने वाला कैरियर पथ आपके नियोक्ता पर बड़े हिस्से में निर्भर करता है। डेटा विश्लेषक  बड़े निवेश बैंकों,  हेज फंड और  निजी इक्विटी  फर्मों में वॉल स्ट्रीट पर  काम करते  हैं। वे हेल्थकेयर इंडस्ट्री, मार्केटिंग और रिटेल में भी काम करते हैं। सामान्य तौर पर, डेटा विश्लेषक हर जगह होते हैं। आप उन्हें बड़ी बीमा कंपनियों, क्रेडिट ब्यूरो, प्रौद्योगिकी फर्मों में भी पा सकते हैं, और लगभग किसी भी उद्योग में आप सोच सकते हैं। फेसबुक और Google जैसी बड़ी टेक कंपनियां एक बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण एक चक्कर की डिग्री के लिए करती हैं। ऐसा करने के लिए, वे उपयोगकर्ता विश्लेषण के एक महान सौदे के साथ विज्ञापन और आंतरिक विश्लेषण सहित विभिन्न उद्देश्यों के लिए कई शीर्ष डेटा विश्लेषकों को नियुक्त करते हैं।

पर  वित्तीय संस्थानों  में इस तरह के निवेश बैंकों के रूप में, प्रबंधन ट्रैक सबसे आम जीवन पथ विश्लेषकों प्रवेश स्तर से ले रहा है। यदि आप यह साबित करते हैं कि आप अपने भाड़े के समूह में सबसे अच्छे हैं, तो आपके वरिष्ठ आपको एक ऐसे व्यक्ति के रूप में देखने वाले हैं, जो आने वाले कामों के अगले समूह को बना सकता है, अपने आप को प्रबंधन में साबित करें, और आप एक कैरियर के रूप में देख सकते हैं। एक विभाग प्रमुख या उपाध्यक्ष।

कई कंपनियां डेटा विश्लेषकों को भी सूचना वैज्ञानिक के रूप में लेबल करती हैं। इस वर्गीकरण में आमतौर पर कंपनी के स्वामित्व डेटाबेस के साथ काम करना शामिल होता है। कई सूचना वैज्ञानिक कोर डेटाबेस इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ काम करते हैं और इस प्रकार अन्य लागू तकनीकी क्षेत्रों जैसे डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर बिल्डिंग और डेवलपमेंट में भी दक्षता प्राप्त करते हैं। सरकारी क्षेत्र एक ऐसा क्षेत्र है जो डेटा संग्रह, खनन और विश्लेषण के लिए सूचना वैज्ञानिक पर बहुत अधिक निर्भर करता है। बीमा और स्वास्थ्य देखभाल कंपनियों के पास गहन डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर भी होते हैं जिनके लिए सूचना वैज्ञानिकों की भी आवश्यकता होती है।

प्रौद्योगिकी कंपनियां अद्वितीय हैं क्योंकि जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी तेजी से बदलती है, कंपनी की गति अक्सर बदलती है। नई चुनौतियों से निपटने और नए बाजार के अवसरों को आगे बढ़ाने के लिए विभाग लगातार बनाए जा रहे हैं। प्रौद्योगिकी डेटा विश्लेषक, जो अपनी मौजूदा भूमिकाओं में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, आमतौर पर नए विभाग बनाए जाने पर सबसे पहले नेता चुने जाते हैं। यह दूसरों का नेतृत्व करने का अवसर प्रदान करता है, और यह आपको  कंपनी के एक हिस्से में स्वामित्व लेने की अनुमति देता है  ।

कुल मिलाकर, डेटा विश्लेषकों का आमतौर पर एक गतिशील कौशल सेट होता है। वे संख्या और विवरण के साथ काम करने में अच्छे हैं। वे कई कार्यों, डेटा कार्यक्रमों और डेटा प्रवाह के प्रबंधन में भी आश्वस्त और व्यवस्थित हैं। अंत में, अधिकांश डेटा विश्लेषकों के पास आमतौर पर मजबूत प्रस्तुतिकरण कौशल भी होते हैं क्योंकि उन्हें आमतौर पर नियमित रूप से अपने विश्लेषण को नेत्रहीन और / या मौखिक रूप से प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।

डेटा एनालिटिक्स सेक्टर का अवलोकन

डेटा एनालिटिक्स क्षेत्र में नौकरियां बहुत अधिक हैं, वेतन उच्च हैं, और आपके द्वारा लिया जाने वाला कैरियर पथ प्रचुर मात्रा में है। डेटा एनालिटिक्स उद्योगों और कॉर्पोरेट स्तरों पर विविध प्रकार के अवसर प्रदान करता है। जैसे कि वेतन और वृद्धि की उम्मीदों को इंगित करना मुश्किल हो सकता है। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो वेतन और वृद्धि के लिए कई अलग-अलग वर्गीकरण प्रदान करता है।

वित्तीय विश्लेषक

वित्तीय विश्लेषक श्रेणी आम तौर पर डेटा विश्लेषकों के लिए व्यापक रूप से व्यापक वर्गीकरण है।इस प्रकार की भूमिका में व्यापार विश्लेषक, प्रबंधन विश्लेषक और विभिन्न प्रकार के निवेश विश्लेषकों की एक विस्तृत विविधता शामिल हो सकती है।2018 से बीएलएस डेटा $ 48.55 पर एक वित्तीय विश्लेषक के लिए औसत प्रति घंटा वेतन दर्शाता है, औसत वार्षिक वेतन $ 100990 के साथ।प्रति घंटा वेतन $ 25 से $ 80 तक हो सकता है।न्यूयॉर्क में वित्तीय विश्लेषक $ 66 की औसत प्रति घंटा मजदूरी में सबसे अधिक बनाते हैं।  बीएलएस को उम्मीद है कि श्रमिकों का यह वर्ग 2029 के माध्यम से 5% की औसत दर से अधिक तेजी से बढ़ेगा।

बाजार अनुसंधान

श्रम विश्लेषकों का एक दूसरा ब्यूरो अक्सर डेटा विश्लेषकों की वेतन अपेक्षाओं के लिए देखा जाता है जो बाजार अनुसंधान विश्लेषक श्रेणी है।2019 तक, यह श्रेणी $ 71,570 की वार्षिक वेतन अपेक्षा के साथ $ 34.41 पर प्रति घंटा औसत वेतन दिखाती है।बाजार शोधकर्ताओं के लिए प्रति घंटा मजदूरी $ 16.51 से $ 58.96 तक हो सकती है।  बीएलएस भी 2029.4 के माध्यम से 18% की वृद्धि दर के साथ इस श्रेणी से उच्च विकास की उम्मीद करता है

बिग डेटा और मशीन लर्निंग

जैसे-जैसे व्यवसाय की दुनिया विकसित होती है, डेटा का उपयोग भी इसके साथ विकसित हो रहा है, जिसमें बड़ी डेटा प्रौद्योगिकी, बड़े डेटा विश्लेषण, और मशीन लर्निंग की मांग है जो शीर्ष विकास क्षेत्रों में से कुछ दिखा रहे हैं। इस प्रकार के बड़े डेटा टेक को संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रमुख विश्वविद्यालयों और दुनिया भर में डेटा विश्लेषण कार्यक्रमों में अधिक भारी रूप से एकीकृत किया जा रहा है, जिनमें बहुत सारे हैं।

संयुक्त राज्य अमेरिका के अधिकांश कॉलेजों में डेटा एनालिटिक्स या डेटा साइंस दोनों प्रमुख या मामूली हैं। स्नातक की डिग्री से परे भी बड़ी संख्या में डेटा साइंस मास्टर कार्यक्रम हैं। यदि आप अधिक लचीले या कम समय सीमा में अपने कौशल के निर्माण में रुचि रखते हैं, तो विभिन्न शैक्षणिक संस्थानों से कई प्रमाणन कार्यक्रम और पाठ्यक्रम भी उपलब्ध हैं।

डेटा विश्लेषक योग्यता

डेटा विश्लेषण कार्यक्रम से स्नातक करना, खासकर यदि आपके पास एक मजबूत ग्रेड बिंदु औसत और अपनी कक्षा में एक उच्च रैंकिंग है, तो आपको बहुत परेशानी के बिना प्रवेश स्तर के डेटा विश्लेषण की स्थिति में ले जाना चाहिए। यहां तक ​​कि एक प्रतिष्ठित विश्वविद्यालय से गणित, सांख्यिकी या अर्थशास्त्र में कम-ध्यान की डिग्री  आपके दरवाजे पर पैर रखने के लिए पर्याप्त है। हालांकि यह काम एंट्री-लेवल है, लेकिन ज्यादातर क्षेत्रों में भुगतान अनुभवी पेशेवरों की तुलना में अधिक है।

जैसा कि चर्चा की गई, डेटा विश्लेषण में शीर्ष नौकरियों में से कुछ कॉलेज के पहले वर्ष के दौरान उच्च $ 100,000 सालाना तक पहुंच सकते हैं। अनुभवी पेशेवर एक एंट्री-लेवल डेटा एनालिस्ट को डबल या उससे अधिक बना सकते हैं। अनुभव एंट्री-लेवल एनालिस्ट के रूप में या संबंधित क्षेत्र से निवेश विश्लेषण जैसे काम करने से आ सकता है  । हालाँकि, डेटा एनालिस्ट जॉब के लिए आवेदन करते समय आपके रिज्यूमे पर शिक्षा सबसे महत्वपूर्ण है। कुछ लोगों को अध्ययन के गणित से संबंधित क्षेत्रों में मजबूत शैक्षणिक प्रदर्शन के बिना काम पर रखा जाता है।

डेटा विश्लेषक कैरियर पथ

नीचे कुछ विभिन्न भूमिकाओं की सूची दी गई है, जिन्हें आप डेटा विश्लेषण के लिए खोज या विचार करते समय सामना कर सकते हैं ।

व्यापार विश्लेषक: व्यापार विशिष्ट डेटा का विश्लेषण करता है।

प्रबंधन रिपोर्टिंग: व्यावसायिक कार्यों के प्रबंधन के लिए डेटा विश्लेषण रिपोर्ट करता है।

कॉर्पोरेट रणनीति विश्लेषक: इस प्रकार की भूमिका कंपनी के व्यापक डेटा का विश्लेषण करने और रणनीति दिशा पर प्रबंधन को सलाह देने पर केंद्रित होगी। यह भूमिका विलय और अधिग्रहण पर भी केंद्रित हो सकती है।

मुआवजा और लाभ विश्लेषक: आमतौर पर एक मानव संसाधन विभाग का हिस्सा होता है जो कर्मचारी मुआवजे और लाभ के आंकड़ों का विश्लेषण करता है।

बजट विश्लेषक: एक निर्दिष्ट बजट के विश्लेषण और रिपोर्टिंग पर केंद्रित है।

बीमा अंडरराइटिंग विश्लेषक: बीमा योजनाओं पर निर्णय के लिए व्यक्तिगत, कंपनी और उद्योग डेटा का विश्लेषण करता है।

एक्ट्यूरी: बीमा कंपनियों के लिए संभाव्यता टेबल, जोखिम पूर्वानुमान और देयता नियोजन बनाने के लिए मृत्यु दर, दुर्घटना, बीमारी, विकलांगता और सेवानिवृत्ति दर का विश्लेषण करता है।

बिक्री विश्लेषण: बिक्री डेटा पर केंद्रित है जो बिक्री प्रक्रिया का समर्थन, सुधार या अनुकूलन करने में मदद करता है।

वेब एनालिटिक्स: एक विशिष्ट पृष्ठ, विषय फोकस या वेबसाइट पर बड़े पैमाने पर एनालिटिक्स के डैशबोर्ड का विश्लेषण करता है।

धोखाधड़ी विश्लेषण: धोखाधड़ी डेटा की निगरानी और विश्लेषण करता है।

क्रेडिट एनालिटिक्स: क्रेडिट मार्केट क्रेडिट रिपोर्टिंग, क्रेडिट मॉनिटरिंग, लेंडिंग रिस्क, लेंडिंग अप्रूवल, और लेंडिंग एनालिसिस के क्षेत्रों में एनालिटिक्स और इंफॉर्मेशन साइंस की व्यापक आवश्यकता प्रदान करता है ।

व्यावसायिक उत्पाद विश्लेषक: उत्पाद के गुणों और विशेषताओं के विश्लेषण के साथ-साथ बाजार के कारकों के आधार पर किसी उत्पाद के इष्टतम मूल्य निर्धारण पर प्रबंधन की सलाह देने के लिए जिम्मेदारी पर ध्यान केंद्रित करता है।

सोशल मीडिया डाटा एनालिस्ट: सोशल मीडिया और बढ़ती टेक कंपनियां, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर भरोसा करने वाली तकनीक और प्रसाद के निर्माण, निगरानी और अग्रिम करने के लिए डेटा पर भरोसा करती हैं।

मशीन लर्निंग एनालिस्ट: मशीन लर्निंग एक विकासशील तकनीक है जिसमें संज्ञानात्मक निर्णय लेने के लिए प्रोग्रामिंग और फीडिंग मशीन शामिल हैं। मशीन सीखने के विश्लेषक डेटा तैयार करने, डेटा फीड, परिणामों का विश्लेषण, और अधिक सहित कई पहलुओं पर काम कर सकते हैं।