విషయము
- డేటా విశ్లేషకుడు ఏమి చేస్తారు?
- డేటా మూలాలు మరియు పాత్రలు
- డేటా విశ్లేషకుడు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్త మధ్య తేడా ఏమిటి?
- నైపుణ్యాలు, అర్హతలు మరియు సాధనాలు
- Excel
- SQL
డేటా విశ్లేషకుడు జీవనం కోసం డేటాను తారుమారు చేస్తాడు. కంపెనీలు ఎప్పటికప్పుడు విస్తరిస్తున్న డేటా సెట్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్న యుగంలో, ఇది గతంలో కంటే చాలా ముఖ్యమైన నైపుణ్యం. ఇది చాలా డిమాండ్ ఉన్నది.
భవిష్యత్ ఉద్యోగాల మార్కెట్లో పెద్ద డ్రైవింగ్ కారకాలలో ఒకటి ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT), ఇది వెబ్‌లో కనెక్ట్ చేయబడిన మీ ఇంటిలోని అన్ని పరికరాలను సూచిస్తుంది. ఆ స్మార్ట్ హబ్‌లు, లైట్ బల్బులు మరియు ఫ్రిజ్‌లు కంపెనీలతో కలిసి పనిచేయడానికి (మంచి లేదా అధ్వాన్నంగా) భారీ మొత్తంలో డేటాను సృష్టిస్తాయి మరియు ఈ పరిశ్రమ ముందుకు సాగడంలో డేటా అనలిటిక్స్ భారీ పాత్ర పోషిస్తుందని టెక్ అనాలిసిస్ సంస్థ ఫుట్ పార్ట్‌నర్స్ తెలిపింది.
మీరు ఇంటి నుండి ఆనందించగలిగే గొప్ప అవకాశాలతో భవిష్యత్-ప్రూఫ్ లైన్ కోసం చూస్తున్నట్లయితే, డేటా విశ్లేషకుడిగా మారడం మీకు సరైనది కావచ్చు. మీరు నేర్చుకోవలసిన నైపుణ్యాలను మరియు మీరు ఎలా ప్రారంభించవచ్చో చూద్దాం.
డేటా విశ్లేషకుడు ఏమి చేస్తారు?
డేటా విశ్లేషకుడు అంటే పెద్ద డేటా సెట్ల నుండి “ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను” గీసే వ్యక్తి. అంటే సంఖ్యలను సాదా ఆంగ్లంలోకి అనువదించడం. ఈ సమాచారాన్ని ప్రదర్శించడానికి మరియు ఉపయోగకరమైన సహసంబంధాలు లేదా పోకడలను చూపించడానికి వారు నివేదికలు మరియు విజువలైజేషన్లను సృష్టించవచ్చు. కంపెనీలు తమ నిర్ణయాలను తెలియజేయడానికి వీటిని ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా విశ్లేషకులు ఒకే సంస్థలో పని చేయవచ్చు లేదా ఏజెన్సీలో భాగంగా అనేక మంది క్లయింట్లను తీసుకోవచ్చు.
మార్కెటింగ్ కోసం, ఒక డేటా విశ్లేషకుడు X ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేసిన కస్టమర్లలో ఎక్కువ శాతం మహిళా మనస్తత్వ విద్యార్ధులను నిర్ణయించగలరు. భవిష్యత్ మార్కెటింగ్‌తో జనాభాను మరింత లక్ష్యంగా చేసుకోవాలని క్లయింట్ వారు సిఫార్సు చేయవచ్చు. ప్రత్యామ్నాయంగా, ఎక్కువ మంది పురుషులు ఇప్పుడు ఉత్పత్తిపై ఆసక్తి చూపుతున్నట్లు చూపించే ధోరణిని వారు గమనించవచ్చు. ఇది వ్యాపారం లాభం పొందగల విషయం. ఇది పోటీ ప్రస్తుతం తీర్చని జనాభా అని వారు మరింత కనుగొనవచ్చు.
డేటా విశ్లేషకుడు సంఖ్యలను సాదా ఆంగ్లంలోకి అనువదిస్తాడు
మరో ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ ఫోర్కాస్ట్వాచ్.కామ్ నుండి వచ్చింది, ఇది వేలాది వేర్వేరు నివేదికల నుండి సూచనలను సేకరిస్తుంది మరియు వాతావరణం ఎలా ఉందో దాని యొక్క వాస్తవ మానవ నివేదికలతో పోలుస్తుంది. ఈ మొత్తం సమాచారాన్ని ఉపయోగించి, భవిష్య సూచకులు వారి నమూనాలను మెరుగుపరచవచ్చు మరియు మెరుగుపరచవచ్చు.
డేటా మూలాలు మరియు పాత్రలు
ఈ డేటా సెట్‌లు అనేక విభిన్న వనరుల నుండి రావచ్చు: అమ్మకాల గణాంకాలు, లాయల్టీ కార్డులు, వినియోగదారు ఖాతాలు, కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్, అనువర్తనాలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్, వెబ్‌సైట్ ట్రాఫిక్ అనలిటిక్స్, మార్కెట్ పరిశోధన, ప్రయోగశాల అధ్యయనాలు మరియు మరిన్ని.
ఈ పనిలో ఎక్కువ భాగం నివేదికలను సృష్టించడం కలిగి ఉంటుంది, ఇది నిర్వహణకు ఉపయోగపడే అంతర్దృష్టులు మరియు పోకడలను అందిస్తుంది. డేటా విశ్లేషకులు బహుళ విభిన్న వనరుల నుండి డేటాను పట్టుకునేటప్పుడు “మాట్లాడటానికి” అవసరం. తప్పు డేటాను (శుభ్రపరచడం) తొలగించడానికి అవి అవసరం కావచ్చు. సంస్థ యొక్క లక్ష్యాలకు కొంచెం ఎక్కువ అనుకూలంగా ఉండేలా డేటాను “మసాజ్” చేయమని కూడా కొన్నిసార్లు వారిని అడగవచ్చు!
ఇది ఉత్తేజకరమైన మరియు బహుమతి ఇచ్చే పని, మరియు మీరు స్మార్ట్ డేటా-ఆధారిత అంతర్దృష్టుల ఆధారంగా సంస్థ యొక్క దిశను నడిపించడంలో సహాయపడవచ్చు. అయినప్పటికీ, డేటా ఎంట్రీ నుండి కొన్ని దశలు మాత్రమే తొలగించబడిన పని ఇది చాలా మందకొడిగా ఉంటుంది. ఒకే స్ప్రెడ్‌షీట్‌ను చూసుకోవడం చాలా మందికి సవాలు లేదా బహుమతి కాదు. మీ పాత్ర సంస్థ మరియు దానిలోని మీ స్థలంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
డేటా విశ్లేషకుడు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్త మధ్య తేడా ఏమిటి?
అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక ఉపయోగకరమైన వ్యత్యాసం డేటా సైంటిస్ట్ మరియు డేటా అనలిస్ట్ మధ్య వ్యత్యాసం. లైన్ కొద్దిగా అస్పష్టంగా మారవచ్చు, కాని సాధారణంగా డేటా శాస్త్రవేత్తలు యంత్ర అభ్యాసం మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్‌తో ఎక్కువ పని చేస్తారు. వారు భవిష్యత్తు గురించి అంచనాలు వేయడానికి డేటాను ఉపయోగిస్తారు మరియు సాధారణంగా గణిత, గణాంకాలు మరియు కంప్యూటర్ కోడింగ్‌లో బలమైన నేపథ్యాలను కలిగి ఉంటారు.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు AI మరియు యంత్ర అభ్యాసంతో కూడా పని చేస్తారు. మెషీన్ లెర్నింగ్ తప్పనిసరిగా డేటా విశ్లేషకుడు చేసే పెద్ద, స్వయంచాలక సంస్కరణ, బ్రహ్మాండమైన డేటా సెట్లలో నమూనాల కోసం చూసే అల్గారిథమ్‌లతో, చివరికి వారు చిత్రంలోని కొన్ని అంశాలను గుర్తించడం, సహజ మానవ భాషను గుర్తించడం లేదా తయారు చేయడం నేర్చుకోవచ్చు. ప్రకటనల గురించి నిర్ణయాలు. డేటా సైంటిస్ట్‌గా, ఈ డేటాను తిరిగి పొందటానికి మరియు ఉపయోగించటానికి సహాయపడటానికి మీరు పైథాన్ మరియు SQL లో కోడ్ వ్రాయవచ్చు.
ఇంకా చదవండి: క్లౌడ్ ఆటోఎంఎల్ విజన్: మీ స్వంత యంత్ర అభ్యాస నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వండి
ఇండీడ్.కామ్ ప్రకారం డేటా ఎనలిస్ట్ యొక్క సగటు జీతం సంవత్సరానికి, 9 64,975, అయితే డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క సగటు జీతం, 7 120,730.
మీరు డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి మరియు అత్యాధునిక మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లతో పనిచేయడానికి ఆసక్తి కలిగి ఉంటే, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ సర్టిఫికేషన్ బండిల్‌తో ప్రారంభించడానికి గొప్ప ప్రదేశం.
నైపుణ్యాలు, అర్హతలు మరియు సాధనాలు
అవసరం లేనప్పటికీ, ఈ క్రింది సబ్జెక్టులలో ఏదైనా డిగ్రీ డేటా విశ్లేషకుడికి ఉపయోగపడుతుంది:
- గణితం
- కంప్యూటర్ సైన్స్
- గణాంకాలు
- ఎకనామిక్స్
- వ్యాపారం
అనేక నిర్దిష్ట నైపుణ్యాలు కూడా చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి మరియు ఖచ్చితంగా అభివృద్ధి చెందగలవు. అదృష్టవశాత్తూ, వెబ్ ఇప్పుడు ఇంటి నుండి ఈ నైపుణ్యాలు మరియు ధృవపత్రాలను పొందడం గతంలో కంటే సులభం చేస్తుంది. చాలా సందర్భాలలో $ 20 లోపు విశ్లేషకుడిగా మీకు అవసరమైన ప్రతి నైపుణ్యం కోసం ఉడెమి ఉపయోగకరమైన కోర్సులను అందిస్తుంది. తెలుసుకోవడం మంచిది.
Excel
ఇది ఆకర్షణీయమైనది కాదు, కానీ చాలా మంది డేటా విశ్లేషకులు ఎక్సెల్ కోసం ఎక్కువ సమయాన్ని వెచ్చిస్తారు, పట్టికలు మరియు విస్తృతమైన సమీకరణాలను సృష్టిస్తారు. ఇంటర్వ్యూకి వెళ్ళేటప్పుడు లేదా స్వల్పకాలిక ప్రదర్శన కోసం దరఖాస్తు చేసినప్పుడు, మీరు ముందస్తు ఎక్సెల్ నైపుణ్యాలను ప్రదర్శించాల్సి ఉంటుంది. కాబట్టి బ్రష్ చేయండి!
ఉడెమీ కోర్సును ప్రయత్నించండి: మైక్రోసాఫ్ట్ ఎక్సెల్ - ఎక్సెల్ బిగినర్స్ నుండి అడ్వాన్స్డ్ వరకు.
SQL
SQL అంటే స్ట్రక్చర్ క్వరీ లాంగ్వేజ్ మరియు డేటాబేస్ నుండి డేటాను సృష్టించడానికి మరియు తిరిగి పొందటానికి ఒక డిక్లరేటివ్ లాంగ్వేజ్. మీరు వెబ్‌సైట్ యొక్క కొంతమంది వినియోగదారుల నుండి డేటాను తిరిగి పొందడానికి ప్రయత్నిస్తుంటే, SQL ఉపయోగించి సర్వర్‌లో నిల్వ చేసిన డేటాబేస్‌తో మాట్లాడటం ద్వారా మీరు దీన్ని చేస్తారు. SQL మొదట నిరుత్సాహపరుస్తుంది, కానీ మీ తల చుట్టూ తిరిగేంత సులభం మరియు మీరు చేసిన తర్వాత చాలా శక్తివంతంగా ఉంటుంది.
ఉడెమీ కోర్సును ప్రయత్నించండి: పూర్తి SQL బూట్‌క్యాంప్.
