কন্টেন্ট
- ডেটা বিশ্লেষক কী করবেন?
- ডেটা উত্স এবং ভূমিকা
- ডেটা অ্যানালিস্ট এবং ডেটা সায়েন্টিস্টের মধ্যে পার্থক্য কী?
- দক্ষতা, যোগ্যতা এবং সরঞ্জামসমূহ
- সীমা অতিক্রম করা
- এসকিউএল
একজন ডেটা বিশ্লেষক জীবিতদের জন্য ডেটা ম্যানিপুলেট করে। এমন এক যুগে যেখানে সংস্থাগুলি বর্ধমান ডেটা সেটগুলির উপর ক্রমশ নির্ভরশীল হয়ে উঠছে, এটি আগের চেয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা। এটিরও দারুণ চাহিদা রয়েছে।
ভবিষ্যতের চাকরির বাজারের অন্যতম বড় কারণ হ'ল ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) হতে চলেছে, যা ওয়েবে সংযুক্ত আপনার বাড়ির সমস্ত ডিভাইসকে বোঝায়। এই সমস্ত স্মার্ট হাবস, লাইট বাল্ব এবং ফ্রিজ সংস্থাগুলি (আরও ভাল বা খারাপের জন্য) কাজ করার জন্য বিশাল পরিমাণে ডেটা তৈরি করে এবং প্রযুক্তি বিশ্লেষণ সংস্থা ফুয়েট পার্টনারদের মতে ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি এই শিল্পকে এগিয়ে যাওয়ার ক্ষেত্রে একটি বিশাল ভূমিকা পালন করবে।
আপনি যদি সম্ভাব্যভাবে বাড়ি থেকে উপভোগ করতে পারেন এমন দুর্দান্ত সুযোগের সাথে যদি ভবিষ্যতের প্রমাণের কাজটি সন্ধান করেন তবে ডেটা বিশ্লেষক হওয়া আপনার পক্ষে উপযুক্ত হতে পারে। আসুন আপনার কী কী দক্ষতা শিখতে হবে এবং কীভাবে আপনি শুরু করতে পারেন তা একবার দেখুন।
ডেটা বিশ্লেষক কী করবেন?
ডেটা বিশ্লেষক এমন কেউ যিনি বড় ডেটা সেট থেকে "দরকারী অন্তর্দৃষ্টি" আঁকেন। এর অর্থ সংখ্যা সরল ইংরেজিতে অনুবাদ করা। তারা এই তথ্যটি প্রদর্শন করতে, এবং কার্যকর সম্পর্ক বা ট্রেন্ড প্রদর্শন করতে প্রতিবেদন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারে। সংস্থাগুলি তাদের সিদ্ধান্তগুলি অবহিত করার জন্য এগুলি ব্যবহার করতে পারে।
ডেটা বিশ্লেষকরা কোনও সংস্থার মধ্যেই কাজ করতে পারে, বা সংস্থার অংশ হিসাবে অসংখ্য ক্লায়েন্ট গ্রহণ করতে পারে।
বিপণনের জন্য, কোনও ডেটা বিশ্লেষক X পণ্য কেনা গ্রাহকদের একটি বৃহত শতাংশ নির্ধারণ করতে সক্ষম হতে পারে মহিলা মনোবিজ্ঞানের ছাত্র। তারপরে তারা সুপারিশ করতে পারে যে ক্লায়েন্ট ভবিষ্যতের বিপণনের সাথে আরও বেশি জনসংখ্যারতাকে লক্ষ্য করে। বিকল্পভাবে, তারা সম্ভবত এমন একটি প্রবণতা লক্ষ্য করতে পারে যেখানে আরও বেশি লোকেরা এখন পণ্যটির প্রতি আগ্রহী হয়ে উঠছে। এটি ব্যবসায়কে পুঁজি করতে পারে এমনও। তারা আরও খুঁজে পেতে পারে এটি একটি জনসংখ্যার প্রতিযোগিতা যা প্রতিযোগিতাটি এখন পূরণ করছে না।
একজন ডেটা বিশ্লেষক সংখ্যাটিকে সরল ইংরেজিতে অনুবাদ করেন
ফোরকাস্টওয়াচ ডটকম থেকে আরও একটি বাস্তব উদাহরণ এসেছে, যা হাজার হাজার বিভিন্ন প্রতিবেদন থেকে পূর্বাভাস সংগ্রহ করে এবং আবহাওয়া কেমন ছিল তার প্রকৃত মানবিক প্রতিবেদনের সাথে তুলনা করে। এই সমস্ত তথ্য ব্যবহার করে, পূর্বাভাসকরা তাদের মডেলগুলি পরিমার্জন করতে এবং উন্নত করতে পারে।
ডেটা উত্স এবং ভূমিকা
এই ডেটা সেটগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে আসতে পারে: বিক্রয় পরিসংখ্যান, আনুগত্য কার্ড, ব্যবহারকারী অ্যাকাউন্ট, গ্রাহক প্রতিক্রিয়া, অ্যাপ্লিকেশন এবং সফ্টওয়্যার, ওয়েবসাইট ট্রাফিক বিশ্লেষণ, বাজার গবেষণা, পরীক্ষাগার গবেষণা এবং আরও অনেক কিছু।
এই কাজের একটি বড় অংশ রিপোর্ট তৈরি করতে জড়িত, যা অন্তর্দৃষ্টি এবং প্রবণতা সরবরাহ করবে যা পরিচালনার জন্য কার্যকর হতে পারে। ডেটা বিশ্লেষকদের একাধিক বিভিন্ন উত্স থেকে এটি নেওয়ার সময় "আলাপ" করার জন্য ডেটা পাওয়ার প্রয়োজন হবে। তাদের ত্রুটিযুক্ত ডেটা অপসারণের প্রয়োজন হতে পারে (পরিষ্কার করা)। এমনকি সংস্থার লক্ষ্যে এটি আরও কিছুটা সহজতর করতে ডেটা "ম্যাসেজ" করতে এমনকি তাদের কখনও কখনও বলা যেতে পারে!
এটি একটি উত্তেজনাপূর্ণ এবং লাভজনক কাজ হতে পারে এবং আপনি স্মার্ট ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টিগুলির উপর ভিত্তি করে কোনও সংস্থার দিকনির্দেশ পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারেন। তবে এটি ডেটা এন্ট্রি থেকে সরিয়ে নেওয়া কয়েক পদক্ষেপের কাজও খুব নিস্তেজ কাজ হতে পারে। একক স্প্রেডশীট দেখাশোনা বেশিরভাগ মানুষের পক্ষে চ্যালেঞ্জিং বা পুরষ্কারজনক নয়। আপনার ভূমিকা সংগঠন এবং এর মধ্যে আপনার স্থানের উপর নির্ভর করবে।
ডেটা অ্যানালিস্ট এবং ডেটা সায়েন্টিস্টের মধ্যে পার্থক্য কী?
বোঝার জন্য একটি কার্যকর পার্থক্য হ'ল ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেটা বিশ্লেষকের মধ্যে পার্থক্য। লাইনটি কিছুটা ঝাপসা হয়ে যেতে পারে, তবে সাধারণত ডেটা বিজ্ঞানীরা মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের সাথে আরও বেশি কাজ করেন। তারা ভবিষ্যতের বিষয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ডেটা ব্যবহার করে এবং সাধারণত গণিত, পরিসংখ্যান এবং কম্পিউটার কোডিংয়ের ক্ষেত্রে শক্তিশালী ব্যাকগ্রাউন্ড থাকে।
তথ্য বিজ্ঞানীরা এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথেও কাজ করেন। মেশিন লার্নিং মূলত ডেটা বিশ্লেষক যা করেন তার একটি বৃহত্তর, স্বয়ংক্রিয় সংস্করণ, যা অ্যালগরিদম সহ বিশাল আকারের ডেটা সেটগুলির নিদর্শনগুলির সন্ধান করে, যেমন তারা শেষ পর্যন্ত কোনও চিত্রের অভ্যন্তরে নির্দিষ্ট উপাদানগুলি সনাক্ত করতে, প্রাকৃতিক মানুষের ভাষা সনাক্ত করতে বা তৈরি করতে শিখতে পারে বিজ্ঞাপন সম্পর্কে সিদ্ধান্ত। ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে, আপনি পাইথন এবং এসকিউএল কোড লিখে এই তথ্য পুনরুদ্ধার করতে এবং এটি ব্যবহার করতে পারেন।
আরও পড়ুন: ক্লাউড অটোএমএল দৃষ্টি: আপনার নিজের মেশিন শেখার মডেলটি প্রশিক্ষণ দিন
প্রকৃত.কম অনুযায়ী তথ্য বিশ্লেষকের জন্য গড় বেতন প্রতি বছর ,৪,,$৫ ডলার, যেখানে একজন তথ্য বিজ্ঞানীর গড় বেতন $ 120,730।
আপনি যদি কোনও ডেটা বিজ্ঞানী হয়ে উঠতে আগ্রহী হন এবং কাটিং-এজ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির সাথে কাজ করেন তবে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স সার্টিফিকেশন বান্ডিলের সাথে শুরু করার জন্য দুর্দান্ত জায়গা।
দক্ষতা, যোগ্যতা এবং সরঞ্জামসমূহ
অপরিহার্য না হলেও নিম্নলিখিত বিষয়গুলির যে কোনও একটি ডিগ্রি ডেটা বিশ্লেষকের পক্ষে কার্যকর হতে পারে:
- অংক
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- পরিসংখ্যান
- অর্থনীতি
- ব্যবসায়
বেশ কয়েকটি নির্দিষ্ট দক্ষতাও খুব কাজে আসবে এবং অবশ্যই এটি বিকাশের জন্য উপযুক্ত। ভাগ্যক্রমে, ওয়েবটি এখন বাড়ি থেকে এই দক্ষতা এবং শংসাপত্রগুলি অর্জন করা আগের চেয়ে সহজ করে তুলেছে। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে 20 ডলারের নিচে বিশ্লেষক হিসাবে আপনার প্রয়োজন হতে পারে এমন প্রতিটি দক্ষতার জন্য উদেমি দরকারী কোর্স সরবরাহ করে। এখানে জেনে রাখা ভাল।
সীমা অতিক্রম করা
এটি গ্ল্যামারাস নয়, তবে অনেক ডেটা বিশ্লেষক টেবিল এবং বিস্তৃত সমীকরণ তৈরি করে এক্সেলের উপর প্রচুর সময় ব্যয় করে। কোনও সাক্ষাত্কারে যাওয়ার বা স্বল্প-মেয়াদী গিগের জন্য আবেদন করার সময়, আপনাকে সম্ভবত অগ্রিম এক্সেল দক্ষতা প্রদর্শন করতে হবে। তাই ব্রাশ আপ!
উডেমি কোর্সটি ব্যবহার করে দেখুন: মাইক্রোসফ্ট এক্সেল - এক্সেল থেকে প্রারম্ভিক।
এসকিউএল
এসকিউএল মানে স্ট্রাকচার ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ এবং এটি একটি ডেটাবেস থেকে ডেটা তৈরি এবং পুনরুদ্ধারের জন্য একটি ঘোষিত ভাষা। আপনি যদি কোনও ওয়েবসাইটের নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর কাছ থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করার চেষ্টা করছেন, আপনি এসকিউএল ব্যবহার করে কোনও সার্ভারে সঞ্চিত একটি ডাটাবেসের সাথে কথা বলে এটি করার সম্ভাবনা রয়েছে। এসকিউএল প্রথমে ভয়ঙ্কর দেখায়, তবে আপনার মাথা পেতে এটি যথেষ্ট সহজ এবং একবার করার পরে আপনি অত্যন্ত শক্তিশালী হতে পারেন।
উডেমি কোর্সটি চেষ্টা করুন: সম্পূর্ণ এসকিউএল বুটক্যাম্প।
