डेटा विश्लेषक करियर पर विचार करने के 6 कारण

डेटा एनालिटिक्स क्या है

हर दिन लोग बनाएं विभिन्न सूचनाओं की 3.5 क्विंटल बाइट्स। यह लेन-देन और भुगतान, पेज मूवमेंट, सोशल नेटवर्क में फोटो और वीडियो देखे जाने के आंकड़े और बहुत कुछ के बारे में जानकारी है।

एनालिटिक्स विशाल डेटासेट में रुझान और पैटर्न की तलाश करता है।

इसके लिए धन्यवाद, उपयोगकर्ता का व्यवहार अधिक समझ में आता है, और इससे दर्शकों के साथ बेहतर बातचीत के अवसर खुलते हैं। उदाहरण के लिए, एनालिटिक्स की मदद से, एक ऑनलाइन स्टोर का मालिक देख सकता है कि ग्राहक किस स्तर पर खरीदारी छोड़ देते हैं, कारण समझते हैं और समस्या को ठीक कर सकते हैं। और ऑनलाइन प्रकाशन यह जांच करेगा कि उपयोगकर्ता कौन से लेख कभी अंत तक नहीं पढ़ते हैं और सामग्री योजना का पुनर्निर्माण करेंगे।

एनालिटिक्स विभिन्न पेशेवरों द्वारा किया जाता है:

• व्यापार विश्लेषक। उत्पाद के लिए ग्राहकों की आवश्यकताओं को एकत्रित करता है और उन्हें इंजीनियरों के लिए समझने योग्य भाषा में अनुवाद करता है। ऐसे विशेषज्ञ का कार्य ग्राहक के व्यवसाय का विश्लेषण करना, समस्याओं का पता लगाना और उनके समाधान के लिए एक अवधारणा प्रस्तावित करना है। इसके अलावा, आप एक बड़ी कंपनी में काम कर सकते हैं और आंतरिक प्रक्रियाएं बना सकते हैं - उदाहरण के लिए, बिक्री योजना तैयार करने में मदद करें।
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• प्रणाली विश्लेषक। सॉफ़्टवेयर आवश्यकताएँ विकसित करता है। वह ग्राहक से संवाद भी करता है और बाज़ार का अध्ययन भी करता है। लेकिन एक व्यवसाय विश्लेषक के विपरीत, वह यह तय नहीं करता कि क्या किया जाना चाहिए, बल्कि यह तय करता है कि कैसे किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, यह डेवलपर्स के लिए तकनीकी आवश्यकताएं निर्धारित करता है।
• डेटा वैज्ञानिक विशेषज्ञ. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, यह बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करता है जिसका मैन्युअल रूप से विश्लेषण नहीं किया जा सकता है। वह एक गणितीय मॉडल बना सकता है जो उसे यह समझने में मदद कर सकता है कि किसी परिवहन कंपनी की लॉजिस्टिक्स को कैसे बेहतर बनाया जाए, या अनुमान लगाया जाए कि अगले सीज़न में कौन से उत्पाद लोकप्रिय होंगे।
• डेटा विश्लेषक। कंपनी के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा सरणियों में पैटर्न की तलाश और व्याख्या करना। एक डेटा वैज्ञानिक के विपरीत, वह उपयोगकर्ताओं या ग्राहकों के पिछले व्यवहार का विश्लेषण करता है।

आपको एनालिटिक्स के क्षेत्र पर ध्यान क्यों देना चाहिए?

1. एनालिटिक्स की मांग बढ़ रही है

कंपनियाँ विकसित हो रही हैं और अधिक से अधिक डेटा उत्पन्न कर रही हैं। आज ही हेडहंटर पोर्टल पर लगभग 16 हजार रिक्तियां पोस्ट की जा चुकी हैं डेटा विश्लेषक और 5 हजार रिक्तियां - के लिए व्यापार विश्लेषक. लेकिन ऐसे विशेषज्ञों की आवश्यकता बढ़ेगी जो जानकारी के साथ काम करना जानते हों।

विशेषज्ञों अपेक्षा करनाकि 2029 तक वैश्विक बिग डेटा एनालिटिक्स बाजार का मूल्य 655 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा, जबकि 2021 में यह 241 बिलियन डॉलर था। इस क्षेत्र में 2026 तक दिखाई देगा लगभग 11.5 मिलियन नौकरियाँ। न केवल डेटा वैज्ञानिकों को अच्छा लगेगा। उदाहरण के लिए, बिजनेस इंटेलिजेंस मार्केट भी है वृद्धि होगी 2023 में $89 बिलियन से 2028 में $131 बिलियन तक।

2. इन पेशेवरों को औसत से अधिक वेतन दिया जाता है।

रूसियों का औसत वेतन है 40 हजार रूबल। अधिकांश प्रस्ताव मॉस्को और सेंट पीटर्सबर्ग में - क्रमशः 62.5 और 55 हजार। आईटी में आय अधिक है। बिजनेस इंटेलिजेंस के पहले भाग में प्राप्त औसतन 120 हजार रूबल। डेटा विश्लेषक - 130 हजार. और सिस्टम विश्लेषकों को 174 हजार रूबल का भुगतान किया गया।

विभिन्न क्षेत्रों में विशिष्ट विशेषज्ञों का वेतन भिन्न-भिन्न हो सकता है। उदाहरण के लिए, मास्को में विश्लेषकों कमाना औसतन 170 हजार रूबल, छोटे शहरों में - 130 हजार। इसके अलावा, अनुभव महत्वपूर्ण है - एक शुरुआत करने वाले को शायद ही तुरंत उच्च आय पर भरोसा करना चाहिए।

पेशा चुनते समय, न केवल पेरोल पर वांछित संख्याओं पर, बल्कि प्रतिस्पर्धा के स्तर पर भी ध्यान देना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, डेटा वैज्ञानिकों की मांग भी हो सकती है से अधिक प्रस्ताव। वहीं, इस क्षेत्र के पेशेवरों को गणित और प्रोग्रामिंग के मजबूत ज्ञान की आवश्यकता होती है।

3. आप न केवल आईटी कंपनियों में काम कर सकते हैं

शिक्षा से लेकर व्यापार तक कई क्षेत्रों में विश्लेषकों की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, एक ही उद्योग में भी, बड़े डेटा का उपयोग अलग-अलग तरीकों से किया जाता है। उदाहरण के लिए, आइए दवा लें। आप एक नियमित समस्या का समाधान कर सकते हैं और अनुमान लगा सकते हैं कि सप्ताहांत में कितने ग्राहक क्लिनिक में आएंगे। और आप हजारों केस इतिहास को तंत्रिका नेटवर्क पर अपलोड कर सकते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से विश्व स्तर पर निदान में सुधार कर सकते हैं। बैंक ग्राहकों को व्यक्तिगत ऑफर देने और अप्रत्याशित घटना की भविष्यवाणी करने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं। खेती में भी डेटा की जरूरत होती है. मान लीजिए कि एक डेटा वैज्ञानिक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकता है जो किसानों को मिट्टी की निगरानी करने और फसल की बीमारियों का पता लगाने की अनुमति देगा। यह विविधता विश्लेषक को यह चुनने की आज़ादी देती है कि उसे एक उद्योग पर ध्यान केंद्रित करना है या अलग-अलग उद्योग आज़माने हैं।

4. क्षेत्र का विकास होगा और इसके साथ-साथ विशेषज्ञ भी विकसित होंगे

लगभग 10 साल पहले भी, केवल पेशेवर ही मशीन लर्निंग के बारे में बात करते थे। आज, ऐसा लगता है कि तंत्रिका नेटवर्क के बारे में समाचार के बिना एक सप्ताह भी नहीं गुजरता। आईटी में हमेशा कुछ न कुछ नया होता रहता है। उदाहरण के लिए, अब बड़ा डेटा अन्य प्रौद्योगिकियों - आभासी और संवर्धित वास्तविकता के साथ "अंतरसंबंधित" हो गया है। और यह सहजीवन न केवल मनोरंजन उद्योग में मौजूद है - ऐसे स्टार्टअप हैं जो चिकित्सा, शिक्षा और यहां तक ​​कि भारी उद्योग में वीआर और एआर विकसित करते हैं। और भविष्य में डेटा साइंस में यह संभव होगा आवेदन करना क्वांटम कंप्यूटिंग एक नई तकनीक है जो क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का उपयोग करती है।

इसलिए, जो लोग एक लोकप्रिय विशेषज्ञ बने रहना चाहते हैं उन्हें नियमित रूप से नई चीजें सीखनी होंगी और अपने कौशल को उन्नत करना होगा।

5. काम करने की आरामदायक स्थितियाँ ढूँढना

लगभग आधे रूसी एक हाइब्रिड कार्य प्रारूप पसंद करते हैं जो आपको कार्यालय और दूरस्थ कार्य को संयोजित करने की अनुमति देता है। अन्य 21% केवल दूर से काम करना चाहते हैं। इस विकल्प को समझना आसान है: घर पर, आप कार्यस्थल को अनुकूलित कर सकते हैं और सहकर्मियों की बातचीत से विचलित नहीं हो सकते। इसके अलावा, पूर्ण दूरस्थ कार्य से रोजगार के अवसरों का विस्तार होता है। उदाहरण के लिए, आप एक छोटे शहर में रह सकते हैं और राजधानी में किसी कंपनी के लिए काम कर सकते हैं। दूरस्थ प्रारूप सभी क्षेत्रों में उपलब्ध नहीं है, लेकिन एनालिटिक्स ऐसा ही एक विकल्प है।

वैसे, किसी नए पेशे के लिए पुनः प्रशिक्षण भी दूर से और अपेक्षाकृत तेज़ी से काम करेगा। कई कोर्स डेढ़ साल तक चलते हैं। वहीं, ट्रेनिंग को पुराने काम के साथ जोड़ा जा सकता है।

6. प्रोफेशन में लगभग असीमित वृद्धि संभव है

एक विश्लेषक का करियर कई दिशाओं में विकसित हो सकता है और काफी हद तक उसकी रुचियों और इच्छाओं पर निर्भर करता है। नए उपकरणों को आज़माकर, क्षैतिज रूप से करियर बनाने का अवसर है। समय के साथ, वह प्रथम श्रेणी विशेषज्ञ बन जाएगा और उचित आय तक पहुंच जाएगा। दूसरा विकल्प अधिक जिम्मेदारी लेना और टीम लीडर का पद संभालना है। इसके अलावा, आप कम अनुभवी सहकर्मियों के लिए सलाहकार बन सकते हैं या पढ़ा सकते हैं।