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यदि आप डेटा एनालिटिक्स में प्रवेश करना चाह रहे हैं, तो संभावना है कि आप पहले ही कई डेटा विश्लेषक नौकरी लिस्टिंग से गुजर चुके हैं। आपने संभवतः आवश्यक कौशल सेट में सूचीबद्ध कई टूल और प्रोग्रामिंग भाषाएँ भी देखी होंगी: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, और भी बहुत कुछ।
खैर, आप इनमें से प्रत्येक कौशल को सीखने के लिए कई पाठ्यक्रमों के लिए साइन अप कर सकते हैं। लेकिन क्या यह बेहतर नहीं होगा यदि आप एक व्यापक बूटकैंप के माध्यम से अपना काम कर सकें जो आपको इन सभी कौशलों को सीखने में मदद करेगा और एक प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो भी तैयार करेगा?
पूर्णतः निःशुल्क शुरुआती लोगों के लिए डेटा विश्लेषक बूटकैंप एलेक्स द एनालिस्ट द्वारा आप डेटा विश्लेषक के रूप में अपना करियर शुरू करने के लिए क्या तलाश रहे हैं। SQL, Excel, Power BI, Tableau और Python सीखने के अलावा, आप प्रोजेक्ट भी बनाएंगे, अपना बायोडाटा तैयार करना सीखेंगे और भी बहुत कुछ। आइए अब सीधे इस बूटकैंप की सामग्री पर आते हैं।
पाठ्यक्रम सबसे पहले एक सामान्य रोडमैप के साथ शुरू होता है कि आप डेटा विश्लेषक कैसे बन सकते हैं और फिर प्रत्येक आवश्यक उपकरण को विस्तार से कवर करने के लिए आगे बढ़ता है, उनमें से पहला है SQL।
ट्यूटोरियल का यह SQL अनुभाग तीन भागों में विभाजित है: मूल बातें, इंटरमीडिएट SQL और उन्नत SQL।
मूल SQL अनुभाग में शामिल हैं:
- कथनों से + चुनें
- कहां बयान
- समूह द्वारा और क्रम द्वारा
इंटरमीडिएट SQL ट्यूटोरियल भाग में निम्नलिखित शामिल हैं:
- भीतरी और बाहरी जोड़
- यूनियन
- केस का बयान
- उपवाक्य होना
- डेटा को अद्यतन करना और हटाना
- एलियासिंग
- द्वारा विभाजन
उन्नत SQL अनुभाग आपको सिखाएगा:
- सामान्य तालिका अभिव्यक्तियाँ (सीटीई)
- अस्थायी टेबल
- स्ट्रिंग फ़ंक्शन
- संग्रहित प्रक्रियाएं
- सबक्वेरी
मॉड्यूल SQL का उपयोग करके डेटा अन्वेषण और डेटा सफाई पर कुछ पोर्टफोलियो परियोजनाओं के साथ समाप्त होता है।
एक डेटा विश्लेषक के रूप में, आपको आश्चर्यचकित नहीं होना चाहिए यदि आपके पूरे काम में स्प्रेडशीट में संख्याओं का हेरफेर शामिल है। एसक्यूएल के बुनियादी सिद्धांतों को समझने के बाद, जिसे आप अभ्यास के माध्यम से सुधार सकते हैं, आप एक्सेल के बारे में सीखते हैं।
लगभग सभी संगठन एक्सेल या समान स्प्रेडशीट टूल का उपयोग करते हैं, इसलिए उनके साथ काम करना सीखना बहुत उपयोगी है।
एक्सेल अनुभाग में निम्नलिखित विषय शामिल हैं:
- पिवट तालिकाएं
- सूत्र
- एक्स लुकअप
- सशर्त फॉर्मेटिंग
- चार्ट
- डेटा साफ़ करना
SQL अनुभाग की तरह, आपको एक्सेल का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने पर एक पूर्ण-लंबाई वाली परियोजना पर काम करना होगा।
अब जब आपके पास SQL और Excel दोनों का अच्छा ज्ञान है जो लगभग सभी बुनियादी डेटा विश्लेषण के लिए पर्याप्त होना चाहिए, तो BI टूल के बारे में सीखने का समय आ गया है।
झांकी ट्यूटोरियल अनुभाग झांकी स्थापित करने के साथ शुरू होता है और निम्नलिखित विषयों को शामिल करता है:
- अपना पहला विज़ुअलाइज़ेशन बनाना
- परिकलित फ़ील्ड और डिब्बे का उपयोग करना
- जोड़ का उपयोग करना
फिर आप एक शुरुआती-अनुकूल परियोजना पर काम करेंगे।
Power BI पर अनुभाग आपको Power BI को स्थापित करने से लेकर डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Microsoft Power BI का उपयोग करने के बारे में बताता है।
इस अनुभाग में क्या शामिल है इसका एक सिंहावलोकन यहां दिया गया है:
- अपना पहला विज़ुअलाइज़ेशन बनाना
- पावर क्वेरी का उपयोग करना
- संबंध बनाना और प्रबंधित करना
- Power BI में DAX का उपयोग करना
- ड्रिल डाउन का उपयोग करना
- सशर्त स्वरूपण और सूचियाँ
- पावर बीआई में लोकप्रिय विज़ुअलाइज़ेशन
पिछले अनुभागों की तरह, आपको इस पावर बीआई अनुभाग में भी एक निर्देशित परियोजना पर काम करने का मौका मिलता है।
अब जब आप डेटा एनालिटिक्स में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश टूल से परिचित हो गए हैं, तो डेटा में सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा सीखने का समय आ गया है। जो कि पायथॉन है.
यह अनुभाग सरल परियोजनाओं पर काम करने के अवसर के साथ, पांडा के साथ पायथन और डेटा विश्लेषण को कवर करता है। कवर किए गए विषयों में शामिल हैं: पाइथॉन की मूल बातें जिसमें पाइथॉन के मूल सिद्धांत और आपने जो सीखा है उसे लागू करने के लिए कुछ परियोजनाएं शामिल हैं। फिर आप पायथन के साथ वेब स्क्रैपिंग सीखेंगे।
पांडा ट्यूटोरियल में निम्नलिखित विषय शामिल हैं:
- फाइलें पढ़ना
- स्तंभों और पंक्तियों को फ़िल्टर करना
- अनुक्रमित
- समूहबद्ध और समग्र कार्य
- डेटा फ़्रेम मर्ज करना
- पांडा के साथ विज़ुअलाइज़ेशन बनाना
- डेटा की सफाई
- खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA)
फिर आप एपीआई और वेब स्क्रैपिंग के साथ काम करने पर दो पोर्टफोलियो परियोजनाओं पर काम कर सकते हैं।
इस बिंदु पर, आपने डेटा विश्लेषक बनने के लिए आवश्यक सभी कौशल सीख लिए हैं और अपने पोर्टफोलियो में जोड़ने के लिए परियोजनाओं पर भी काम किया है। अब अगला क्या होगा? यह नौकरियों के लिए आवेदन करना, साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करना और उस नौकरी तक पहुंचना है।
डेटा विश्लेषक बूटकैंप के अंतिम खंड में नौकरी खोज प्रक्रिया के बारे में उपयोगी कैरियर सलाह है:
- पोर्टफ़ोलियो वेबसाइट कैसे बनाएं
- अच्छा डेटा विश्लेषक बायोडाटा कैसे बनाएं
- नौकरी पाने के लिए लिंक्डइन का उपयोग करने पर युक्तियाँ
यह वास्तव में मददगार है क्योंकि बहुत कम पाठ्यक्रम इस पहलू को कवर करते हैं कि आपको क्या करना चाहिए बाद आपने आवश्यक कौशल और निर्माण परियोजनाएँ सीख ली हैं।
मुझे आशा है कि आपको इस बूटकैंप की यह व्यापक समीक्षा उपयोगी लगी होगी। तो आप किस बात की प्रतीक्षा कर रहे हैं? आगे बढ़ें और आज ही सीखना शुरू करें।
सीखने और कोडिंग का आनंद लें!
बाला प्रिया सी भारत के एक डेवलपर और तकनीकी लेखक हैं। वह गणित, प्रोग्रामिंग, डेटा विज्ञान और सामग्री निर्माण के क्षेत्र में काम करना पसंद करती है। उनकी रुचि और विशेषज्ञता के क्षेत्रों में DevOps, डेटा विज्ञान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। उसे पढ़ना, लिखना, कोडिंग और कॉफ़ी पसंद है! वर्तमान में, वह सीखने पर काम कर रही है और ट्यूटोरियल, कैसे-कैसे मार्गदर्शिकाएँ, राय के टुकड़े और बहुत कुछ लिखकर डेवलपर समुदाय के साथ अपना ज्ञान साझा कर रही है।
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- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/free-data-analyst-bootcamp-for-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-data-analyst-bootcamp-for-beginners
