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मुझे अपनी पहली डेटा एनालिटिक्स इंटर्नशिप 2020 में मिली।
तब से, मैंने वरिष्ठ स्तर की पूर्णकालिक भूमिका में बदलाव किया है, कई फ्रीलांस डेटा एनालिटिक्स गिग्स में काम किया है, और दुनिया के विभिन्न हिस्सों में कंपनियों के लिए परामर्श दिया है।
इस दौरान, मैंने डेटा विश्लेषक पदों के लिए बायोडाटा की समीक्षा की और यहां तक कि नौकरियों के लिए शॉर्टलिस्ट किए गए उम्मीदवारों की भी समीक्षा की।
और मैंने एक चीज़ देखी जिसने सबसे प्रमुख आवेदकों को बाकी सभी से अलग कर दिया।
परियोजनाओं।
भले ही आपके पास डेटा उद्योग में कोई अनुभव नहीं है और कोई तकनीकी पृष्ठभूमि नहीं है, फिर भी आप बाकी सभी से अलग दिख सकते हैं और अपने बायोडाटा में दिखाए गए प्रोजेक्ट के आधार पर ही नौकरी पा सकते हैं।
इस लेख में, मैं आपको दिखाने जा रहा हूं कि ऐसे प्रोजेक्ट कैसे बनाएं जो आपको प्रतिस्पर्धा से बाहर निकलने में मदद करें और आपकी पहली डेटा विश्लेषक नौकरी प्राप्त करें।
यदि आप यह लेख पढ़ रहे हैं, तो आप शायद पहले से ही जानते हैं कि अपने बायोडाटा पर परियोजनाओं को प्रदर्शित करना महत्वपूर्ण है।
हो सकता है कि आपने ऑनलाइन कोर्स या बूट कैंप लेने के बाद अपने खुद के कुछ प्रोजेक्ट भी बनाए हों।
हालाँकि, कई डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट आपके पोर्टफोलियो को फायदे से ज्यादा नुकसान पहुंचाते हैं। ये परियोजनाएं वास्तव में नौकरी पाने की आपकी संभावनाओं को कम कर सकती हैं और इन्हें हर कीमत पर टाला जाना चाहिए।
उदाहरण के लिए, यदि आपने कौरसेरा पर लोकप्रिय Google डेटा एनालिटिक्स प्रमाणपत्र लिया है, तो संभवतः आपने कैपस्टोन प्रोजेक्ट किया है जो इस प्रमाणीकरण के साथ आता है।
से छवि Coursera
हालाँकि, 2 मिलियन से अधिक अन्य लोगों ने उसी पाठ्यक्रम में नामांकन किया है, और संभावित रूप से उसी कैपस्टोन परियोजना को पूरा किया है।
संभावना है, भर्तीकर्ताओं ने इन परियोजनाओं को सैकड़ों आवेदकों के बायोडाटा पर देखा होगा, और वे इससे प्रभावित नहीं होंगे।
इसी तरह का तर्क किसी भी अन्य परियोजना पर लागू होता है जिसे कई बार बनाया गया है।
का उपयोग करके एक प्रोजेक्ट बनाना विशाल, परितारिकाया, बोस्टन हाउसिंग कागल पर डेटासेट एक मूल्यवान सीखने का अनुभव हो सकता है, लेकिन इसे आपके पोर्टफोलियो पर प्रदर्शित नहीं किया जाना चाहिए।
यदि आप अन्य लोगों से प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त चाहते हैं, तो आपको अलग दिखना होगा।
ऐसे।
जो प्रोजेक्ट सबसे अलग दिखता है वह अद्वितीय होना चाहिए।
ऐसा प्रोजेक्ट चुनें जो:
- वास्तविक दुनिया की समस्या का समाधान करता है।
- अन्य लोगों द्वारा इसे आसानी से दोहराया नहीं जा सकता।
- दिलचस्प है और एक कहानी कहता है.
इंटरनेट पर डेटा विश्लेषण परियोजनाओं पर अधिकांश सलाह गलत और अनुपयोगी हैं।
आपको टाइटैनिक डेटासेट के विश्लेषण जैसे सामान्य प्रोजेक्ट बनाने के लिए कहा जाएगा - ऐसे प्रोजेक्ट जो आपके बायोडाटा में कोई वास्तविक मूल्य नहीं जोड़ते हैं।
दुर्भाग्य से, जो लोग आपको ये काम करने के लिए कह रहे हैं वे डेटा उद्योग में भी काम नहीं कर रहे हैं, इसलिए यह सलाह लेते समय आपको समझदार होना चाहिए।
इस लेख में, मैं आपको उन वास्तविक लोगों के उदाहरण दिखाऊंगा जिन्हें डेटा एनालिटिक्स में नौकरियां मिली हैं उनके पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट्स के कारण.
आप उन प्रकार की परियोजनाओं के बारे में जानेंगे जो वास्तव में इस क्षेत्र में लोगों को काम पर रखती हैं ताकि आप संभावित रूप से कुछ इसी तरह का निर्माण कर सकें।
1. नौकरी के रुझान की निगरानी डैशबोर्ड
पहला प्रोजेक्ट डेटा उद्योग में नौकरी के रुझान प्रदर्शित करने वाला एक डैशबोर्ड है।
मुझे यह प्रोजेक्ट a में मिला वीडियो ल्यूक बरौस द्वारा बनाया गया, जो एक पूर्व प्रमुख डेटा विश्लेषक हैं, जो सामग्री निर्माण में भी माहिर हैं।
यहाँ इस डैशबोर्ड का एक स्क्रीनशॉट है:
स्किलक्वेरी से छवि
उपरोक्त डैशबोर्ड को स्किलक्वेरी कहा जाता है, और यह उन शीर्ष प्रौद्योगिकियों और कौशलों को प्रदर्शित करता है जिन्हें नियोक्ता डेटा उद्योग में तलाश रहे हैं।
उदाहरण के लिए, हम डैशबोर्ड को देखकर बता सकते हैं कि नियोक्ता डेटा वैज्ञानिकों के लिए जिस शीर्ष भाषा की तलाश कर रहे हैं वह पायथन है, उसके बाद SQL और R हैं।
यह परियोजना इतनी मूल्यवान इसलिए है क्योंकि यह एक वास्तविक समस्या का समाधान करती है।
प्रत्येक नौकरी चाहने वाला यह जानना चाहता है कि नियोक्ता अपने क्षेत्र में किन शीर्ष कौशलों की तलाश कर रहे हैं ताकि वे उसके अनुसार तैयारी कर सकें।
स्किलक्वेरी आपको बिल्कुल ऐसा करने में मदद करती है, एक इंटरैक्टिव डैशबोर्ड के रूप में जिसके साथ आप खेल सकते हैं।
इस प्रोजेक्ट के निर्माता ने पायथन, वेब स्क्रैपिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे महत्वपूर्ण डेटा एनालिटिक्स कौशल प्रदर्शित किए हैं।
आप इस प्रोजेक्ट का लिंक पा सकते हैं गिटहब भंडार को यहाँ से डाउनलोड कर सकते हैं।
2. क्रेडिट कार्ड अनुमोदन
इस प्रोजेक्ट यह भविष्यवाणी करने के लिए बनाया गया था कि किसी व्यक्ति को क्रेडिट कार्ड के लिए मंजूरी दी जाएगी या नहीं।
मुझे यह ल्यूक बरौसे द्वारा बनाए गए उसी वीडियो में मिला, और इस प्रोजेक्ट के निर्माता को डेटा विश्लेषक के रूप में पूर्णकालिक भूमिका मिल गई।
क्रेडिट कार्ड अनुमोदन मॉडल को स्ट्रीमलिट एप्लिकेशन के रूप में तैनात किया गया था:
से छवि सेमासुका का गिटहब प्रोजेक्ट
आपको बस इस डैशबोर्ड पर प्रदर्शित प्रश्नों का उत्तर देना होगा, और ऐप आपको बताएगा कि आपको क्रेडिट कार्ड के लिए मंजूरी दी गई है या नहीं।
फिर, यह एक रचनात्मक परियोजना है जो उपयोगकर्ता के अनुकूल डैशबोर्ड के साथ वास्तविक दुनिया की समस्या का समाधान करती है, यही कारण है कि यह नियोक्ताओं के लिए खास है।
इस परियोजना में प्रदर्शित कौशल में पायथन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और क्लाउड स्टोरेज शामिल हैं।
3. सोशल मीडिया भावना विश्लेषण
यह प्रोजेक्ट, जिसे मैंने कुछ साल पहले बनाया था, में यूट्यूब और ट्विटर की सामग्री पर भावना विश्लेषण करना शामिल है।
मैंने हमेशा यूट्यूब वीडियो देखने का आनंद लिया है और विशेष रूप से उन चैनलों से आकर्षित हुई हूं जिन्होंने मंच पर मेकअप ट्यूटोरियल बनाए हैं।
उस समय, यूट्यूब पर एक बड़ा घोटाला सामने आया जिसमें मेरे दो पसंदीदा सौंदर्य प्रभावक-जेम्स चार्ल्स और टाटी वेस्टब्रुक शामिल थे।
मैंने यूट्यूब और ट्विटर पर डेटा खंगालकर इस घोटाले का विश्लेषण करने का फैसला किया।
मैंने झगड़े की सार्वजनिक भावना को मापने के लिए एक भावना विश्लेषण मॉडल बनाया और यहां तक कि यह समझने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन भी बनाया कि लोग इन प्रभावशाली लोगों के बारे में क्या कह रहे थे।
हालाँकि इस परियोजना का कोई प्रत्यक्ष व्यावसायिक अनुप्रयोग नहीं था, यह दिलचस्प था क्योंकि मैंने उस विषय का विश्लेषण किया था जिसके बारे में मैं भावुक था।
मैंने अपने निष्कर्षों को रेखांकित करते हुए एक ब्लॉग पोस्ट भी लिखा, जिसे आप पा सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.
इस परियोजना में प्रदर्शित कौशल में वेब स्क्रैपिंग, एपीआई उपयोग, पायथन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग शामिल हैं।
4. पायथन के साथ ग्राहक विभाजन
यह एक और प्रोजेक्ट है जो मेरे द्वारा बनाया गया था।
इस प्रोजेक्ट में, मैंने पायथन के साथ एक के-मीन्स क्लस्टरिंग मॉडल बनाया कागल पर डेटासेट.
मैंने मॉल ग्राहकों के विभिन्न वर्ग बनाने के लिए लिंग, आयु और आय जैसे चर का उपयोग किया:
से छवि Kaggle
चूँकि इस प्रोजेक्ट के लिए उपयोग किया गया डेटासेट लोकप्रिय है, इसलिए मैंने अपने विश्लेषण को बाकियों से अलग करने की कोशिश की।
विभाजन मॉडल विकसित करने के बाद, मैं प्रत्येक खंड के लिए उपभोक्ता प्रोफाइल बनाकर और लक्षित विपणन रणनीतियों को तैयार करके एक कदम आगे बढ़ गया।
मेरे द्वारा उठाए गए इन अतिरिक्त कदमों के कारण, मेरा प्रोजेक्ट मार्केटिंग और ग्राहक विश्लेषण के क्षेत्र के अनुरूप बन गया, जिससे इस क्षेत्र में काम पर रखने की संभावना बढ़ गई।
मैंने इस प्रोजेक्ट पर एक ट्यूटोरियल भी बनाया है, जो प्रदान करता है कदम-दर-चरण गाइड पायथन में अपना स्वयं का ग्राहक विभाजन मॉडल बनाने के लिए।
इस परियोजना में प्रदर्शित कौशल में पायथन, बिना पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण शामिल हैं।
5. उडेमी कोर्स डेटा विश्लेषण डैशबोर्ड
इस सूची का अंतिम प्रोजेक्ट एक डैशबोर्ड है जो उडेमी पाठ्यक्रमों पर अंतर्दृष्टि प्रदर्शित करता है:
से छवि मध्यम
मुझे यह प्रोजेक्ट ज़ैक क्विन द्वारा लिखे गए एक मीडियम लेख में मिला, जो वर्तमान में फोर्ब्स में एक वरिष्ठ डेटा इंजीनियर हैं।
ज़ैक का कहना है कि जब वह शुरुआत ही कर रहा था, तो इस डैशबोर्ड ने उसे एक प्रतिष्ठित कंपनी से डेटा विश्लेषक की नौकरी का प्रस्ताव दिलाया।
और यह देखना आसान है कि क्यों।
Zach डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए SQL और Python का उपयोग करने से भी आगे निकल गया।
उन्होंने इस डैशबोर्ड में डेटा संचार की सर्वोत्तम प्रथाओं को शामिल किया है, जिससे यह आकर्षक और आकर्षक बन गया है।
केवल डैशबोर्ड को देखकर, आप उडेमी के पाठ्यक्रमों, इसके छात्रों की रुचियों और इसके प्रतिस्पर्धियों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
डैशबोर्ड उन मेट्रिक्स को भी प्रदर्शित करता है जो व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण हैं, जैसे ग्राहक जुड़ाव और बाज़ार के रुझान।
इस लेख में सूचीबद्ध सभी परियोजनाओं में से, मुझे यह सबसे अधिक पसंद है क्योंकि यह तकनीकी कौशल से परे है और डेटा स्टोरीटेलिंग और प्रस्तुति में विश्लेषक की निपुणता को प्रदर्शित करता है।
यहाँ यह जैच के लेख का एक लिंक है जहां वह इस प्रोजेक्ट को बनाने के लिए कोड और उठाए गए कदम प्रदान करता है।
मुझे आशा है कि इस आलेख में वर्णित परियोजनाओं ने आपको अपना स्वयं का एक प्रोजेक्ट बनाने के लिए प्रेरित किया है।
यदि आपके पास कोई परियोजना विचार नहीं है या अपना खुद का विकास करते समय बाधाओं का सामना करना पड़ता है, तो मैं सहायता के लिए जेनेरिक एआई मॉडल का उपयोग करने की सलाह देता हूं।
उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी ढेर सारे प्रोजेक्ट विचार प्रदान कर सकता है और यहां तक कि नकली डेटासेट भी तैयार कर सकता है, जिससे आप अपने विश्लेषणात्मक कौशल को निखार सकते हैं।
डेटा विश्लेषण के लिए चैटजीपीटी के साथ जुड़ने से आप नई तकनीकों को तेजी से सीख सकेंगे और अधिक कुशल बन सकेंगे, जिससे आपको प्रतिस्पर्धा से आगे निकलने में मदद मिलेगी।
यदि आप डेटा विश्लेषण के लिए चैटजीपीटी और जेनरेटिव एआई का उपयोग करने के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो आप मेरा देख सकते हैं वीडियो ट्यूटोरियल विषय पर।
नताशा सेल्वराज वह स्व-सिखाया गया डेटा वैज्ञानिक है और उसे लिखने का शौक है। नताशा डेटा विज्ञान से संबंधित हर चीज़ पर लिखती है, वह सभी डेटा विषयों की सच्ची विशेषज्ञ है। आप उससे जुड़ सकते हैं लिंक्डइन या उसकी जाँच करें यूट्यूब चैनल.
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/5-data-analyst-projects-to-land-a-job-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-data-analyst-projects-to-land-a-job-in-2024
