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डेटा एनालिस्ट बनने के लिए कौन-से टूल्स सीखें? पूरी गाइड
नई दिल्ली, 10 जुलाई 2024 – डेटा एनालिसिस आज के समय में सबसे तेजी से बढ़ने वाले करियर ऑप्शन्स में से एक है। कंपनियां डेटा के आधार पर निर्णय लेती हैं, इसलिए स्किल्ड डेटा एनालिस्ट्स की डिमांड लगातार बढ़ रही है। अगर आप भी डेटा एनालिस्ट बनना चाहते हैं, तो यह गाइड आपके लिए उपयोगी होगी। इसमें हम आपको बताएंगे कि डेटा एनालिस्ट बनने के लिए कौन-से एसेंशियल टूल्स सीखने चाहिए।
डेटा एनालिस्ट के लिए जरूरी टूल्स
1. Excel (एडवांस्ड लेवल)
- डेटा क्लीनिंग और बेसिक एनालिसिस के लिए सबसे इम्पोर्टेंट टूल
- Pivot Tables, VLOOKUP, और मैक्रोज जैसी फीचर्स सीखें
2. SQL (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज)
- डेटाबेस से डेटा एक्सट्रेक्ट और मैनेज करने के लिए जरूरी
- JOINs, SUBQUERIES और WINDOW फंक्शन्स पर फोकस करें
3. Python/R (प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज)
- Python में Pandas, NumPy और Matplotlib लाइब्रेरीज सीखें
- R स्टैटिस्टिकल एनालिसिस के लिए बेस्ट ऑप्शन
4. Power BI/Tableau (डेटा विजुअलाइजेशन)
- इंटरएक्टिव डैशबोर्ड्स बनाने के लिए
- डेटा स्टोरीटेलिंग स्किल्स डेवलप करें
5. Google Analytics (वेब एनालिसिस)
- डिजिटल मार्केटिंग डेटा समझने के लिए
- यूजर बिहेवियर ट्रैक करना सीखें
कैसे शुरू करें?
- बेसिक्स से शुरुआत करें: Excel और SQL पहले सीखें
- ऑनलाइन कोर्सेज ज्वाइन करें: Coursera, Udemy पर अच्छे ऑप्शन्स उपलब्ध
- प्रैक्टिस करें: Kaggle जैसी वेबसाइट्स पर रियल-वर्ल्ड डेटासेट्स के साथ काम करें
- पोर्टफोलियो बनाएं: अपने प्रोजेक्ट्स GitHub पर शेयर करें
सैलरी एक्सपेक्टेशन्स
- एंट्री लेवल: ₹3-5 लाख प्रति वर्ष
- मिड-लेवल: ₹6-12 लाख प्रति वर्ष
- सीनियर लेवल: ₹15 लाख+ प्रति वर्ष
डेटा एनालिस्ट बनने के लिए राइट टूल्स सीखना और उन पर प्रैक्टिस करना जरूरी है। धीरे-धीरे सभी स्किल्स डेवलप करें और रियल-वर्ल्ड प्रोजेक्ट्स पर काम करके अपना एक्सपीरियंस बढ़ाएं।
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