क्या डेटा एनालिटिक्स को कोडिंग की आवश्यकता है?

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चूँकि अतीत में कम इन्वेंट्री थीं, डेटा का प्रबंधन भी बहुत सरल और कम जटिल था। और भी अधिक महत्वपूर्ण डेटा के प्रबंधन के लिए, जो मूलभूत उपकरण पहले से मौजूद थे, वे पर्याप्त से अधिक थे। लेकिन जैसे-जैसे डेटा विज्ञान (Data Science)और डेटा एनालिटिक्स जैसे नए क्षेत्र उभरे, सरल तरीके अब पर्याप्त नहीं रहे।

डेटा एनालिटिक्स में ऑनलाइन मास्टर्स डिग्री प्रोग्राम तब से लोकप्रियता में आसमान छू रहे हैं। कोडिंग पहली बार समय के साथ और अधिक आश्चर्यजनक खोजों के साथ शुरू की गई थी। और इन दिनों, प्रोग्रामिंग लोगों को कंप्यूटर को उनके वांछित कार्य करने के लिए कहने में सहायता करती है। यदि आप डेटा एनालिटिक्स में ऑनलाइन मास्टर डिग्री और भविष्य में नौकरी करना चाहते हैं तो आप सही जगह पर हैं। यह पोस्ट आपको व्यावहारिक सुझाव देगी और आवश्यक कोडिंग की मात्रा को पूरी तरह से समझना आपके लिए आसान बना देगी।

 डेटा एनालिटिक्स क्या है?

लगभग हर व्यवसाय हमेशा भारी मात्रा में डेटा एकत्र करता रहता है। हालाँकि, कच्चा डेटा अर्थहीन है। इस स्थिति में डेटा एनालिटिक्स काम आता है। केवल उपयोगी और व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया को डेटा एनालिटिक्स के रूप में जाना जाता है। इसके अतिरिक्त, आप व्यावसायिक निर्णयों में मार्गदर्शन और सलाह देने के लिए इसका प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा विश्लेषक कच्चे डेटा को व्यवस्थित करने, निकालने और उसका विश्लेषण करने में सहायता करते हैं।

वे इसे समझ से बाहर के आंकड़ों के संग्रह से ऐसी जानकारी में बदलने में भी सहायता करते हैं जो आश्चर्यजनक रूप से सामंजस्यपूर्ण और समझने योग्य हो। डेटा विश्लेषकों को आवश्यक डेटा का आकलन करने के बाद अपने निष्कर्ष बताने की आवश्यकता होती है। यह किसी कंपनी की भविष्य की कार्यप्रणाली के लिए सिफ़ारिशों या प्रस्तावों का रूप लेता है।

डेटा विश्लेषकों की मुख्य जिम्मेदारी संगठनों और वरिष्ठ हितधारकों को सहायता देना है। और जानकारी कहीं बेहतर निर्णय लेने में प्रभावी रूप से सहायता करेगी। डेटा का प्रबंधन, हेरफेर और विश्लेषण करना आवश्यक था।

 इसे कई उच्च विकसित प्रक्रियाओं द्वारा पूरा किया जाता है।

 

क्या डेटा एनालिटिक्स में कोडिंग शामिल है?

हाँ, यदि आप डेटा एनालिटिक्स में ऑनलाइन डिग्री हासिल करना चाहते हैं तो कोडिंग आवश्यक है। हालाँकि, इसके लिए अत्यधिक परिष्कृत प्रोग्रामिंग क्षमताओं की आवश्यकता नहीं है।लेकिन आपको R और Python के मूल सिद्धांतों को जानना चाहिए। इसके अतिरिक्त, SQL जैसी क्वेरी भाषाओं का पर्याप्त ज्ञान अत्यधिक अनुशंसित है। और सौभाग्य से, आप इन भाषाओं के मूल सिद्धांतों को आसानी से समझ सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप जिस अर्थव्यवस्था में काम करना चाहते हैं उसके आधार पर उन्हें जूलिया या एसएएस की भी आवश्यकता हो सकती है।

 

डेटा विश्लेषण के लिए कितनी कोडिंग आवश्यक है?

डेटा एनालिटिक्स में मास्टर डिग्री के (Master's Degree in Data Analytics)लिए ऑनलाइन अध्ययन करने से आपको एक सफल पेशा बनाने में मदद मिल सकती है। इसके अतिरिक्त, कंपनी की चुनी हुई तकनीक का डेटा प्रोसेसिंग के लिए आवश्यक कोडिंग की मात्रा पर पूरा प्रभाव पड़ेगा। कई व्यवसाय केवल भरोसा करते हैं स्केलेबल विश्लेषण करने के संबंध में। वे इसका उपयोग अन्य मूलभूत कोडिंग भाषाओं के अलावा पायथन, एसक्यूएल, आर और बीआई टूल के लिए करते हैं। हालाँकि, कुछ डेटा एनालिटिक्स स्थितियों में कोडिंग आवश्यकताएँ काफी कम हैं। इसके स्थान पर, यह प्रौद्योगिकियों पर जोर देता है, जैसे टेबल्यू, उच्च स्तर की जटिलता वाला एक्सेल, उपयोगकर्ता के अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफेस के साथ पावर बीआई उपकरण आदि।

 

मजबूत कोडिंग क्षमताएं काफी फायदेमंद हैं।

यदि आप डेटा एनालिटिक्स में ऑनलाइन मास्टर प्रोग्राम में दाखिला लेने की सोच रहे हैं तो आपको आर और पायथन के बुनियादी सिद्धांतों के अलावा और भी बहुत कुछ सीखना चाहिए। उसके बाद तक आप अधिक तेजी से भर्ती नहीं हो पाएंगे; उसके बाद, बातचीत करें और उच्च वेतन पर सहमत हों।

अधिकांश व्यवसाय ऐसे उम्मीदवारों को नियुक्त करने के पक्ष में हैं जो विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए प्रभावी ढंग से कोड कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, इसे कभी-कभी स्वचालित डेटा संग्रह, पाइपलाइन निर्माण और अन्य कार्यों के लिए नियोजित किया जाता है। व्यवसाय डेटा प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हुए विस्तार पर ध्यान केंद्रित करने का उत्सुकता से इंतजार कर रहे हैं। यह केवल स्केलेबिलिटी में योगदान देता है, जिसके लिए पायथन विशेषज्ञता की भी आवश्यकता होती है। विश्लेषकों को कोडिंग में निपुण होने के अलावा एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल में भी कुशल होना चाहिए। इनमें Google डेटा स्टूडियो, टेबलौ, या पावर बीआई शामिल हैं।

 

कोडिंग परीक्षा डेटा विश्लेषक नौकरी साक्षात्कार का एक हिस्सा है?

हाँ। कोड परीक्षण के आधार पर, कई व्यवसाय डेटा विश्लेषकों या व्यावसायिक खुफिया विश्लेषकों की भर्ती करते हैं। फिर भी, यह ध्यान रखना बुद्धिमानी होगी कि डेटा एनालिटिक्स डेटा विज्ञान से अलग है। यदि आप डेटा विश्लेषक के रूप में ऑनलाइन डिग्री हासिल करना चाहते हैं तो आपको डेटा विश्लेषण करना होगा। और इसके लिए, आपको कोडिंग और विश्लेषणात्मक टूल की बुनियादी बातों पर पूरा ध्यान देना होगा।

एक डेटा वैज्ञानिक (Data Scientist)के पास असाधारण कोडिंग क्षमताएं और प्रोग्रामिंग भाषाओं की व्यापक समझ होनी चाहिए। इसके अतिरिक्त, यह अक्सर ठोस गणित, मशीन सीखने की तकनीक, सांख्यिकीय विशेषज्ञता और भविष्य कहनेवाला मॉडल के विकास में व्यापक दक्षता की मांग करता है।

 

 डेटा विश्लेषण किस प्रकार के होते हैं?

डेटा एनालिटिक्स में ऑनलाइन डिग्री हासिल करने के बाद आपको कई तरह के डेटा विश्लेषण करने होंगे। प्राथमिक विविधताओं में शामिल हैं:

डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स (Diagnostic Analytics)

डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स डेटा अनियमितताओं का पता लगाने का प्रयास करते हुए 'क्यों' घटक की जांच करता है। यह वह सब कुछ प्रदान करता है जो उपलब्ध आंकड़ों के अनुसार समझ से परे है।

वर्णनात्मक विश्लेषिकी(Descriptive Analytics)

यह एक सीधी-सादी परीक्षा है जो केवल ऐतिहासिक घटनाओं के सबसे बुनियादी, सतही स्तर के पहलुओं पर गौर करती है। डेटा माइनिंग और डेटा एकत्रीकरण वर्णनात्मक विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली दो मूलभूत विधियाँ हैं।

अनुदेशात्मक विश्लेषिकी(Prescriptive Analytics)

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स आपके द्वारा उठाए जाने वाले कदमों और विकल्पों के लिए अनुशंसाएँ प्रदान करता है। यह दर्शाता है कि प्रत्याशित परिणामों से कैसे लाभ उठाया जाए। इस अवधि के दौरान, डेटा विश्लेषक विभिन्न परिदृश्यों में विभिन्न कारकों को ध्यान में रखते हैं। इसके अतिरिक्त, वे संगठन द्वारा की जाने वाली संभावित गतिविधियों का मूल्यांकन करते हैं।

सांख्यिकीय विश्लेषण(Predictive Analytics)

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का लक्ष्य भविष्य में भी अपेक्षित परिणामों की भविष्यवाणी करना है। और यही वह बिंदु है जिस पर डेटा विश्लेषक उपयोगी, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना शुरू करते हैं। एक व्यवसाय बाद के चरणों में आगे बढ़ने के अलावा उनका उपयोग करता है।

 

निष्कर्ष

बाज़ार में, डेटा एक प्रचुर और अत्यधिक मूल्यवान वस्तु बन गया है। आप बड़े डेटा के महत्व और बढ़ती लोकप्रियता के बारे में जानेंगे। लेकिन डेटा को अक्सर तेल के प्रतिस्थापन के रूप में प्रचारित किया जाता है। इस वजह से, इसे परिष्कृत किए जाने पर इसे समझना महत्वपूर्ण है। किसी कंपनी के डेटा का मूल्य काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि वे इसके साथ क्या करते हैं।

 इसलिए, डेटा एनालिटिक्स में ऑनलाइन मास्टर डिग्री के लिए विग्नान ऑनलाइन में नामांकन करें जो आपको डेटा विश्लेषक के रूप में सफल होने में सक्षम बनाएगा। इसके अतिरिक्त, आपको भारी सफलता मिलेगी क्योंकि यह कार्य अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है।