"यदि कोई कर्मचारी अपना काम अच्छी तरह से करना चाहता है, तो उसे पहले अपने औजारों को तेज करना होगा।" - कन्फ्यूशियस, "द एनालेक्ट्स ऑफ कन्फ्यूशियस। लू लिंगगोंग"
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डेटा विश्लेषण। डेटा एनालिटिक्स के लिए अंतिम गाइड: तकनीक और उपकरण

2024-09-02 को प्रकाशित
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Data Analysis. The Ultimate Guide to Data Analytics: Techniques and Tools

वित्त से लेकर स्वास्थ्य देखभाल और विपणन तक विभिन्न क्षेत्रों में डेटा विश्लेषकों की मांग की जाती है। वे कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल देते हैं जो हितधारकों को सूचित निर्णय लेने में मदद करते हैं।
इस क्षेत्र में आने के लिए किसी को यह करना होगा:

  1. आवश्यक डेटा विश्लेषण कौशल सीखें: डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक मूलभूत कौशल प्राप्त करके। इसमें सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और एक्सेल, एसक्यूएल और पायथन जैसे टूल में दक्षता हासिल करना शामिल है।
  2. योग्यता प्राप्त करें: एक प्रासंगिक प्रमाणन प्राप्त करना जो आपके डेटा विश्लेषण कौशल को मान्य करता है। यह एक डिग्री, एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम या एक पेशेवर प्रमाणपत्र हो सकता है।
  3. विभिन्न परियोजनाओं पर अभ्यास: प्राप्त डेटा विश्लेषण कौशल को लागू करने से आपकी क्षमताओं को तेज करने और डेटा विश्लेषण के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को समझने में महत्वपूर्ण अनुभव मिलता है।
  4. एक डेटा विश्लेषण पोर्टफोलियो बनाएं: एक पोर्टफोलियो का उपयोग आपके सर्वोत्तम काम को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। आपके द्वारा पूर्ण की गई परियोजनाओं के विस्तृत उदाहरण शामिल करना आपके कौशल और अनुभव को दर्शाता है।
  5. प्रवेश-स्तर की नौकरियों के लिए आवेदन करें: अपनी क्षमताओं और आपके द्वारा प्राप्त अनुभवों को उजागर करने के लिए अपने पोर्टफोलियो का उपयोग करते हुए, प्रवेश-स्तर के डेटा विश्लेषण पदों के लिए आवेदन करना शुरू करें।

इन मूलभूत चरणों का पालन करने से शुरुआती लोगों को डेटा एनालिटिक्स में प्रवेश पाने में मदद मिलेगी।

विज्ञप्ति वक्तव्य यह लेख यहां पुन: प्रस्तुत किया गया है: https://dev.to/bertha_makori_67abb354d0f/data-analyss-the-ultimate-guide-to-data-analytics-techniques-and-tools-anm?1 यदि कोई उल्लंघन है, तो कृपया स्टडी_गोलंग से संपर्क करें @163.com हटाएं
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