Data Analysis क्या है ?Full Best Information-2024

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Data Analysis

डेटा विश्लेषण (Data Analysis) एक प्रक्रिया है जिसमें विभिन्न डेटा स्रोतों से जुटाई गई जानकारी को समझने, व्याख्या करने, और उससे पैटर्न और नियमों को पहचानने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है। इसका उद्देश्य विभिन्न तथ्यांक, अर्थात डेटा, का अध्ययन करके समझ निकालना है ताकि उससे अच्छी तरह से निर्णय लिया जा सके।

(Data Analysis)डेटा विश्लेषण में विभिन्न प्रकार के डेटा तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि खागोलीय तंतु, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, और डेटा माइनिंग। इसके द्वारा लोग व्यापार, विज्ञान, सामाजिक अध्ययन, चिकित्सा, और अन्य क्षेत्रों में नए और उपयोगी जानकारी को खोजने में सक्षम होते हैं।

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(Data Analysis)डेटा विश्लेषण का उपयोग निर्णय लेने, विश्लेषण करने, और समझने में किया जाता है, जिससे व्यावसायिक या अन्य क्षेत्रों में सुधार की गई जानकारी का सही और अच्छा उपयोग किया जा सकता है।

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Data Analysis के कितने प्रकार है ?

डेटा विश्लेषण (Data Analysis) के कई प्रकार हो सकते हैं, जो विभिन्न उद्देश्यों और धाराओं के आधार पर विभाजित होते हैं। निम्नलिखित कुछ मुख्य प्रकारों को यहाँ देखा जा सकता है:

  1. विवरणात्मक विश्लेषण (Descriptive Analysis): इसमें डेटा को सारांशिक रूप से वर्णन करने का प्रयास किया जाता है, जिससे डेटा के पैटर्न, और सूचनाएं स्पष्ट होती हैं।
  2. सांख्यिकीय विश्लेषण (Statistical Analysis): इसमें डेटा को सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके विश्लेषित किया जाता है, जिससे उम्मीद होती है कि सामान्यत: पैटर्न, वार्ता, और संबंध पहचाना जा सकेगा।
  3. अनुसंधानात्मक विश्लेषण (Exploratory Analysis): इसमें डेटा के नए पैटर्न, रिश्तों और ट्रेंड्स की खोज की जाती है, जो पहले से अज्ञात हो सकते हैं।
  4. निर्णयात्मक विश्लेषण (Diagnostic Analysis): इसमें किसी विशिष्ट समस्या के कारणों और प्रभावों की समीक्षा की जाती है, ताकि किसी समस्या की निराकरण की जा सके।
  5. पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण (Predictive Analysis): इसमें भविष्य की घटनाओं या परिस्थितियों का पूर्वानुमान करने के लिए डेटा का उपयोग किया जाता है, जिसमें मशीन लर्निंग तकनीकें शामिल हो सकती हैं।
  6. पैटर्न विश्लेषण (Pattern Analysis): इसमें डेटा में छुपे पैटर्न और तत्वों की खोज की जाती है, जो सामान्यत: सांख्यिकीय तकनीकों के बारे में बात करता है।

ये केवल कुछ उदाहरण हैं और विश्लेषण के कई और प्रकार हो सकते हैं, जो विशिष्ट उद्देश्यों और आवश्यकताओं के आधार पर अलग-अलग क्षेत्रों में अनुप्रयोग होते हैं।

Data Analysis कैसे काम करता है ?

(Data Analysis)डेटा विश्लेषण एक प्रक्रिया है जिसमें विशेषज्ञ डेटा सेट्स को अध्ययन करते हैं ताकि वे उससे ज्ञान निकाल सकें और समझा सकें कि डेटा का आदान-प्रदान किस प्रकार से हो रहा है और इससे कौन-कौन से पैटर्न और अर्थ निकाले जा सकते हैं। (Data Analysis)यह प्रक्रिया निम्नलिखित चरणों पर आधारित होती है:

  1. समझाना और परिभाषित करना (Understanding and Defining the Problem):
    • सबसे पहले, एक विशेषज्ञ को समझना होता है कि उनके पास किसी विशिष्ट समस्या का सामना करना है और उस समस्या को कैसे परिभाषित किया जा सकता है।
  2. डेटा संग्रहण (Data Collection):
    • समस्या को समझने के बाद, उपयुक्त डेटा संग्रहित किया जाता है। इसमें आवश्यक डेटा सेट्स, रिकॉर्ड, और अन्य संग्रहण तकनीकों का उपयोग हो सकता है।
  3. डेटा क्लींजिंग और पूर्णता (Data Cleaning and Preprocessing):
    • संग्रहित डेटा को साफ करने और संरेखित करने के लिए डेटा क्लींजिंग और पूर्णता कार्य किया जाता है। इसमें डेटा में विगती और अनैतिकता की जाँच और सुधारणा शामिल हो सकती है।
  4. डेटा विश्लेषण टूल्स और तकनीकों का उपयोग (Using Data Analysis Tools and Techniques):
    • इस चरण में, डेटा विश्लेषण के लिए विभिन्न टूल्स और तकनीकों का उपयोग होता है, जैसे कि एक्सेल, Python, R, SQL, और अन्य विशेषज्ञ डेटा विश्लेषण उपकरण।
  5. पैटर्न और ट्रेंड्स का पता लगाना (Identifying Patterns and Trends):
    • डेटा के विश्लेषण के दौरान, विशेषज्ञ अपने डेटा सेट्स से पैटर्न और ट्रेंड्स का पता लगाने का प्रयास करते हैं जो विभिन्न अर्थपूर्णताओं और ज्ञान की स्थापना कर सकते हैं।
  6. ज्ञान निकालना और निर्णय लेना (Extracting Insights and Making Decisions):
    • जब विश्लेषण पूरा होता है, तो विशेषज्ञ उस से ज्ञान निकालते हैं और निर्णय लेने का प्रयास करते हैं। यह सामग्री को समझने और आगे की क्रियावली की दिशा में मदद कर सकता है।
  7. दरबार रिपोर्टिंग और विजुअलाइजेशन (Dashboard Reporting and Visualization):
    • ज्ञान को साझा करने के लिए, रिपोर्टिंग और विजुअलाइजेशन टूल्स का उपयोग किया जा सकता है, जिससे उपभोक्ताओं को सरलता से जानकारी प्राप्त हो सकती है।
  8. परिणाम की सत्यापन और अनुसंधान (Validation of Results and Iteration):
    • अंत में, प्राप्त ज्ञान और निर्णयों की सत्यापन करने के लिए प्रयोगशाला प्रदर्शन किया जा सकता है और यदि आवश्यक हो, तो प्रक्रिया को बार-बार दोहराया जा सकता है।

इस प्रकार, डेटा विश्लेषण एक स्थायी प्रक्रिया है जो डेटा से ज्ञान निकालने की क्षमता प्रदान करती है और निर्णय लेने में सहायक होती है।

Data Analysis क्यों की जाती हैं ?

डेटा विश्लेषण (Data Analysis) कई कारणों से की जाती है, जो निम्नलिखित हो सकते हैं:

  1. निर्णय लेने में सहारा: डेटा विश्लेषण का मुख्य उद्देश्य निर्णय लेने में सहारा प्रदान करना है। यह विश्लेषण विभिन्न डेटा स्रोतों से जुटाई गई जानकारी को एकत्र करने और समझने में मदद करता है, जिससे विभिन्न क्षेत्रों में बेहतर निर्णय लिया जा सकता है।
  2. पैटर्न और ट्रेंड्स की खोज: डेटा विश्लेषण बड़े डेटा सेट्स में पैटर्न, ट्रेंड्स, और संबंधों की खोज में मदद करता है। इससे आगामी में होने वाली घटनाओं की पूर्वानुमान हो सकती है और स्वयं को बेहतर तरीके से तैयार करने में मदद मिलती है।
  3. व्यावसायिक स्थिति में सुधार: व्यावसायिक प्रदर्शन की समीक्षा करने और सुधारने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग किया जाता है। यह व्यापारी निर्णय लेने में मदद करता है और संगठन की प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अवसर पहचानता है।
  4. संसाधन प्रबंधन: डेटा विश्लेषण का उपयोग संसाधनों की सही प्रबंधन के लिए किया जा सकता है। यह संसाधनों की आपूर्ति और प्रबंधन में सुधार करने में मदद कर सकता है और असार के निर्माण को कम कर सकता है।
  5. विश्लेषण के माध्यम से नए ज्ञान का निर्माण: डेटा विश्लेषण से नए और अच्छे तरीके से ज्ञान की खोज होती है, जिससे अनुसंधान और विकास को प्रोत्साहित किया जा सकता है।
  6. ग्राहक सेवा और अनुभव की सुधार: डेटा विश्लेषण विभिन्न ग्राहक संबंधित जानकारी से सेवा और अनुभव को सुधारने में मदद कर सकता है, जिससे ग्राहक संतुति और विशेषज्ञता बढ़ सकती है।

इन कारणों से, डेटा विश्लेषण एक महत्वपूर्ण उपकरण बना है जो विभिन्न क्षेत्रों में निर्णय लेने और सुधारने में सहारा प्रदान करता है।

Data Analysis के लाभ और हानियाँ क्या-क्या है ?

Data Analysis
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डेटा विश्लेषण (Data Analysis) का उपयोग कई तरह से किया जा सकता है और इसके लाभ और हानियाँ निर्धारित करना आवश्यक है।

लाभ (Advantages) :

  1. निर्णय लेने की सामर्थ्य (Informed Decision Making): डेटा विश्लेषण का प्रमुख उद्देश्य निर्णय लेने की सामर्थ्य बढ़ाना है। यह विश्लेषण विशेष तथ्यों को छानने और समझने के माध्यम से व्यावसायिक और अन्य सेक्टरों में सटीक और सुरक्षित निर्णय लेने में मदद करता है।
  2. अनुसंधान और विकास (Research and Development): डेटा विश्लेषण नई विचार और नए पैटर्नों की खोज में मदद कर सकता है, जिससे अनुसंधान और विकास को बढ़ावा मिलता है।
  3. ग्राहक सेवा और अनुभव (Customer Service and Experience): डेटा विश्लेषण ग्राहकों की जरूरतों को समझने और उन्हें बेहतर सेवा प्रदान करने में मदद कर सकता है, जिससे ग्राहक संतुति बढ़ सकती है।
  4. विपणी और बाजार विश्लेषण (Marketing and Market Analysis): डेटा विश्लेषण बाजार रुझानों, उपभोक्ता पसंद, और विपणी समीक्षा करने में मदद कर सकता है, जिससे विपणी रणनीतियों को सुधारा जा सकता है।
  5. रोबस्ट निगरानी और प्रबंधन (Robust Monitoring and Management): डेटा विश्लेषण से प्राप्त जानकारी से आधारित निगरानी सिस्टम बनाने में मदद कर सकता है, जिससे संगठनों और उद्यमों का प्रबंधन मजबूत होता है।

हानियाँ (Disadvantages) :

  1. गोपनीयता समस्याएँ (Privacy Concerns): व्यक्तिगत जानकारी का उपयोग करते समय गोपनीयता समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं, जिससे व्यक्तिगत जानकारी की चोरी का खतरा हो सकता है।
  2. अधिक संग्रहण की चुनौती (Challenge of Over-collection): बहुत अधिक डेटा संग्रहण करने की कोशिश करने से बड़ी मात्रा में अनुपयुक्त जानकारी संग्रहित हो सकती है, जिससे उपयोगकर्ता को परेशानी हो सकती है।
  3. स्वरूपगत समस्याएँ (Structural Issues): अगर डेटा स्वरूपगत नहीं है या गलत तरीके से संग्रहित है, तो विश्लेषण में समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं और नतीजे अविश्वसनीय हो सकते हैं।
  4. तकनीकी समस्याएँ (Technical Challenges): बड़े डेटा सेट्स का विश्लेषण करने के लिए तकनीकी समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं, जैसे कि डेटा संग्रहण, संग्रहण, और प्रसंस्करण में चुनौतियाँ।
  5. सामाजिक प्रभाव (Social Impact): डेटा विश्लेषण के परिणामों का अनुसरण करते समय यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह समाज, सामाजिक न्याय, और नैतिकता को कैसे प्रभावित कर सकता है।

इन लाभों और हानियों को समझकर, संगठन और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे डेटा विश्लेषण का सही और सावधानीपूर्वक उपयोग कर रहे हैं।

Data Analysis की चुनोतियाँ क्या-क्या है ?

डेटा विश्लेषण का कार्य कई चुनौतियों का सामना करता है। इन चुनौतियों को समझकर और उन्हें पहचानकर ही सही तरीके से डेटा विश्लेषण किया जा सकता है।

  1. बड़े डेटा सेट्स (Big Data): बड़े डेटा सेट्स का प्रबंधन करना और इससे सही और मत्सरी जानकारी निकालना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि इनमें बहुत अधिक आंकड़े और विविधता होती है।
  2. गोपनीयता और सुरक्षा समस्याएँ: व्यक्तिगत और सुरक्षित डेटा का प्रबंधन करना बड़ी चुनौती है, खासकर जब डेटा अन्य लोगों या संगठनों के साथ साझा किया जाता है।
  3. डेटा की गुणवत्ता (Data Quality): डेटा की सही और साफ गुणवत्ता की आवश्यकता होती है ताकि विश्लेषण के नतीजे सही और विश्वसनीय हों।
  4. विविध डेटा स्रोतों का संग्रहण: विभिन्न स्रोतों से डेटा संग्रहित करना और उन्हें एकीकृत करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि यह डेटा की विविधता और स्वरूप बदल सकती है।
  5. तकनीकी चुनौतियाँ: विभिन्न तकनीकी समस्याएँ जैसे कि सुरक्षा, स्केलेबिलिटी, और डेटा प्रसंस्करण की चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है।
  6. विवादास्पद नतीजे का सामना: डेटा विश्लेषण के नतीजे कभी-कभी विवादास्पद हो सकते हैं, खासकर जब विश्लेषण से नई और अच्छी तरह से समझी जाने वाली जानकारी निकलती है।
  7. विशेषज्ञ ज्ञान की आवश्यकता: डेटा विश्लेषण के लिए विशेषज्ञ ज्ञान की आवश्यकता हो सकती है, जो कई बार उपयोगकर्ता के पास नहीं होता है।
  8. बिजली, संबंधित संरचनाएँ, और संसाधनों की उपयोगिता: बड़े डेटा सेट्स का प्रबंधन करने के लिए अधिक बिजली, उपयुक्त संरचनाएँ और सामग्री की आवश्यकता हो सकती है।

इन चुनौतियों का समर्थन करने के लिए, उद्यम और संगठनों को विशेषज्ञता, सुरक्षा, और उपयोगिता की दृष्टि से डेटा विश्लेषण करने के लिए सबसे अच्छे अनुसंधान और निर्माण प्रक्रियाओं को अपनाना चाहिए।

Data Analysis जॉब के लिए योग्यता क्या होनी चाइये ?

डेटा विश्लेषण जॉब के लिए आवश्यक योग्यता निर्धारित हो सकती है और इसमें कुछ सामान्य और विशेष योग्यताएं शामिल हो सकती हैं। यहां कुछ आम योग्यताएं दी गई हैं जो डेटा विश्लेषण जॉब के लिए महत्वपूर्ण हो सकती हैं:

  1. सांख्यिकीय और मैथमेटिकल ज्ञान: डेटा विश्लेषण में सांख्यिकीय और मैथमेटिकल अच्छाई का होना आवश्यक है, क्योंकि इसमें अनेक गणना और टेक्निकल कौशल का उपयोग होता है।
  2. प्रोग्रामिंग ज्ञान: डेटा विश्लेषण में प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान, जैसे कि Python, R, SQL, आदि, आवश्यक होता है।
  3. डेटा मैनिपुलेशन और स्क्रिप्टिंन योग्यता: अच्छा डेटा मैनिपुलेशन और स्क्रिप्टिंग कौशल रखना जरूरी है ताकि आप डेटा सेट्स को सही तरीके से प्रसंस्कृत कर सकें और विश्लेषण कर सकें।
  4. डेटा विजुअलाइजेशन कौशल: डेटा को विजुअल चार्ट्स और ग्राफिक्स के माध्यम से सुलझाने और प्रस्तुत करने की क्षमता जरूरी है।
  5. डेटा मॉडेलिंंग और मशीन लर्निंग: डेटा मॉडेलिंंग और मशीन लर्निंग के अध्ययन का ज्ञान, विशेषकर विभिन्न एल्गोरिदम्स का उपयोग करके डेटा से नई जानकारी निकालने की क्षमता शामिल होना चाहिए।
  6. डेटा कॉलेक्शन और दूरसंचर योग्यता: डेटा को संग्रहित करने और उपयोगकर्ताओं के साथ संबंध बनाए रखने की क्षमता भी महत्वपूर्ण है।
  7. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) का ज्ञान: डेटा विश्लेषण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में ज्ञान रखना भी उपयोगी हो सकता है।
  8. अच्छा सांख्यिकीय अनुभव: सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए अच्छा अनुभव होना महत्वपूर्ण है, ताकि व्यक्ति डेटा के पीछे छिपी सीधी और उत्कृष्टता वाली जानकारी को समझ सके।
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ये योग्यताएं डेटा विश्लेषण जॉब्स के लिए महत्वपूर्ण हैं।

Data Analysis के लिए ऑनलाइन कोर्स:-

(Data Analysis)डेटा विश्लेषण के लिए ऑनलाइन कोर्सों का संग्रहण हो रहा है और कई ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म्स पर इस विषय पर कोर्स उपलब्ध हैं। यहां कुछ ऑनलाइन कोर्स की सुझाव दी गई हैं जो डेटा विश्लेषण सीखने के लिए उपयोगी हो सकते हैं:-

Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics
Statistics for Data Analysis Using Python
Statistics for Data Analysis Using Excel 2016
Python for Data Analysis: step-by-step with projects
IBM Data Science
Data Science Johns Hopkins University
BSc (Hons) Data Science & Analytics
MSc in Computer Science with Specialization in Data Analytics
PG Diploma in Data Science & Analytics
BTech CSE (Specialization in Data Analytics)
MSc Data Science and Analytics
Diploma in Data Analytics with Python (Online)
BTech CSE (Specialization in Big Data Analytics)
MSc Data Analytics Program
Diploma in Data Analytics
MBA Data Science and Analytics
Post Graduate Diploma in Data Analytics
BTech Data Science & Data Analytics
MSc Data Analytics
UG Program in Digital Marketing and Data Analytics

  1. Coursera:
  2. edX:
  3. Udacity:
  4. LinkedIn Learning:
  5. DataCamp:
  6. Kaggle:
  7. Google’s Applied Digital Skills:
  8. IBM Data Science Professional Certificate on Coursera:

इन कोर्सों में से कुछ निःशुल्क हो सकते हैं, जबकि कुछ कोर्स प्रमाणित या मान्यता प्राप्त करने के लिए फीस लेते हैं।

Data Analysis के लिए यूनिवर्सिटी:-

(Data Analysis)डेटा विश्लेषण की उच्च शिक्षा के लिए कई यूनिवर्सिटीज अच्छी मान्यता प्राप्त कर रही हैं और इस क्षेत्र में उच्चतम शिक्षा प्रदान कर रही हैं। यहां कुछ विश्वविद्यालयों का उल्लेख किया गया है जो डेटा विश्लेषण या संबंधित क्षेत्र में मास्टर्स या उच्चतम शिक्षा प्रदान करते हैं:

  1. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – Harvard University:
  2. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – Stanford University:
  3. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – Massachusetts Institute of Technology (MIT):
  4. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – University of California, Berkeley:
  5. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – Carnegie Mellon University:
  6. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – University of Washington:
  7. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – University of Chicago:
  8. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – Columbia University:
  9. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – University of Michigan:
  10. मास्टर्स इन डेटा साइंस (Masters in Data Science) – University of Texas at Austin:

इन यूनिवर्सिटीज में से कुछ ने ऑनलाइन कोर्सेज भी प्रदान कर रखे हैं, जो कि व्यक्तिगत तात्कालिक आवश्यकताओं और योग्यताओं के आधार पर चयन किए जा सकते हैं।

Data Analysis के लिए यूनिवर्सिटी में अप्लाई कैसे करे ?

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(Data Analysis)डेटा विश्लेषण के लिए यूनिवर्सिटी में आवेदन करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:

  1. योग्यता की जाँच करें:
    • सबसे पहले, यह सुनिश्चित करें कि आपकी योग्यता उस विश्वविद्यालय या पाठ्यक्रम के लिए अनुपातित है। विभिन्न यूनिवर्सिटीज और पाठ्यक्रमों के लिए योग्यता मानकें अलग हो सकती हैं।
  2. पाठ्यक्रम चयन करें:
    • उन यूनिवर्सिटीज का चयन करें जो डेटा विश्लेषण या संबंधित क्षेत्र में मास्टर्स या उच्चतम शिक्षा प्रदान करती हैं।
  3. प्रवेश आवेदन पत्र भरें:
    • यूनिवर्सिटी की आधिकारिक वेबसाइट पर जाएं और आवेदन पत्र भरें। इसमें आपकी व्यक्तिगत जानकारी, योग्यता, और अन्य संबंधित जानकारी शामिल होनी चाहिए।
  4. आवेदन शुल्क दें:
    • आवेदन शुल्क को चेक करें और निर्दिष्ट समय सीमा के भीतर आवेदन शुल्क जमा करें, जो किसी भी प्रदर्शनी और स्थिति के साथ जुड़ा हो सकता है।
  5. आवश्यक दस्तावेज संलग्न करें:
    • आवश्यकता होने पर, योग्यता संबंधित दस्तावेजों को संलग्न करें, जैसे कि स्कूल या कॉलेज से मान्यता प्राप्त डिग्री या प्रमाणपत्र, पासपोर्ट आदि।
  6. साक्षात्कार के लिए तैयार रहें:
    • कुछ यूनिवर्सिटीज इंटरव्यू का आयोजन कर सकती हैं। तैयारी के लिए साक्षात्कार के प्रश्नों को सोचें और तैयार रहें।
  7. आवेदन की स्थिति की निगरानी करें:
    • आवेदन की स्थिति को निगरानी रखें और उच्च शिक्षा के लिए प्रवेश प्रक्रिया के दौरान जानकारी प्राप्त करें।
  8. प्रवेश प्रदान करें:
    • जब आपका आवेदन स्वीकृत हो जाए, तो यूनिवर्सिटी आपको प्रवेश प्रदान करेगी। इसके बाद, योग्यता के आधार पर शिक्षा प्राप्त करने का आनंद लें।

(Data Analysis)इसके अलावा, हर यूनिवर्सिटी और पाठ्यक्रम की विशेष आवश्यकताएं और प्रक्रिया हो सकती हैं, इसलिए आपको यूनिवर्सिटी की आधिकारिक वेबसाइट पर जाकर उनकी निर्देशिका को पढ़ना चाहिए।

Data Analysis में Scope कितना है ?

(Data Analysis)डेटा विश्लेषण में एक बड़े स्कोप के साथ विशेषज्ञता की मांग हो रही है और इसमें भविष्य के लिए विकसित होने वाले कई अवसर हैं। निम्नलिखित कारणों से डेटा विश्लेषण में स्कोप बढ़ा है:

  1. विश्वासी और विश्वसनीयता का बढ़ता प्रयास:
    • डेटा विश्लेषण का उपयोग और महत्व विभिन्न क्षेत्रों में बढ़ रहा है, जैसे कि वित्त, स्वास्थ्य, विपणी, सांख्यिकीय, और अन्य। इससे निर्णय लेने में अधिक विश्वासी और विश्वसनीयता है।
  2. डिजिटल साक्षरता का विकास:
    • डिजिटल साक्षरता के विकास के साथ, विभिन्न सेक्टर्स में डेटा का उपयोग बढ़ रहा है और इससे डेटा विश्लेषण के प्रति आवर्ती मांग हो रही है।
  3. बढ़ते डेटा स्रोत:
    • डिजिटल मीडिया, सोशल मीडिया, सेंसर्स, और अन्य स्रोतों से आते जा रहे डेटा के बढ़ते स्रोतों के कारण, डेटा विश्लेषण में कार्य करने के लिए अधिक डेटा उपलब्ध हो रहा है।
  4. मशीन लर्निंग और एम्बेडेड एनालिटिक्स:
    • मशीन लर्निंग और एम्बेडेड एनालिटिक्स की तकनीकों का प्रवेश डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में नए और उन्नत संभावनाओं को खोल रहा है।
  5. सांख्यिकीय और डेटा साइंस में विकस्त समझ:
    • सांख्यिकीय और डेटा साइंस के क्षेत्र में तेजी से विकस्त हो रही तकनीकों और उपायों के कारण, डेटा विश्लेषण का स्कोप भी बढ़ रहा है।
  6. बढ़ती उपयोगिता:
    • डेटा विश्लेषण की उपयोगिता बढ़ रही है, क्योंकि यह विभिन्न सेक्टर्स में अनुसंधान, निर्णय लेने, और स्थिति को समझने की क्षमता प्रदान करता है।
  7. नियोक्ताओं की मांग:
    • डेटा साइंटिस्ट्स, डेटा एनालिस्ट्स, और अन्य डेटा विशेषज्ञों की मांग बढ़ रही है, क्योंकि उच्च स्तरीय डेटा विश्लेषण कौशल के साथ विशेषज्ञता रखने वाले व्यक्तियों की आवश्यकता है।
  8. विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान:
    • डेटा विश्लेषण का उपयोग अनुसंधान क्षेत्रों में बड़े डेटा सेट्स से नई जानकारी निकालने के लिए भी हो रहा है, जो विभिन्न डोमेन्स में नए अवसर उत्पन्न कर रहा है।

इस प्रकार, डेटा विश्लेषण में बढ़ते स्कोप के साथ यह एक आकर्षक करियर विकल्प है और भविष्य में और भी उत्तराधिकारी बन सकता है।

Data Analysis में Salery कितनी है ?

(Data Analysis)डेटा विश्लेषण में सैलरी विभिन्न कारणों पर निर्भर करती है, जैसे कि अनुभव, शिक्षा, क्षमताएं, क्षेत्र, कंपनी का आकार, और शहर का स्थान। नीचे कुछ मुख्य कारणों पर आधारित रूप से डेटा विश्लेषण संबंधित कुछ सामान्य सैलरी रेंज है:

  1. डेटा एनालिस्ट (Data Analyst):
    • शुरुआती स्तर पर, डेटा एनालिस्ट की सालाना सैलरी आमतौर पर 60,000 से 80,000 तक हो सकती है। अधिक अनुभव और कौशल के साथ यह आंकड़ा बढ़ सकता है।
  2. डेटा साइंटिस्ट (Data Scientist):
    • डेटा साइंटिस्ट की सैलरी उच्च हो सकती है और यह आमतौर पर 80,000 से 120,000 तक हो सकती है। इसमें अधिक अनुभव, शिक्षा, और विशेषज्ञता के साथ बढ़ोतरी हो सकती है।
  3. मशीन लर्निंग इंजीनियर (Machine Learning Engineer):
    • मशीन लर्निंग इंजीनियर की सैलरी भी उच्च हो सकती है और यह आमतौर पर 90,000 से 150,000 तक हो सकती है। इसमें कौशल, अनुभव, और डोमेन ज्ञान का महत्वपूर्ण होना चाहिए।
  4. डेटा एंजिनियर (Data Engineer):
    • डेटा एंजिनियर की सैलरी भी आच्छूती हो सकती है और यह आमतौर पर 80,000 से 120,000 तक हो सकती है। अधिक तकनीकी और डेटा इंजीनियरिंग कौशलों के साथ इसमें वृद्धि हो सकती है।
  5. डेटा एंड एनालिटिक्स मैनेजर (Data and Analytics Manager):
    • इस पद के लिए सैलरी आमतौर पर 100,000 से 150,000 तक हो सकती है, लेकिन इसमें कंपनी के आकार और क्षेत्र का भी प्रभाव होता है।

(Data Analysis)ये आंकड़े केवल सामान्य अनुमान हैं और वे अलग-अलग क्षेत्रों और क्षेत्रों में भिन्न हो सकते हैं। सैलरी बढ़ती जा सकती है जब व्यक्ति अधिक अनुभवी बनता है और उसकी विशेषज्ञता बढ़ती जाती है।

 

 

 

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