SQL

उद्योग-मानक डेटाबेस भाषा है और डेटा विश्लेषकों के पास सबसे महत्वपूर्ण क्षमता हो सकती है। भाषा को अक्सर एक्सेल के “स्नातक” संस्करण के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि यह विशाल डेटासेट को संभाल सकता है जो एक्सेल नहीं कर सकता।

लगभग हर कंपनी को किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो SQL को जानता हो, चाहे वह डेटा को प्रबंधित और संग्रहीत करना हो, विभिन्न डेटाबेस कनेक्ट करना हो (जैसे कि अमेज़ॅन आपके द्वारा पसंद की जाने वाली चीज़ों की अनुशंसा करने के लिए उपयोग करता है), या डेटाबेस आर्किटेक्चर को पूरी तरह से बनाएं या अपडेट करें। SQL योग्यताओं की आवश्यकता वाले हज़ारों जॉब पोस्ट हर महीने बनाए जाते हैं।

Excel एक्सेल (माइक्रोसॉफ्ट)

जब आप स्प्रेडशीट के बारे में सोचते हैं तो एक्सेल शायद पहली चीज है जो दिमाग में आती है, लेकिन इसमें हुड के पीछे बहुत अधिक विश्लेषण क्षमता है। जबकि आर या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषा विशाल डेटा सेट से निपटने के लिए बेहतर अनुकूल है, उन्नत एक्सेल दृष्टिकोण जैसे मैक्रोज़ बनाना और वीबीए लुकअप को नियोजित करना अभी भी छोटे लिफ्टों और त्वरित विश्लेषण के लिए बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। यदि आप किसी छोटे व्यवसाय या स्टार्टअप के लिए काम करते हैं, तो आपके डेटाबेस का पहला संस्करण एक्सेल हो सकता है। यह उपकरण पिछले कुछ वर्षों में हर उद्योग में फर्मों के लिए एक मुख्य आधार रहा है, इसलिए इसमें महारत हासिल करना आवश्यक है।

गंभीर रूप से सोचना critical thinking

अपने प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए पहले यह निर्धारित करना आवश्यक है कि कौन से प्रश्न पूछने हैं, जो कठिन हो सकते हैं। एक विश्लेषक के रूप में सफल होने के लिए, आपको एक जैसा सोचना चाहिए। एक डेटा विश्लेषक का काम उन रिश्तों को खोजना और संश्लेषित करना है जो हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं। हालांकि यह प्रतिभा आंशिक रूप से जन्मजात है, लेकिन कुछ रणनीतियाँ हैं जिनका उपयोग आप अपनी महत्वपूर्ण सोच क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आवश्यकता से अधिक परिष्कृत स्पष्टीकरण के साथ बह जाने के बजाय, अपने आप से समस्या के बारे में मौलिक प्रश्न पूछने से आपको समाधान की तलाश में जमीन पर बने रहने में मदद मिल सकती है।

R or Pythonमें सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग

R या Python वह कर सकता है जो Excel कर सकता है—और 10 गुना तेज। R और Python, SQL की तरह, वह प्रबंधित कर सकते हैं जो Excel नहीं कर सकता। वे बड़े डेटा सेट पर उन्नत विश्लेषण और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण करने के लिए उन्नत सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। वे दोनों उद्योग मानक भी हैं। डेटा विश्लेषक के रूप में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, आपको SQL के अलावा इनमें से कम से कम एक भाषा जानने की आवश्यकता होगी।

डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन data visualization

अपने संदेश को प्रसारित करने और अपने दर्शकों को जोड़े रखने के लिए, आपको तथ्यों के साथ एक मनोरम कहानी बनाने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यदि आपके निष्कर्षों को सरलता से और तुरंत पहचाना नहीं जा सकता है, तो आपको अपना संदेश दूसरों तक पहुँचाने में कठिनाई होगी। परिणामस्वरूप, जब आपके डेटा के प्रभाव की बात आती है, तो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इसे बना या बिगाड़ सकता है। विश्लेषक आकर्षक, उच्च-गुणवत्ता वाले चार्ट और ग्राफ़ का उपयोग करके अपने निष्कर्षों को स्पष्ट और संक्षिप्त तरीके से संप्रेषित करते हैं।