2025 में Data Analyst कैसे बनें: क्या है जॉब, सैलरी और जरूरी स्किल्स

Data Analyst बनना आज के समय में एक शानदार करियर विकल्प बन चुका है। हर क्षेत्र में डेटा का महत्व तेजी से बढ़ रहा है, और इसी के चलते Data Analyst की मांग भी बढ़ रही है।

अगर आप इस क्षेत्र में कदम रखना चाहते हैं और समझना चाहते हैं कि डाटा एनालिस्ट कैसे बना जा सकता है, तो यह आर्टिकल आपके लिए है।

इसमें हम शुरुआत से लेकर एक सफल Data Analyst बनने तक की पूरी जानकारी प्रदान करेंगे। Data Analyst की शुरुआत से लेकर इसमें उन्नति तक की पूरी जानकारी आपको इस आर्टिकल में मिलेगी।

Data Analyst और Data Scientist में अंतर

सबसे पहले हमें यह समझना जरूरी है कि Data Analyst और Data Scientist में क्या अंतर होता है। यह दोनों ही प्रोफेशन अलग-अलग होते हैं:

• Data Analyst: डेटा एनालिस्ट का काम Data को Collect और Process करना होता है। ये Data से Insight निकालकर उसे आसानी से समझने लायक बनाते हैं।
• Data Scientist: डेटा साइंटिस्ट का काम Data से पैटर्न ढूंढकर उस पर Machine Learning Models बनाना होता है। इनका फोकस Advanced Mathematical Analysis और Coding पर होता है।

Data Analyst का फोकस Data कलेक्ट करने, उसे Excel या SQL जैसे टूल्स की मदद से एनालाइज करने और इनसाइट्स निकालने पर होता है। वहीं, डेटा साइंटिस्ट मशीन लर्निंग और एडवांस मॉडल्स बनाते हैं।

Data Analyst की Salary And Growth

• इंडिया में एंट्री लेवल Data Analyst की सैलरी 3 लाख से 6 लाख प्रति वर्ष होती है। वहीं, Advanced level पर यह सैलरी 15 से 20 लाख प्रति वर्ष तक पहुंच सकती है।
• United State में डाटा एनालिस्ट की औसत सैलरी $90,000 के आसपास होती है, जो इसे एक बहुत ही High paying profession बनाती है।

इस इंडस्ट्री में साल 2030 तक करीब 11.5 मिलियन नई नौकरियों की संभावना है।

विभिन्न Report के अनुसार, Data Analyst मार्केट का आकार 2023 में $7.03 बिलियन से बढ़कर 2030 तक $303.4 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो 27.6% की वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) को दर्शाता है।

इसके अलावा, World Economic Forum की रिपोर्ट के अनुसार, 2023 से 2027 के बीच डेटा साइंस और Data Analyst में 1.4 मिलियन नई नौकरियों के सृजन की संभावना है।

विशेषज्ञों का अनुमान है कि Data Analyst, Data Scientist, Big Data Specialist, Business Intelligence Analyst, Database and Network Professionals और Data engineers की मांग में 30-35% की वृद्धि होगी।

Data Analyst बनने के लिए जरूरी स्किल्स

Data Analyst बनने के लिए आपको कई Skills सीखनी होंगी। आइए एक-एक करके सभी Skills पर चर्चा करते हैं:

1. Excel

बहुत से लोग सोचते हैं कि Excel का उपयोग केवल बेसिक कार्यों के लिए होता है, लेकिन सच तो यह है कि Excel एक बहुत बड़ा टूल है। इसमें आप डेटा को एनालाइज करने के लिए VBA और Macros का भी उपयोग कर सकते हैं। इसके कुछ खास फीचर्स:

• शॉर्टकट्स: Alt + D + F + F जैसे शॉर्टकट्स आपको तेजी से काम करने में मदद करते हैं।
• VBA और Macros: आप Programmatically कार्यों को रिपीट कर सकते हैं और Excel को एक एडवांस्ड टूल की तरह इस्तेमाल कर सकते हैं।

2. कोडिंग (Coding)

कोडिंग Data Analyst के लिए एक लाइफ सेवियर साबित हो सकती है। हालांकि आपको Advanced Level Coding की जरूरत नहीं होती, लेकिन बेसिक Python आनी चाहिए ताकि आप छोटे-छोटे Task को आसानी से Automate कर सकें। Python के लिए Pandas और NumPy जैसी लाइब्रेरी का उपयोग किया जाता है।

3. Statistics and Mathematics

Data Analyst बनने के लिए आपको बेसिक Statistics and Mathematics आनी चाहिए। Mean, Medium, Mode, and Probability जैसे Basic concepts को समझना बहुत जरूरी है। इसके अलावा, अमित अग्रवाल की “Play with Graphs” जैसी किताबें ग्राफ्स को समझने में मदद करती हैं।

4. SQL

Data को स्टोर करने और उससे Insights निकालने के लिए SQL बहुत जरूरी है। आपको Basic queries आनी चाहिए जैसे कि:

• डेटा निकालना (Select Queries)
• डेटा फिल्टर करना (Where Clauses)
• डेटा जोड़ना (Joins)

SQL सीखने के लिए आप MySQL से शुरुआत कर सकते हैं, जो कि बहुत Simple और straight forward है। इसके बाद आप PostgreSQL और MS SQL जैसी Database पर भी हाथ आजमा सकते हैं।

5. Visualization Tools (Power BI & Tableau)

Data visualization के लिए आपको Power BI और Tableau जैसे Tools सीखना होगा। अगर आप शुरुआत कर रहे हैं तो Power BI एक बेहतरीन विकल्प है, क्योंकि इसे सीखना आसान है। लेकिन Tableau में Dashboarding के कई शानदार फीचर्स होते हैं, जिन्हें आप बाद में सीख सकते हैं।

Tools	Uses	Features
Excel	Data Processing	VBA, Macros
SQL	Data Storage	Joins, Select
Power BI	Visualization	Interactive Reports
Tableau	Visualization	Advanced Dashboarding

कोर्स और ट्रेनिंग प्रोग्राम्स

अगर आप Data Analyst बनना चाहते हैं तो कई अच्छे कोर्सेज उपलब्ध हैं। इनमें से एक है Simply Learn का मास्टर ट्रेनिंग सर्टिफिकेशन कोर्स।

• यह कोर्स IBM के साथ Collaboration में है और इसमें Industry के Leading experts द्वारा ट्रेनिंग दी जाती है।
• इस कोर्स की रेटिंग 4.5 है और इसमें Excel से शुरुआत करके SQL और बाकी टूल्स का सही अनुपात में Training दिया जाता है।

Data Analyst कहाँ से कर सकते हैं?

Data Analyst बनने के लिए कई Platform और संस्थान हैं, जहाँ से आप ट्रेनिंग और कोर्स कर सकते हैं। कुछ प्रमुख विकल्प निम्नलिखित हैं:

1. ऑनलाइन प्लेटफॉर्म्स

• Coursera: Coursera पर कई प्रमुख विश्वविद्यालयों के द्वारा Data Analyst कोर्स ऑफर किए जाते हैं, जिनमें प्रैक्टिकल प्रोजेक्ट्स भी शामिल होते हैं।
• Udemy: Udemy पर किफायती कीमतों पर Data Analyst से संबंधित कोर्स उपलब्ध हैं। इनमें बेसिक से लेकर एडवांस्ड लेवल के कोर्स शामिल होते हैं।
• Simply Learn: Simply Learn का Master Training Certification कोर्स एक बेहतरीन विकल्प है, जिसमें IBM के साथ कोलैबोरेशन किया गया है।
• edX: edX पर भी कई विश्वविद्यालयों के Data Analyst कोर्स मिलते हैं, जो बहुत ही अच्छे और विस्तार से तैयार किए गए हैं।

2. विश्वविद्यालय और कॉलेज

• आईआईटी (IITs): IIT विभिन्न Data analytics programs और Certification course ऑफर करते हैं।
• आईआईएम (IIMs): IIM भी Data Analyst और Business analytics में Short Term और Long Term कोर्स ऑफर करते हैं।
• विदेशी विश्वविद्यालय: Stanford, MIT, and Harvard जैसे विश्वविद्यालय भी Data Analyst में कई बेहतरीन कोर्स ऑफर करते हैं, जिन्हें ऑनलाइन भी किया जा सकता है।

इन प्लेटफॉर्म्स और संस्थानों से कोर्स करने से आप Data Analyst के क्षेत्र में अपने करियर को अच्छी शुरुआत दे सकते हैं।

Data Analyst करने के बाद कहाँ जॉब पा सकते हैं?

Data Analyst बनने के बाद आपके लिए कई करियर विकल्प उपलब्ध होते हैं। यहाँ कुछ Sectors And Companies का उल्लेख किया गया है जहाँ आप Job पा सकते हैं:

1. IT and Technology Companies

• IBM
• Microsoft
• Google
• Amazon
• TCS

IT and Technology Companies में Data Analyst की काफी मांग होती है, जहाँ Data processing and analysis के लिए स्किल्ड प्रोफेशनल्स की जरूरत होती है।

2. बैंकिंग और फाइनेंस सेक्टर

• HDFC Bank
• ICICI Bank
• Goldman Sachs
• JP Morgan

बैंकिंग और फाइनेंस इंडस्ट्री में Data Analyst का काम बहुत महत्वपूर्ण होता है, क्योंकि यह क्षेत्र डेटा पर आधारित निर्णयों पर निर्भर करता है।

3. ई-कॉमर्स और रिटेल

• Flipkart
• Amazon
• Myntra
• Walmart

E-commerce Companies को Customer Behavior Analysis, Sales Trends and Marketing Strategy के लिए डेटा एनालिस्ट्स की जरूरत होती है।

4. हेल्थकेयर सेक्टर

• Apollo Hospitals
• Fortis
• Max Healthcare

Healthcare Sector में डेटा एनालिस्ट्स का काम Data Analysis के जरिए स्वास्थ्य सेवाओं की गुणवत्ता में सुधार करना और प्रभावी निर्णय लेने में सहायता करना होता है।

5. Consulting firms

• Deloitte
• KPMG
• PwC
• EY

Consulting firms में डेटा एनालिस्ट्स का काम Clients के डेटा का विश्लेषण कर उन्हें उनकी business Strategy में सुधार करने में मदद करना होता है।

6. Telecom industry

• Airtel
• Vodafone
• Reliance Jio

टेलीकॉम कंपनियों में Data Analyst की जरूरत Network optimization, customer data analysis and marketing के लिए होती है।

इन सभी क्षेत्रों में Data Analyst की काफी मांग है और आप अपनी Skills के अनुसार इनमें से किसी भी इंडस्ट्री में नौकरी पा सकते हैं।

डिग्री और सर्टिफिकेशन की महत्ता

कई लोग सोचते हैं कि डिग्री या सर्टिफिकेशन जरूरी होते हैं, लेकिन सच तो यह है कि एक समय के बाद आपके पास जो स्किल्स होती हैं, वही मायने रखती हैं। यदि आपके पास जरूरी स्किल्स नहीं हैं तो डिग्री का कोई महत्व नहीं होता। इसलिए अपनी स्किल्स पर ध्यान दें और जितना हो सके, प्रोजेक्ट्स पर काम करें।

FAQ (अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न)

Conclusion

Data Analyst बनना एक लंबी यात्रा है, जिसमें निरंतर सीखना और प्रैक्टिस करना जरूरी है। अगर आप इस क्षेत्र में शुरुआत करना चाहते हैं तो ऊपर बताई गई स्किल्स और टूल्स पर ध्यान दें और लगातार प्रोजेक्ट्स पर काम करें。

आशा है कि इस आर्टिकल से आपको डाटा एनालिस्ट बनने की दिशा में एक स्पष्ट मार्गदर्शन मिला होगा। इसे अपने दोस्तों के साथ भी शेयर करें, ताकि वे भी इस जानकारी का लाभ उठा सकें