Data Analyst Career 2026: ప్రస్తుతం ప్రపంచవ్యాప్తంగా అన్ని రంగాల్లో డిజిటల్ టెక్నాలజీ వినియోగం పెరుగుతోంది. చిన్న కంపెనీల నుంచి పెద్ద అంతర్జాతీయ సంస్థల వరకు ప్రతిరోజూ లక్షలాది డేటా రికార్డులు సేకరిస్తున్నాయి. కస్టమర్ల అభిరుచులు, అమ్మకాలు, వ్యాపార లాభాలు, మార్కెట్ పరిస్థితులు, ఉద్యోగుల పనితీరు వంటి అనేక అంశాలను అర్థం చేసుకోవడానికి కంపెనీలు డేటాపై ఆధారపడుతున్నాయి. ఈ డేటాను పరిశీలించి, ఉపయోగకరమైన సమాచారంగా మార్చే నిపుణులే డేటా అనలిస్టులు.
ఐటీ రంగంలో మంచి కెరీర్ కోసం ప్రయత్నిస్తున్నారా? సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్‌లో ఆసక్తి లేకపోయినా టెక్నాలజీ రంగంలో ఉద్యోగం పొందాలని అనుకుంటున్నారా? అయితే డేటా అనలిస్ట్ కెరీర్ గురించి తెలుసుకోవడం మంచిది. ముఖ్యంగా డిగ్రీ, బీటెక్, బీసీఏ, బీఎస్సీ, బీకాం పూర్తి చేసిన విద్యార్థులు ఈ రంగంలో తమ నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేసుకోవచ్చు.
అయితే డేటా అనలిస్ట్ కావాలంటే ఏం చదవాలి? ఏ టూల్స్ నేర్చుకోవాలి? కోడింగ్ తప్పనిసరిగా రావాలా? ఎలాంటి ప్రాజెక్టులు చేయాలి? ఉద్యోగానికి ఎలా సిద్ధం కావాలి? అనే విషయాలను ఇప్పుడు వివరంగా తెలుసుకుందాం.
డేటా అనలిస్ట్ అంటే ఎవరు?
ఒక కంపెనీ ప్రతిరోజూ ఎన్నో రకాల సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది. ఉదాహరణకు ఒక ఆన్‌లైన్ షాపింగ్ సంస్థలో రోజుకు ఎంతమంది కొనుగోలు చేస్తున్నారు? ఏ ఉత్పత్తికి ఎక్కువ డిమాండ్ ఉంది? ఏ ప్రాంతంలో ఎక్కువ అమ్మకాలు జరుగుతున్నాయి? ఏ నెలలో వ్యాపారం తగ్గుతోంది? కస్టమర్లు ఏ కారణంతో ఉత్పత్తులను తిరిగి పంపిస్తున్నారు? వంటి ప్రశ్నలకు సమాధానాలు తెలుసుకోవడానికి డేటాను విశ్లేషించాలి.
ఈ సమాచారాన్ని సేకరించడం, తప్పులను సరిచేయడం, అవసరమైన వివరాలను వేరు చేయడం, గణాంకాలను పరిశీలించడం, చార్టులు మరియు రిపోర్టుల రూపంలో అందించడం డేటా అనలిస్ట్ ప్రధాన బాధ్యతలు.
సులభంగా చెప్పాలంటే.. పెద్ద మొత్తంలో ఉన్న సమాచారాన్ని పరిశీలించి కంపెనీకి ఉపయోగపడే నిర్ణయాలు తీసుకునేలా సహాయపడే వ్యక్తే డేటా అనలిస్ట్.
డేటా అనలిస్ట్‌కు ఉండాల్సిన ముఖ్యమైన నైపుణ్యాలు
ఈ ఉద్యోగానికి కేవలం కంప్యూటర్ పరిజ్ఞానం ఉంటే సరిపోదు. సమస్యలను అర్థం చేసుకోవడం, సమాచారాన్ని విశ్లేషించడం, ఫలితాలను స్పష్టంగా వివరించడం వంటి నైపుణ్యాలు కూడా అవసరం.
ముఖ్యంగా కింది నైపుణ్యాలపై దృష్టి పెట్టాలి.
- డేటా సేకరణ, నిర్వహణపై అవగాహన
- గణితంలో ప్రాథమిక పరిజ్ఞానం
- లాజికల్ థింకింగ్, సమస్య పరిష్కార నైపుణ్యం
- Excel, SQL వంటి టూల్స్ వినియోగం
- డేటా విజువలైజేషన్
- రిపోర్టులు, డాష్‌బోర్డులు తయారు చేయడం
- ఇంగ్లీష్‌లో ప్రాథమిక కమ్యూనికేషన్
- టీమ్‌తో కలిసి పనిచేసే సామర్థ్యం
- విశ్లేషణ ఫలితాలను సులభంగా వివరించడం
డేటా అనలిస్ట్ కావాలంటే నేర్చుకోవాల్సిన 7 ముఖ్యమైన టూల్స్
1. Microsoft Excel – మొదట నేర్చుకోవాల్సిన టూల్
డేటా అనలిస్ట్ కెరీర్ ప్రారంభించాలనుకునే వారికి Microsoft Excel చాలా ఉపయోగకరమైన టూల్. చిన్న డేటా సెట్ల నుంచి పెద్ద స్ప్రెడ్‌షీట్‌ల వరకు సమాచారాన్ని నిర్వహించడానికి, లెక్కలు చేయడానికి, విశ్లేషించడానికి దీన్ని ఉపయోగిస్తారు.
Excelలో మొదట నేర్చుకోవాల్సిన అంశాలు:
- SUM, AVERAGE, COUNT వంటి ఫార్ములాలు
- IF, COUNTIF, SUMIF
- VLOOKUP, XLOOKUP
- Sort, Filter
- Conditional Formatting
- Pivot Tables
- Pivot Charts
- Data Cleaning
- Basic Dashboard Creation
ఉదాహరణకు ఒక కంపెనీకి సంబంధించిన నెలవారీ అమ్మకాల వివరాలను Excelలో నమోదు చేసి, ఏ నెలలో ఎక్కువ అమ్మకాలు జరిగాయో తెలుసుకోవచ్చు. అలాగే ఏ ఉత్పత్తి ఎక్కువగా అమ్ముడైందో Pivot Table ద్వారా విశ్లేషించవచ్చు.
ఎందుకు నేర్చుకోవాలి?
చాలా సంస్థల్లో రోజువారీ రిపోర్టులు, డేటా నిర్వహణ, ప్రాథమిక విశ్లేషణ కోసం Excel ఉపయోగిస్తారు. అందువల్ల ప్రారంభ స్థాయిలో ఉన్నవారు ముందుగా Excelపై పట్టు సాధించడం మంచిది.
2. SQL – డేటాబేస్‌ల నుంచి సమాచారాన్ని పొందేందుకు
SQL అంటే Structured Query Language. కంపెనీలు తమ డేటాను డేటాబేస్‌లలో నిల్వ చేస్తాయి. ఆ డేటాబేస్‌ల నుంచి అవసరమైన సమాచారాన్ని తీసుకోవడానికి SQL ఉపయోగిస్తారు.
ఒక కంపెనీకి వేలాది మంది కస్టమర్లు ఉన్నారని అనుకుందాం. వారిలో ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతానికి చెందిన కస్టమర్ల వివరాలు కావాలంటే SQL క్వెరీ ద్వారా అవసరమైన సమాచారాన్ని పొందవచ్చు.
ముఖ్యంగా నేర్చుకోవాల్సిన SQL అంశాలు:
- SELECT
- FROM
- WHERE
- ORDER BY
- GROUP BY
- HAVING
- JOIN
- Subqueries
- Aggregate Functions
- Window Functions
SQL ఎందుకు ముఖ్యం?
డేటా అనలిస్ట్ ఉద్యోగాల్లో డేటాబేస్‌లతో పని చేయాల్సి వస్తుంది. అందుకే SQLపై మంచి అవగాహన ఉండటం ఉపయోగకరం. ముఖ్యంగా JOINలు, GROUP BY, Aggregate Functions వంటి అంశాలను ప్రాక్టీస్ చేయాలి.
3. Python – డేటా విశ్లేషణలో ఉపయోగపడే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్
Python అనేది సులభంగా నేర్చుకోగలిగే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లలో ఒకటి. డేటాను శుభ్రపరచడం, పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని విశ్లేషించడం, ఆటోమేషన్ చేయడం వంటి పనులకు ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
Pythonలో మొదట నేర్చుకోవాల్సిన అంశాలు:
- Variables
- Data Types
- Lists, Tuples, Dictionaries
- Conditions
- Loops
- Functions
- File Handling
- Basic Data Structures
డేటా అనలిటిక్స్ కోసం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడే Python లైబ్రరీలు:
Pandas: డేటాను చదవడం, మార్చడం, శుభ్రపరచడం, విశ్లేషించడం కోసం ఉపయోగిస్తారు.
NumPy: సంఖ్యాపరమైన లెక్కలు, అర్రే ఆపరేషన్ల కోసం ఉపయోగపడుతుంది.
Matplotlib: డేటాను గ్రాఫ్‌లు, చార్టుల రూపంలో చూపించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
Seaborn: గణాంక ఆధారిత విజువలైజేషన్లను రూపొందించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
ప్రారంభంలో Python మొత్తం నేర్చుకోవాల్సిన అవసరం లేదు. డేటా విశ్లేషణకు అవసరమైన ప్రాథమిక అంశాల నుంచి ప్రారంభించవచ్చు.
4. Power BI – డాష్‌బోర్డులు తయారు చేయడానికి
Power BI అనేది Microsoft రూపొందించిన డేటా అనలిటిక్స్, బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్. వివిధ డేటా సోర్స్‌ల నుంచి సమాచారాన్ని తీసుకుని, దాన్ని విశ్లేషించి, ఇంటరాక్టివ్ రిపోర్టులు మరియు డాష్‌బోర్డులు రూపొందించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
Power BIలో నేర్చుకోవాల్సిన ముఖ్యమైన అంశాలు:
- Data Import
- Power Query
- Data Cleaning
- Data Transformation
- Data Modeling
- Relationships
- DAX Formulas
- Charts and Visualizations
- Interactive Dashboards
- Report Publishing
ఉదాహరణకు ఒక కంపెనీ అమ్మకాల వివరాలను Power BIలోకి తీసుకుని, ప్రాంతాల వారీగా అమ్మకాలు, నెలవారీ ఆదాయం, అత్యధికంగా అమ్ముడైన ఉత్పత్తులు వంటి వివరాలను ఒకే డాష్‌బోర్డులో చూపించవచ్చు.
ఫ్రెషర్లకు సూచన: Excel, SQL ప్రాథమిక పరిజ్ఞానం వచ్చిన తర్వాత Power BI నేర్చుకుంటే డేటాను విశ్లేషించడం, ఫలితాలను ప్రదర్శించడం సులభమవుతుంది.
5. Tableau – డేటా విజువలైజేషన్ కోసం
Tableau కూడా ప్రముఖ డేటా విజువలైజేషన్ టూల్. డేటాను గ్రాఫ్‌లు, చార్టులు, మ్యాప్‌లు, డాష్‌బోర్డుల రూపంలో చూపించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
ఇందులో నేర్చుకోవాల్సిన అంశాలు:
- Charts
- Filters
- Calculated Fields
- Dashboards
- Data Connections
- Data Visualization
- Interactive Reports
Power BI, Tableau రెండూ ఒకే సమయంలో నేర్చుకోవాల్సిన అవసరం లేదు. మొదట ఒక టూల్‌పై మంచి పట్టు సాధించి, తర్వాత మరొకటి నేర్చుకోవచ్చు.
6. Statistics – డేటా అర్థం చేసుకోవడానికి
డేటా అనలిస్ట్‌గా పనిచేయాలంటే గణాంకాలపై ప్రాథమిక అవగాహన చాలా అవసరం. ఎందుకంటే కేవలం చార్టులు తయారు చేయడం మాత్రమే విశ్లేషణ కాదు. వాటి వెనుక ఉన్న అర్థాన్ని కూడా తెలుసుకోవాలి.
ముఖ్యంగా ఈ అంశాలు నేర్చుకోవాలి:
- Mean
- Median
- Mode
- Percentage
- Probability
- Standard Deviation
- Variance
- Correlation
- Sampling
- Basic Hypothesis Testing
ఉదాహరణకు ఒక సంస్థలో ఉద్యోగుల సగటు జీతం ఎంత? గత ఏడాదితో పోలిస్తే అమ్మకాలు ఎంత శాతం పెరిగాయి? ఏ ప్రాంతంలో కస్టమర్ల సంఖ్య ఎక్కువగా ఉంది? వంటి ప్రశ్నలకు గణాంకాల సహాయంతో సమాధానాలు తెలుసుకోవచ్చు.
7. Google Sheets – ఆన్‌లైన్‌లో డేటా నిర్వహణ
Google Sheets అనేది ఆన్‌లైన్ స్ప్రెడ్‌షీట్ టూల్. Excel మాదిరిగానే ఇందులో డేటాను నమోదు చేయడం, ఫార్ములాలు ఉపయోగించడం, చార్టులు రూపొందించడం వంటి పనులు చేయవచ్చు.
దీని ప్రత్యేకత ఏమిటంటే ఒకే ఫైల్‌పై పలువురు వ్యక్తులు కలిసి పని చేయవచ్చు. టీమ్‌ల మధ్య డేటాను పంచుకోవడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
ప్రారంభ స్థాయిలో Google Sheetsలో ఫార్ములాలు, ఫిల్టర్లు, చార్టులు, Pivot Tables నేర్చుకోవడం మంచిది.
ఏ టూల్‌ను ముందుగా నేర్చుకోవాలి?
అన్ని టూల్స్ ఒకేసారి నేర్చుకోవడానికి ప్రయత్నించకండి. ఒక క్రమపద్ధతిలో నేర్చుకుంటే సులభంగా అర్థమవుతుంది.
- మొదట Excel నేర్చుకోండి.
- తర్వాత SQLపై ప్రాక్టీస్ చేయండి.
- ప్రాథమిక Statistics తెలుసుకోండి.
- Power BI లేదా Tableauలో ఒకటి ఎంచుకోండి.
- ఆ తర్వాత Python నేర్చుకోండి.
- చిన్న చిన్న ప్రాజెక్టులు చేయండి.
- మీ ప్రాజెక్టులతో పోర్ట్‌ఫోలియో తయారు చేసుకోండి.
డిగ్రీ పూర్తిచేసిన వారు డేటా అనలిస్ట్ కావచ్చా?
అవును. డేటా అనలిస్ట్ ఉద్యోగాలకు అన్ని సంస్థల్లో ఒకే విధమైన విద్యార్హతలు ఉండవు. కొన్ని సంస్థలు కంప్యూటర్ సైన్స్, ఐటీ, మ్యాథమెటిక్స్, స్టాటిస్టిక్స్ వంటి విభాగాల్లో డిగ్రీని కోరవచ్చు. మరికొన్ని సంస్థలు ఇతర డిగ్రీలు పూర్తి చేసిన అభ్యర్థులను కూడా సంబంధిత నైపుణ్యాలు, ప్రాజెక్టులు, అనుభవం ఆధారంగా పరిశీలించవచ్చు.
B.Sc, B.Com, BCA, BBA, B.Tech, BA వంటి కోర్సులు పూర్తి చేసిన అభ్యర్థులు కూడా తమకు ఆసక్తి ఉన్న ఉద్యోగాల అర్హతలను పరిశీలించాలి.
ముఖ్యంగా కంపెనీ విడుదల చేసే ఉద్యోగ ప్రకటనలో పేర్కొన్న విద్యార్హతలు, అనుభవం, టెక్నికల్ స్కిల్స్‌ను తప్పనిసరిగా పరిశీలించాలి.
కోడింగ్ రాకపోయినా డేటా అనలిస్ట్ కావచ్చా?
ఈ రంగంలో ప్రారంభించడానికి మొదటినుంచే అధునాతన కోడింగ్ అవసరం లేదు. Excel, Power BI వంటి టూల్స్‌తో ప్రాథమిక డేటా విశ్లేషణ నేర్చుకోవచ్చు. అయితే SQL చాలా ముఖ్యమైన నైపుణ్యం. Python నేర్చుకోవడం వల్ల మరిన్ని పనులను సమర్థవంతంగా చేయగలుగుతారు.
అందువల్ల కోడింగ్ రాదని భయపడకుండా ప్రాథమిక అంశాల నుంచి ప్రారంభించాలి. రోజూ కొంత సమయం కేటాయించి ప్రాక్టీస్ చేయాలి.
డేటా అనలిస్ట్ ఉద్యోగం కోసం చేయాల్సిన ప్రాజెక్టులు
కేవలం సర్టిఫికెట్లు సంపాదించడం మాత్రమే సరిపోదు. మీరు నేర్చుకున్న టూల్స్‌ను ఉపయోగించి నిజ జీవితానికి దగ్గరగా ఉండే ప్రాజెక్టులు తయారు చేయాలి.
కొన్ని ఉపయోగకరమైన ప్రాజెక్టులు:
1. Sales Analysis Project
ఒక కంపెనీ అమ్మకాల డేటాను విశ్లేషించి నెలవారీ అమ్మకాలు, లాభాలు, అత్యధికంగా అమ్ముడైన ఉత్పత్తులను గుర్తించాలి.
2. Student Performance Analysis
విద్యార్థుల మార్కులు, హాజరు, సబ్జెక్టుల వారీగా ఫలితాలను విశ్లేషించి రిపోర్టు తయారు చేయాలి.
3. Customer Analysis
కస్టమర్ల కొనుగోలు అలవాట్లు, ప్రాంతాలు, ఉత్పత్తుల ఎంపికలను విశ్లేషించాలి.
4. HR Analytics Project
ఒక సంస్థలో ఉద్యోగుల సంఖ్య, ఉద్యోగ విరమణలు, విభాగాల వారీగా సిబ్బంది వివరాలను విశ్లేషించాలి.
5. Financial Dashboard
ఆదాయం, ఖర్చులు, నెలవారీ పొదుపు, బడ్జెట్ వివరాలతో డాష్‌బోర్డు తయారు చేయాలి.
ఈ ప్రాజెక్టులను Excel, SQL, Power BI, Python వంటి టూల్స్‌తో రూపొందించి మీ పోర్ట్‌ఫోలియోలో చేర్చుకోవచ్చు.
డేటా అనలిస్ట్ ఉద్యోగాలకు ఎలా సిద్ధం కావాలి?
ఉద్యోగం కోసం సిద్ధమవుతున్నప్పుడు ఈ క్రమాన్ని అనుసరించండి.
- మీ రెజ్యూమేలో నేర్చుకున్న టూల్స్‌ను స్పష్టంగా పేర్కొనండి.
- మీరు చేసిన ప్రాజెక్టుల వివరాలను చేర్చండి.
- GitHub లేదా ఇతర పోర్ట్‌ఫోలియో ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో ప్రాజెక్టులను చూపించండి.
- SQL ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలను ప్రాక్టీస్ చేయండి.
- Excel ఫార్ములాలు, Pivot Tablesపై పట్టు సాధించండి.
- Power BIలో కనీసం రెండు డాష్‌బోర్డులు రూపొందించండి.
- మీ విశ్లేషణ ఫలితాలను ఇంగ్లీష్‌లో వివరించే అలవాటు చేసుకోండి.
- ఉద్యోగ ప్రకటనలను పరిశీలించి అర్హతలకు అనుగుణంగా దరఖాస్తు చేయండి.
ఉచితంగా డేటా అనలిటిక్స్ నేర్చుకునే మార్గాలు
డేటా అనలిస్ట్ కోర్సుల కోసం వెంటనే పెద్ద మొత్తంలో డబ్బు ఖర్చు చేయాల్సిన అవసరం లేదు. మొదట ఉచిత అధికారిక శిక్షణా వనరులతో ప్రాథమిక నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవచ్చు.
Microsoft Learn: Power BI, డేటా అనలిటిక్స్, డేటా మోడలింగ్ వంటి అంశాలపై అధికారిక శిక్షణ అందుబాటులో ఉంది.
లింక్: https://learn.microsoft.com/en-us/training/career-paths/data-analyst/
Google Data Analytics Certificate: డేటా క్లీనింగ్, స్ప్రెడ్‌షీట్లు, SQL, Python, Tableau వంటి అంశాలతో కూడిన ప్రొఫెషనల్ సర్టిఫికెట్ ప్రోగ్రామ్ అందుబాటులో ఉంది. ఇది చెల్లింపు ప్రోగ్రామ్ కావచ్చు; నమోదు చేసుకునే ముందు ప్రస్తుత ఫీజులు పరిశీలించాలి.
లింక్: https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics
SWAYAM Plus: Excel, SQL, Power BI వంటి అంశాలతో డేటా అనలిటిక్స్ కోర్సుల వివరాలను పరిశీలించవచ్చు.
లింక్: https://swayamplus.education.gov.in/
NIELIT: Excel, Power BI వంటి అంశాలపై శిక్షణా కార్యక్రమాల వివరాలను అధికారిక వెబ్‌సైట్‌లో చూడవచ్చు.
లింక్: https://www.nielit.gov.in/
డేటా అనలిస్ట్‌కు ఎంత జీతం వస్తుంది?
డేటా అనలిస్ట్ జీతం అభ్యర్థి నైపుణ్యాలు, విద్యార్హతలు, అనుభవం, కంపెనీ, ఉద్యోగ స్థానం ఆధారంగా మారుతుంది. ఫ్రెషర్లకు ఒకే విధమైన జీతం ఉంటుందని చెప్పలేం.
ప్రారంభ స్థాయిలో Excel, SQL, Power BI వంటి టూల్స్‌పై పట్టు సాధించిన అభ్యర్థులు జూనియర్ డేటా అనలిస్ట్, MIS అనలిస్ట్, రిపోర్టింగ్ అనలిస్ట్ వంటి ఉద్యోగాలకు ప్రయత్నించవచ్చు.
అనుభవం పెరిగే కొద్దీ సీనియర్ డేటా అనలిస్ట్, బిజినెస్ అనలిస్ట్, BI అనలిస్ట్ వంటి పాత్రలకు ఎదిగే అవకాశం ఉంటుంది. అయితే జీతం లేదా ఉద్యోగం ఖాయమని భావించకూడదు. ప్రతి సంస్థ అర్హతలను వేర్వేరుగా నిర్ణయిస్తుంది.
హైదరాబాద్‌లో డేటా అనలిస్ట్ కెరీర్ అవకాశాలు
హైదరాబాద్‌లో ఐటీ, ఫైనాన్స్, హెల్త్‌కేర్, ఈ-కామర్స్, కన్సల్టింగ్, స్టార్టప్ రంగాల్లో డేటా ఆధారిత పనులు జరుగుతున్నాయి. ఈ రంగాల్లో డేటా అనలిటిక్స్‌కు సంబంధించిన వివిధ ఉద్యోగ పాత్రలను పరిశీలించవచ్చు.
ఉద్యోగాల కోసం వెతికేటప్పుడు ఈ జాబ్ టైటిల్స్‌ను కూడా పరిశీలించండి:
- Junior Data Analyst
- Data Analyst Trainee
- Business Analyst
- MIS Executive
- Reporting Analyst
- Power BI Developer
- Business Intelligence Analyst
- Operations Analyst
ఉద్యోగాల కోసం కంపెనీల అధికారిక కెరీర్ పేజీలు, LinkedIn, Naukri వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. ఉద్యోగం కోసం దరఖాస్తు చేసే ముందు కంపెనీ నిజమైనదా కాదా పరిశీలించాలి. ఉద్యోగం ఇప్పిస్తామని డబ్బులు అడిగే వ్యక్తులు లేదా సంస్థల విషయంలో అప్రమత్తంగా ఉండాలి.
90 రోజుల డేటా అనలిస్ట్ లెర్నింగ్ ప్లాన్
రోజుకు రెండు గంటలు కేటాయించగలిగితే కింది విధంగా ఒక ప్రాథమిక ప్రణాళికను అనుసరించవచ్చు. ఇది సూచన మాత్రమే; మీ నేర్చుకునే వేగాన్ని బట్టి సమయం మారవచ్చు.
మొదటి 30 రోజులు:
- Excel ప్రాథమిక అంశాలు
- ఫార్ములాలు, ఫిల్టర్లు
- Pivot Tables
- డేటా క్లీనింగ్
- చిన్న Excel ప్రాజెక్ట్
31 నుంచి 60 రోజులు:
- SQL ప్రాథమిక అంశాలు
- SELECT, WHERE, GROUP BY
- JOINలు
- డేటాబేస్ ప్రాక్టీస్
- SQL ఆధారిత చిన్న ప్రాజెక్ట్
61 నుంచి 90 రోజులు:
- Power BI ప్రాథమిక అంశాలు
- డేటా ఇంపోర్ట్, క్లీనింగ్
- చార్టులు, డాష్‌బోర్డులు
- ప్రాజెక్ట్ తయారీ
- రెజ్యూమే, ఇంటర్వ్యూ ప్రిపరేషన్
ఈ 90 రోజుల తర్వాత Python, Statistics వంటి అంశాలను మరింత లోతుగా నేర్చుకోవచ్చు. 90 రోజుల్లోనే ఉద్యోగం వస్తుందని హామీ లేదు. కానీ క్రమబద్ధమైన సాధనతో బలమైన ప్రాథమిక నైపుణ్యాలు ఏర్పడతాయి.
డేటా అనలిస్ట్ ఇంటర్వ్యూలో అడిగే ప్రశ్నలు
ఉద్యోగ ఇంటర్వ్యూకు వెళ్లే ముందు ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానాలు సిద్ధం చేసుకోవాలి.
- డేటా అనలిస్ట్ అంటే ఎవరు?
- Data Cleaning అంటే ఏమిటి?
- Excelలో Pivot Table ఉపయోగం ఏమిటి?
- VLOOKUP, XLOOKUP మధ్య తేడా ఏమిటి?
- SQLలో JOIN అంటే ఏమిటి?
- WHERE, HAVING మధ్య తేడా ఏమిటి?
- Primary Key అంటే ఏమిటి?
- Power BIలో Dashboard అంటే ఏమిటి?
- DAX అంటే ఏమిటి?
- Pythonలో Pandas లైబ్రరీ ఉపయోగం ఏమిటి?
- Mean, Median మధ్య తేడా ఏమిటి?
- మీరు చేసిన డేటా అనలిటిక్స్ ప్రాజెక్ట్ గురించి వివరించండి.
ఇంటర్వ్యూలో కేవలం నిర్వచనాలు చెప్పడం మాత్రమే కాకుండా, మీరు చేసిన ప్రాజెక్టుల నుంచి ఉదాహరణలు ఇవ్వడం మంచిది.
ముగింపు
ఐటీ రంగంలో కెరీర్ ప్రారంభించాలనుకునే విద్యార్థులకు డేటా అనలిటిక్స్ ఒక మంచి ఎంపిక కావచ్చు. అయితే ఈ రంగంలో విజయవంతం కావాలంటే టూల్స్ నేర్చుకోవడంతో పాటు వాటిని ఉపయోగించి సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవాలి.
మొదట Excel, SQLతో ప్రారంభించి, తర్వాత Power BI లేదా Tableau నేర్చుకోండి. అనంతరం Python, Statisticsపై దృష్టి పెట్టండి. చిన్న చిన్న ప్రాజెక్టులు రూపొందించి మీ నైపుణ్యాలను ప్రదర్శించండి. డిగ్రీ పూర్తయిన వెంటనే ఉద్యోగం రావాలని తొందరపడకుండా నిరంతరం ప్రాక్టీస్ చేస్తే మంచి అవకాశాల కోసం సిద్ధం కావచ్చు.
గుర్తుంచుకోండి: డేటా అనలిస్ట్‌గా మారడానికి ఖరీదైన కోర్సు ఒక్కటే మార్గం కాదు. సరైన ప్రణాళిక, ఉచిత అభ్యాస వనరులు, నిరంతర సాధన, ప్రాజెక్టులే మీ కెరీర్‌కు బలమైన పునాది.