15 उद्धरण पढ़ने के लिए यदि आप डेटा में करियर की योजना बना रहे हैं

डेटा अब केवल एक और छोटा, चार-अक्षर वाला शब्द नहीं है। इसके बजाय, यह कुछ अधिक जटिल हो गया है और संपन्न व्यवसायों का केंद्र है।

डेटा तथ्यों का एक संग्रह है। तथ्यों का यह संग्रह तभी समझ में आता है जब उन्हें प्रासंगिक रूप से व्यापक क्रम में रखा जाता है। एक डेटा विश्लेषक इस कार्य को कुशलतापूर्वक करता है।

यदि आप डेटा के क्षेत्र में अपना करियर बनाने की योजना बना रहे हैं, तो यहां 15 उद्धरण हैं जिन्हें आपको अवश्य पढ़ना चाहिए और उनसे सीखना चाहिए।

लेकिन उनमें जाने से पहले, आपको डेटा विश्लेषक से आवश्यक कौशल और कैसे एक . के बारे में पता होना चाहिए डेटा विश्लेषक प्रमाणन आपको अपनी क्षमताओं को सुधारने और सही नौकरी दिलाने में मदद कर सकता है।

15 उद्धरण एक उभरते डेटा विश्लेषक को ध्यान में रखना चाहिए

'डेटा वैज्ञानिक डेटा इकट्ठा करने, इसे एक ट्रैक्टेबल रूप में मालिश करने, इसे अपनी कहानी बताने और उस कहानी को दूसरों के सामने पेश करने में शामिल हैं।' - माइक लुकाइड्स, संपादक, ओ'रेली मीडिया।

सबसे पहले, माइक लुकाइड्स एक डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक के रूप में आपकी आवश्यकताओं और अपेक्षाओं को स्पष्ट रूप से समझाते हैं। ये कुछ चीजें हैं जिन्हें आपको सीखना चाहिए और मास्टर बनना चाहिए।

'आपके पास जानकारी के बिना डेटा हो सकता है, लेकिन आपके पास डेटा के बिना जानकारी नहीं हो सकती है।' - डैनियल कीज़ मोरन, अमेरिकी कंप्यूटर प्रोग्रामर और विज्ञान कथा लेखक।

लेखक और प्रोग्रामर सबसे अच्छे लोग हैं जिनसे आप सीख सकते हैं कि जो जानकारी आप अपने दर्शकों को देना चाहते हैं, वह डेटा के बिना बनाना असंभव होगा।

'मैं कभी अनुमान नहीं लगाता। किसी के पास डेटा होने से पहले सिद्धांत बनाना एक बड़ी गलती है। बेवजह कोई तथ्यों के अनुकूल सिद्धांतों के बजाय तथ्यों को मोड़ना शुरू कर देता है' - सर आर्थर कॉनन डॉयल, ब्रिटिश लेखक।

इस उद्धरण में, शर्लक होम्स के लेखक स्वयं तथ्यों और आंकड़ों के महत्व पर जोर देते हैं।

'सूचना 21वीं सदी का तेल है, और विश्लेषण दहन इंजन है' - पीटर सोंडरगार्ड, पूर्व वरिष्ठ उपाध्यक्ष, गार्टनर।

पीटर सोंडरगार्ड ने यहां यह कहकर सही सादृश्य बनाया है कि डेटा और सूचना तेल या स्नेहक की तरह हैं, जो एनालिटिक्स उद्योग के सुचारू कामकाज के लिए जिम्मेदार हैं।

'डेटा एक कीमती चीज है और सिस्टम की तुलना में अधिक समय तक टिकेगा।' - टिम बर्नर्स-ली, वर्ल्ड वाइड वेब के आविष्कारक।

डेटा और सूचना के स्रोतों में से एक इंटरनेट है। तो वर्ल्ड वाइड वेब (WWW) के संस्थापक से स्वयं शब्द लें कि डेटा कितना महत्वपूर्ण है और हमेशा रहेगा।

'लक्ष्य डेटा को सूचना में और सूचना को अंतर्दृष्टि में बदलना है।' - कार्ली फिओरिना, हेवलेट-पैकार्ड (एचपी) के पूर्व सीईओ

यहां तक ​​​​कि हेवलेट-पैकार्ड (एचपी) जैसी कंपनियां भी जानती हैं कि उत्पाद और सेवाओं की अंतर्दृष्टि या समझ उनके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है, और यह अंतर्दृष्टि केवल डेटा की मदद से प्राप्त की जा सकती है।

'सभ्यता की शुरुआत से लेकर 2003 तक 5 एक्साबाइट जानकारी बनाई गई थी, लेकिन इतनी जानकारी अब हर दो दिन में बनाई जाती है।' - एरिक श्मिट, गूगल के पूर्व कार्यकारी अध्यक्ष।

बस इसे स्पष्ट करने के लिए, 1 एक्साबाइट 1 अरब गीगाबाइट के बराबर है। यह डेटा का परिमाण है जो वर्तमान युग में उत्पन्न होता है। इससे यह भी पता चलता है कि डेटा को क्यूरेट करने और व्यवस्थित करने में डेटा एनालिस्ट की कितनी बड़ी भूमिका होती है।

'मैं कहता रहता हूं कि अगले 10 वर्षों में सेक्सी नौकरी सांख्यिकीविद होगी, और मैं मजाक नहीं कर रहा हूं।' - हैल वेरियन, गूगल के मुख्य अर्थशास्त्री।

हालाँकि यह कथन 10 साल से कुछ अधिक समय पहले दिया गया था, फिर भी यह सच है और जब तक डेटा मौजूद है, तब तक यह सच होता रहेगा। अगर अब भी संशय में हैं, तो एक नजर औसत पर डेटा विश्लेषक वेतन वर्तमान समय में प्रति वर्ष।

'डेटा व्यवसाय का नया कच्चा माल बन रहा है।' - क्रेग मुंडी, माइक्रोसॉफ्ट में सीईओ के वरिष्ठ सलाहकार।

उपरोक्त उद्धरण साबित करता है कि बिना डेटा के आज कुछ भी संभव नहीं है।

'कुछ सर्वोत्तम सिद्धांत डेटा एकत्र करने के बाद आते हैं क्योंकि तब आप एक और वास्तविकता से अवगत हो जाते हैं।' - रॉबर्ट जे. शिलर, अर्थशास्त्र का नोबेल पुरस्कार विजेता।

अच्छी तरह से एकत्रित और संगठित डेटा लोगों को उनके तथ्यों और सिद्धांतों को सही करने में मदद करता है। यह वह जगह है जहाँ आप, एक डेटा विश्लेषक के रूप में, एक बड़ी भूमिका निभाते हैं।

'हमें अपने छात्रों के साथ-साथ अधिकारियों को यह सिखाना चाहिए कि डेटा की जांच कैसे करें, प्रयोग कैसे करें और बेहतर निर्णय लेने के लिए इन उपकरणों का उपयोग कैसे करें।' - डैन एरीली, शोधकर्ता।

डेटा की मात्रा के साथ, डैन एरली का कहना है कि सभी को यह सिखाना महत्वपूर्ण हो गया है कि डेटा को प्रभावी ढंग से कैसे संभालना और जांचना है।

'संख्याओं के पास बताने के लिए एक महत्वपूर्ण कहानी है। वे उन्हें आवाज देने के लिए आप पर भरोसा करते हैं।' - स्टीफन फ्यू, लेखक और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विशेषज्ञ।

क्षेत्र के विशेषज्ञ भी मानते हैं कि डेटा आवश्यक है, लेकिन इससे भी अधिक आवश्यक एक डेटा विश्लेषक है जो इस डेटा को क्रम में रख सकता है ताकि यह समझ में आए और दूसरों द्वारा आसानी से समझा जा सके।

'बिना डेटा के मार्केटिंग करना आंखें बंद करके गाड़ी चलाने जैसा है।' - डैन ज़ारेला, लेखक और पुरस्कार विजेता सोशल मीडिया वैज्ञानिक।

एक कंपनी के लिए अपने उत्पादों को कुशलतापूर्वक बेचने और आजीवन ग्राहक हासिल करने के लिए, डेटा बहुत महत्वपूर्ण है। डैन ज़ारेला का कहना है कि इसके बिना, अपने उत्पादों और सेवाओं को बेचना आपकी कार को अपनी आँखें बंद करके चलाने के बराबर है।

'डेटा जो अप्रयुक्त बैठे हैं वे डेटा से अलग नहीं हैं जिन्हें पहले कभी एकत्र नहीं किया गया था।' - डौग फिशर, प्रोफेसर।

डेटा का उपयोग करने और व्यवस्थित करने के महत्व पर बल दिया गया है, क्योंकि आपके पास अप्रयुक्त डेटा उतना ही अच्छा है जितना आपके पास नहीं है।

'डेटा से सीखना वस्तुतः सार्वभौमिक रूप से उपयोगी है। इसे मास्टर करें, और आपका कहीं भी स्वागत किया जाएगा। ” - जॉन एल्डर, एल्डर रिसर्च।

डेटा का उपयोग हर उद्योग में किया जाता है। यदि आपके पास डेटा सीखने और प्रबंधित करने का कौशल और क्षमता है, तो आप किसी भी कंपनी के लिए एक अनिवार्य संपत्ति होंगे।

निष्कर्ष

ऊपर सूचीबद्ध उद्धरणों पर एक त्वरित नज़र डालने से डेटा के महत्व और तथ्य यह है कि डेटा पीढ़ी तेजी से बढ़ रही है। इस प्रकार एक डेटा विश्लेषक के रूप में आपके लिए अवसर कभी समाप्त नहीं होंगे।

अपना स्पैडवर्क करें, अपने कौशल में सुधार करें, और वहां से बाहर निकलें और खुले हाथों से सभी अवसरों का लाभ उठाएं!