डेटा एनालिटिक्स में करियर की कई नौकरियां: डॉ.कीर्ति जैन, विस्तार से समझें क्या है Data Analysis

Pratibha ranaa | Aug 13, 2024, 14:42 IST

डेटा एनालिसिस

आज टेक्नोलॉजी ने बिजनेस करने के तरीकों को बदलकर रख दिया है। आज के डिजिटल युग को आगे ले जाने में सबसे अहम योगदान डेटा का ही है, जिसके माध्यम से आप अपने बिजनेस और कॅरियर को नई ग्रोथ दे सकते हैं।

डेटा एनालिसिस में कॅरियर बनाने के लिए आईएमटी CDL बेहतर संस्थान

डेटा एनालिसिस आज के समय की मांग है। चाहे कोई भी सेक्टर हो, डेटा एनालिसिस के बिना मानो काम अधूरा रहता है, इसलिए इस फील्ड में जॉब्स की अच्छी संभावनाएं हैं। यह विचार आईएमटी (CDL), गाजियाबाद की विषय विशेषज्ञ डॉ. कीर्ति जैन ( Kirti Jain ) ने एक ऑनलाइन वेबिनार में व्यक्त किए।

वेबिनार में कई स्टूडेंट्स हुए शामिल

दरअसल 11 अगस्त रविवार को एक वेबिनार का आयोजन किया गया था। वेबिनार का संचालन निशी भार्गव ने किया। इसमें सैकड़ों स्टूडेंट्स ने भाग लिया। बच्चों के साथ उनके अभिभावक और नौकरी पेशा लोग भी शामिल हुए और अपनी जिज्ञासा का समाधान पाया। वेबिनार में डॉ.कीर्ति जैन ने डेटा एनालिसिल ( data analysis ) के एडवांटेज के साथ भविष्य में इसकी जरूरत और संभावनाओं पर विस्तार से जानकारी दी।

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निशी भार्गव ने किया वेबिनार का संचालन

डॉ.कीर्ति जैन ने कहा आज टेक्नोलॉजी ने बिजनेस करने के तरीकों को बदलकर रख दिया है। आज के डिजिटल युग को आगे ले जाने में सबसे अहम योगदान डेटा का ही है, जिसके माध्यम से आप अपने बिजनेस और कॅरियर को नई ग्रोथ दे सकते हैं। लिहाजा, युवा आईएमटी (CDL) के माध्यम से डेटा एनालिसिस में कॅरिअर बना सकते हैं। वेबिनार में सैकड़ों स्टूडेंट्स ने भाग लिया। इसमें आईएमटी (CDL) के अन्य विशेषज्ञ भी जुड़े। वेबिनार का संचालन निशी भार्गव ने किया। वेबिनार का संचालन निशी भार्गव ने किया।

डेटा एनालिसिस क्या होता है ?

डेटा एनालिसिस (Data Analysis) एक प्रक्रिया है, जिसमें डेटा को इकट्ठा करके, उसे व्यवस्थित करके, उसका विश्लेषण करके उपयोगी जानकारी निकाली जाती है। इसका मुख्य उद्देश्य डेटा से पैटर्न, ट्रेंड्स, और इनसाइट्स को समझना है, ताकि फैसला लेने में सहायता मिल सके।

डेटा एनालिसिस के मेन प्वाइंट

डेटा संग्रहण (Data Collection): डेटा को विभिन्न स्रोतों से इकट्ठा किया जाता है। ये स्रोत सर्वे, सेंसर, ऑनलाइन डेटा, डेटाबेस, आदि हो सकते हैं।
डेटा सफाई (Data Cleaning): इकट्ठा किए गए डेटा में से त्रुटियों को दूर करना और उसे एक समान फॉर्मेट में लाना।
डेटा विश्लेषण (Data Analysis): डेटा को विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, या अन्य तकनीकों का उपयोग किया जाता है। इसमें डेटा का मीन, मीडियन, मोड, स्टैण्डर्ड डेविएशन, आदि गणना की जाती है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization): डेटा को विज़ुअल फॉर्म में प्रस्तुत करना, जैसे कि ग्राफ, चार्ट, या मैप्स के रूप में, ताकि उसे समझना आसान हो सके।
रिपोर्टिंग और निर्णय लेना (Reporting and Decision Making): अंतिम चरण में, एनालिसिस के परिणामों को रिपोर्ट किया जाता है और उनका उपयोग निर्णय लेने के लिए किया जाता है।