ഇപ്പോൾ ഡാറ്റ എല്ലാ സ്ഥലത്തും കണ്ടെത്താനാകും. സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ ഞങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന പോസ്റ്റുകൾ മുതൽ ഓൺലൈനിൽ വാങ്ങുന്ന ഉത്പന്നങ്ങൾ വരെ ഓരോ ക്ലിക്കും ക്രിയയും വിലപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. എന്നാൽ, പ്രാഥമിക ഡാറ്റ ബദ്ധമായിരിക്കുമ്പോഴും, അതിന്റെ പ്രായോഗികമായ ഉപയോഗം നേടാൻ അവയ്ക്കു വിശകലനം ചെയ്യാനും, വ്യാഖ്യാനം ചെയ്യാനും, ചിന്താഗതികളായി മാറ്റാനും ആവശ്യം ഉണ്ട്. ഇവിടെ ഡാറ്റാ വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ സഹായം വേണം.
നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ഡാറ്റാ വിശകലന വിദഗ്ധനാകണമെന്ന ചിന്ത ചെയ്തത് എങ്കിൽ, അതിനായി വിലപിടിക്കുന്ന കോഴ്സുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കേതിക ബിരുദങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് എന്ന് കരുതിയിരുന്നോ? പുനഃപരിശോധിക്കുക. ഇന്നത്തെ ലോകത്ത്, നിങ്ങൾക്ക് ഏതെങ്കിലും രീതിയിലുള്ള ഫണ്ടമെന്റൽസ് മുതൽ ആധുനിക ഉപകരണങ്ങളിലേക്കുള്ള എല്ലാ വസ്തുതകളും പാഠഭാഗങ്ങൾ ഒരുപാട് പ്രായോഗികമായ, എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമായ സൗജന്യ റിസോഴ്സുകളിലൂടെ പഠിക്കാം.
ഡാറ്റാ വിശകലന വിദഗ്ധൻ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?
ഡാറ്റാ വിശകലന വിദഗ്ധന്റെ ജോലി ഡാറ്റയിൽ നിന്നും മാതൃകകൾ കണ്ടെത്തുന്നതും, പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതും, സ്ഥാപനങ്ങൾ ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ സ്മാർട്ട് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നത് സഹായിക്കുന്നതുമാണ്. അവർ വിവിധ വിനിമയങ്ങളിലേക്കും ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ച് അവ ശുദ്ധീകരിച്ച് ക്രമപ്പെടുത്തുകയും, അതിനുശേഷം സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്തൃ നിലനിൽപ്പ് കുറവാകാൻ കാരണമോ, അല്ലെങ്കിൽ ഗണിതപരമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വർധിച്ചുവരുന്ന വിൽപ്പനാ പ്രവണതകളെ തിരിച്ചറിയുകയോ ചെയ്യാൻ ഡാറ്റാ വിശകലന വിദഗ്ധർ ഇടപെടുന്നു. ലോകം കൂടുതൽ ഡാറ്റാ-മൂല്യവത്കരിച്ച രീതിയിലേക്ക് മാറുന്നതോടെ, ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രൊഫഷണലുകൾക്കുള്ള ആവശ്യകത വേഗത്തിൽ വളർന്നിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് പഠനത്തിന് ഉത്തമ സമയമാണ്.
ഒരു പൈസ പോലും ചിലവാക്കാതെ പഠനം തുടങ്ങുക
ഇന്റർനെറ്റിന്റെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ട്യൂഷൻ ഫീസുകൾ നൽകേണ്ടതില്ല, അല്ലെങ്കിൽ വിലപിടിക്കുന്ന പുസ്തകങ്ങൾ വാങ്ങേണ്ടതില്ല. സ്വതന്ത്രമായ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പഠന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഇന്റർനെറ്റ് ആക്സസ് ഉള്ളവർക്ക്, പഠിക്കാൻ തയ്യാറായവർക്കും ലഭ്യമാണ്.
നമുക്ക് കാണാം, ഡാറ്റാ വിശകലന യാത്രയിൽ സൗജന്യമായ രീതിയിൽ എങ്ങനെ തുടങ്ങാം.
പടി 1: ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ മനസിലാക്കുക
ഉപകരണങ്ങളും സോഫ്റ്റ്വെയറുകളും പഠിക്കാൻ മുൻപുള്ളത്, ഒരു മികച്ച അടിസ്ഥാനം സൃഷ്ടിക്കുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. നിങ്ങൾ ഡാറ്റാ വിശകലനം എന്താണ്, അതിന്റെ പ്രാധാന്യം എങ്ങനെ എടുക്കാം, വേറെ വേറെ വിശകലന വിഭാഗങ്ങൾ (വിവരണാത്മക, നിയന്ത്രണാത്മക, പ്രവചനാത്മക, നിർദേശാത്മക) എന്നിവ മനസിലാക്കേണ്ടതാണ്.
ശുപാർശ ചെയ്ത സൗജന്യ റിസോഴ്സുകൾ:
- ഖാൻ അക്കാഡമി – ഡാറ്റാ, ഗണിതശാസ്ത്രം സംബന്ധിച്ച അതിവേഗവും എളുപ്പവുമായ ക്ലാസുകൾ.
- YouTube (freeCodeCamp, Simplilearn) – വീഡിയോ ഗൈഡുകൾ, ആശയങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ സഹായകമായവ.
- Coursera (ആഡിറ്റ് മോഡ്) – ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള കോളേജ് കോഴ്സുകൾ സൗജന്യമായി ലഭ്യമാകും, നിങ്ങളെ “ആഡിറ്റ്” ആയി തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ.
പടി 2: സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളുമായി സൗഹൃദം ചെലുത്തുക
Excel, Google Sheets തുടങ്ങിയ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ പുതിയ ഡാറ്റാ വിശകലന വിദഗ്ധർക്കായി ചിലവഴിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ആണ്. ഇവ വഴി നിങ്ങൾ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസ് ചെയ്യാനും, കണക്കുകൾ നിർവ്വഹിക്കാനും, അടിസ്ഥാനമായ ദൃശ്യങ്ങൾ (ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രാഫുകൾ) സൃഷ്ടിക്കാനുമാകും.
പഠിക്കേണ്ടത്:
- ഫോർമുലകൾ & ഫംഗ്ഷനുകൾ (SUM, IF, VLOOKUP)
- ഡാറ്റാ സ്റ്റോർട്ട് ആൻഡ് ഫിൽറ്ററിംഗ്
- പിവറ്റ് ടേബിൾസ്
- അടിസ്ഥാന ചാർട്ട് സൃഷ്ടിക്കൽ
എവിടെയെഴുതാം:
- Excel Easy – ഓരോ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് ഫീച്ചറുകൾക്കുള്ള സൗജന്യ പരിശീലനം.
- Google’s Sheets Training – Google Workspace ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ട്രെയിനിംഗ്.
പടി 3: ഡാറ്റാബേസ് ഭാഷ – SQL പഠിക്കുക
SQL (Structured Query Language) ഡാറ്റാബേസ് പ്രവർത്തനത്തിനും ആവശ്യകമാണ്. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ചോദ്യംചെയ്യാനും, ആവശ്യമായവ മാത്രം തിരികെ തിരികെ നൽകാനും, കണക്കുകൾ ചെയ്യാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
പഠിക്കേണ്ടത്:
- SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN തുടങ്ങിയ ക്ലോസുകൾ
- ഡാറ്റാബേസ് സൃഷ്ടിക്കൽ & അപ്ഡേറ്റുകൾ
- ഗ്രൂപ്പിംഗ്, ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഏഗ്രിഗേഷൻ
ശ്രേഷ്ടമായ സൗജന്യ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ:
- Mode SQL Tutorial – സജീവ പരിശീലനങ്ങൾ, യാഥാർത്ഥ്യ ഉദാഹരണങ്ങളുമായി.
- SQLZoo – SQL പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിച്ച്, ഉടനെ പ്രതികരണം ലഭിക്കും.
- Kaggle – SQL ക്രാഷ് കോഴ്സുകൾ, പ്രായോഗിക പ്രോജക്ടുകൾ.
പടി 4: Python അല്ലെങ്കിൽ R പ്രോഗ്രാമിംഗ് പഠിക്കുക
ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് & SQL പഠിച്ചതിന് ശേഷം, അടുത്ത പടി പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ പഠിക്കുക. Python ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി ഏറെ പ്രശസ്തമാണ്, കാരണം ഇതിന്റെ വായനാസുഖം കൂടാതെ pandas, NumPy, matplotlib പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉള്ളതുമാണ്.
R എന്നും നല്ലൊരു ഓപ്ഷൻ ആണ്, പ്രത്യേകിച്ച് סטാറ്റിസ്റ്റിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ ഗവേഷണത്തിലേക്ക് കുതിക്കുന്നവർക്ക്.
Python പഠിക്കാൻ മികച്ച സൗജന്യ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ:
- Google’s Python Class – അടിസ്ഥാന കമ്പ്യൂട്ടർ അറിയിപ്പ് ഉള്ളവർക്കുള്ള പരിശീലനം.
- Kaggle Learn – സ്രുതിമാറ്റ Python പാഠങ്ങൾ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്.
- freeCodeCamp – മുഴുവൻ വീഡിയോ കോഴ്സുകൾ, പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾ.
ഡാറ്റ അനലിസിസ് വിദഗ്ധനായ വ്യവസായത്തിൽ പ്രവേശിക്കുന്ന വഴികൾ
ആദ്യമധ്യമായ പരിശ്രമവും, പരിശീലനവും നമുക്ക് നേരിടേണ്ടവയാണ്. എന്നാൽ, ഇത്തരം പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യുമ്പോൾ, നമുക്ക് ലഭ്യമായിട്ടുള്ള പോർട്ട്ഫോളിയോയുടെ പ്രാധാന്യം വളരെ വലിയതാണ്. അക്കാര്യത്തിൽ, നമുക്ക് ഇന്റർനെറ്റ് വഴി ലഭിക്കുന്ന സ്രോതസ്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന അർഹമായ ഡാറ്റ ആനാലിസിസ് പ്രൊജക്ടുകൾ ചെയ്താൽ നമുക്ക് വലിയ പ്രയോജനം ഉണ്ടാകും. ഇതു നമുക്ക് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമതയുള്ളവരായി മാറാനും, വ്യവസായത്തിലേക്ക് കടക്കാനും സഹായിക്കും.
പരീക്ഷണങ്ങൾ: ഡാറ്റ അനലിസിസ് പഠനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മികച്ച മാർഗ്ഗങ്ങൾ
ഡാറ്റ അനലിസിസ് പഠനത്തിനുള്ള നിലവാരമുള്ള സൗജന്യ സ്രോതസ്സുകൾ പുറമെ ലഭിക്കുന്നതിനാൽ, മികച്ച പരിശീലനത്തിനായി സൗജന്യ ഓൺലൈൻ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഏറെ ഉപകാരപ്രദമാണ്. ഇന്റർനെറ്റ് വഴി ലഭ്യമായ, സവിശേഷമായ കോഴ്സുകൾ നൽകുന്ന പഠന കേന്ദ്രങ്ങൾ കാണപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്:
1. Google Data Analytics Certificate (Coursera വഴി)
ഗൂഗിൾ, ക്ലീൻ ചെയ്യലുകൾ, ഡാറ്റ അനലിസിസ്, വിവിധ ടൂൾസ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കൽ എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ അറിയാനായി സെർട്ടിഫിക്കറ്റ് നൽകുന്നു. ഈ കോഴ്സിന്റെ പൂർണ്ണ ഭാഗം പണം നൽകുന്നതാണ്, പക്ഷേ ഓഡിറ്റ് മോഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയെന്നാൽ സൗജന്യമായി പഠിക്കാൻ കഴിയും.
2. IBM Data Analyst Certificate
Python, SQL, Excel, ഡാറ്റ ვიზുവലൈസേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തിയുള്ള കോഴ്സ് ഐ.ബി.എം. അവകാശപ്പെടുന്നു. Coursera വഴിയുള്ള പഠനത്തിനു സൗജന്യ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സൗകര്യവും, സാമ്പത്തിക സഹായവും നൽകുന്നു.
3. Microsoft Learn
Microsoft, Power BI എന്ന ഡാറ്റ വികസ്വര ചലനത്തിനായി ഔദ്യോഗികമായി ടെർണാമെന്റ് നൽകുന്നു. ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കോഴ്സ് സൗജന്യമാണ്, എന്നാൽ സერთിഫിക്കറ്റ് പരീക്ഷയ്ക്ക് മാത്രം പണമെന്തോ നൽകേണ്ടതുണ്ട്.
4. DataCamp Free Plan
ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം, Python, R, SQL തുടങ്ങിയ ഓൺലൈൻ സൗജന്യ പഠനവുമാണ്, എന്നാൽ അധികതരം പാഠങ്ങൾ സൗജന്യമായി ലഭ്യമായിട്ടുണ്ടാകും.
പ്രൊജക്ടുകൾ കൊണ്ടുള്ള പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മാണം
നിങ്ങളുടെ പഠനത്തെ പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെയാണ് സമർപ്പിക്കാം എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഓർക്കാം. ഏറ്റവും പ്രധാനമായുള്ളവയാണ് വ്യക്തിഗത പ്രൊജക്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത്. ഡാറ്റ അനലിസിസ് പഠിക്കുന്നവർക്ക്, കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പ്രൊജക്ടുകൾ ഉണ്ട്, അവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പോർട്ട്ഫോളിയോ എങ്ങനെ വികസിപ്പിക്കാമെന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
- COVID-19 ഡാറ്റ ട്രെൻഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക
- Tableau ഉപയോഗിച്ച് സെൽസ് ഡാഷ്ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുക
- Python സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് റിപ്പോർട്ടുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക
അങ്ങനെ പ്രൊജക്ടുകൾക്കൊപ്പം പഠനം നടത്തുക, അത് നിങ്ങൾക്ക് സർട്ടിഫിക്കേഷനും വിശ്വാസ്യതയും നൽകും. ഇത് ജോലിക്കാരനായി മാറാനുള്ള വളരെ പ്രധാനമായ ഉപകരണം നൽകും.
എത്രയും വേഗം ജോലിക്ക് അപേക്ഷിക്കുന്നതിന്
പഠനത്തിന്റെ അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, നിങ്ങൾക്ക് പ്രാഥമിക തലത്തിലെ ജോലികളിലേക്ക് അപേക്ഷിക്കാനുള്ള സമയമാകും. ഡാറ്റ അനലിസിസ് പഠിച്ചതിനു ശേഷമുള്ള ചില ജോലിക്കലുകൾ:
- ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ്
- ജൂനിയർ ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റ്
- ഓപ്പറേഷൻസ് അനലിസ്റ്റ്
- മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റ അസോസിയേറ്റ്
- ഡാറ്റ എൻട്രി & ക്ലീനിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ്
നിങ്ങളുടെ അനുഭവം വർധിച്ചതോടെ, കൂടുതൽ ഉയർന്ന സ്ഥാനങ്ങളിൽ എത്തുകയും ചെയ്യാം. ഇതിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ:
- സീനിയർ ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ്
- ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റ്
- BI ഡവലപ്പർ
- ഡാറ്റ എൻജിനീയർ
പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങൾ
Q: ഡാറ്റ അനലിസിസ് പഠിക്കാൻ ഗണിതം അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് പാഠശാലകൾ വേണ്ടതാണോ?
A: ഇല്ല. ഒരു അടിസ്ഥാന ഗണിതവുമുള്ളവർക്ക് സാധാരണയായി ഏത് കോഴ്സുകളും ഓർമ്മപ്പെടുത്തുന്നത് തന്നെ സുരക്ഷിതമാണ്. എന്നാൽ, ഈ രംഗത്ത് വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒരു താൽപ്പര്യം ഇല്ലാത്തതിനാൽ, ഇത് മുടക്കിയാണ് ആരംഭിക്കുന്നത്.
Q: ജോലി-പ്രാപ്തമാക്കാൻ എത്ര സമയം പിടിക്കാം?
A: സ്ഥിരതയുള്ള പരിശ്രമത്തോടെ (ആഴ്ചയിൽ 5-8 മണിക്കൂർ), പലവട്ടം 4 മുതൽ 6 മാസം കൊണ്ട് വളരെ നല്ല രീതിയിൽ പഠിച്ച് ജോലി നേടാൻ കഴിയും.
Q: സൗജന്യ കോഴ്സുകൾ പോരെയെന്ന് കരുതാം?
A: ഒന്നിച്ച് പറഞ്ഞാൽ, സൗജന്യ പഠന സ്രോതസ്സുകൾ, ഒരു മികച്ച പോർട്ട്ഫോളിയോ അടങ്ങുന്നവർക്കായി, സേർട്ടിഫിക്കേഷൻസ് കൂടി സംഭാവന നൽകുന്നവർക്ക് വളരെ സഹായകരമാണ്.
ചുരുക്കം
ഡാറ്റ അനലിസിസ് ഒരു വലിയ സാധ്യതയുള്ള മേഖലയാണ്, ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഈ മേഖലയിൽ പ്രവേശിക്കാൻ ഒന്നുകൂടി വലിയ സമ്പാദ്യങ്ങൾ ചെലവഴിക്കാൻ ആവശ്യമില്ല. സൗജന്യ ഓൺലൈൻ കോഴ്സുകളും, പഠന സാമഗ്രികളും, ഡാറ്റ അനലിസിസ് ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ഈ മേഖലയിലേക്ക് കടക്കാൻ തയ്യാറാകാം. സ്വയം പഠനത്തിന് പ്രാപ്തമായവനായുള്ള പ്രകടനം, പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മാണം, സൗജന്യ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച അവസരങ്ങൾ ലഭിക്കും.
നിങ്ങളുടെ കരിയർക്ക് തുടക്കം കുറിക്കാൻ ഈ ഘട്ടങ്ങൾ അനുസരിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സംശയങ്ങളില്ലാതെ, വ്യക്തിപരമായ പ്രകടനങ്ങളിലൂടെ ഡാറ്റ അനലിസിസ് മേഖലയിലെ മികച്ച പ്രൊഫഷണലായിരിക്കുക. വിശ്വസനീയമായ സ്രോതസ്സുകൾ വഴി പുതിയ കഴിവുകൾ നേടിയെടുക്കുകയും, അവ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യാം.
ഡാറ്റ അനലിസിസ് പഠനം ഒരു നൈപുണ്യമാകുമ്പോൾ, അതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങളും സാധ്യതകളും അനവധിയാകും. എന്നിട്ടും, ഈ വ്യാവസായികമായി ആവശ്യമായ മേഖലയിലേക്ക് നിങ്ങൾക്ക് സൗജന്യമായും എളുപ്പത്തിൽ പ്രവേശിക്കാം!