डाटा एनालिस्ट: कोर्स विवरण और करियर के अवसर

 डाटा एनालिस्ट वह पेशेवर होता है जो डेटा का विश्लेषण करके व्यावसायिक समस्याओं का समाधान निकालता है। डाटा एनालिस्ट डेटा को इकट्ठा करने, संसाधित करने, और सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके इसे विश्लेषित करने का काम करता है। इस क्षेत्र में करियर बनाने के लिए विभिन्न तकनीकों और टूल्स का ज्ञान आवश्यक होता है। डाटा एनालिस्ट का कार्य डेटा के माध्यम से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और संगठनों को निर्णय लेने में मदद करना होता है।

कोर्स की संरचना

डाटा एनालिस्ट कोर्स की संरचना विभिन्न विषयों और तकनीकों का समावेश करती है। यह कोर्स आमतौर पर तीन से चार साल का होता है और इसमें डेटा संग्रहण, डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, और अन्य तकनीकी विषयों का गहन ज्ञान प्रदान किया जाता है।

 

प्रथम वर्ष

सेमेस्टर 1:

 

प्रोग्रामिंग फंडामेंटल्स:

प्रोग्रामिंग की बुनियादी बातें।

पायथन, आर, और SQL जैसी भाषाओं में कोडिंग।

मैथमेटिक्स फॉर डेटा एनालिसिस:

गणित के बुनियादी सिद्धांत।

कैलकुलस और लाइनियर अल्जेब्रा।

इंट्रोडक्शन टू डेटा एनालिसिस:

डेटा एनालिसिस के मूल सिद्धांत।

डेटा संग्रहण और सफाई।

कम्युनिकेशन स्किल्स:

प्रभावी संचार और पेशेवर लेखन।

सेमेस्टर 2:

 

डेटा स्ट्रक्चर्स और एल्गोरिदम:

डेटा स्ट्रक्चर्स और एल्गोरिदम के बुनियादी सिद्धांत।

डेटा मैनेजमेंट और प्रोसेसिंग।

सांख्यिकी के सिद्धांत:

प्रायिकता और सांख्यिकी।

वितरण और परीक्षण।

डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम:

रिलेशनल डेटाबेस की अवधारणा।

SQL और डाटाबेस डिजाइन।

प्रोजेक्ट वर्क:

छोटे डेटा एनालिसिस प्रोजेक्ट्स का विकास।

द्वितीय वर्ष

सेमेस्टर 3:

 

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन:

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें।

टूल्स जैसे Tableau, Power BI का उपयोग।

उन्नत प्रोग्रामिंग:

पायथन और आर में उन्नत प्रोग्रामिंग।

डेटा एनालिसिस लाइब्रेरीज़ जैसे Pandas, NumPy।

मशीन लर्निंग:

मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांत।

सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग।

डेटा क्लीनिंग और प्रोसेसिंग:

डेटा क्लीनिंग तकनीकें।

आउटलेयर डिटेक्शन और डेटा इंटिग्रेशन।

सेमेस्टर 4:

 

डेटा माइनिंग:

डेटा माइनिंग तकनीकें।

क्लस्टरिंग, एसोसिएशन, और सीक्वेंसिंग।

बिजनेस इंटेलिजेंस:

बिजनेस इंटेलिजेंस के सिद्धांत।

BI टूल्स का उपयोग और रिपोर्टिंग।

क्लाउड कंप्यूटिंग:

क्लाउड कंप्यूटिंग की बुनियादी बातें।

AWS, Azure, और Google Cloud का परिचय।

इंटरनशिप:

उद्योग में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के लिए इंटर्नशिप।

तृतीय वर्ष

सेमेस्टर 5:

 

डेटा साइंस:

डेटा साइंस के सिद्धांत।

डेटा एनालिसिस और मॉडलिंग।

बिग डेटा टेक्नोलॉजीज:

बिग डेटा प्लेटफार्म्स जैसे Hadoop, Spark।

बिग डेटा प्रोसेसिंग और एनालिसिस।

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स:

प्रेडिक्टिव मॉडलिंग तकनीकें।

टाइम सीरीज एनालिसिस और फोरकास्टिंग।

प्रोजेक्ट वर्क:

एक संपूर्ण डेटा एनालिसिस प्रोजेक्ट का विकास।

सेमेस्टर 6:

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस:

AI के बुनियादी सिद्धांत।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग।

डेटा सिक्योरिटी और एथिक्स:

डेटा सिक्योरिटी के सिद्धांत।

डेटा प्राइवेसी और एथिकल इश्यूज।

इंडस्ट्रियल विजिट्स:

उद्योग में वास्तविक दुनिया का अनुभव।

समग्र मूल्यांकन:

छात्रों के ज्ञान और कौशल का समग्र मूल्यांकन।

चौथा वर्ष

सेमेस्टर 7:

 

उन्नत डेटा एनालिसिस:

उन्नत डेटा एनालिसिस तकनीकें।

डेटा एनालिसिस के टूल्स और सॉफ़्टवेयर।

रिसर्च मेथडोलॉजी:

रिसर्च मेथडोलॉजी के सिद्धांत।

डेटा कलेक्शन और एनालिसिस।

इंडस्ट्री प्रोजेक्ट:

उद्योग आधारित प्रोजेक्ट का विकास।

इंटरशिप:

उद्योग में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के लिए इंटर्नशिप।

सेमेस्टर 8:

 

फाइनल इयर प्रोजेक्ट:

एक प्रमुख डेटा एनालिसिस प्रोजेक्ट का विकास और तैनाती।

वास्तविक दुनिया की समस्या का समाधान।

इंटरशिप और प्लेसमेंट:

उद्योग में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के लिए इंटर्नशिप।

प्लेसमेंट और कैरियर गाइडेंस।

एथिक्स और प्रोफेशनल प्रैक्टिस:

पेशेवर नैतिकता और व्यवहार।

डेटा एनालिसिस में कानूनी मुद्दे।

समग्र मूल्यांकन:

छात्रों के ज्ञान और कौशल का समग्र मूल्यांकन।

कौशल विकास

प्रोग्रामिंग और कोडिंग:

 

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता।

कोडिंग तकनीकें और बेस्ट प्रैक्टिसेस।

डेटा विश्लेषण:

 

डेटा संग्रहण और विश्लेषण तकनीकें।

सांख्यिकीय और गणितीय मॉडलिंग।

डेटाबेस मैनेजमेंट:

 

SQL और NoSQL डेटाबेस का उपयोग।

डेटाबेस डिजाइन और स्केलिंग।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन:

 

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के टूल्स और तकनीकें।

Tableau, Power BI, और अन्य टूल्स का उपयोग।

मशीन लर्निंग और AI:

 

मशीन लर्निंग और AI तकनीकें।

डेटा मॉडलिंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स।

बिजनेस इंटेलिजेंस:

 

बिजनेस इंटेलिजेंस के सिद्धांत।

BI टूल्स का उपयोग और रिपोर्टिंग।

करियर अवसर

डाटा एनालिस्ट:

 

डेटा का विश्लेषण और व्यावसायिक समस्याओं का समाधान।

बिजनेस एनालिस्ट:

 

व्यावसायिक प्रक्रिया का विश्लेषण और सुधार।

डेटा साइंटिस्ट:

 

डेटा मॉडलिंग और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग।

बिग डेटा इंजीनियर:

 

बिग डेटा प्लेटफार्म्स का प्रबंधन और प्रोसेसिंग।

बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट:

 

BI टूल्स का उपयोग और रिपोर्टिंग।

डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर:

 

डेटाबेस सिस्टम्स का प्रबंधन और रखरखाव।

मशीन लर्निंग इंजीनियर:

 

AI और मशीन लर्निंग मॉडल्स का विकास।

एडमिशन प्रक्रिया

डाटा एनालिस्ट कोर्स में प्रवेश के लिए निम्नलिखित प्रक्रियाओं से गुजरना पड़ता है:

 

शैक्षिक योग्यता:

 

12वीं कक्षा में विज्ञान विषयों के साथ उत्तीर्ण।

उच्चतम ग्रेड और प्रतिष्ठित संस्थानों से डिग्री प्राप्त करना।

प्रवेश परीक्षाएं:

 

JEE, CET, या अन्य संबंधित प्रवेश परीक्षाएं।

इन परीक्षाओं में उत्कृष्ट प्रदर्शन।