নতুনদের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ: যে দক্ষতাগুলি আপনাকে অমূল্য করে তোলে

যতবারই কেউ পিভট টেবিলের কথা বলত, আমার ফ্রিল্যান্সার বন্ধু জেইমি ঘাবড়ে যেত। এক্সেল তার মাথা ব্যথা করত, এবং মিটিংয়ে “ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ” বাক্যটি তাকে তৃতীয় কাপ কফির দিকে ঠেলে দিত।

পাঁচ বছর দ্রুত এগিয়ে? কোম্পানিগুলো এখন তাকে তাদের ডেটা খুঁড়ে তাদের ব্যবসার সাথে আসলে কী ঘটছে তা বলার জন্য হাস্যকর পরিমাণ অর্থ প্রদান করে। এবং না, তার কোনো অভিনব ডেটা সায়েন্স ডিগ্রি বা গণিতের পটভূমি নেই (তিনি একজন ইংরেজি মেজর ছিলেন, হে ভগবান)।

তাহলে কীভাবে তিনি স্প্রেডশীট-ভীতি থেকে ডেটা পরামর্শদাতা হয়ে উঠলেন? আমি বেশ কয়েকজন বন্ধুকে এই রূপান্তরটি করতে দেখেছি, এবং আমি আজ তাদের বাস্তব গল্পগুলি শেয়ার করছি। কোনো জারগন নেই, এটি রকেট বিজ্ঞান বলে ভান করা হচ্ছে না, কেবল বাস্তব দক্ষতা যা তাদের কর্মজীবনের বিকল্পগুলিকে রূপান্তরিত করেছে – এবং আপনার জন্যও একই কাজ করতে পারে।

স্পয়লার অ্যালার্ট: এটি তাদের ধারণার চেয়ে অনেক সহজ ছিল!

এটা গণিত সম্পর্কে নয়, এটা গোয়েন্দা কাজ সম্পর্কে

এই ফ্রিল্যান্সাররা কীভাবে ডেটা নিয়ে চিন্তা করা বন্ধ করতে এবং ডেটা ভালোবাসতে শিখলেন

বড় গোপন কথা যা কেউ আপনাকে বলে না: ডেটা নিয়ে ভালো হওয়া মানে সূত্র মুখস্থ করা বা সিলিকন ভ্যালির ওয়ান্ডারকিডের মতো কোডিং করা নয়। এটি একজন গোয়েন্দার মানসিকতা তৈরি করা।

আমার Zinner বন্ধু সোফিয়ার কথা ধরুন। তার প্রথম বড় জয় কোনো sofisticated বিশ্লেষণ করার কারণে হয়নি। এটি ঘটেছিল কারণ সে যথেষ্ট কৌতূহলী ছিল যে জিজ্ঞাসা করেছিল, “দাঁড়ান, মঙ্গলবারের বিক্রি কেন সবসময় শনিবারের চেয়ে বেশি হয়? এটা তো উল্টো মনে হচ্ছে।”

দেখা গেল কোম্পানিটি তিন বছর ধরে মঙ্গলবার ইমেল প্রচার চালাচ্ছিল, এবং কেউ সঠিক দিনে এটি নির্ধারিত হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করার প্রয়োজন মনে করেনি। তারা ইমেল প্রচারটি শুক্রবারে স্থানান্তরিত করে, যার ফলে তাৎক্ষণিক রাজস্ব বৃদ্ধি পায়। তার ক্লায়েন্ট তাকে একজন প্রতিভাবান মনে করেছিল, কিন্তু সে কেবল একটি সুস্পষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছিল যা অন্য কেউ বিরক্ত করেনি।

তখনই তিনি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় উপলব্ধি করলেন: বেশিরভাগ মানুষই ডেটা দেখে এতটাই ভীত যে তারা এটিকে সমালোচনামূলকভাবে দেখেও না। তারা কেবল রিপোর্টিং টুল যা প্রবণতা দেখায় তা মেনে নেয়।

ডেটা নিয়ে প্রশ্ন করতে শিখুন: এটি কোথা থেকে এসেছে? কে এটি সংগ্রহ করেছে? কী অনুপস্থিত? এবং আপনি ইতিমধ্যেই আপনার 90% সহকর্মীদের থেকে এগিয়ে আছেন।

কেউ ডেটা নিয়ে চিন্তা করে না (তারা উত্তর নিয়ে চিন্তা করে)

আমার আরেক ফ্রিল্যান্সার বন্ধু, অ্যালেক্স, এই শিক্ষাটি কঠিনভাবে শিখেছে। সে একটি খুচরা ক্লায়েন্টের জন্য রঙ-কোডেড চার্ট সহ একটি চমত্কার 30-পৃষ্ঠার প্রতিবেদন তৈরি করতে কয়েক সপ্তাহ ব্যয় করেছিল যা কেউ – এবং সে বোঝাতে চেয়েছিল কেউ না – কখনও পড়েনি। তার ক্লায়েন্ট শেষ পৃষ্ঠায় উল্টে বলল, “তাহলে আমাদের কী ভিন্নভাবে করা উচিত?” এবং অ্যালেক্সের কাছে কোনো স্পষ্ট উত্তর ছিল না। ওহ!

তারপর থেকে, তিনি একটি সহজবোধ্য কৌশল অনুসরণ করেছেন যা তিনি Zinners-এর মনোযোগের জন্য আমার সাথে শেয়ার করেছেন।

1. সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের রাতে কী জাগিয়ে রাখে তা খুঁজে বের করুন। তার ই-কমার্স ক্লায়েন্টদের জন্য, এটি সাধারণত “গ্রাহকরা কেন তাদের কার্ট পরিত্যাগ করছেন?” অথবা “আমাদের কোন পণ্যগুলি বন্ধ করা উচিত?”
2. সেখান থেকে পিছিয়ে কাজ করুন। যদি তারা কার্ট পরিত্যাগের বিষয়ে চিন্তিত থাকে, তবে তার সাধারণ ট্র্যাফিক পরিসংখ্যান নয়, চেকআউট ফানেল ডেটা প্রয়োজন।
3. তার কম্পিউটারের পাশে একটি পোস্ট-ইট নোট রাখুন: “এই বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে তাদের কী নির্দিষ্ট পদক্ষেপ নেওয়া উচিত?” যদি তিনি একটি স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করতে না পারেন, তবে কাজটি অসম্পূর্ণ থাকে।

এই পদ্ধতিটি অ্যালেক্সকে এমন জিনিস বিশ্লেষণ করতে অগণিত ঘন্টা বাঁচিয়েছে যা কেউ পাত্তা দেয় না। এবং অপ্রত্যাশিতভাবে, এটি তার বিশ্লেষণগুলিকে অনেক সহজ করে তুলেছে। প্রায়শই একটি জ্বলন্ত ব্যবসায়িক প্রশ্নের উত্তরের জন্য জটিল পরিসংখ্যানের প্রয়োজন হয় না - কেবল সঠিক লেন্সের মাধ্যমে ডেটার সঠিক অংশটি পরীক্ষা করা।

প্রকৃত দক্ষতা যা আমার বন্ধুদের চাকরি পেতে সাহায্য করেছে (এবং তাদের অর্থ উপার্জন করিয়েছে)

দেখুন, আপনি অজস্র ডেটা দক্ষতা শিখতে পারেন। কিন্তু প্রভাব ফেলতে শুরু করার জন্য আপনার সেগুলোর বেশিরভাগের প্রয়োজন নেই। এখানে সেই দক্ষতাগুলো রয়েছে যা আমি জানি এমন ফ্রিল্যান্সার এবং দূরবর্তী কর্মীদের জন্য আসলে পরিবর্তন এনেছে:

স্প্রেডশীট ম্যাজিক যা তাদের ক্লায়েন্টদের মুগ্ধ করেছে

এক্সেল হয়তো গ্ল্যামারাস নয়, তবে এটি তার উদ্দেশ্য পূরণ করে। পাঁচটি সূত্র আমার বন্ধুর কর্মজীবন বদলে দিয়েছে:

• VLOOKUP: গ্রাহকদের নাম তাদের অতীতের কেনাকাটার সাথে সংযুক্ত করে তাকে একজন জাদুকরের মতো দেখিয়েছিল। তার ক্লায়েন্ট এটি ম্যানুয়ালি করছিল—উফ! এক্সেল ইজির VLOOKUP টিউটোরিয়াল (খুব শিক্ষানবিস-বান্ধব)
• পিভটটেবিল: 10,000-সারি গ্রাহক তালিকা 3 মিনিটের মধ্যে স্পষ্ট অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তরিত হয়েছে। টেলরের প্রো টিপ: “আরও উন্নত জিনিসগুলি মোকাবেলা করার আগে পিভটটেবিলে ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ শিখুন।” এক্সেল ইজির পিভটটেবিল টিউটোরিয়াল (খুব শিক্ষানবিশ-বান্ধব)
• COUNTIFS: “কতজন গ্রাহক Product X কিনেছেন কিন্তু Product Y কেনেননি?” এই প্রশ্নের উত্তর কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে দিয়েছে, ঘণ্টার পর ঘণ্টা সময় লাগার বদলে। Ablebits-এর COUNTIFS গাইড (নতুনদের জন্য বন্ধুত্বপূর্ণ)
• টেক্সট-টু-কলাম: তাকে একটি যোগাযোগের তালিকায় প্রথম এবং শেষ নাম ম্যানুয়ালি আলাদা করা থেকে বাঁচিয়েছে। এই বৈশিষ্ট্যটি একাই সম্ভবত তার কর্মজীবনে 2-3 দিনের মন-নিয়ন্ত্রণকারী কপি এবং পেস্ট করা থেকে বাঁচিয়েছে। এক্সেল ইজির টেক্সট টু কলাম গাইড (খুবই নতুনদের জন্য বন্ধুত্বপূর্ণ)
• সাধারণ IF স্টেটমেন্ট: তাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রাহকদের তাদের আচরণের উপর ভিত্তি করে “উচ্চ-মূল্যের” বা “ঝুঁকিপূর্ণ” হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে দিন। যে কেউ 15 মিনিটের মধ্যে এটি শিখতে পারে। মাইক্রোসফটের অফিসিয়াল IF ফাংশন ডকুমেন্টেশন (খুব শিক্ষানবিস-বান্ধব)

এর কোনটিই রকেট বিজ্ঞান নয়। আপনি এই পাঁচটি জিনিস এক সপ্তাহান্তে শিখতে পারেন এবং তাৎক্ষণিকভাবে কর্মক্ষেত্রে আরও মূল্যবান হয়ে উঠতে পারেন।

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (অথবা আমার বন্ধু কীভাবে বাজে চার্ট তৈরি করা বন্ধ করলো)

ম্যাডিসন বিশ্বের সবচেয়ে জঘন্য এক্সেল চার্ট তৈরি করতেন – রামধনুর প্রতিটি রঙের সাথে 3D পাই চার্ট। সেগুলো মনে করে এখনও সে কুঁকড়ে ওঠে।

তারপর তিনি কোল নুসবাউমার নাফ্লিকের “স্টোরিটেলিং উইথ ডেটা” (জীবন পরিবর্তনকারী, তিনি বলেন) পড়েন এবং কয়েকটি মৌলিক নীতি শিখেন:

1. কমই বেশি: আপনার বক্তব্যকে সাহায্য করছে না এমন সবকিছু বাদ দিন। গ্রিড লাইন, বর্ডার, অপ্রয়োজনীয় লেবেল – বাদ।
2. একটি চার্ট, একটি বার্তা: আপনি যদি তিনটি ভিন্ন অন্তর্দৃষ্টি দেখাতে চান, তাহলে তিনটি ভিন্ন চার্ট ব্যবহার করুন।
3. রঙ পরিমিতভাবে ব্যবহার করুন: বেশিরভাগ ডেটার জন্য ধূসর ব্যবহার করুন, তারপর গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলিকে একটি বিপরীত রঙে হাইলাইট করুন।

এই কয়েকটি ছোটখাটো পরিবর্তন তার উপস্থাপনাগুলিকে তাৎক্ষণিকভাবে আরও পেশাদার দেখিয়েছিল। লোকেরা তার স্লাইডগুলিতে বিভ্রান্তিতে চোখ ছোট করার পরিবর্তে বলতে শুরু করেছিল, “বাহ, এটি এত স্পষ্ট!”।

আসলে মৌলিক পরিসংখ্যান বোঝা (অবশেষে!)

আমার বিশ্ববিদ্যালয়ের বন্ধু পরিসংখ্যানকে প্লেগের মতো এড়িয়ে চলত যতক্ষণ না একজন ক্লায়েন্ট তাকে গড় এবং মধ্যম বাড়ির দামের মধ্যে পার্থক্য না জানার জন্য ডেকেছিল (লজ্জাজনক!)।

দেখা যাচ্ছে, মিটিংয়ে স্মার্ট শোনাতে আপনাকে শুধুমাত্র কয়েকটি ধারণা বুঝতে হবে:

• গড় বনাম মধ্যমা: মধ্যমা বাড়ির দাম ($300k) গড় ($450k) থেকে অনেক বেশি কার্যকর হতে পারে যখন কয়েকটি ম্যানশন বিক্রয় আপনার ডেটা বিকৃত করে। এই একটি অন্তর্দৃষ্টি ড্যামনকে অসংখ্য খারাপ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত এড়াতে সাহায্য করেছে।
• সহসম্পর্ক বনাম কার্যকারণ: শুধু আইসক্রিম বিক্রি এবং ডুবে যাওয়া মৃত্যুর সংখ্যা গ্রীষ্মকালে বৃদ্ধি পায় বলেই আইসক্রিম ডুবে যাওয়ার কারণ হয় না। তথ্যগুলি বোঝা তাকে কিছু সত্যিই বোকা সুপারিশ করা থেকে বাঁচিয়েছিল।
• পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য: কখন একটি প্যাটার্ন বাস্তব বনাম এলোমেলো সুযোগ তা জানা। তিনি একবার মাত্র 12 জন ভিজিটরের আচরণের উপর ভিত্তি করে একজন ক্লায়েন্টকে তাদের ওয়েবসাইট সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করা থেকে বিরত রেখেছিলেন!

কাঁচা ডেটাকে অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করা

ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়া

ডেটা পেশাদাররা প্রায়শই তাদের সময়ের 80% পর্যন্ত ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করতে ব্যয় করার কথা জানান। এই অ-গ্ল্যামারাস কিন্তু অপরিহার্য প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে:

• নকল এন্ট্রি অপসারণ করা হচ্ছে
• হারিয়ে যাওয়া মানগুলি পরিচালনা করা
• ফরম্যাটগুলি মানসম্মত করা (তারিখ, মুদ্রা ইত্যাদি)
• প্রকাশ্য ত্রুটি সংশোধন করা হচ্ছে

নির্ভরযোগ্য বিশ্লেষণ পরিষ্কার ডেটার উপর নির্ভর করে – “গার্বেজ ইন, গার্বেজ আউট” প্রবাদটি এখানে প্রযোজ্য।

বিশ্লেষণ থেকে অন্তর্দৃষ্টি

ডেটা বিশ্লেষণে আসল মূল্য আসে সংখ্যাগুলিকে বাস্তব-বিশ্বের প্রভাবগুলির সাথে সংযুক্ত করার মাধ্যমে। এর অর্থ হল:

• প্যাটার্ন এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ
• বেঞ্চমার্ক বা ঐতিহাসিক পারফরম্যান্সের বিরুদ্ধে ফলাফলের তুলনা করা
• অনুসন্ধানগুলিকে একটি সুসংগত গল্পে সংশ্লেষণ করা
• বিশ্লেষণাত্মক সিদ্ধান্তগুলিকে ব্যবসায়িক সুপারিশে অনুবাদ করা

আপনার বিশ্লেষণ কার্যকরভাবে উপস্থাপন করা

ডেটা স্টোরিটেলিং কৌশল

সবচেয়ে পরিশীলিত বিশ্লেষণ মূল্যহীন যদি আপনি আপনার ফলাফলগুলি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে না পারেন। ডেটা স্টোরিটেলিং একত্রিত করে:

• একটি স্পষ্ট আখ্যান কাঠামো (সেটআপ, দ্বন্দ্ব, সমাধান)
• ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের কৌশলগত ব্যবহার
• স্টেকহোল্ডারদের অগ্রাধিকারের সাথে সংযুক্ত প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ

মনে রাখবেন যে বিভিন্ন শ্রোতাদের বিভিন্ন স্তরের বিশদ বিবরণের প্রয়োজন। নির্বাহীরা শুধুমাত্র উচ্চ-স্তরের প্রভাবগুলি চাইতে পারেন, যখন অপারেশনাল দলগুলির আরও বিস্তারিত অন্তর্দৃষ্টির প্রয়োজন হতে পারে।

আকর্ষণীয় ডেটা রিপোর্ট তৈরি করা

সু-পরিকল্পিত প্রতিবেদনগুলি আপনার বিশ্লেষণকে সহজলভ্য এবং কার্যকরী করে তোলে। মূল উপাদানগুলির মধ্যে রয়েছে:

• মূল অনুসন্ধানগুলি তুলে ধরে একটি কার্যনির্বাহী সারসংক্ষেপ
• গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির মাধ্যমে পাঠকদের গাইড করে এমন ভিজ্যুয়াল হায়ারার্কি
• ইন্টারেক্টিভ উপাদান যা অন্বেষণের অনুমতি দেয় (যখন উপযুক্ত)
• আপনার অনুসন্ধানের উপর ভিত্তি করে স্পষ্ট সুপারিশ

এই ফ্রিল্যান্সাররা আসলে যে টুলস ব্যবহার করে (শুধু যেগুলি চিত্তাকর্ষক শোনায় তা নয়)

ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম সম্পর্কে সবারই মতামত আছে। বেশিরভাগ নিবন্ধে কয়েক ডজন তালিকা থাকে যা আপনার “শিখতে হবে”। কিন্তু আমি যে ফ্রিল্যান্সারদের চিনি তারা তাদের পুরো ব্যবসা তৈরি করেছেন মাত্র কয়েকটি সরঞ্জামের উপর যা তাদের মস্তিষ্ক গলিয়ে না দিয়ে কাজ করে।

তাদের দৈনন্দিন টুলকিট

1. Google Sheets: Excel নয়?? আমার রিমোট কর্মী বন্ধু লিয়াম তাই বলে। তার ক্লায়েন্টের কাজের 90% এর জন্য, Google Sheets জেতে কারণ রিয়েল-টাইম সহযোগিতার জন্য। সে একটি কলে যোগ দিতে পারে, তার স্ক্রিন শেয়ার করতে পারে, এবং তারা দুজনেই একসাথে বিশ্লেষণ সম্পাদনা করতে পারে। IMPORTRANGE ফাংশন তাকে একটি ক্লায়েন্ট শীট থেকে অন্যটিতে ডেটা টানতে দেয় – ড্যাশবোর্ডের জন্য একটি গেম চেঞ্জার।
2. Looker Studio (আগের নাম Google Data Studio): এমা এটি শিখতে অনেক বেশি সময় ধরে প্রতিরোধ করেছিলেন। এখন তিনি এটি সাপ্তাহিক ব্যবহার করেন। বিনামূল্যের সংস্করণটি Google Analytics থেকে Sheets থেকে বিজ্ঞাপন প্ল্যাটফর্ম পর্যন্ত সবকিছুর সাথে সংযুক্ত হয়। যখন তিনি তাদের অগোছালো ডেটাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়া ড্যাশবোর্ডে পরিণত করেন তখন তার ক্লায়েন্টরা তাকে একজন প্রতিভাবান মনে করেন।
3. Tableau Public: যখন রায়ানের উপস্থাপনা বা প্রতিবেদনের জন্য আরও দৃশ্যত চিত্তাকর্ষক কিছু তৈরি করার প্রয়োজন হয়, তখন Tableau তার পছন্দের। শেখার বক্ররেখা তাকে হতাশার আসল অশ্রু ঝরিয়েছিল, কিন্তু সেই প্রথম কয়েক সপ্তাহ পার করা সার্থক ছিল। তার সর্বোচ্চ বেতনের ক্লায়েন্টরা তার Tableau পোর্টফোলিও টুকরা দেখার পরেই এসেছিল।
4. এয়ারটেবিল: আমার বন্ধু জেস বলে যে এটি স্প্রেডশীট এবং ডেটাবেসের একটি সুন্দর শিশুর মতো। তিনি এটি জটিল প্রকল্প এবং ডেটাসেটগুলি সংগঠিত করতে ব্যবহার করেন যা নিয়মিত স্প্রেডশীটে একটি দুঃস্বপ্ন হবে। ভিউ বৈশিষ্ট্যটি জাদু – একই ডেটা একটি ক্যালেন্ডার, কানবান বোর্ড বা গ্যালারি হিসাবে দেখানো যেতে পারে।
5. Zapier: কঠোরভাবে একটি ডেটা টুল নয়, তবে শীর্ষ ফ্রিল্যান্সার ড্যানিয়েল আমাকে বলেছেন যে তিনি তার অন্যান্য সমস্ত টুল একসাথে সংযুক্ত করতে এটি ব্যবহার করেন। ক্লায়েন্টের ফর্ম জমা থেকে একটি স্প্রেডশীটে, তারপর একটি ড্যাশবোর্ডে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা প্রবাহিত হচ্ছে? শেফের চুম্বন। তিনি জোর দিয়ে বলেন যে এটি প্রতি মাসে $30 এর প্রতিটি পয়সার মূল্য।
6. Mixpanel: আমার পণ্য-কেন্দ্রিক বন্ধু অ্যালিসিয়া ব্যবহারকারীর আচরণ ট্র্যাক করার জন্য এটির উপর নির্ভর করে। তিনি বলেন, “কতজন লোক এই নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপের ক্রমটি সম্পন্ন করেছে?” এর মতো নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য Google Analytics-এর চেয়ে এটি ব্যবহার করা অনেক সহজ। তার স্টার্টআপ ক্লায়েন্টরা তার তৈরি করা স্পষ্ট রূপান্তর ফানেলগুলি পছন্দ করে।
7. নোশন: সোফি তার প্রকৃত বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া ট্র্যাক করার জন্য এটি ব্যবহার করে। তিনি ক্লায়েন্টের অনুরোধ, বিশ্লেষণের ধাপ এবং ফলাফল লগ করার জন্য ডেটাবেস তৈরি করেন – মূলত তার পুরো কর্মপ্রবাহ নথিভুক্ত করেন। তিনি ক্লায়েন্টদের সাথে নির্দিষ্ট ভিউ শেয়ার করেন যাতে তারা তাদের অনুরোধের অবস্থা দেখতে পারে। “এটি আমাকে কাজ পুনরাবৃত্তি করা থেকে বিরত রাখে এবং আমার রেটগুলি ন্যায্যতা প্রমাণ করতে সাহায্য করে,” তিনি আমাকে বলেছিলেন।
8. Microsoft Power Automate: উইন্ডোজ-নির্ভর পরিবেশের জন্য, ডেভ যিনি বর্তমানে থাইল্যান্ডে ভ্রমণ করছেন, এটি ব্যবহার করেন পুনরাবৃত্ত ডেটা কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে। তিনি এমন ফ্লো সেট আপ করেন যা ইমেল থেকে ডেটা বের করে, সেগুলিকে পরিষ্কার করে এবং ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই ট্র্যাকিং স্প্রেডশীটে যোগ করে – যা তাকে প্রকৃত বিশ্লেষণের জন্য সময় দেয়।
9. Plausible Analytics: “গুগল অ্যানালিটিক্সের গোপনীয়তা-কেন্দ্রিক বিকল্প,” আমার ভালো বন্ধু লিও-এর মতে, যিনি GDPR নিয়ে উদ্বিগ্ন ইউরোপীয় ক্লায়েন্টদের সাথে কাজ করতে বিশেষজ্ঞ। তিনি পরিষ্কার ইন্টারফেস পছন্দ করেন এবং বলেন যে এটি ক্লায়েন্টদের অভিভূত না করে আসলে গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক্সে মনোযোগ দেয়।
10. Hotjar: বিশেষভাবে ওয়েবসাইট ব্যবহারকারীর আচরণ ট্র্যাক করার জন্য, কার্লোস এটিকে “আপনি যতটা মন পড়তে পারেন তার কাছাকাছি” বলে অভিহিত করেছেন। তিনি হিটম্যাপ এবং সেশন রেকর্ডিং ব্যবহার করে ক্লায়েন্টদের ঠিক দেখান যে ব্যবহারকারীরা কোথায় বিভ্রান্ত হচ্ছেন বা চলে যাচ্ছেন, যা তার সুপারিশগুলিকে আরও বেশি বাধ্যতামূলক করে তোলে।

যখন তাদের লেভেল আপ করার প্রয়োজন হয়

আরও জটিল প্রকল্পের জন্য, আমার আরও অভিজ্ঞ ডেটা অ্যানালাইসিস ফ্রিল্যান্সার বন্ধুদের কখনও কখনও আরও বড় অস্ত্র ব্যবহার করতে হয়:

1. পান্ডাস সহ পাইথন: নিয়া বছরের পর বছর ধরে কোডিং এড়িয়ে চলেছিল। সে আমাকে বলে, এটি একটি বড় ভুল ছিল। দেখা যাচ্ছে যে পাইথন তার ভয়ের মতো কঠিন নয়। পুনরাবৃত্তিমূলক ডেটা কাজের জন্য, এটি একটি জীবন রক্ষাকারী। সে উন্নত নয়—সে মূলত স্ট্যাক ওভারফ্লো থেকে কোড কপি-পেস্ট করে এবং এটি পরিবর্তন করে—তবে এটি কাজ করে।
2. SQL: কেনের এখনও SQL-এর সাথে একটি প্রেম-ঘৃণার সম্পর্ক রয়েছে। এটি তার কাছে মোটেও স্বজ্ঞাত নয়, তবে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার জন্য এর চেয়ে ভাল আর কিছু নেই। তিনি খান একাডেমির বিনামূল্যের কোর্সএর মাধ্যমে মৌলিক বিষয়গুলি শিখেছিলেন। মজাদার নয়, তবে প্রয়োজনীয়।
3. R (কদাচিৎ): আমার একাডেমিক বন্ধু মীরা শুধুমাত্র গবেষণা ক্লায়েন্ট বা পরিসংখ্যানগত প্রকল্পের সাথে কাজ করার সময় এটি ব্যবহার করে। ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি ggplot2 সুন্দর চার্ট তৈরি করে যা তার আরও প্রযুক্তিগত ক্লায়েন্টদের মুগ্ধ করে।

শেখার সংস্থান যা তাদের আসলে সাহায্য করেছে

যে কোর্সগুলি খুব তাত্ত্বিক বা উন্নত ছিল সেগুলিতে শত শত ঘন্টা নষ্ট করার পরে, এইগুলি এমন সংস্থান যা আমার বন্ধুরা আসলে দরকারী বলে মনে করেছে:

• সত্যিই, কোল নুসবাউমার নাফ্লিকের লেখা “স্টোরিটেলিং উইথ ডেটা” কিনুন। ম্যাডিসন এটি প্রতি বছর আবার পড়েন।
• Google-এর বিনামূল্যে অ্যানালিটিক্স কোর্স রাজকে তার কলেজের মার্কেটিং ক্লাসের চেয়েও বেশি কিছু শিখিয়েছে।
• কাইল পিউ-এর Udemy-এর “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“। বিক্রির জন্য অপেক্ষা করুন—আপনি সাধারণত এটি $15 ডলারে পেতে পারেন, অ্যালেক্স বলেছেন।
• ইউটিউব চ্যানেল “Luke Barousse“ জটিল ডেটা ধারণাগুলিকে এমনভাবে ভেঙে দেয় যা আমার অ-প্রযুক্তিগত বন্ধু জেমির কাছেও বোধগম্য ছিল।

সত্যিটা হল: আপনার 15 টুলের প্রয়োজন নেই। আপনার 3 থেকে 5 টুলগুলির সাথে সত্যিই স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করা দরকার যা বাস্তব সমস্যা সমাধান করে। অভিনব জিনিসগুলির পিছনে ছোটার আগে মৌলিক বিষয়গুলি আয়ত্ত করুন।

আপনার পোর্টফোলিও তৈরি করার জন্য বাস্তব-বিশ্বের প্রকল্প

ডেটা বিশ্লেষণ দক্ষতা বিকাশের সেরা উপায় হল বাস্তব ডেটা দিয়ে অনুশীলন করা। এই শিক্ষানবিস-বান্ধব প্রকল্পের ধারণাগুলি বিবেচনা করুন:

1. ব্যক্তিগত আর্থিক বিশ্লেষণ: আপনার নিজস্ব আর্থিক ডেটা ব্যবহার করে আপনার ব্যয়ের ধরণগুলি ট্র্যাক করুন এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করুন
2. বিক্রয় ড্যাশবোর্ড: Kaggle বা অন্যান্য উৎস থেকে পাবলিক বিক্রয় ডেটার একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন
3. সোশ্যাল মিডিয়া অ্যানালিটিক্স: আপনার নিজের বা একটি কোম্পানির সোশ্যাল প্রোফাইল থেকে এনগেজমেন্ট প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করুন
4. পণ্য পর্যালোচনা বিশ্লেষণ: Amazon বা অন্যান্য ই-কমার্স পর্যালোচনা থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করুন
5. জনস্বাস্থ্য ডেটা অন্বেষণ: COVID-19 বা স্বাস্থ্য সূচকগুলির মতো বিষয়গুলিতে উন্মুক্ত ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করুন

সম্ভাব্য নিয়োগকর্তাদের কাছে আপনার দক্ষতা প্রদর্শনের জন্য একটি ব্লগ বা GitHub রিপোজিটরিতে আপনার প্রক্রিয়া এবং ফলাফলগুলি নথিভুক্ত করুন।

রিমোট কাজের স্বাধীনতা যা ডেটা দক্ষতা এই ফ্রিল্যান্সারদের এনে দিয়েছে

আমার বন্ধু অলিভিয়া সেই দিনটি ভুলতে পারবে না যেদিন সে বুঝতে পারল যে সে তার ডেটা দক্ষতা যেকোনো জায়গায় নিয়ে যেতে পারে। সে আরেকটি বিরক্তিকর টিম মিটিংয়ে বসে ঘড়ি দেখছিল, যখন তার ফোনে একটি স্টার্টআপ প্রতিষ্ঠাতার ইমেল আসল:

“আমাদের রূপান্তর হার কেন কমছে তা খুঁজে বের করতে আপনি কি আমাদের সাহায্য করতে পারেন? আপনার পরামর্শের হার দিতে পেরে খুশি।”

তিন মাস দ্রুত এগিয়ে গেল, এবং সে তার চাকরি ছেড়ে দিয়েছিল এবং তার বেতন প্রতিস্থাপন করার জন্য পর্যাপ্ত ফ্রিল্যান্স ডেটা কাজের ব্যবস্থা করেছিল – প্রতি সপ্তাহে 20 কম ঘন্টা কাজ করে। এটি ছিল 2016 সালে, দূরবর্তী কাজ জনপ্রিয় হওয়ার অনেক আগে।

আজ, তার “অফিস” থাইল্যান্ডের সমুদ্রতীরবর্তী ক্যাফে, বাড়িতে পরিদর্শনের সময় তার বাবা-মায়ের রান্নাঘরের টেবিল এবং বেশিরভাগ দিন, তার নিজের সোফা নিয়ে গঠিত। কারণ সে এমন কিছু করতে পারে যা বেশিরভাগ মানুষ ভীতিকর মনে করে: অগোছালো ডেটা থেকে অর্থ বের করা।

আপনি যদি কিউবিকল জীবন থেকে মুক্তি পাওয়ার স্বপ্ন দেখেন, তাহলে এখানে কিছু বৈধ উপায় রয়েছে যা আমার ফ্রিল্যান্সার বন্ধুদের নেটওয়ার্ক ডেটা দক্ষতা দিয়ে অর্থ উপার্জন করছে:

পরের সপ্তাহে শুরু করুন ডেটা জিন্স

• “আমার গুগল অ্যানালিটিক্স ঠিক করুন”: আমার বন্ধু রাজ বলেছেন যে কত ছোট ব্যবসার ট্র্যাকিং সেটআপ সম্পূর্ণ ভেঙে গেছে তা দেখে আপনি হতবাক হবেন। তিনি অর্ধ-দিনের অডিট এবং মৌলিক মেরামতের জন্য £500 চার্জ করেছেন। তার শুধু গুগলের বিনামূল্যে অ্যানালিটিক্স সার্টিফিকেশন দরকার ছিল।
• “আমাদের সোশ্যাল মিডিয়ায় কী পোস্ট করা উচিত?”: আমার বন্ধু সারা তার মার্কেটিং ব্যাকগ্রাউন্ড + মৌলিক ডেটা দক্ষতা ব্যবহার করে একটি সাইড হাসেল শুরু করেছে যা স্থানীয় ব্যবসার জন্য কোন ইনস্টাগ্রাম কন্টেন্ট সবচেয়ে ভালো কাজ করে তা বিশ্লেষণ করে। সে শীটগুলিতে সহজ বিশ্লেষণ চালায়, একটি সুন্দর এক-পৃষ্ঠার রিপোর্ট তৈরি করে এবং প্রতি সোশ্যাল অডিটের জন্য $350 চার্জ করে।
• “আমার গ্রাহক সমীক্ষা বুঝতে আমাকে সাহায্য করুন”: ব্যবসাগুলি ক্রমাগত সমীক্ষা চালায়, তারপর প্রতিক্রিয়া দ্বারা অভিভূত হয়। উন্মুক্ত-সমাপ্ত উত্তরগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে, প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে এবং ফলাফলগুলিকে কল্পনা করতে পারাটা অমূল্য। আমার বন্ধু জেমির প্রথম অর্থপ্রদত্ত প্রকল্পটি আক্ষরিক অর্থেই ছিল 400 সমীক্ষার প্রতিক্রিয়াগুলিকে থিমগুলিতে সংগঠিত করা এবং তিনটি সাধারণ চার্ট তৈরি করা।
• “আমার ডেটা সুন্দর দেখান”: এটি তুচ্ছ শোনায়, তবে এক্সিকিউটিভরা বিশ্রী স্প্রেডশীট এবং রিপোর্ট ঘৃণা করেন। আমার ডিজাইনার বন্ধু জোয়ের একটি সম্পূর্ণ ব্যবসা আছে যা গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু জঘন্য এক্সেল ড্যাশবোর্ডগুলিকে দৃশ্যত আকর্ষণীয় কিছুতে রূপান্তরিত করে। তিনি শুধুমাত্র রিপোর্টগুলিকে আরও সুন্দর এবং ব্যবহারযোগ্য করার জন্য প্রতি ঘন্টায় €75 চার্জ করেন।
• “আমাদের ওয়েবসাইটে কী ভাঙা আছে তা খুঁজে বের করুন”: কার্লোস ব্যবহারকারীর আচরণ দেখতে Hotjar-এর মতো বিনামূল্যের সরঞ্জাম ব্যবহার করেন, তারপর বিশ্লেষণ করেন যেখানে লোকেরা আটকে যায় বা বিভ্রান্ত হয়। তিনি বলেন যে এটি সত্যিই আকর্ষণীয় কাজ, এবং ব্যবসাগুলি রূপান্তর সমস্যাগুলি ঠিক করার জন্য ভাল অর্থ প্রদান করবে।

“আমার কিছু অভিজ্ঞতা আছে” অর্থ উপার্জনকারী

• ডেটা থেরাপিস্ট”: আমার বন্ধু মিগুয়েল তার প্রিয় ভূমিকাকে এভাবেই ডাকে – ছোট ব্যবসার মালিকদের সাথে বসে যারা ডেটার বন্যায় ডুবে আছে কিন্তু জানে না কোন মেট্রিকগুলি আসলে গুরুত্বপূর্ণ। তিনি একটি “ডেটা ক্ল্যারিটি সেশন” তৈরি করেছেন যেখানে তিনি তাদের 3-5টি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সংখ্যা চিহ্নিত করেন এবং একটি সহজ ট্র্যাকিং সিস্টেম তৈরি করেন। একটি অর্ধ-দিনের সেশনের জন্য $1,200 যা আক্ষরিক অর্থেই কিছু ক্লায়েন্টকে স্বস্তির কান্নায় ভাসিয়ে দেয়।
• সাবস্ক্রিপশন ড্যাশবোর্ড: গুগল ডেটা স্টুডিও (এখন লুকার স্টুডিও)-এর মতো টুলগুলির সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করার পর, আমার সহকর্মী প্রিয়া কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করা শুরু করেন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়। ক্লায়েন্টরা তাদের মেট্রিক্স ম্যানুয়ালি ট্র্যাক না করতে পেরে খুব খুশি হন এবং তিনি একটি সেটআপ ফি এবং মাসিক রক্ষণাবেক্ষণের জন্য চার্জ করেন।
• “ফ্র্যাকশনাল অ্যানালিস্ট”: অনেক কোম্পানির ডেটা সহায়তা প্রয়োজন কিন্তু পূর্ণ-সময়ের ব্যক্তির প্রয়োজন নেই। টাইলারের স্টার্টআপগুলির সাথে প্রতি মাসে 10-ঘণ্টার রিটেইনার রয়েছে যেখানে তিনি মূলত তাদের পার্ট-টাইম ডেটা টিম। তিনি পূর্ণ-সময়ের প্রতিশ্রুতি ছাড়াই একটি ধারাবাহিক আয় উপার্জন করেন!
• “ডেটা অনুবাদক”: আমার Zinner সহযোগী আয়েশা প্রযুক্তিগত দল এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের মধ্যে বসে ডেটা আসলে সাধারণ ইংরেজিতে কী বোঝায় তা ব্যাখ্যা করেন। আপনার যদি ডেটা দক্ষতা এবং যোগাযোগের ক্ষমতা উভয়ই থাকে তবে এই ভূমিকাটি সোনার ধুলো।

এগুলির বেশিরভাগের জন্য অভিনব ডিগ্রি বা সার্টিফিকেশন প্রয়োজন হয় না – কেবল বাস্তব সমস্যা সমাধানের প্রদর্শিত ক্ষমতা। মিগুয়েলের পোর্টফোলিও একটি স্থানীয় অলাভজনক সংস্থার জন্য স্বেচ্ছাসেবক প্রকল্প দিয়ে শুরু হয়েছিল, যা তার প্রথম অর্থপ্রদানকারী ক্লায়েন্টদের দিকে পরিচালিত করেছিল, যা... ঠিক আছে, একটি অফিসের কিউবিকলের পরিবর্তে তার পাহাড়ের কেবিন থেকে আমাকে এটি বলার দিকে পরিচালিত করেছিল।

এটাই ডেটা দক্ষতার সৌন্দর্য। আপনি এমন কিছু অফার করছেন যা বেশিরভাগ মানুষ ভয় পায়, তাই প্রবেশের বাধা আপনার ধারণার চেয়ে কম!

অবিচ্ছিন্ন শিক্ষা এবং বৃদ্ধি

শিক্ষানবিস থেকে মধ্যবর্তী ডেটা বিশ্লেষক পর্যন্ত

আপনি যখন মৌলিক দক্ষতা নিয়ে আত্মবিশ্বাস তৈরি করবেন, তখন এই অগ্রগতি বিবেচনা করুন:

1. মাস্টার স্প্রেডশীট ফাংশন এবং মৌলিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন
2. ডেটা পুনরুদ্ধার এবং ম্যানিপুলেশনের জন্য SQL শিখুন
3. আরও উন্নত বিশ্লেষণের জন্য Python অথবা R এক্সপ্লোর করুন
4. আপনার শিল্পের সাথে প্রাসঙ্গিক বিশেষ দক্ষতা বিকাশ করুন

সবচেয়ে সফল বিশ্লেষকরা প্রযুক্তিগত জ্ঞানকে ডোমেন দক্ষতার সাথে একত্রিত করেন, তাই আপনার শিল্প সম্পর্কে আপনি যা জানেন তা কাজে লাগান।

আপনার ডেটা বিশ্লেষণ নেটওয়ার্ক তৈরি করা

সম্প্রদায়ে শেখা দ্রুত হয়। বিবেচনা করুন:

• লিঙ্কডইন বা রেডিটে ডেটা-কেন্দ্রিক গ্রুপগুলিতে যোগদান (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• স্থানীয় মিটআপে অংশগ্রহণ (ভার্চুয়াল বা ব্যক্তিগত)
• আপনার শেখার যাত্রায় আপনাকে গাইড করতে পারে এমন একজন পরামর্শদাতা খুঁজে বের করা
• আপনার কাজ শেয়ার করা এবং প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করা

বাস্তব ডেটা জার্নি: অজ্ঞ থেকে পরামর্শদাতা

আমি ঘৃণা করি যখন নিবন্ধগুলি সবকিছুকে সহজ এবং রৈখিক বলে মনে করে। তাই আমি আমার ফ্রিল্যান্সার বন্ধুদের ডেটা কাজের ক্ষেত্রে তাদের অগোছালো যাত্রা সম্পর্কে সৎ হতে বলেছিলাম। এখানে জেমির প্রিয় গল্পগুলির মধ্যে একটি:

2017: সম্পূর্ণ দিশেহারা মার্কেটিং কোঅর্ডিনেটর। নিয়মিত গড় এবং মধ্যমা গুলিয়ে ফেলত। মিটিংয়ের জন্য সংখ্যা টানতে বললে ঘর্মাক্ত হাত হয়ে যেত।

2018: একজন সহকর্মী চাকরি ছেড়ে দিলে “এক্সেল ব্যক্তি” হতে বাধ্য হন। “কীভাবে ভিলুকআপ করতে হয়” এবং “এক্সেল ফর্মুলা সাহায্য করুন ওহ ঈশ্বর” গুগল করে অনেক রাত কাটিয়েছেন। অফিসের বাথরুমে দুবার কেঁদেছেন।

2019: একটি বিক্রয় ড্যাশবোর্ড তৈরি করেছে যা ভিপি-র দৃষ্টি আকর্ষণ করেছিল। এমন মিটিংগুলিতে টেনে নিয়ে যাওয়া শুরু করেছিল যেখানে তিনি থাকার যোগ্য ছিলেন না। আবিষ্কার করেছিলেন যে তিনি আসলে অ-প্রযুক্তিগত লোকেদের কাছে বোধগম্য উপায়ে ডেটা ব্যাখ্যা করতে পারেন।

2020: মহামারী আঘাত হানে। কোম্পানি কর্মী ছাঁটাই করে। হতাশা থেকে ফ্রিল্যান্সিং শুরু করে, ভয়ানক কম চার্জ করে (এখন তিনি প্রতি ঘন্টায় $125 চার্জ করেন তার জন্য $35/ঘন্টা)। রাতের খাবারের জন্য সিরিয়াল খেতে খেতে ইউটিউব ভিডিওর মাধ্যমে Tableau শিখেছে।

2021: একজন বন্ধুর বন্ধুর মাধ্যমে তার প্রথম “আসল” ডেটা ক্লায়েন্ট পেয়েছিলেন। তখনও প্রতিদিন ইম্পোস্টার সিনড্রোম ছিল। আবিষ্কার করেছিলেন যে বেশিরভাগ কোম্পানির ডেটা অনুশীলন ভয়াবহ, এবং এমনকি তার মৌলিক দক্ষতাও মূল্যবান ছিল।

2022: তার রেট বাড়িয়েছেন। কিছু ক্লায়েন্ট হারিয়েছেন, তবে আরও ভালো ক্লায়েন্ট পেয়েছেন। ই-কমার্স অ্যানালিটিক্সে বিশেষজ্ঞ হতে শুরু করেছেন। তার প্রথম $10k মাস ছিল, তারপর দ্রুত প্রায় কোনো কাজ ছাড়াই দুই মাস কেটেছে এবং তিনি আতঙ্কিত হয়েছিলেন।

2023: অবশেষে রিটেইনার ক্লায়েন্ট এবং প্রজেক্টের কাজের মিশ্রণ নিয়ে একটি ছন্দ খুঁজে পেয়েছেন। আয়ের নতুন উৎস হিসেবে মৌলিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ওয়ার্কশপ শেখানো শুরু করেছেন। বুঝতে পেরেছেন যে তিনি সবসময় শিখবেন – এবং এটি আসলে বেশ মজাদার।

আজ: ছোট থেকে মাঝারি আকারের ই-কমার্স ব্র্যান্ডগুলিতে ফোকাস করা একটি লাভজনক ডেটা অ্যানালিটিক্স কনসালটেন্সি পরিচালনা করা। এখনও প্রতিদিন জিনিস গুগল করে। এখনও ভুল করে। এখনও মাঝে মাঝে মনে হয় সে কী করছে তা জানে না – তবে তার ক্লায়েন্টরা তবুও প্রচুর মূল্য পায়।

কথা হলো, এই যাত্রাটা সরলরেখা ছিল না, এবং আমার সব ফ্রিল্যান্সার বন্ধুরাও এখনও এটা নিয়ে কাজ করছে। আপনার সবকিছু নিখুঁতভাবে সাজানো থাকার দরকার নেই। আপনাকে শুধু শুরু করতে হবে, ভুল করতে হবে, শিখতে হবে এবং এগিয়ে যেতে হবে।

ব্যবহারিক পরামর্শ

আমার স্প্রেডশীট-ফোবিক বন্ধুরা যদি ফিরে গিয়ে নিজেদেরকে পরামর্শ দিতে পারত, তাহলে তারা এই কথাগুলো বলত:

1. একটি প্রকল্প দিয়ে শুরু করুন যা আপনার কাছে সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ। আপনার ব্যক্তিগত আর্থিক, আপনার ফ্যান্টাসি ফুটবল পরিসংখ্যান, আপনার Spotify শোনার ডেটা — যাই হোক না কেন বিশ্লেষণ করুন। যখন আপনি ফলাফলের বিষয়ে যত্নশীল হন, তখন শেখা কম ক্লান্তিকর হয়ে ওঠে।
2. একবারে সবকিছু শেখার চেষ্টা করবেন না। প্রথমে এক্সেল/শিটস আয়ত্ত করুন। তারপর ভিজ্যুয়ালাইজেশন। তারপর হয়তো SQL। আপনার পাইথন বা R এর প্রয়োজন অনেক পরে, যদি কখনও হয়।
3. আপনার কাজ ASAP দৃশ্যমান করুন। যখন আপনি শিখছেন তখন খারাপ চার্টগুলি কোনও চার্টের চেয়ে ভাল। আপনার বিশ্লেষণকে দৃশ্যমান করার প্রতিক্রিয়ার লুপ আপনাকে দ্রুত উন্নতি করতে সহায়তা করে।
4. সমাধান করার জন্য বাস্তব সমস্যা খুঁজুন। একজন বন্ধুর ছোট ব্যবসা, একটি স্থানীয় অলাভজনক সংস্থা, বা আপনার কোম্পানির একটি সংগ্রামরত বিভাগকে সাহায্য করার প্রস্তাব দিন। বাস্তব-বিশ্বের ডেটা এমনভাবে অগোছালো এবং জটিল যা টিউটোরিয়ালগুলি কখনই ধরতে পারে না।
5. আপনি যা তৈরি করেন তা শেয়ার করুন। আমার বন্ধু ম্যাডিসনের শেখার গতি আর কিছুতেই বাড়েনি, যেমন তার বিশ্লেষণ অন্য কাউকে বোঝাতে হয়েছিল। এটি আপনার চিন্তার ফাঁকগুলি অবিলম্বে প্রকাশ করে।
6. আপনার অধ্যায় 1 কে অন্য কারো অধ্যায় 20 এর সাথে তুলনা করবেন না। লিঙ্কডইনে থাকা সেই ভীতিকর ডেটা বিজ্ঞানীরা বছরের পর বছর ধরে এটি করছেন। আপনার যাত্রা সবে শুরু হচ্ছে।

ডেটা দক্ষতার সবচেয়ে সুন্দর দিক হলো এর মানদণ্ড আশ্চর্যজনকভাবে কম। বেশিরভাগ ব্যবসা তথ্যের বন্যায় ডুবে আছে কিন্তু অন্তর্দৃষ্টির অভাবে ভুগছে। তাদের উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দরকার নেই – তাদের এমন একজন দরকার যে তাদের বলতে পারবে কোন পণ্যগুলো তাদের বিক্রি বন্ধ করা উচিত বা কেন তাদের গ্রাহকরা চলে যাচ্ছে।

আপনি যা ভাবছেন তার চেয়ে অনেক দ্রুত আপনি সেই ব্যক্তি হতে পারেন।

তাহলে, এই সপ্তাহে আপনি কোন ছোট ডেটা প্রকল্প দিয়ে শুরু করতে যাচ্ছেন? Zinn Hub সম্প্রদায়কে নিচের মন্তব্যে জানান।