இன்றைய டிஜிட்டல் தலைமுறையில், டேட்டா தான் முடிவெடுப்புகளுக்கு வழிகாட்டும் சக்தியாக இருக்கிறது. அதனால் டேட்டா அனலிஸிஸ் (Data Analysis) கற்றுக்கொள்வது, எதிர்காலத்தை பாதுகாக்கும் ஒரு புத்திசாலியான முடிவாக இருக்கிறது. இதற்காக, பெரிய படிப்புகள், கணினி சைன்ஸ் டிகிரி, அல்லது அதிக செலவுகள் தேவைப்படுவதில்லை.
இப்போது, இலவசமாகவே நீங்கள் ஒரு டேட்டா அனலிஸ்ட் ஆக மாற முடியும். இந்த கட்டுரையில், எப்படி ஆரம்பிப்பது, என்ன வழிகள் உண்டு, எந்த சான்றிதழ்கள் முக்கியம், மற்றும் வேலைவாய்ப்புகள் எப்படி கிடைக்கும் என்பதைக் காண்போம்.
டேட்டா அனலிஸிஸ் என்றால் என்ன?
டேட்டா அனலிஸிஸ் என்பது தரவுகளை (Data) சேகரித்து, தூய்மைப்படுத்தி, புரிந்து கொண்டு, அதனை வரைபடங்கள் மற்றும் கிராப்களாக மாற்றும் செயலாகும். இந்த தரவுகள் மூலம் நிறுவனங்கள் தங்கள் எதிர்கால முடிவுகளை எடுக்கின்றன, வியாபார வளர்ச்சி திட்டங்களை அமைக்கின்றன, மற்றும் சந்தை முன்னோக்குகளை கணிக்கின்றன. எந்தெந்த துறைகளில் பயன்படுகிறது?- சுகாதாரம்
- நிதி நிறுவனம்
- சந்தைப்படுத்தல் (Marketing)
- உற்பத்தி துறை
- கல்வி மற்றும் அரசு துறைகள்
ஏன் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் தொழிலில் நுழைய வேண்டும்?
எதிர்கால நிச்சயமுள்ள துறை
அமெரிக்காவில் உள்ள தொழிலாளர் புள்ளிவிவர கண்காணிப்பு நிலையம் (Bureau of Labor Statistics) கூறுவதாவது, 2021 முதல் 2031 வரை, டேட்டா சார்ந்த வேலைவாய்ப்புகள் 36% அதிகரிக்கும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.உயர்ந்த ஊதியம்
அமெரிக்காவில், ஒரு ஆரம்ப நிலை டேட்டா அனலிஸ்ட் வருடத்திற்கு $60,000 – $75,000 வரை சம்பளம் பெறுகிறார்கள். அனுபவம் வாய்ந்தவர்கள் $100,000-க்கும் மேல் சம்பளம் பெறுகிறார்கள்.பல்வேறு வேலைவாய்ப்புகள்
- Data Analyst
- Business Analyst
- Marketing Analyst
- Product Analyst
- Data Scientist
இலவசமாக டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் கற்றுக்கொள்வது எப்படி?
இப்போது இணையதளத்தில் நிறைய தொடக்க நிலை (Beginner-friendly) பாடங்கள் இலவசமாக கிடைக்கின்றன. அதற்காக நீங்கள் பணம் செலவழிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை.1. அடிப்படை கொள்கைகளை கற்றல்
முதலில், Excel அல்லது Google Sheets போன்ற ஸ்பிரெட்ஷீட் பயன்பாடுகளை கற்றுக்கொள்வது அவசியம். இதில் Charts, Functions, மற்றும் Basic Calculations போன்றவை அடிப்படையாக அமையும்.2. SQL கற்றல்
SQL என்பது Structured Query Language. தரவுத்தொகுப்புகளை (Databases) கேள்விகள் கேட்டு பெற வேண்டிய மொழி இது. வலைதளங்கள்:- Mode Analytics SQL Tutorials
- Khan Academy SQL Course
3. Python அல்லது R கற்றல்
Python என்பது இன்று மிகவும் பிரபலமான டேட்டா அனலிஸிஸ் மொழி. இலவச பாடங்கள் வழங்கும் தளங்கள்:- Kaggle
- freeCodeCamp
- W3Schools
4. டேட்டா விஷுவலைசேஷன் கற்றல்
Tableau Public, Power BI, அல்லது Python’s Matplotlib போன்றவற்றின் மூலம் தரவுகளை கிராப்கள் மற்றும் டாஷ்போர்ட்களாக காண்பிக்கலாம்.5. உண்மையான Dataset-களுடன் பயிற்சி
Kaggle மற்றும் Google Dataset Search போன்ற தளங்களில், உண்மையான தரவுத்தொகுப்புகளை (Datasets) பதிவிறக்கம் செய்து பயிற்சி செய்யலாம்.6. தனிப்பட்ட Project உருவாக்குங்கள்
உங்கள் திறமைகளை காட்ட, Sales Dashboard, Customer Behavior Report போன்ற Project-களை GitHub, LinkedIn இல் பகிரலாம்.சிறந்த டேட்டா அனலிஸிஸ் சான்றிதழ் திட்டங்கள்
இலவசமாக கற்றல் பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், ஒரு அங்கீகரிக்கப்பட்ட சான்றிதழ் உங்கள் தொழில் வாய்ப்புகளை மேம்படுத்தும். கீழே சில பிரபலமான மற்றும் நம்பகமான சான்றிதழ்கள்:1. Google Data Analytics Professional Certificate (Coursera)
- Starter-களுக்கு ஏற்றது
- Spreadsheets, SQL, Tableau, R ஆகியவற்றை கற்பிக்கிறது
- 6 மாதத்திற்குள் முடிக்கலாம்
- பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் ஏற்கும்
2. IBM Data Analyst Professional Certificate (Coursera)
- Python, SQL, மற்றும் Visualizations கற்பிக்கும்
- செயல்முறை பயிற்சிகள், Hands-on Labs கொண்டது
- துறையை மாற்ற விரும்புவோருக்கு சிறந்த தேர்வு
3. Microsoft Power BI Data Analyst Associate
- Power BI தொடர்பான நுணுக்கங்களை கற்பிக்கிறது
- Business Intelligence துறையில் ஆர்வமுள்ளவர்களுக்கு ஏற்றது
- தொழில் அங்கீகரிக்கப்பட்ட சான்றிதழ்
4. DataCamp Data Analyst Career Track
- Python அல்லது R வழியாக கற்றல்
- Data Cleaning, Visualization, மற்றும் Data Storytelling-இல் கவனம்
- Interactive Learning முறையில் பயிற்சி தரப்படுகிறது
டேட்டா அனலிஸிஸில் கற்றுக்கொள்ள வேண்டிய முக்கியமான திறன்கள்
டேட்டா அனலிஸ்ட் ஆக வேண்டும் என்றால், கீழ்க்காணும் திறன்கள் முக்கியம்:- Data Wrangling – குழப்பமான தரவுகளை தூய்மையாக்குதல்
- SQL – தரவுத்தொகுப்புகளிடம் கேள்வி கேட்டு தகவல் பெறுதல்
- Python / R – கணினி நிரலாக்கம் மூலம் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்
- Visualization Tools – Tableau, Power BI, Matplotlib போன்றவற்றை பயன்படுத்தி விளக்கப்படம் உருவாக்கல்
- Statistics – Datas-ல் உள்ள Trend, Pattern, Distribution போன்றவை புரிந்து கொள்ளல்
- Business Acumen – வணிக தேவைகளை புரிந்து கொண்டு தரவுகளை வைத்து தீர்மானம் எடுப்பது
டேட்டா அனலிட்டிக்ஸில் முதன்மை திறன்கள் என்னென்ன?
ஒரு வல்லுநராக மாறுவதற்காக, நீங்கள் கீழ்காணும் முக்கியமான திறன்களை கட்டாயமாக கற்றுக்கொள்ள வேண்டும். இவை பெரும்பாலான இலவச பாடங்களிலும், சான்றிதழ் கோர்ஸ்களிலும் கற்பிக்கப்படும்: 🔹 டேட்டா ரேங்லிங் (Data Wrangling) அதாவது தவறாக உள்ள தரவுகளை சுத்தமாக மாற்றி, பகுப்பாய்வுக்கு தயார் செய்தல். இது ஒரு தரவுப் பகுப்பாய்வாளரின் அடிப்படை வேலை. 🔹 SQL (Structured Query Language) அமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் இருந்து தரவுகளை எளிதாக தேடிக் கண்டுபிடிக்க உதவும் மொழி. இது உங்கள் தேடல்களை விரைவாகவும், தெளிவாகவும் அமைக்க உதவும். 🔹 Python அல்லது R மொழி இவை தரவுகளின் மேல் கணிப்புகள், புள்ளிவிவரங்கள், கிராப்கள் போன்றவை செய்ய பயன்படும் நிரல்மொழிகள். 🔹 டேட்டா விசுவலைசேஷன் (Data Visualization) Tableau, Power BI, அல்லது Python இல் உள்ள Matplotlib, Seaborn போன்ற libraries-ஐ பயன்படுத்தி தரவுகளை படமாக மாற்றுவது. 🔹 ஸ்டாடிஸ்டிக்ஸ் (Statistics) தரவுகளில் உள்ள பாட்டெர்ன்கள், டிரெண்ட்கள் மற்றும் கோரிலேஷன்கள் (correlations) போன்றவற்றைப் புரிந்து கொள்ள உதவும் புள்ளியியல் அறிவு. 🔹 பிசினஸ் அக்யூமன் (Business Acumen) வணிக தேவைகளுடன் பொருந்தும் முடிவுகளை எடுப்பதற்கான வியாபாரத்திறமை. தரவுகள் மட்டும் போதாது – அவற்றை சரியான சூழ்நிலையில் பயன்படுத்தத் தெரிந்திருக்க வேண்டும்.அதிக வாய்ப்புகள் – உங்கள் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் சான்றிதழுக்கு பிறகு
ஒருமுறை உங்கள் கல்வி மற்றும் பயிற்சி முடிந்துவிட்டால், பல்வேறு துறைகளில் வேலை வாய்ப்புகள் காத்திருக்கின்றன:| வேலையின் பெயர் | சராசரி சம்பளம் (அமெரிக்காவில்) |
| டேட்டா அனலிஸ்ட் | $74,342 |
| பிசினஸ் அனலிஸ்ட் | $76,000+ |
| மார்க்கெட்டிங் அனலிஸ்ட் | $72,000 |
| ஜூனியர் டேட்டா சயன்டிஸ்ட் | $90,000+ |
| ஒப்பரேஷன்ஸ் அனலிஸ்ட் | $70,000 |
சான்றிதழ்கள் ஏன் முக்கியம்?
பலர் கேட்கிறார்கள் — “சான்றிதழ் ஏதாவது பயன்படுமா?” என்ற கேள்வி. பதில் — மிகவும் பயன்படும்! பின்வரும் நிலைகளில் சான்றிதழ் அவசியமாக உங்களை முன்னேற்றும்:- தொழில் மாற்றம் செய்வோர் – வேறு துறையிலிருந்து IT அல்லது Analytics துறைக்கு மாற விரும்பும் நபர்கள்.
- கணினி அல்லது மென்பொருள் பின்னணியில்லாத மாணவர்கள்
- புதிய திறன்களை கற்க விரும்பும் தொழிலாளர்கள் – promotions, role-changes போன்றவை நாடுபவர்கள்.
சரியான டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் கோர்ஸை தேர்வு செய்வது எப்படி?
ஒரு online கோர்ஸை தேர்வு செய்வதற்கு முன்னர், கீழ்கண்ட காரியங்களை மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும்: 🔹 உங்கள் கற்றல் முறை: உங்களுக்கு வீடியோ விருப்பமா? அல்லது புத்தகங்கள் படிக்க விருப்பமா? அல்லது practical hands-on experience-ஐ விரும்புகிறீர்களா? 🔹 படிப்பு செலவுகள்: பெரும்பாலான கல்வி அமைப்புகள் இலவசமாகவே தருகின்றன. சில சான்றிதழ் கோர்ஸ்கள் $20 – $300 வரை ஆகலாம். (Coursera-இல் Google/IBM course 7 நாள் Trial உடன் தொடங்கலாம்.) 🔹 நேர ஒதுக்கீடு: மிகவும் தீவிரமாக படிப்பவர்களுக்கு 3–6 மாதங்களில் ஒருங்கிணைந்த பயிற்சி முடிக்க முடியும். 🔹 வாழ்க்கை குறிக்கோள்கள்: Marketing, Finance, Healthcare, அல்லது IT — நீங்கள் எதை நோக்கி செல்ல விரும்புகிறீர்கள் என்பதை பார்த்து அதற்கேற்ப உகந்த மென்பொருள் (tools), மொழிகள் (languages), மற்றும் projects தேர்வு செய்யுங்கள்.அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் (FAQs)
- எனக்கு மொத்தமாக கணிதம் தெரியாது. நான் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் கற்க முடியுமா? ஆம்! இன்று பல beginner-friendly platform-கள் step-by-step விளக்கங்களை வழங்குகின்றன. உங்கள் ஆர்வம் மற்றும் சிறு முயற்சியால், கணித பயம் இல்லாமல் கற்கலாம்.
- ஒரு டேட்டா அனலிஸ்ட் ஆக ஆகாது எனக்கெடுக்கும் நேரம் எவ்வளவு? நாள்தொறும் 1–2 மணி நேரம் செலவழித்தால், 3–6 மாதங்களில் நீங்கள் ஒரு job-ready candidate ஆகலாம்.
- ஒரு degree வேண்டுமா இந்த வேலைக்கு? இல்லை. முக்கியமானது — உங்கள் திறன்கள், projects, மற்றும் ஒரு நல்ல portfolio.
- Python மற்றும் R – எது ஆரம்பிக்க சிறந்தது? Python. ஏனெனில் அது beginner-friendly, பல தரவுத் தொழில்நுட்பங்களில் பயன்படும், மற்றும் job market-இல் அதிகமான தேவை.
- Practical அனுபவம் பெற எதைக் செய்யலாம்? Kaggle-இல் datasets download செய்து projects செய்யுங்கள். GitHub-ல் உங்கள் project-ஐ upload செய்யுங்கள். Internship-க்கு விண்ணப்பியுங்கள் அல்லது open-source-க்கு contribute செய்யுங்கள்.
பயிற்சியின் அடுத்த கட்டம் – சுயமாக உருவாக்கும் ப்ராஜெக்ட்கள்
இணையவழி கற்றலில் ஒரு முக்கிய அம்சம் — Self-Driven Projects. இந்த ப்ராஜெக்ட்கள் உங்கள் portfolio-வில் மிகப்பெரிய பங்கு வகிக்கின்றன:- Sales Dashboard – Excel அல்லது Power BI-ல் பிழை இல்லாத, visually clear chart-களுடன்.
- Customer Behavior Report – Python-ல் Pandas, Matplotlib பயன்படுத்தி.
- Trend Analysis – துறை சார்ந்த தரவுகளை time-series-ஆக பகுப்பாய்வு செய்வது.