How to Become a Data Analyst in 2025 – A Complete Roadmap In Marathi.
जर तुम्ही देखील डेड एंड जॉब मध्ये अडकले असाल आणि तुम्हाला दुसऱ्या करिअरमध्ये शिफ्ट करून हाय-पेईंग डेटा अ‍ॅनालिस्ट बनायचं असेल, तर ही पोस्ट शेवटपर्यंत नक्की वाचा! फक्त टेक्निकल नाही तर नॉन-टेक्निकल बॅकग्राउंडमधून तुम्ही असलात तरी काही फरक पडत नाही – तुम्ही किमान ₹6,00,000 प्रति वर्षाच्या पॅकेजसह डेटा अ‍ॅनालिस्ट बनू शकता.
या पोस्टमध्ये मी तुम्हाला संपूर्ण रोडमॅप देणार आहे, ज्याद्वारे तुम्ही एक सक्सेसफुल डेटा अ‍ॅनालिस्ट होऊ शकता. पोस्टच्या शेवटी, या रोडमॅपची डिटेल्ड PDF गाइड देखील उपलब्ध करून दिली जाईल. त्यामुळे पोस्ट संपूर्ण वाचा आणि तुमच्या करिअरसाठी नवीन मार्ग निवडा!
डेटा अ‍ॅनालिस्ट कोण असतो आणि तो इतक्या मागणीत का असतो?
डेटा अ‍ॅनालिस्टची वाढती मागणी कसं काय आहे? याच प्रश्नाचं उत्तर त्याच्या कामामध्येच लपलेलं आहे. डेटा अ‍ॅनालिस्टला मोठ्या प्रमाणात डेटा दिला जातो, आणि तो त्या डेटाचं विश्लेषण करून त्यामधून महत्वाच्या इनसाइट्स आणि माहिती बाहेर काढतो. त्यानंतर तो ही माहिती इझी-टू-अंडरस्टँड डॅशबोर्ड च्या स्वरूपात स्टेकहोल्डर्स किंवा कस्टमर्स समोर सादर करतो, जेणेकरून कंपनीला योग्य निर्णय घेता येतात आणि व्यवसायाचा विकास होतो.
सोप्या उदाहरणाने समजावून घेऊया:
- तुमच्या परिसरातील स्वीट दुकानदार याचा उत्तम उदाहरण आहे.
- दिवाळीत मिठाईची मागणी जास्त असते.
आता, दिवाळी जवळ आली की, हलवाईला किती मिठाई तयार करायच्या? हे ठरवावं लागतं. - तो मागच्या वर्षाच्या विक्रीचा डेटा बघतो. जर त्याने १००० किलो मिठाई विकल्या असतील, तर यावर्षीही तो त्याच प्रमाणात स्टॉक तयार करेल, जेणेकरून मागणी पूर्ण करता येईल आणि जास्तीत जास्त नफा मिळेल.
हेच डेटा अ‍ॅनालिसिस आहे!
प्रत्यक्षात डेटा अ‍ॅनालिस्ट कसा काम करतो?
रिअल लाईफ मध्ये डेटा अ‍ॅनालिस्टला खूप मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळावा लागतो, आणि त्याच्या विश्लेषणाची अनेक लेअर्स असतात. तो स्पेशलायझ्ड टूल्स वापरून डेटा अ‍ॅनालिसिस करतो,
जसे की:
✔ Excel, SQL, Python, Power BI, Tableau
✔ मशीन लर्निंग आणि अ‍ॅडव्हान्स अ‍ॅनालिटिक्स टूल्स
डेटा अ‍ॅनालिस्टची मागणी वाढण्याचं कारण?
आज प्रत्येक कंपनीला डेटा-ड्रिव्हन निर्णय घ्यायचे आहेत. कारण योग्य डेटा विश्लेषणामुळे मार्केट ट्रेंड्स समजू शकतात, सेल्स वाढू शकतो आणि बिझनेस ग्रोथ जलद होते.
२०२५ मध्ये हाय-पेईंग डेटा अ‍ॅनालिस्ट कसा बनायचा? / Data Analyst Information In Marathi.
जर तुम्हाला हाय-पेईंग डेटा अ‍ॅनालिस्ट बनायचं असेल, तर चार मुख्य स्टेप्स फॉलो कराव्या लागतील. यामधील पहिली स्टेप म्हणजे योग्य स्किल्स शिकणे.
१. टेक्निकल आणि नॉन-टेक्निकल स्किल्स शिकणे
डेटा अ‍ॅनालिस्टसाठी केवळ टेक्निकल स्किल्सच महत्त्वाच्या नसतात, तर नॉन-टेक्निकल स्किल्सही तितक्याच आवश्यक असतात.
नॉन-टेक्निकल स्किल्स (जे अनेक लोक दुर्लक्षित करतात!)
✅ बिझनेस अंडरस्टँडिंग – डेटा अ‍ॅनालिस्टला बिझनेस अक्युमेन असणं आवश्यक आहे.
✅ बिझनेस मॉडेल समजून घेणे – तुम्ही ज्या कंपनीसाठी काम करणार आहात, त्यांचं काम कसं चालतं, त्यांच्या स्टेकहोल्डर्सची गरज काय आहे, हे समजून घेतल्याशिवाय योग्य डेटा अ‍ॅनालिसिस करता येणार नाही.
कंपनीच्या प्रगतीसाठी डेटा कसा मदत करू शकतो?
- तुम्ही स्टेकहोल्डर्सशी चर्चा करून त्यांच्या समस्या समजून घ्या.
- डेटा ट्रेंड्स आणि इनसाइट्स वापरून त्यांच्या बिझनेससाठी योग्य उपाय शोधा.
- अचूक विश्लेषण सादर करा जेणेकरून कंपनीला योग्य निर्णय घेता येतील.
२. KPI’s समजून घेणे – हाय-पेईंग डेटा अ‍ॅनालिस्टसाठी महत्त्वाचं पाऊल!
KPI म्हणजे काय?
KPI म्हणजे की परफॉर्मन्स इंडिकेटर्स – हे असे गुणवत्तेचे मोजमाप (Metrics) असतात, जे बिझनेसच्या यश किंवा अपयशाचे निर्देश देतात.
KPI’s का महत्त्वाचे असतात?
✅ सेल्स, रेव्हेन्यू, प्रॉफिट, लॉस आणि कॉस्ट हे सर्व बिझनेससाठी क्रिटिकल पॉईंट्स असतात.
✅ या पैकी कोणत्याही घटकात थोडाही बदल झाल्यास कंपनीला मोठा नफा किंवा तोटा होऊ शकतो.
✅ त्यामुळे कंपनीचा टॉप मॅनेजमेंट सतत KPI’s वर लक्ष ठेवत असतात.
डेटा अ‍ॅनालिस्टसाठी KPI’s का महत्त्वाचे?
- तुम्ही डेटा अ‍ॅनालिसिसद्वारे हे KPI’s सुधारण्याचे उपाय सुचवू शकता.
- बिझनेसला योग्य निर्णय घेण्यासाठी मदत करू शकता.
- डेटा इनसाइट्सचा वापर करून कंपनीच्या वाढीसाठी योगदान देऊ शकता.
३. प्रॉब्लेम सॉल्विंग अ‍ॅटिट्यूड – डेटा अ‍ॅनालिस्टसाठी महत्त्वाची नॉन-टेक्निकल स्किल!
डेटा अ‍ॅनालिस्टसाठी प्रॉब्लेम सॉल्विंग अ‍ॅटिट्यूड असणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. फक्त डेटा अ‍ॅनालिसिसमध्येच नाही, तर संपूर्ण आयुष्यात याचा फायदा होतो.
✅ समस्या आली की, ब्लेम गेम खेळण्याऐवजी त्यावर सोल्यूशन शोधण्याचा दृष्टिकोन ठेवा.
✅ डेटामधील ट्रेंड्स आणि इनसाइट्सचा वापर करून बिझनेसच्या समस्यांसाठी योग्य उपाय शोधा.
✅ प्रभावी निर्णय घेण्यासाठी डेटा अ‍ॅनालिसिस कसा मदत करू शकतो, हे समजून घ्या.
४. कम्युनिकेशन स्किल्स – अत्यंत महत्त्वाची नॉन-टेक्निकल स्किल!
✅ डेटा अ‍ॅनालिस्ट हा ब्रिजसारखा असतो – तो बॅक-एंड टीम (जी डेटा मेंटेन करते) आणि स्टेकहोल्डर्स (जे निर्णय घेतात) यांच्यामध्ये महत्वाची भूमिका बजावतो.
✅ जर तुमची कम्युनिकेशन स्किल्स प्रभावी नसतील, तर तुम्ही डेटा इनसाइट्स योग्य प्रकारे मॅनेजमेंटसमोर सादर करू शकणार नाही.
✅ डेटा सादर करण्यासाठी Dashboard Reports, Data Storytelling, आणि Visualization Tools वापरणे गरजेचे आहे.
डेटा अ‍ॅनालिस्टसाठी आवश्यक प्रमुख टेक्निकल स्किल्स
१. SQL (एसक्यूएल) – डेटा एक्सट्रॅक्शनसाठी महत्त्वाचे टूल.
✅ एसक्यूएलमध्ये डेटा मेंटेन केला जातो, एक्सट्रॅक्ट केला जातो आणि काही वेळा अ‍ॅनालिसिससाठीही वापरला जातो.
✅ बहुतांश कंपन्यांमध्ये डेटा SQL डेटाबेसमध्ये स्टोअर केला जातो.
✅ डेटा अ‍ॅनालिटिकल प्रोसेसच्या पहिल्या टप्प्यात डेटा एक्सट्रॅक्ट करणे SQL द्वारे केले जाते.
२. Excel – छोट्या आणि मध्यम कंपन्यांसाठी आवश्यक स्किल.
✅ लहान आणि मिड-लेव्हल कंपन्यांमध्ये Excel मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते.
✅ Excel मध्ये डेटा अ‍ॅनालिसिस आणि व्यवस्थापन होते, त्यामुळे ते शिकणे आवश्यक आहे.
✅ मोठ्या कंपन्यांमध्ये Excel व्यतिरिक्त इतर डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स वापरले जातात.
३. डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स – डेटा सादर करण्यासाठी आवश्यक.
✅ मोठ्या प्रोजेक्ट्समध्ये डेटा अ‍ॅनालिसिस आणि व्हिज्युअलायझेशनसाठी विशेष टूल्स वापरले जातात.
✅ हे टूल्स डेटा रिपोर्ट्स तयार करण्यास मदत करतात, जे स्टेकहोल्डर्ससाठी उपयोगी ठरतात.
४. Power BI – डेटा व्हिज्युअलायझेशनसाठी नंबर वन टूल.
✅ Power BI हे सध्या मार्केटमधील नंबर वन डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल आहे.
✅ मायक्रोसॉफ्टचे टूल असल्याने, यामध्ये ३०% Excel सारखे फंक्शन्स उपलब्ध आहेत.
✅ Excel मध्ये काम करणाऱ्या व्यक्तीसाठी Power BI शिकणे सोपे आणि आवश्यक आहे.
५. Python – अ‍ॅडव्हान्स डेटा अ‍ॅनालिसिससाठी उपयुक्त.
✅ मर्यादित कंपन्यांमध्येच पाइथनचा वापर होतो, परंतु अ‍ॅडव्हान्स डेटा अ‍ॅनालिसिससाठी हे महत्त्वाचे आहे.
✅ डेटा प्रोसेसिंग आणि मशीन लर्निंगसाठी पाइथन मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते.
२०२५ मध्ये उच्च पगाराचा डेटा अनालिस्ट बनण्याचा रोडमॅप
१. प्रोफाइल बिल्डिंग
✅ LinkedIn वर जाऊन ‘डेटा अ‍ॅनालिस्ट’ सर्च करा आणि टॉप प्रोफाइल्सचा अभ्यास करा.
✅ या प्रोफाइल्समध्ये कोणत्या कौशल्यांचा समावेश आहे हे पाहून, तसेच आपल्या प्रोफाइलमध्ये योग्य ते बदल करा.
✅ ज्या गोष्टींमुळे ते लोक टॉप लेव्हलवर पोहोचले आहेत, त्या तुमच्या प्रोफाइलमध्ये समाविष्ट करा.
२. तुमचे रिज्युमे आणि प्रोफाइल योग्य प्रकारे अ‍ॅलाइन करा.
- डेटा अ‍ॅनालिस्ट म्हणून करिअर सुरू करण्यासाठी तुमच्या अनुभवाला योग्य स्वरूप द्यावे लागेल.
- त्यासाठी Resume Worded आणि ChatGPT यांसारख्या टूल्सचा वापर करून तुमचे रिज्युमे डेटा अ‍ॅनालिस्ट जॉबसाठी योग्य प्रकारे अ‍ॅलाइन करा.
३. तुमचे रिज्युमे एटीएस-फ्रेंडली असावे.
आजच्या HR प्रोसेसमध्ये Applicant Tracking System (ATS) चा मोठ्या प्रमाणात वापर होतो. त्यामुळे तुमचे रिज्युमे एटीएस-फ्रेंडली असणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. त्यासाठी Google वर जाऊन “Make my resume ATS-friendly” असे सर्च करून फ्री टूल्सचा वापर करू शकता.
४. प्रोजेक्ट्स तयार करणे गरजेचे आहे.
सिद्धांत समजून घेणे महत्त्वाचे आहे, पण प्रत्यक्ष अनुभव अधिक महत्त्वाचा आहे. म्हणूनच Kaggle, UNICEF, UNESCO, आणि WHO यांसारख्या प्लॅटफॉर्मवरून डेटा डाउनलोड करून डॅशबोर्ड तयार करा आणि त्याचा वापर इंटरव्ह्यूदरम्यान करा.
५. फ्रीलान्सिंग किंवा इंटर्नशिपचा विचार करा.
जर तुम्हाला रिअल-टाईम अनुभव हवा असेल, तर फ्रीलान्सिंग किंवा इंटर्नशिप करून तुमच्या स्किल्सचा सराव करा. यामुळे तुमच्या प्रोफाइलला अधिक मजबुती मिळेल आणि भविष्यात जॉब मिळण्याची संधी वाढेल.
६. मजबूत नेटवर्क तयार करा.
तुमच्या स्किल्स आणि पोर्टफोलिओबद्दल लोकांना माहिती होण्यासाठी नेटवर्किंग करणे गरजेचे आहे.
LinkedIn वर मजबूत कनेक्शन तयार करा.
तुमच्या डॅशबोर्ड आणि लर्निंग्स शेअर करा.
डेटा अ‍ॅनालिस्ट आणि HR च्या व्यक्तींना टॅग करून संवाद साधा.
७. योग्य पद्धतीने जॉबसाठी अर्ज करा.
▪️ डायरेक्ट पद्धत:
Naukri, Shine, Foundit, Indeed यांसारख्या जॉब पोर्टल्सवर तुमचे प्रोफाइल अपडेट करा.
▪️ इनडायरेक्ट पद्धत:
LinkedIn किंवा जॉब पोर्टल्सवर जॉब पोस्टिंगमधील कीवर्ड्स वापरून तुमचे रिज्युमे कस्टमाइझ करा.
जॉब पोस्ट करणाऱ्या HR किंवा रिक्रुटरला डायरेक्ट मेसेज (DM) करा आणि तुमचे GitHub किंवा इतर पोर्टफोलिओ लिंक शेअर करा.
डेटा अनालिस्टची सॅलरी आणि करिअर ग्रोथ.
१) डेटा अनालिस्ट (फ्रेशर)
सॅलरी: ₹6 ते ₹8 लाख प्रति वर्ष
२) सीनियर डेटा अनालिस्ट
अनुभव: २-३ वर्षे
सॅलरी: ₹9 ते ₹14 लाख प्रति वर्ष
३) डेटा अनालिस्ट लेव्हल ३
अनुभव: ५+ वर्षे
सॅलरी: ₹14 ते ₹22 लाख प्रति वर्ष
४) प्रिन्सिपल डेटा अनालिस्ट
सॅलरी: ₹22 ते ₹37 लाख प्रति वर्ष
५) डायरेक्टर ऑफ डेटा
सॅलरी: ₹50 लाख+ प्रति वर्ष
तुमच्या भविष्यासाठी शुभेच्छा!
आशा आहे की या पोस्टमधून तुम्हाला डेटा अनालिस्ट करिअरच्या संपूर्ण रोडमॅपचा ओव्हरव्ह्यू मिळाला असेल. अजून काही प्रश्न असल्यास किंवा अधिक डीटेल्स हवे असल्यास कमेंट करून विचारू शकता.
नवीन वर्ष तुमच्यासाठी भरपूर संधी घेऊन येवो! धन्यवाद संपूर्ण पोस्ट वाचल्याबद्दल!
