এক্সেল জানলেই কি ডেটা অ্যানালিস্ট হওয়া যায়?

পুরো বোর্ডের রণকৌশলও বুঝতে হবে ।

ডেটা অ্যানালিস্ট কী করেন?
ডেটা অ্যানালিস্টের মূল কাজ হলো কাঁচা ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য বের করে আনা, প্রবণতা চিহ্নিত করা এবং সেই তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করা। একজন ডেটা অ্যানালিস্ট সাধারণত ডেটা সংগ্রহ ও পরিষ্কার করেন। অপ্রয়োজনীয় বা ভুল তথ্য সরান বিশ্লেষণ করেন। এছাড়া ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করেন এবং ফলাফল ব্যাখ্যা করে রিপোর্ট উপস্থাপন করেন। অর্থাৎ, কাজটি শুধুমাত্র  সংখ্যার হিসাব নয়। সমস্যা বোঝা, বিশ্লেষণ করা এবং গল্প বলার মতো করে ফলাফল তুলে ধরা।

এক্সেলের ভূমিকা কতটা গুরুত্বপূর্ণ?
Microsoft Excel বহু বছর ধরে ডেটা বিশ্লেষণের প্রাথমিক হাতিয়ার। ছোট ও মাঝারি আকারের ডেটাসেট বিশ্লেষণে এটি কার্যকর। এক্সেলের মাধ্যমে Pivot Table ব্যবহার করে সারাংশ তৈরি, VLOOKUP/XLOOKUP দিয়ে ডেটা মিলানো, চার্ট ও গ্রাফ তৈরি, ফিল্টার ও কন্ডিশনাল ফরম্যাটিং, বেসিক ডেটা ক্লিনিং ইত্যাদি দক্ষতাগুলো ডেটা অ্যানালিস্টের জন্য অবশ্যই প্রয়োজনীয়।

আধুনিক ডেটা অ্যানালিসিসের বাস্তবতা:
আজকের ডেটা কেবল হাজার বা লাখ সারির মধ্যে সীমাবদ্ধ নেই। অনেক ক্ষেত্রে ডেটা মিলিয়ন বা বিলিয়ন সারির হয়। এখানে এক্সেলের সীমাবদ্ধতা স্পষ্ট হয়ে যায়। ডেটা অ্যানালিস্টদের সাধারণত আরও কিছু টুল জানা প্রয়োজন। যেমন :

১️। SQL: এটি ডেটাবেস থেকে ডেটা বের করার ভাষা।
যদি কোনো কোম্পানির ডেটা সার্ভারে সংরক্ষিত থাকে, সেখানে কাজ করতে SQL অপরিহার্য।

২️। Python : এটি ডেটা বিশ্লেষণ, অটোমেশন ও উন্নত পরিসংখ্যানের জন্য ব্যবহৃত হয়।
বিশেষ করে বড় ডেটাসেট বা জটিল বিশ্লেষণে।

৩️। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল: যেমন Power BI বা Tableau, যেখানে ইন্টার‌্যাক্টিভ ড্যাশবোর্ড তৈরি করা যায়।

শুধু টুলই নয়, চিন্তার ধরনও গুরুত্বপূর্ণ!
একজন ডেটা অ্যানালিস্টের সবচেয়ে বড় শক্তি সফটওয়্যার নয়, বরং বিশ্লেষণী চিন্তাভাবনা।

সমস্যা কী?

কোন প্রশ্নের উত্তর দরকার?

কোন ডেটা প্রাসঙ্গিক?

ফলাফল কীভাবে ব্যাখ্যা করলে সিদ্ধান্ত গ্রহণ সহজ হবে?

এই প্রশ্নগুলোর উত্তর খুঁজতে পারাই আসল দক্ষতা।

এক্সেল জানলে কোথায় দাঁড়ানো যায়?
এক্সেল ভালো জানলে এন্ট্রি-লেভেল ডেটা রোল পাওয়া সম্ভব। ইন্টার্নশিপ বা জুনিয়র অ্যানালিস্ট পদে শুরু করা যায়। ছোট প্রতিষ্ঠানে অনেক সময় এক্সেলই প্রধান টুল। কিন্তু বড় কর্পোরেট, টেক কোম্পানি বা আন্তর্জাতিক প্রতিষ্ঠানে এক্সেল একাই যথেষ্ট নয়।

একটু যদি বাস্তব উদাহরণ দিতে চাই তবে বলা যায়, এক্সেল জানাটা অনেকটা গাড়ি চালানো জানার মতোই। কিন্তু ডেটা অ্যানালিস্ট হওয়া মানে রাস্তা বোঝা, ট্রাফিক নিয়ম জানা, গন্তব্য পরিকল্পনা করা, প্রয়োজনে বিকল্প পথ বের করা। শুধু গাড়ি চালাতে পারলেই দক্ষ নেভিগেটর হওয়া যায় না।

শেখার ধাপ কেমন হওয়া উচিত?
যারা শুরু করতে চান, তাদের জন্য একটি বাস্তবসম্মত পথ হতে পারে-

১. এক্সেলের বেসিক ও অ্যাডভান্সড ফাংশন আয়ত্ত করা

২. SQL শেখা

৩. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল শেখা

৪. বেসিক পরিসংখ্যান বোঝা

৫. বাস্তব ডেটাসেট নিয়ে প্রজেক্ট করা

পোর্টফোলিও তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। শুধুমাত্র সার্টিফিকেট নয়, প্রকৃত কাজের উদাহরণ খুব দরকার।

চাকরির বাজারে চাহিদা:
বর্তমান চাকরির বাজারে ডেটা অ্যানালিস্টদের কাছ থেকে ডেটা ক্লিনিং, SQL কুয়েরি, ড্যাশবোর্ড তৈরি, বেসিক স্ট্যাটিস্টিক্স রিপোর্ট প্রেজেন্টেশন স্কিল ইত্যাদি দক্ষতাগুলো সাধারণত চাওয়া হয়।

এক্সেল এখানে পুরো কাঠামো নয়, ভিত্তি শুধুমাত্র।

এক্সেল জানলে ডেটা অ্যানালিস্ট হওয়ার পথে প্রথম দরজা খোলে দেয় ঠিকই তবে পেশাগতভাবে সফল হতে গেলে আরও দক্ষতা, বিশ্লেষণী চিন্তাশক্তি ও বাস্তব অভিজ্ঞতারও প্রয়োজন।