২০২৬ সালে ডেটা অ্যানালিস্ট হওয়ার কমপ্লিট রোডম্যাপ

---

Introduction (ভূমিকা)

২০২৬ সালে ডেটা অ্যানালিটিক্স ইন্ডাস্ট্রি আগের চেয়ে অনেক বেশি স্মার্ট এবং চ্যালেঞ্জিং হতে যাচ্ছে। এখন শুধু টুলস জানা যথেষ্ট নয়, বরং ব্যবসার সমস্যা সমাধান এবং AI-এর সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা থাকা জরুরি। এই গাইডলাইনটি তৈরি করা হয়েছে বাস্তব কাজের অভিজ্ঞতা এবং ১০০০-এর বেশি চাকরির বিজ্ঞাপন বিশ্লেষণ করে। আপনি যদি একদম জিরো থেকে শুরু করতে চান, তবে ১৬ সপ্তাহের এই রোডম্যাপ আপনার জন্য পারফেক্ট।

---

১. ডেটা অ্যানালিস্ট রোলের ধরন (Job Categories)

ভিডিও রেফারেন্স: [05:43]

বর্তমানে ডেটা অ্যানালিস্টদের কাজকে ৪টি ভাগে ভাগ করা যায়:

• BI Reporting Analyst: এদের কাজ মূলত রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করা। এটি ফ্রেশারদের জন্য খুব ভালো।

• Tool Specific Analyst: যেমন- PowerBI বা Tableau ডেভেলপার। নির্দিষ্ট টুলের ওপর এদের গভীর জ্ঞান থাকে।

• Domain Specific Analyst: কোনো নির্দিষ্ট ইন্ডাস্ট্রি (যেমন- হেলথকেয়ার বা ফিন্যান্স) সম্পর্কে ভালো আইডিয়া থাকা।

• Full Stack Analyst: এরা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং অ্যানালিটিক্স—দুই কাজই করতে পারে। বর্তমানে এদের চাহিদা সবচেয়ে বেশি।

সহজ ব্যাখ্যা: Domain (ডোমেইন) মানে হলো ব্যবসার নির্দিষ্ট ক্ষেত্র। যেমন- হাসপাতাল ব্যবসা বা কাপড়ের ব্যবসা।

---

২. ১৬ সপ্তাহের লার্নিং প্ল্যান (Study Plan)

ভিডিও রেফারেন্স: [33:06]

এই প্ল্যানটি ৪টি ভাগে ভাগ করা হয়েছে:

ধাপ ১: বেসিক ফাউন্ডেশন (Week 1-2)

• Excel: শুধু যোগ-বিয়োগ নয়, Advanced formulas, Pivot tables এবং VLOOKUP শিখতে হবে।

• Statistics: গড় (Mean), মধ্যক (Median) এবং পার্সেন্টেজ (Percentage) সম্পর্কে পরিষ্কার ধারণা থাকতে হবে।

ধাপ ২: ভিজুয়ালাইজেশন টুল (Week 3-5)

• PowerBI বা Tableau: যেকোনো একটা শিখুন। ডাটা দিয়ে ছবি বা চার্ট (Dashboard) বানানো শিখতে হবে।

• Business Acumen: ব্যবসা কীভাবে লাভ বা লোকসান করে সেই আইডিয়া নিতে হবে।

ধাপ ৩: ডেটাবেস এবং কোডিং (Week 6-9)

• SQL: ডেটাবেস থেকে ডেটা খুঁজে বের করার জন্য SQL শেখা বাধ্যতামূলক।

• Presentation Skills: আপনার কাজ অন্যের কাছে সুন্দর করে বুঝিয়ে বলা শিখতে হবে।

ধাপ ৪: অ্যাডভান্সড স্কিলস (Week 10-16)

• Python: ডেটা প্রসেসিং করার জন্য বেসিক পাইথন এবং Pandas লাইব্রেরি শিখুন।

• AI Tools: ChatGPT বা Claude-এর মতো টুল ব্যবহার করে কীভাবে কাজ দ্রুত করা যায় তা জানুন।

---

৩. কোডিং এর নমুনা (Coding Snippet)

ডেটা অ্যানালিস্টদের জন্য SQL খুব জরুরি। নিচে একটি সাধারণ SQL কোড দেওয়া হলো:

SQL

SELECT 
    Product_Name, 
    SUM(Sales_Amount) AS Total_Sales
FROM 
    Sales_Table
WHERE 
    Sale_Date >= '2025-01-01'
GROUP BY 
    Product_Name
ORDER BY 
    Total_Sales DESC; 

ব্যাখ্যা: এই কোডটি দিয়ে আমরা আমাদের বিক্রয় টেবিল থেকে পণ্য অনুযায়ী মোট বিক্রয় বের করছি এবং সবচেয়ে বেশি বিক্রয় হওয়া পণ্যটি সবার উপরে দেখাচ্ছি।

---

৪. পোর্টফোলিও এবং লিঙ্কডইন (Proof of Work)

ভিডিও রেফারেন্স: [51:11]

শুধু শিখলেই হবে না, আপনি কী পারেন তা দুনিয়াকে দেখাতে হবে।

• LinkedIn: আপনার প্রোফাইল সুন্দর করে সাজান এবং আপনার করা প্রজেক্টগুলো শেয়ার করুন।

• Portfolio: Linktree বা নিজস্ব ওয়েবসাইট ব্যবহার করে আপনার সব প্রজেক্ট এক জায়গায় রাখুন।

---

৫. বিশ্লেষণ ও লেখকের ভাবনা (Analysis & Final Thoughts)

মূল কথা: ২০২৬ সালে এসে আপনার টেকনিক্যাল স্কিলের পাশাপাশি Problem Solving Mindset থাকা সবচেয়ে জরুরি। AI আপনার কাজ কেড়ে নেবে না, কিন্তু যে ব্যক্তি AI ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালিসিস করতে জানে, সে আপনার থেকে এগিয়ে থাকবে।

বাস্তবতা ও পরামর্শ:

• শর্টকাট খুঁজবেন না: ভিডিওতে পরিষ্কার বলা হয়েছে যে দিনে অন্তত ৪ ঘণ্টা পড়াশোনা করতে হবে।

• Discipline: প্রতিদিন পড়ার অভ্যাস বা ডিসিপ্লিনই আপনাকে সফল করবে, শুধু একদিনের মোটিভেশন নয়।

• বিকল্প পথ: আপনি যদি ডেটা অ্যানালিস্ট হিসেবে শুরু করতে না পারেন, তবে Data Engineering Basics শিখে নিজেকে আরও দক্ষ করে তুলুন।

সহজ ভাষায় কঠিন শব্দ:

• KPI (Key Performance Indicator): একটি ব্যবসার উন্নতির মাপকাঠি। যেমন- কোনো দোকানের প্রতিদিনের বিক্রি।

• Stakeholder: যারা আপনার প্রজেক্টের সাথে যুক্ত বা যাদের জন্য আপনি কাজ করছেন (যেমন- আপনার বস বা ক্লায়েন্ট)।

এই রোডম্যাপটি মেনে চললে এবং নিয়মিত প্র্যাকটিস করলে ২০২৬ সালে একটি ভালো চাকরি পাওয়া অনেক সহজ হয়ে যাবে। অল দ্য বেস্ট!

[

Data Analyst Roadmap 2026 | How I'd learn Data Analytics in 2026

codebasics · 66K views

](http://www.youtube.com/watch?v=d8U2G2_7dnM)