২০২৬ সালে Data Analyst পেশা বিশ্বজুড়ে দ্রুততম বর্ধনশীল ক্যারিয়ারগুলোর একটি। প্রতিটি প্রতিষ্ঠান এখন ডেটা-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত নিতে চায়, আর সেই সিদ্ধান্ত তৈরিতে মূল ভূমিকা পালন করে একজন দক্ষ Data Analyst। তাই সঠিক রোডম্যাপ ধরে শেখা এবং ক্যারিয়ার তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই আর্টিকেলে ধাপে ধাপে ২০২৬ সালের জন্য সবচেয়ে বাস্তবসম্মত এবং আপডেটেড Data Analyst Roadmap তুলে ধরা হলো।
Step 1: Excel – ডেটা বিশ্লেষণের প্রথম ধাপ
Excel হলো Data Analysis শেখার ভিত্তি। এখনো বিশ্বের ৭০–৮০% কোম্পানি Excel ব্যবহার করে রিপোর্টিং, MIS এবং বেসিক ডেটা প্রসেসিং এর জন্য। একজন Beginner-এর জন্য Excel-ই হলো সবচেয়ে সহজ এবং কার্যকর শুরু।
Excel-এ শিখতে হবে:
SUM, AVERAGE, COUNT, IF, AND, OR, VLOOKUP, XLOOKUP, INDEX-MATCH, Pivot Table, Conditional Formatting, Data Cleaning, Basic Dashboard।
কেন Excel দিয়ে শুরু করবেন:
Excel শেখা সহজ, বাস্তব কাজে ব্যবহৃত হয়, ইন্টারভিউতে Excel Practical Test থাকে, এবং অফিসের বেসিক কাজ Excel ছাড়া করা যায় না।
Step 2: SQL – ডেটার উৎস বুঝতে শেখা
Real-world data সাধারণত Database-এ থাকে। তাই SQL শেখা ছাড়া Data Analyst হওয়া প্রায় অসম্ভব।
SQL-এ শিখতে হবে:
SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, JOINs (Inner, Left, Right, Full), Subqueries, CTE, Window Functions।
SQL কেন গুরুত্বপূর্ণ:
Database থেকে সঠিক ডেটা বের করা Analyst-এর প্রধান কাজ। SQL ছাড়া Power BI বা Tableau দিয়ে পূর্ণাঙ্গ বিশ্লেষণ করা যায় না। Freelancing এবং Job—দুটোতেই SQL-এর প্রচুর চাহিদা।
Step 3: Power BI / Tableau – Visualization এবং Storytelling
একজন Analyst শুধু analysis করলেই হয় না, তাকে সেই বিশ্লেষণ decision-maker এর কাছে পরিষ্কারভাবে উপস্থাপন করতে হয়। এই কাজটি Power BI বা Tableau-র মতো BI Tools দিয়ে করা হয়।
শিখতে হবে:
Data Import, Data Modeling, Relationships, DAX (Power BI) বা LOD Expressions (Tableau), KPI Cards, Filters/Slicers, Drillthrough, Dashboard Layout Design।
Visualization কেন জরুরি:
Managers এবং Directors চার্ট দেখেই সিদ্ধান্ত নেয়। তাই ভালো Dashboard Designer হওয়া Data Analyst পেশার মূল অংশ।
Step 4: Python – Deep Analysis, EDA এবং Automation
Python Data Analyst-কে আরও ক্ষমতাবান করে তোলে। বড় ডেটা, অটোমেশন, দ্রুত বিশ্লেষণ—সবই Python দিয়ে সহজ।
Python-এ শিখতে হবে:
Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Data Cleaning, Exploratory Data Analysis (EDA), Automation Scripts।
Python কেন ২০২৬-এ Must-have Skill:
ডেটার পরিমাণ বাড়ছে, অটোমেশন বাড়ছে, এবং অনেক কোম্পানি Analyst + Python combo খুঁজছে। Python এছাড়া ভবিষ্যতে Machine Learning শেখার বেসও তৈরি করে।
Step 5: Statistics – বিশ্লেষণের আসল ভিত্তি
Statistics ছাড়া Data Analyst কেবল চার্ট বানাতে পারে—Insight দিতে পারে না। একজন Analyst-কে বুঝতে হয় কোনো প্যাটার্ন সত্যি নাকি কাকতালীয়।
Statistics-এ শিখতে হবে:
Central Tendency, Variance, Standard Deviation, Distribution, Hypothesis Testing, p-value, t-test, Chi-square, Correlation, Regression, A/B Testing।
Statistics কেন জরুরি:
Insight-এর credibility বোঝাতে, trends সত্যি নাকি ভুল তা যাচাই করতে, এবং decision-maker কে WHY ব্যাখ্যা করতে Statistics অপরিহার্য।
Step 6: Real Projects – Portfolio তৈরি করার আসল শক্তি
শুধু শেখা চাকরি দেয় না—প্রজেক্ট দেয়।
প্রজেক্ট করলে আপনার দক্ষতা প্রমাণিত হয় এবং CV শক্তিশালী হয়।
প্রজেক্ট করার কারণ:
প্রমাণিত দক্ষতা, interview-এ কথা বলার বিষয়, portfolio-ready outputs, LinkedIn-এ credibility বৃদ্ধি।
Step 7: Portfolio + GitHub + LinkedIn Setup
Job-ready হতে হলে একটি শক্তিশালী Portfolio থাকা আবশ্যক।
Portfolio-তে রাখুন:
৩–৬টি Dashboard, Python EDA Project, SQL Case Study, GitHub Repository, সুন্দর CV। Watch this Video!
LinkedIn Strategy:
প্রতি সপ্তাহে Dashboard বা Insights পোস্ট করুন, Recruiter-এর সাথে connect করুন, নিজের প্রজেক্ট দেখান।
Step 8: Job Preparation – Interview Ready হওয়া
Interview-এ সাধারণত আসে:
SQL Queries, Power BI DAX, Tableau LOD, Statistics প্রশ্ন, Business Case, Data Interpretation।
এছাড়া Communication Skill, Storytelling Skill এবং Presentation Skill একজন Analyst-এর অতিরিক্ত শক্তি।
Step 9: Freelancing এবং Remote Job Opportunities
Freelancing-এ যে কাজের চাহিদা বেশি:
Power BI Dashboard, Excel Automation, Python Data Cleaning, SQL Reporting, Survey Analysis।
Remote Job প্ল্যাটফর্ম:
LinkedIn, Indeed, Remotive, WeWorkRemotely, Upwork Enterprise।
Top 10 Amazing Project Ideas (২০২৬-এর জন্য)
-
E-commerce Sales Performance Dashboard
-
Customer Churn Analysis with Python EDA
-
HR Analytics Dashboard (Attrition + Hiring Trend)
-
Marketing Campaign ROI Analysis
-
Financial KPI Dashboard
-
Healthcare Patient Analysis
-
Telecom Usage and Recharge Trend Analysis
-
Retail Inventory Optimization Dashboard
-
Bank Loan Default Risk Analysis
-
Survey Data Analysis and Satisfaction Score Dashboard
Resources:
- MS Excel
- Basic SQL Course
- Power BI Course
- Python Course
- Statistics Course
- ALL in One – Data Analysis Specialization
.