Введение:

В современном мире, управляемом данными, работа аналитиком данных может открыть двери для успешной карьеры, полной возможностей для роста и влияния. Независимо от того, являетесь ли вы недавним выпускником, подумываете о смене карьеры или просто увлечены данными, это подробное руководство предоставит вам знания и ресурсы, необходимые для успешного пути к тому, чтобы стать опытным аналитиком данных. Мы предоставим вам комплексную дорожную карту и бесплатные учебные ресурсы, гарантируя, что у вас есть все инструменты, необходимые для достижения успеха в этой захватывающей области.

Теперь давайте углубимся в подробные шаги, чтобы стать аналитиком данных.

Не забудьте ознакомиться с типичными ошибками, допускаемыми начинающими аналитиками данных. Это избавит вас от ловушек для новичков и поможет сэкономить ваше время и энергию. Нажмите здесь

1. Создайте прочный фундамент в области математики и статистики:

Начните свое путешествие с изучения фундаментальных понятий математики, включая алгебру и исчисления. Кроме того, вы должны глубоко разбираться в статистике, охватывая такие темы, как вероятность, проверка гипотез и регрессионный анализ.

Такие ресурсы, как Академия Хана, MIT OpenCourseWare и Stat Trek, предлагают комплексные бесплатные курсы по этим предметам.

2. Приобретите знания языков программирования:

Аналитики данных в значительной степени полагаются на такие языки программирования, как Python и R для манипулирования данными и анализ. Начните с изучения основ этих языков с помощью онлайн-уроков.

Вы можете найти простые в использовании учебные пособия на таких сайтах, как Codecademy, Python.org и R-bloggers.

3. Познакомьтесь с инструментами манипулирования и анализа данных:

Эффективное манипулирование данными — основной навык для аналитиков данных. Познакомьтесь с такими библиотеками, как Pandas для Python и dplyr для R, которые необходимы для очистки и преобразования данных. Microsoft Excel также необходим, поскольку это основное требование для каждого ИТ-специалиста.

Такие платформы, как DataCamp, предлагают бесплатные учебные пособия по этим инструментам.

4. Изучите SQL для извлечения данных:

Язык структурированных запросов (SQL) — жизненно важный навык для доступа к данным из баз данных. Это обязательный и важный навык, который следует подчеркнуть. Обязательно учитесь и практикуйтесь каждый день, чтобы ответить на вопросы SQL на собеседовании.

Вы можете изучить SQL бесплатно с помощью таких платформ, как SQLZoo и Mode Analytics.

5. Визуализация основных данных:

Аналитикам данных часто приходится передавать идеи посредством убедительных визуализаций. Узнайте, как создавать информативные графики и диаграммы с помощью таких инструментов, как Matplotlib и Seabornдля Python или . >ggplot2для R. Кроме того, чтобы выделить свой профиль среди других, я хотел бы предложить вам ознакомиться с Microsoft Power BI или Tableau(Это инструменты для создания отчетов и информационных панелей, которые в настоящее время становятся довольно известными и широко используемыми программами. Для новичков Power BI будет достаточно, чтобы начать работу.)

Такие веб-сайты, как Общество визуализации данных и Дюжина данных, предоставляют полезные ресурсы.

6. Работа над реальными проектами:

Практический опыт бесценен. Начните с работы над личными проектами или участия в инициативах с открытым исходным кодом. Kaggle — отличная платформа, предлагающая наборы данных и соревнования по анализу данных для оттачивания ваших навыков.

7. Запишитесь на онлайн-курсы и получите сертификаты:

Воспользуйтесь бесплатными онлайн-курсами и сертификатами, чтобы подтвердить свои навыки. Такие платформы, как Coursera, edX и Udemyпредложить широкий спектр курсов по анализу данных. Ищите такие курсы, как «Учебный курс по науке о данных и машинному обучению» и «Анализ данных с помощью Python».

8. Создайте онлайн-портфолио:

Создайте личный веб-сайт или используйте такие платформы, как GitHub и LinkedIn, чтобы продемонстрировать свои проекты и навыки. Это портфолио произведет впечатление на потенциальных работодателей и продемонстрирует ваши возможности. Кроме того, вы можете принять участие в соревновании по программированию или решить задачи на HackerRank или LeetCode и создать хороший оценочный профиль. .

Пожалуйста, рассмотрите возможность подписки на меня на Medium.com, если вы найдете этот блог полезным, а также для всех блогов, связанных с данными. Кроме того, я чувствую воодушевление каждый день вести блог: Нажмите здесь. Спасибо.

9. Готовьтесь к собеседованиям:

Отточите свои навыки собеседования и подготовьтесь к техническим собеседованиям. Такие веб-сайты, как LeetCode и Glassdoor, предлагают ресурсы и примеры вопросов для распространенных сценариев собеседований с аналитиками данных.

10. Практика, практика и практика!

Конечным шагом было бы продолжать изучать, пересматривать и практиковать то, что вы уже изучили, продолжать выполнять проекты, чтобы продемонстрировать свои знания языков программирования и инструментов, и оставаться в курсе событий.

Вывод:
Стать аналитиком данных — достижимая цель, даже если вы начинаете с нуля. Следуя этим подробным инструкциям и используя предоставленные нами бесплатные учебные ресурсы, вы будете на верном пути к успеху в этой захватывающей области. Помните, что постоянное обучение, практическая практика и налаживание связей являются ключом к вашему успеху в динамичном мире анализа данных. Желаем вам удачи на пути к карьере аналитика данных!

〰️〰️〰️ Спасибо, что прочитали пост, надеюсь, он окажется для вас полезным! 〰️〰️〰️

😄😄 Вы можете связаться со мной в LinkedIn и подписаться на меня в Medium 😄😄