この は によるものです (出典: )。 Sharyph はテクニカル ライターです。 Twitter スレッド Sharyph @thegoldsuite 11-18-2022 データ分析市場は、2019 年から 2026 年の間に 230 億ドルから 1,330 億ドルに増加します。 プロのデータ アナリストになる最速の方法は次のとおりです。 -糸- YouTube ビデオや Udemy コースの視聴に何時間も費やしたかもしれませんが、それは役に立たないかもしれません。 このスレッドでは、すべての綿毛を取り除き、ゼロからフルタイムのデータ アナリストになるための最速の道を示します。 また、このスレッドでは、ほぼすべてのデータ アナリストが犯す主な間違いを共有します。 したがって、それらを繰り返すことはありません。 それに入りましょう。 データ分析用のツールまたはプログラミング言語を選択する 最初のツールとして Excel を選択します。 なぜエクセル? 学ぶのは簡単です ほぼすべての企業で使用されています データ分析のための幅広いアプリケーションがあります 落とし穴: データ分析用に特別に設計されたものではありません Excel は入門用として最適ですが、Excel をマスターすると、 より本格的なツールと、最も論理的なツールについて学ぶ時が来ました。 SQLを学ぶ どうやら、データ アナリストの仕事で 2 番目に多く要求されるスキルです。 SQL を使用する理由 Excelと同じ制限がないため 抽出できます 変身 非常に大きなデータ セットを読み込む 一番いいのは、非常に使いやすい独自のプログラミング言語があることです SQL は、データ アナリストとしてのスキル セットに追加する優れたツールです。 より本格的なプログラミングへの大きな足がかりでもあります。 視覚化ツールを学ぶ 数十あります。 しかし、大多数の企業は、次のような経験を持つ人材を求めています。 タブロー パワーBI QlikView これらのツールの長所と短所は次のとおりです。 パワー BI: Excel と SharePoint でスムーズに動作します。 無料版があり、大きいバージョンでも他の BI ツールに比べて比較的予算にやさしい. タブロー: Tableau は、Power BI よりも広範なデータ視覚化機能を備えた B. I ツールです。 Power BI よりも求人市場での需要が少し高い また、付属しています より高い値札 Power BI より習得が難しい QlikView: インメモリ技術を使用しているため、実行が高速です。 しかし、それは高い値札が付いています Power BI や Tableau よりも需要が少ない データ分析を上手に行う方法に移る前に、次のことを行う必要があります。 プログラミング言語を学ぶ データ アナリストになるには、2 つのプログラミング言語から選択する必要があります。 R パイソン さて、あなたはどちらを選ぶべきでしょうか... 選ぶ前のちょっとしたコツです👇 R. は統計プログラミング言語です。 汎用コンピューター言語である Python は、データ分析に最適です。 R は習得が容易で、 しかし、Python を学べれば、データ分析だけでなく、ソフトウェアの開発も得意になります。これはボーナスです。 これで、パスがわかるかもしれません。 Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️ このスレッドを締めくくる前に、初心者が犯しがちな主な間違いについても紹介します。 そのため、それらを回避して学習曲線を短縮できます。 初心者が犯す間違い: 他人を見て学ぶ 実際にやらないと学べない コードを書いたり、データを分析したりしないと、間違った進歩の感覚を自分に与えてしまいます。 実際の練習には、これらの無料の Web サイトをお勧めします。 エクセル: ://excel-practice-online.com https SQL: https://w3schools.com/sql/ Power BI: https://datacamp.com/courses/introduction-to-power-bi パイソン: https://learnpython.org 2. すべての問題を自分で解決しようとする。 95% の確率で同じエラーが発生し、その人はそれを解決しています。 エラーメッセージの一部をGoogleにコピーするだけで、おそらくStackOverflowになります。 助けを求め、他の人から学ぶことは問題ありません。 あなたは終わりに来ました。 手順は次のとおりです。 データ分析用のツールまたはプログラミング言語を選択する SQLを学ぶ 視覚化ツールを学ぶ プログラミング言語を学ぶ Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️ 以上で、このスレッドを終了します。このスレッドをお楽しみいただけましたら、 @thegoldsuiteに従ってください 多くのための このスレッドを共有するには、下の最初のツイートをリツイートしてください My Bio のリンクを確認してください。役に立つリソース (無料) があります。 HackerNoon Stable Diffusion によって生成された機能イメージ 「プロのデータ アナリストになるための最速の方法」のプロンプト