La forma más rápida de convertirse en un analista de datos profesional

Este hilo de Twitter es de Sharyph @thegoldsuite (fuente: 18-11-2022 ). Sharyph es un escritor de tecnología.

El mercado de análisis de datos aumentará de $ 23 mil millones a $ 133 mil millones entre 2019 y 2026.

Esta es la forma más rápida de convertirse en un analista de datos profesional.

-Hilo-

Es posible que haya pasado demasiadas horas viendo videos de YouTube y cursos de Udemy, pero puede que no ayude.

En este hilo, elimino toda la pelusa y le doy el camino más rápido para pasar de cero a ANALISTA DE DATOS DE TIEMPO COMPLETO

Además, en este hilo, compartiré los principales errores que cometen casi todos los analistas de datos.

Entonces, no los repetirás.

Entremos en ello.

1. Elija una herramienta o lenguaje de programación para el análisis de datos

Elijo Excel como herramienta para comenzar.

¿Por qué Excel?

• es fácil de aprender

• Utilizado en casi todas las empresas.

• Tiene una amplia gama de aplicaciones para el análisis de datos.

Trampa:

No está diseñado específicamente para el análisis de datos.

Excel es perfecto para empezar, pero una vez que domines Excel,

es hora de pasar a las herramientas más serias y la herramienta más lógica para aprender.

2. Aprende SQL

Aparentemente es la segunda habilidad más solicitada en el trabajo de analista de datos.

¿Por qué SQL?

Porque no tiene las mismas limitaciones que Excel

• puedes extraer

• transformar

• cargar conjuntos de datos muy grandes

Lo mejor es que tiene su propio lenguaje de programación muy fácil de usar.

SQL es una gran herramienta para agregar a su conjunto de habilidades como analista de datos

al mismo tiempo que es un gran trampolín para una programación más seria.

3. Aprenda una herramienta de visualización

Hay docenas.

Pero la mayoría de las empresas buscan personas con experiencia en:

• Cuadro

• BI de energía

• QlikView

Aquí están los pros y los contras de esas herramientas, para que usted decida:

BI de energía:

• funciona sin problemas con Excel y SharePoint.

• tiene una versión gratuita e incluso las versiones grandes son relativamente económicas en comparación con las otras herramientas de BI.

  
  

Cuadro:

• Tableau es una herramienta B. I con capacidades de visualización de datos más amplias que Power BI

• Un poco más demandado en el mercado laboral que Power BI

Además, viene con

• un precio más alto

• Es más difícil de aprender que Power BI

QlikView:

• Utiliza tecnología in-memory, por lo tanto, una ejecución más rápida.

• Pero viene con un alto precio

• Menos demanda que Power BI y Tableau

Antes de pasar a cómo ser bueno en el análisis de datos, debe

4. Aprende un lenguaje de programación

Para convertirnos en Analista de Datos, tenemos que elegir entre 2 lenguajes de programación.

• R

• Pitón

Entonces, ¿cuál deberías elegir...

Aquí una pequeña ayuda antes de elegir 👇

R. es un lenguaje de programación estadístico.

Python, un lenguaje informático de propósito general, es excelente para el análisis de datos.

R es fácil de aprender,

Pero si puede aprender Python, no solo es bueno en el análisis de datos, sino que también puede ser un buen desarrollador de software, lo cual es un bono.

Entonces, ahora puedes conocer el camino.

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

Antes de concluir este hilo, déjame mostrarte los principales errores que cometen los principiantes.

Entonces, puede evitarlos y acortar la curva de aprendizaje.

Errores que cometen los principiantes:

1. aprende observando a los demás

• En realidad no puedes aprender sin hacerlo.

• Sin escribir código o analizar datos, te estás dando una falsa sensación de progreso.

  
  

  Para una práctica real, recomendaría estos sitios web gratuitos:

  
  

  • Excel: https://excel-practice-online.com

  
  

  • SQL: https://w3schools.com/sql/

  
  

  • Power BI: https://datacamp.com/courses/introduction-to-power-bi

  
  

  • Python: https://learnpython.org

2. Tratar de resolver todos los problemas usted mismo.

El 95% de las veces a alguien le ha ocurrido el mismo error y lo ha solucionado.

Solo tienes que copiar parte del mensaje de error en google y probablemente termines en StackOverflow.

Está bien pedir ayuda y aprender de los demás.

Has llegado al final.

Aquí están los pasos:

1. Elija una herramienta o lenguaje de programación para el análisis de datos

   
   

2. Aprende SQL

   
   

3. Aprenda una herramienta de visualización

   
   

4. Aprende un lenguaje de programación

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

Con esto, concluyo este hilo. Si te ha gustado este hilo, por favor:

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2. Retwittea el primer tweet a continuación para compartir este hilo

   
   

3. Consulte los enlaces en Mi biografía, hay recursos (gratuitos) que encontrará útiles.

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